佛山人才网浅析：企业如何利用大数据挖掘人才？

　　大数据时代的到来，让技术浪潮覆盖了传统行业，创新也变成了推进发展的驱动力。近年来，各大招聘网站大幅吸金，招聘网站再掀广告大战，推崇创新的求职软件也是前赴后继，这对于HR招聘工作者来说，无疑不是在传递一个消息：数据化时代真的到来了，企业需要像重视产品一样重视数据招聘。
    而大数据之所以流行，是因为它相对客观，同时被各个行业给予很大的希望，但往往实践却很少，盲目畅想却很多。在招聘领域也是同样，经常可以看到大量数据类人力资源应用的文章，但详细阅读便可发现，数据并不是十分详细，这样的分析越多，HR对大量数据就对其抱有期待，但落地实践却很少。
    对此，佛山人才网小编表示：从技术发展与实用角度来看，数据化在招聘领域有三种应将会成为主流。
    1、人才匹配
    HR数据化最典型的应用场景就是“推荐”。传统的简历推荐通常会为HR设定一定的条件，如，学历、工作年限、所处行业以及期望薪资，系统会根据条件的匹配度会给候选人排序并进行这种推荐实质搜索。
而基于数据的推荐算法是：通过猜测HR筛选简历的原因来建立推荐模型，会随着HR不断进行筛选的动作来持续优化模型，再从人才库推荐满足条件的候选人。HR的操作行为越多，招聘系统的推荐模型就越准确，从而可以大幅降低招聘成本，提升招聘效率。
    2、预测招聘效果
    什么样的职位最难招到、哪个招聘渠道能够提供更多的互联网人才、高级人才、通过哪个渠道招聘机率大，相信很多HR心中都会有一个模糊的答案，但数据运用分析可以帮助HR更快地回答这些问题，并把结论量化，从而快速支持决策。
原因就在于，HR在招聘中产生的数据能够被记录并形成预测模型，类似的数据应用还会出现在渠道有效性分析、猎头能力分析、雇主品牌竞争力中。更有价值的是，当数据在更开放的行业环境中被共享时，招聘效果的预测将会更加准确。
    3、发现招聘过程规律
    想要享用大数据带来的价值，HR不得不正视眼前的挑战，大部分用人单位的招聘团队仍处于极度缺乏数据或数据准确度、可用性很差的状态，招聘团队不具备数据处理能力，数据记录成问题，;数据记录系统的安全性较低，可能导致重要招聘数据泄露;缺乏数据分析人才，即使有了数据，也无法有效规划与利用。
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