提升数据思维应用能力，助力企业决策优化

数据思维应用：数字化转型中的关键驱动力

在当前这个数字经济迅猛发展的时代，企业的数字化转型已成为提升竞争力的重要手段。数据思维作为一种新兴的思维方式，正在帮助企业更好地理解和利用数据，从而推动整个数字化转型的进程。本文将结合培训课程内容，深入探讨数据思维在数字化转型中的应用，帮助企业更有效地应对数字化挑战。

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

数字化转型不仅仅是技术的革新，更是一种战略思维的转变。数字化的顶层思维框架包括精益思维、编程思维和数据思维。这些思维方式彼此相辅相成，共同构建起企业数字化转型的基础。

• 精益思维：精益思维强调以客户需求为导向，通过优化流程来提升效率。在数字化转型中，企业应该聚焦于如何通过数字技术减少浪费，提高资源利用率。
• 编程思维：编程思维则是掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率。这一思维方式能够帮助企业在技术实施过程中，更加灵活应对复杂的技术挑战。
• 数据思维：数据思维关注数据的价值，通过对数据的深度分析和挖掘，使其为企业决策提供支持。这一思维方式能够帮助企业更好地理解市场动态以及客户需求，从而制定更具针对性的策略。

数字化技术的关注重点

在数字化转型过程中，企业需要关注几个关键的技术基础设施。这些技术不仅能够提升企业的整体效能，还能为数据应用提供支持。

• 基础设施建设：构建强大的IT基础设施是数字化转型的第一步。企业需要解除计算机能力的封印，确保数据的流通和共享。
• 数据应用：在数据应用方面，企业需区别“搬金砖”和“挖金矿”的概念。前者仅仅是数据的搬运，而后者则是通过数据分析发现潜在的商业价值。

智能化的底层原理

随着人工智能技术的飞速发展，企业在数字化转型中也开始借助智能化技术来提升竞争力。人工智能的底层原理包括逻辑固化和知识抽取，这为企业提供了新的思路和方法去解决复杂问题。

人工智能的两大底层原理

• 逻辑固化：通过构建知识模型，将专家的知识固化为系统的逻辑，使得新员工能够快速掌握必要的技能。
• 知识抽取：通过数据分析提取关键信息，帮助企业更好地理解市场趋势及客户行为，以便做出科学决策。

人工智能的六大底层套路

在实际应用中，人工智能有六大底层套路，这些套路帮助企业实现知识的高效利用。

• X-Y pairs：通过数据分析建立知识抽取模型，帮助企业从大量数据中提取出有价值的信息。
• Y→X：生成万物的关系，通过数据建模实现智能推荐。
• X1-X2 pairs：利用聚类算法，帮助企业识别相似客户群体。
• X only：处理特定数据类型，提升分析精度。
• Y only：超越传统分析，利用AI实现更高维度的决策支持。
• Dot & Line：构建知识图谱，将不同信息关联起来，形成全面的知识体系。

HR数智化技术的应用现状

人力资源管理作为企业管理的重要组成部分，也在数字化转型中发挥着越来越重要的作用。HR数智化技术的应用已经从简单的流程迁移到线上，逐步深入到企业的各个痛点场景中。

HR数智化的总体规律

HR数智化的发展可以分为几个阶段：

• HR1.0：最简单的核心逻辑，主要是信息的数字化。
• HR2.0：流程的迁移至线上，提高了工作效率。
• HR3.0：深入痛点场景，针对性解决企业在人员管理中的具体问题。
• HR4.0：解放人类，让HR回归价值创造。

基于痛点的HR数智化技术

在HR数智化的实践中，企业可以从以下几个方面入手：

• 绩效管理：通过智能化技术，实现对员工绩效的实时监控与评估。
• 招聘管理：应用AI技术提升招聘效率和精准度。
• 劳动力管理：优化员工排班与资源配置。
• 学习与发展：利用在线学习平台，提升员工技能。
• 薪酬管理：通过数据分析实现薪酬结构的优化。

HR数智化技术的未来发展和挑战

尽管HR数智化技术的应用前景广阔，但企业在实际实施过程中仍面临诸多挑战。首先，缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，成为企业数智化的瓶颈；其次，马太效应可能会在这一领域再次显现，技术优势可能导致行业内的进一步分化；最后，数智化过程中“抄作业”难以成功，企业需要根据自身实际情况进行定制化开发。

数智化带来的机遇

尽管面临挑战，HR数智化也为企业提供了前所未有的机遇。通过技术的运用，企业能够从简单重复劳动中解放，提高员工的创造性和工作满意度。此外，企业可以发掘潜在的“资源”和“力量”，为后疫情时代的复苏提供动力。

结语

数据思维的应用为企业的数字化转型提供了新的视角与方法。在这一过程中，企业不仅需要掌握数字化的顶层思维框架，还要重视人工智能的底层原理和套路。通过有效运用HR数智化技术，企业可以在激烈的市场竞争中立于不败之地。未来，随着数字技术的不断进步，数据思维的价值将愈加凸显，成为推动企业持续发展的重要驱动力。