数据思维应用：提升决策效率的关键策略

数据思维应用：数字化转型与人力资源的结合

在当今信息技术飞速发展的时代，数据思维的应用已成为推动各行业数字化转型的关键要素。人力资源领域，作为企业运营的重要组成部分，也在经历着深刻的变革。通过数据思维的引导，企业能够有效利用数据来提升决策能力、优化业务流程，并最终实现转型目标。本文将围绕“数据思维应用”这一主题，结合培训课程内容，深入探讨数字化转型中的数据思维及其在HR领域的实际应用。

王明哲：《HR数智化转型实战》

【课程收益】掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路了解目前人力资源领域的数字化实战案例，以及背后的经验与教训认识到贵司所在的数字化转型阶段，并收获相关的建议和忠告手把手带你用“6步落地法”，找到最合适部门/个人的突破口【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】公司各级人力资源岗。【课程时间】1天（6小时/天，时长可定制）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%三、HR数智化技术的应用现状1、HR数智化总体规律HR1.0-最简单的核心逻辑HR2.0-流程迁移至线上HR3.0-深入痛点场景HR4.0-解放人类回归价值2、基于痛点的HR数智化技术绩效管理数智化实战招聘数智化之战Core-HR数智化实战劳动力管理数智化实战学习管理数智化实战薪酬管理数智化实战3、数智化供应商盘点四代技术的典型供应商外国供应商盘点国内供应商盘点案例：BOSS直聘职位/人才推荐系统，MIT人工智能面试系统测试，IBM员工绩效自动评估项目，谷歌人才智能部署系统，微软流程自动化提升25%效率并减少30%错误，雇员工作压力智能检测系统，IBM员工离职率预测等四、HR数智化技术的未来发展和挑战1、数智化对HR来说是“革新”还是“革命”AI充分发展后的社会是什么样的人类永远不会交给AI做的事情AI永远只能是人类的“助手”2、HR数智化技术面临的挑战缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才马太效应可能会再次灵验数智化很难“抄作业”2、HR数智化带来的机遇从简单重复劳动中解放解封你未曾意识到的“资源”解封你未曾意识到的“力量”后疫情时代HR如何妙用技术提升企业绩效案例：工商银行HR数字化系统解决方案，甲骨文HR数字化系统解决方案，富士相机HR数字化系统解决方案等

王明哲 培训咨询

数字化的顶层思维

数字化转型并不是一朝一夕的事情，而是一个系统化、战略化的过程。在这个过程中，顶层思维的建立显得尤为重要。数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效结合。从国家的“十四五”规划中，我们可以看到数字经济的重要性日益凸显。

数字化概念导入

数字化转型的第一步是理解数字化的基本概念。数字化不仅仅是无纸化办公，更是将业务与IT深度融合的过程。企业需要意识到，数字化是一种全新的业务模式，它要求公司在战略规划、资源配置和组织结构方面进行全方位的调整。

数字化顶层思维框架

• 精益思维：通过流程梳理，企业能够发现数字化的入手点，从而提高效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，能够有效提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生真正的价值，展望数字化转型的未来。

在这一过程中，通过互动式的学习，参与者能够在实践中掌握数字化顶层思维的框架，进而将其应用于实际工作中。

智能化的底层原理

人工智能的快速发展，为企业的数字化转型提供了强大的技术支持。在这一过程中，理解人工智能的底层原理显得尤为重要。人工智能的两大底层原理即逻辑固化和知识抽取，为企业提供了新的思考方式。

人工智能的底层原理

• 逻辑固化：通过师傅“教”徒弟的方式，系统地固化知识，形成企业内部的知识传承。
• 知识抽取：通过数据分析，识别出有效的信息，从而提升决策的精准性。

在实际应用中，企业可以通过这些底层原理，构建智能化的决策支持系统，以提高人力资源的管理效率。

HR数智化技术的应用现状

随着数字化转型的深入推进，人力资源管理也逐渐向数智化方向发展。在这一过程中，HR数智化技术的应用成为了提升企业竞争力的重要手段。

HR数智化的总体规律

HR数智化的发展经历了几个阶段，从最初的HR1.0到现在的HR4.0，每个阶段都有其独特的核心逻辑：

• HR1.0：最简单的核心逻辑，主要依赖人工管理。
• HR2.0：流程迁移至线上，提升了工作效率。
• HR3.0：深入痛点场景，聚焦于解决具体问题。
• HR4.0：解放人类，回归价值，强调技术与人性的结合。

基于痛点的HR数智化技术

在实际应用中，各类HR数智化技术相继出现，帮助企业优化人才管理。例如：

• 绩效管理数智化：通过数据分析，实时监控员工绩效，提升管理的透明度。
• 招聘数智化：运用人工智能进行人才匹配，提高招聘效率。
• Core-HR数智化：集成化管理系统，实现人力资源的集中管理。

这些技术的应用，不仅提升了HR部门的工作效率，还为企业的整体发展注入了新的活力。

HR数智化技术的未来发展和挑战

尽管HR数智化技术在企业中得到了广泛应用，但其未来的发展仍面临诸多挑战。企业必须意识到，数智化对HR来说既是“革新”也是“革命”。

数智化面临的挑战

• 人才短缺：缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，成为数智化推进的瓶颈。
• 马太效应：在数智化的过程中，强者愈强，弱者愈弱的现象可能会再次出现。
• 难以复制：数智化的成功经验难以“抄作业”，企业需要根据自身情况进行调整。

数智化带来的机遇

尽管面临挑战，HR数智化技术也为企业带来了前所未有的机遇：

• 解放人力：从简单重复劳动中解放出更多的人力资源，提升企业的整体效率。
• 资源整合：通过数据分析，发现未曾意识到的“资源”，实现优化配置。
• 技术赋能：后疫情时代，HR可以通过技术手段提升企业绩效，增强竞争力。

总结

在数字化转型的浪潮中，数据思维的应用为企业提供了新的思考方式和实践路径。人力资源作为企业的重要组成部分，必须紧跟这一潮流，通过数智化技术的应用，实现高效管理与决策。未来，随着人工智能和大数据技术的不断进步，HR数智化将迎来更加广阔的发展空间。企业应积极应对挑战，把握机遇，推动人力资源管理的创新与变革。

通过这一系列的探讨，相信您对数据思维的应用以及其在数字化转型中的重要性有了更深入的理解。希望您能够在实际工作中，将这些理论与实践结合起来，推动企业的数字化转型和人力资源管理的升级。