不要把HR数据化，当成是HR大数据

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来源：华夏基石e洞察

[原文来自：www.ii77.com]

这几年，“HR大数据”这个话题似乎越来越火，从顾问公司，到业界各种专家，还是HR从业人员，不管懂还是不懂，都喜欢拿着大数据三个字说事，看多了之后，我的感觉是，“卧槽，你们还真敢说啊”。

毕竟大数据(英文名称big data，又称逼格太大)，这个概念，在业界是有清晰的定义的，你不能拿个简单的数据分析就往上去套，什么拿离职率也当成是大数据来呈现，要是更牛逼点，估计搞个邮件自动回复都能叫阿法狗了。

简直是凤姐用美图秀秀一秒钟变身空姐的即视感。

所以，澄清”HR大数据“这件事情的历史性重任，就顺理成章地落在了我的身上(故意装作无视周围鄙夷的目光——)。我的难题是，作为一个灵活的胖子，要如何灵巧地避开诸如Hadoop、Spark、R语言这些很诗意却让大家很容易失意的词，又要甩出柔软的身段，将这个被各种解读，导致大家一头雾水的概念娓娓道来，请大家多给一点信心和掌声!

其实呢，要说清楚HR大数据这件事情也并不难，难的是选择好角度。比如现在谈HR大数据的文章清一色都是在谈“HR大数据是什么”，且不管讲得对不对，大家总之是听了一堆觉得云里雾里，两眼一抹黑很容易又被忽悠了。所以，与其谈大数据是什么，我们不如先来谈谈HR大数据不是什么。

在众多误区之中，这应该是大家最常见到的一个。实际上人力资源数据化并不是什么新鲜事了，随便找一个专业的HR或者HR顾问公司就能拿到许多可以评估人力资源工作的指标，除了开始提到的离职率，还有出勤率、招聘周期、组织氛围、敬业度等等，这些数据的可以让大家很好地评估人力资源的工作，因此被大家奉为圭臬。

可是问题来了，这些东西到底有什么意义呢?

企业关心的是我现在和未来能不能赚更多钱，有逼格一点的说法叫价值创造。所以老板总觉得很郁闷。

一方面看你们每天玩数据玩得不亦乐乎，但要真是对HR问一些问题，比如我要销售额翻一倍究竟该花多少钱招多少人啊？什么样的人才和干部最适合我们组织啊？你搞了这套激励体系以后到底我组织绩效增加了多少啊？HR立刻两眼一抹黑，掉过头开始骂老板土包子，不会用“专业的眼光”来看待HR。

可问题是，你在大排档吃烤鱼的时候，你只会看烤鱼好不好吃，价钱贵不贵，吃完以后有没有拉肚子。你也不会吃饱了没事，用天然气利用率、烤鱼各部位烧烤停留率（这是什么鬼，好吧我乱编的）来衡量大排档的质量吧！

而对于老板来说，他如果能通过观察每个食客的回头率、停留时间、点菜的偏好，乃至于统计大众点评上的评语、在朋友圈发的照片（你没看错，这些都是数据，又叫做非结构化数据），经过分析就能知道，哪些要素比较重要，于是我可以据此对我的食材、口味、服务流程、速度、店面装修等要素进行适当的调整和优化，并可以据此预测出我调整以后我每个月可以多多少顾客，可以多赚多少钱，多少时间大众点评的评分可以上五星。

这就是大数据，看着很不切实际吗？

要知道当年Netflix就是怎么拍出来一部火爆全球的《纸牌屋》的，他们通过对自己3300万用户的行为进行分析，知道了大家喜欢看什么样的电影电视，在什么时候会暂停、回放、快进，喜欢搜索什么关键词等等，最后发现用户很喜欢 Fincher(社交网络、七宗罪的导演)，也知道 Spacey 主演的片子表现都不错，还知道英剧版的《纸牌屋》很受欢迎，三者的交集表明，值得在这件事上赌一把。

由此可见，HR想凭离职率和出勤率这类数据的统计就做到这个层次?还太嫩了点。

所以简单的人力资源数据化，哪怕是这个数据因为有十几万人显得很“大”，那也不能算大数据，也并没有什么用，只不过是老生常谈，而你不幸知道的太少了，而已。

这也是HR经常容易被忽悠的一点，因为基本上你只要去找一个人说我要做大数据咨询，对方立刻会开始谆谆告诫说，我们还是先做HR数据分析的咨询吧，因为你看现在业界没几个公司做成了HR大数据的，都不成熟，你看看你基本的数据都没有标准化规范化，简单的数据分析仪表盘都没有实现，就想做大数据，这是空中楼阁。

大数据分析真的要以“基本的数据分析”为基础吗?

还真不是，因为两者的思考方式完全不一样。

传统的HR数据分析是“体检型”的，就是说我一定要先按模块定义出这么一堆数据出来，然后我看看各个指标对不对。

就好像你去医院买了个体检套餐，里面要做什么项目都写得清清楚楚的，你一样一样做完以后交表等结果，然后医生那里有每样数据的正常范围是什么，所以会告诉你：血脂高了、视力弱了、脊椎弯曲了(加班狗的悲哀……)。

所以每样数据必须非常精确，差了一点就会判断错误。然后拿到结果你会发现其实绝大多数检查我根本不用做嘛，结果还是要花这么多钱好坑爹，可是医院会说这又没有剧透，我不一样一样检查完，我怎么知道你正不正常呢。

而大数据分析是“治病型”的，就是我觉得我最近经常咳嗽而且咽喉痛，一位正常的医生不会让我去做骨髓穿刺，而是会按和我症状相符的病症来筛选检查，比如验血、拍片，最后根据数据反映的情况，诊断出我应该是咽喉炎，然后根据治疗咽喉炎的经验，让我去打点滴做雾化吃药，几天之后我的病好了。

在这个场景里，理论上我不需要所有检查结果都精确指向我是咽喉炎，只需要排除掉其它可能性，大概率地判断我应该是咽喉炎就可以了。

比如Google在发现大家对冗长的面试流程怨声载道以后，就通过大数据分析发现，面试平均只要超过3.6次，边际效用就会大大降低，而面试效率和候选人的体验也会大大降低，所以性价比最高的方法是让面试次数缩短到四次以内，这样他好我也好，全家人都开心。

像这种问题，靠“体检”怎么能发现呢?那可真是宝宝心里苦，可宝宝不会说啊。

如果说你能通过大量数据，分析出哪种激励方式对公司员工更有效？哪种能力特质的人更适合哪些岗位？诸如此类，并基于这些数据，应用这些判断，我觉得可以算得上大数据了。

其实如果掌握了上面两个误区，你应该就能明白，如今某些专家和顾问根本就不懂什么是HR大数据，更从来没有实践过HR大数据，他们只是拿着数据分析的工具来挂羊头卖狗肉的，是莆田系医院的好基友，顾问界的..。

大数据和以往的HR咨询产品是完全不同的，与其说大数据给HR带来的是一种工具上的提升，毋宁说是一场思维上的变革。在这场变革中，HR既要能够脱离已有的框架和工具，用更全面的视角去看到以往从未关注到的变量，又要从心理学、组织行为学、管理学的层面更深入地把握个体和组织，从而观察到真正的问题，触及更深刻的本质，提出更科学的假设，更要对技术和数学有深刻的洞察，了解技术和数学可以帮助我实现什么，如何实现(而这些都恰好是某些习惯于卖现成产品和报告的顾问所欠缺的，再加上实践经验的缺乏，这也是为什么如今某些顾问都嘴上各种说大数据，却极力避免做大数据项目的原因)。

在完成思维变革的HR的眼中，实现HR大数据，其实只有三个步骤，第一，假设，第二，验证，第三，应用。特别简单，你说似不似!

如果大家姿势水平高到可以和我谈笑风生的话，应该会反应过来，这就是如今在科研和学术界已经被广泛接受的实证思路，只不过在应用层面，要注意更加从企业实际情况出发。

所以我说，HR大数据剥离掉技术层面的唬人的外皮，其实一点也不复杂，只不过HR们以前的心思都花在了去揣摩领导和套用模板上，而忽视了对事实和真相的追求，在反人类的道路上走得越来越远。所以在HR大数据时代，HR只不过是在回归本质，只有在这条路上，才是和Google、Facebook这些HR大数据的标杆越走越近了。

不过，如果说同时整合这些经验、理论和技术的人实在是凤毛麟角，也可以退而求其次，要么我可以精通其中一样，要么我能理解这几种人的思维，将这几种人整合在一起，并敢于去不断推动HR大数据的落地实践，为业务和组织呈现出真正的价值。

HR大数据的确为HR打开了崭新的篇章，更可以让HR的地位提升到前所未有的高度，是HR的阿波罗登月，是历史的转捩点，是撬动地球的杠杆。

可是，你得先会玩啊……