人力资源可视化大数据应用

1.员工能力决策：在大数据环境下的人力资源规划，可以通过数据动态地跟踪、分析员工的工作情况和状态，离职率、员工需求量等信息，准确地进行人力资源诊断及决策。

2.定量化的人才筛选：大数据背景下，企业可以首先从现有的优秀员工中分析出岗位胜任力素质模型，量化岗位选拔规范。其次，把应聘者的基本信息、个人能力、社会关系、就业倾向等信息汇集起来，与企业的本岗位的胜任力素质模型相匹配，提高招聘员工与企业需求的匹配度，提高人员招聘的工作效率。

3.定制职业生涯发展规划：借助大数据的“学习分析技术”，通过对员工的相关数据分析，识别出员工的学习需求、行为、模式及效果，可以随时得到员工是我学习进程和效果等数据信息，使培训的过程更加的关注员工个人发展。

4.人才用工信用档案：可全面了解人才，可检索到人才的入职记录、在职表现、信用状况，综合判断其职业能力、职业信誉，使公司既可配合相关措施利用好员工的才能，又可防止员工失信行为带来的损失，提高人力资源经管效率，降低人力资源经管风险。

5.人才定位价值曲线：通过大数据分析职业特征，并根据专业人力测评，为人才指出最优职业方向。职业方向定位报告

不仅讲解适合的职业方向，而且从发展的角度，结合职业生涯规划的理念，告诉你确定职业方向、进行职业发展和职业转换最核心的理念和方法。

6.行业性决策支撑：主要解决通过大数据对整个人力资源过程监控，对人力资源经管监控分析。通过建立一套基于企业人力资源经管过程的分析模型，利用商业智能分析统计功能强大和展现形式丰富的特点，实现支持企业人力资源经管决策分析的分析系统。

7.企业人力资源竞争力分析：依靠大数据分析，进行有计划的人才资源开发，把人的智慧能力作为一种巨大的资源进行挖掘和利用，才能达到科技进步和经济腾飞。企业必须创造一个适合吸引人才、培养人才的良好环境，建立凭德才上岗、凭业绩取酬、按需要培训的人才资源开发机制，吸引人才，留住人才，满足企业经济发展和竞争对人才的需要，从而实现企业经济快速发展。

8.薪酬方案设计：在大数据环境下，大数据信息可以反映出行业的整体薪酬水平和员工在进入本企业之前的薪酬水平，更为准确的掌握劳动力薪酬变动和员工薪酬预期，提高人力资源经管工作中薪酬经管的有效性。

9.行业就业趋势分析：通过对就业数据信息的分析，预测就业相关趋势，提前掌握就业形势，

10.职业发展路径规划：通过大数据就业趋势、人才价值定位等分析，按照不同层级建立不同的领导力模型，并通过专项培训、日常评估、业绩考察等多种方式对各级经管人员的领导力表现进行记录、分析与指导，从而为每个人量身定制出领导力发展路线图

11.人力资源数据引擎：通过大数据运算，采用抽样统计的方法，合理配置原始数据源的代表性，运用分位排序法、加权平均法、回归分析法等统计方法进行科学统计，以多个维度对数据进行展现。