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未来

在当今快速发展的科技背景下，数据思维的应用已成为各行业数字化转型的重要驱动力。尤其在人力资源领域，掌握数据思维不仅能提升企业的运营效率，还能为决策提供科学依据。本文将围绕数据思维的实用框架，探讨数字化转型过程中人力资源所面临的挑战和机遇，并结合实际案例进行深入分析。

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

数字化转型的顶层思维

数字化转型的成功与否，往往取决于企业的顶层思维架构。通过理解数字经济的核心——数字化转型与数据要素，HR可以更有效地识别转型过程中需关注的关键环节。数字化不仅是业务与IT的深度融合，更是对企业整体运营模式的重新审视。

• 精益思维：帮助企业梳理业务流程，发现数字化的切入点。
• 编程思维：掌握计算机语言，有助于提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：通过数据分析，发掘潜在价值，为决策提供支持。

例如，在某企业实施数字化转型过程中，通过精益思维分析业务流程，发现了多个冗余环节，最终优化了人力资源管理流程，提高了整体工作效率。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型通常经历三个阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital Transformation（无人化）。每个阶段都有其关键技术和实现目标。

• Digitization（无纸化）：通过信息技术消除纸质文件，提升信息流转效率。
• Digitalization（高效化）：利用数字工具优化流程，提升工作效率。
• Digital Transformation（无人化）：实现业务的智能化，减少人工干预。

在这一过程中，HR可以通过引入数字化绩效评估系统，来实现对员工表现的实时监控和反馈，帮助企业更好地进行人才管理。

智能化的底层原理与套路

人工智能的应用是数字化转型的核心之一。在这一过程中，理解人工智能的两大底层原理至关重要：

• 逻辑固化：通过系统化的知识传递，将经验转化为规则。
• 知识抽取：从大量数据中提取有价值的信息，以支撑决策。

进一步的，人工智能的六大底层套路，如推荐匹配、聚类算法等，为HR提供了丰富的工具。例如，通过应用推荐系统，HR能够更精准地匹配候选人与职位，从而提升招聘效率。

HR数智化的现状与应用

人力资源管理的数智化已成为行业的主要趋势。HR数智化经历了多个阶段，从最初的HR1.0到如今的HR4.0，每个阶段的核心逻辑和应用技术都有所不同。

• HR1.0：最简单的核心逻辑，主要依赖人工管理。
• HR2.0：流程向线上迁移，提升了工作效率。
• HR3.0：深入痛点场景，关注员工体验。
• HR4.0：解放人类，使其回归价值创造。

在HR数智化的实践中，绩效管理、招聘、薪酬管理等领域都得到了显著提升。例如，IBM的员工绩效自动评估项目通过数据分析，有效减少了评估过程中的主观因素，从而提高了评估的准确性。

未来发展与挑战

随着数智化的深入推进，HR面临着前所未有的机遇与挑战。数智化不仅是对传统HR管理模式的“革新”，更是全面“革命”的开始。未来，HR将与AI紧密结合，推动业务的创新与发展。

• 机遇：数智化将帮助HR从简单重复的劳动中解放出来，促使其关注更高层次的战略规划。
• 挑战：缺乏既懂业务又懂AI知识的交叉人才，成为数智化转型的最大障碍。

例如，在后疫情时代，很多企业开始利用数字化系统提升员工的工作效率和幸福感。工商银行和甲骨文的HR数字化系统解决方案为其他企业提供了成功的参考。

总结

数据思维的应用是数字化转型的核心，尤其在人力资源管理领域。通过掌握数据思维框架和数字化转型的关键技术，HR可以更有效地应对未来的挑战与机遇。无论是通过数字化的流程优化，还是利用人工智能提升决策效率，HR都将在企业的数字化转型中发挥越来越重要的作用。

在这个数据驱动的时代，企业唯有不断学习和适应，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。未来的HR将不仅是管理者，更是企业创新与发展的推动者。