数据除了能证明HR的绩效表现，更重要的是，基于大数据的洞察，能够支持科学的人才管理决策。虽然“大数据”概念的风行让很多人蠢蠢欲动，但多数人并不知道大数据在人才管理领域如何做才能发挥价值。所以在实操层面，很多中国企业依然感到迷茫而无从下手：

迷茫1：什么样的大数据对企业人力资源管理才有价值？

——无法追根溯源的数据，就失去了洞察的价值

一直以来，人力资源部都是按照职能板块进行组织设计的，然而这样做也产生了弊端，很多HR部门内部缺乏有效的协同，难以发挥整合的价值。同时，单个员工的人才数据无法有效整合，分别存在不同的信息孤岛，严重影响了对一个人或团队综合评估和发展的可能性。

所以，我们需要打通这些壁垒，让围绕每一个人才的所有数据都得到整合。如果企业人才的选、用、育、留的数据相互割裂，将导致无法一体化追踪和管理关键人才的尴尬难题。

即便你使用了软件，但如果你运用的软件并非全流程一体化的，就无法从招聘测评一体化到绩效、到继任等全业务流程有效联动，也就意味着招聘的数据无法对接员工成长的数据，也无法对接人才晋升继任的数据，那我们就无法知道人才在企业中的变化和问题症结所在。所以，被割裂的数据，就失去了洞察的价值。

迷茫2：如何判断数据分析的结果是好还是坏？

——没有行业数据的参考，决策难有方向

如果企业只拥有自身的数据，就只能对比自己的数据波动，只能回答“我是否比过往做得更好”的问题，而无法解答“我到底在行业中处于什么位置”。没有了后者，就无法制定企业的人才战略方向。所以，要依靠大数据分析来驱动战略决策，就需要同时拥有自身数据、行业数据和标杆数据。

举一个例子简单说明这三种数据是如何帮助企业确定目标并不断优化行为决策的：一家中国IT企业，希望在国内找到一批有行业经验的销售经理。企业通过行业数据了解中国市场上IT销售经理级别的人才从哪里来、到哪里去、普遍的留存期等，同时将企业过往的销售经理从被测评、招聘而进入公司到离开公司这整个过程的相关数据与同行业、同地区、同职位的最佳实践数据对标，找到了可优化的环节（如优化招聘渠道、加速招聘决策周期、优化继任标准等）和可量化的优化目标，进而帮助企业更精准地找到了所需的人才。

迷茫3：如何使用才能发挥大数据的最大价值？

——不仅仅是统计和分析，预测才是大数据的最高红利

统计是对现有业务数据的单纯汇总，进而展示公司的业务正在发生什么（What is happening?）；分析则是进一步帮我们探索这些事情发生背后的原因（Why it is happening?）；而大数据不只是统计，也不仅仅是洞察业务问题所在，其最大的红利在于进行科学的预测（What is going to happen?），以便帮助企业根据预判做出更恰当的应对策略。

关于大数据预测的应用，有很多拥有海量数据的企业已经做了很多出色的尝试，Google就利用人们的搜索记录预测了某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购荐，从而有效提升了销量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适……人力资源管理领域也如此，例如使用人才管理软件的用户就能通过行业数据和自身全流程的人才数据的挖掘，来预测员工离职率等，这些都是“已来的未来”！

大数据和以往的HR咨询产品完全不同，与其说大数据给HR带来的是一种工具上的提升，不如说是一场思维上的变革。在这场变革中，HR既要脱离已有的框架和工具，用更全面的视角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，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，了解技术和数据可以帮助我们实现什么目的。