数据思维应用：提升决策效率的关键策略

数据思维应用：推动数字化转型的助力

在当今数字经济快速发展的背景下，数据已成为企业竞争的重要资产。数字化转型不仅仅是技术的升级，更是思维方式的变革。数据思维的应用，正是实现这一转型的重要推动力。通过系统化的学习与实践，企业能够更好地利用数据，提升决策的科学性和执行的效率。本文将围绕“数据思维应用”这一主题，结合相关培训课程内容，深入探讨其在数字化转型过程中的重要性及实际应用。

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

数字化概念导入

数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的深度融合。在“十四五”规划中，数字化被提升到战略高度，企业必须认识到数字化不仅是业务流程的优化，更是全方位的创新。通过对数字化的深入理解，企业可以更好地把握行业趋势，制定切实可行的发展战略。

数字化顶层思维框架

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化的切入点，降低成本，提高效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，不仅帮助技术团队实现项目目标，也能提升非技术人员的数字素养。
• 数据思维：让数据产生价值，推动数字化转型的终局目标。

例如，精益思维在企业中的应用可以帮助发现流程中的冗余环节，进而优化资源配置。通过编程思维，团队能够更有效地沟通技术需求，确保项目的顺利推进。而数据思维则是将企业的数据资源转化为决策支持的基础，帮助企业在复杂的市场环境中找到生存与发展的机会。

数字化技术基础设施

数字化转型的基础在于技术的支撑，包括云计算、大数据、人工智能等。企业需要解除计算机能力的封印，充分利用这些技术来提升业务效率。例如，某外贸公司通过云计算进行营收预测，实现了数据的有效应用，显著提高了决策的准确性。

数字化转型的必经阶段

• Digitization：无纸化办公，提升信息获取的便利性。
• Digitalization：通过流程再造，实现业务的高效化。
• Digital Transformation：无人化的智能化管理，提升企业的核心竞争力。

每个阶段都涉及不同技术的应用，企业必须根据自身的实际情况，制定合理的转型策略，确保各个阶段的顺利推进。

智能化的底层原理

人工智能的底层原理

人工智能作为数字化转型的重要推动力，其底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是通过对业务规则的深度理解，实现知识的传承。而知识抽取则是通过数据分析，发现潜在的业务价值。例如，预测男生是否会受女生欢迎的案例，正是利用人工智能技术，从海量数据中提取出有价值的信息。

人工智能的底层套路

• X-Y pairs：用于知识的抽取与应用。
• Y→X：通过生成模型实现各类业务场景的智能化应用。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，提升用户体验。
• X only：聚类算法，发现数据中的潜在关系。
• Y only：超越人类的决策能力。
• Dot & Line：构建知识图谱，提升数据的可用性。

这些套路的应用不仅提升了业务决策的科学性，还为企业提供了更为精准的市场洞察。

人工智能的落地方法

人工智能的应用需要遵循一定的落地方法。“价值驱动”或“数据驱动”是实现可持续发展的关键。机器学习并不等同于简单的算命，企业需要结合行业专家的知识与客观事实，通过科学的方法论，实现数据模型与机理模型的有机结合。

例如，通过大数据与深度学习相结合，企业可以在产线良品率提升、工程机械故障预测等领域取得显著成效，甚至在AI量化交易中实现年化收益率高达1000%的成果。

HR数智化技术的应用现状

HR数智化的总体规律

HR数智化的进程可以分为多个阶段，从HR1.0的核心逻辑，到HR4.0的全面解放，HR职能正在经历深刻的变革。HR1.0关注的是基础的业务流程，HR2.0则迁移至线上，HR3.0深入痛点场景，最终在HR4.0阶段，HR将解放人类，回归到价值创造的本源。

基于痛点的HR数智化技术

• 绩效管理：通过智能化手段提升绩效评估的科学性。
• 招聘管理：利用AI技术优化招聘流程，提升人才匹配度。
• Core-HR：实现核心人力资源业务的智能化转型。
• 学习管理：通过大数据分析提升员工培训的效果。
• 薪酬管理：智能化薪酬制度设计，提升员工满意度。

例如，BOSS直聘通过职位与人才的智能推荐系统，极大地提升了招聘效率，而IBM的员工绩效自动评估项目则让绩效管理变得更加科学与高效。

HR数智化技术的未来发展与挑战

HR数智化的未来充满机遇与挑战。在AI充分发展的社会中，人类永远不会交给AI做的事情，AI只会成为人类的助手。面对缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的人才，企业需要加大在人才培养上的投入，确保HR团队能够适应不断变化的市场环境。

• 机遇：通过技术的应用，企业可以解放人力资源，提升工作效率。
• 挑战：马太效应可能再次显现，强者愈强，弱者愈弱。

在后疫情时代，HR如何利用技术提升企业绩效，将是每个企业需要认真思考的问题。工商银行、甲骨文、富士相机等企业的数字化系统解决方案，都是成功转型的典范。

结语

数据思维的应用，是推动数字化转型的助力。在快速变化的市场环境中，企业必须重视数据的价值，通过系统化的思维框架，结合前沿的技术手段，实现从“数字化”到“智能化”的全面转型。随着HR数智化技术的不断发展，企业将能够更加精准地把握人才资源，提升整体竞争力。未来的企业竞争，将不再是单纯的产品竞争，而是数据与智能的全面较量。通过数据思维的深入应用，企业能够在数字化时代占得先机，迎接未来的挑战。