本书从人力资源管理的战略转型谈起，使大家进一步理解和把握人力资源发展的趋势，进而提出什么是人力资源大数据，如何在海量数据中挖掘出有用的数据，如何将大数据、人工智能与企业人力资源管理实践有机结合，如何在企业内部建立人力资源大数据分析模型和分析平台，如何形成企业人力资源报表体系和指标体系，从科学到实践、从理念到案例，深入浅出地给出了详尽的答案。为eHR、HRD、HRVP及企业CEO等高管进行人力资源大数据分析提供模型、技术方法及可借鉴的典型应用场景，为数据分析师进入人力资源领域提供了人力资源前沿理论及实践，为所有人力资源管理者及爱好者提供了崭新的理念、可操作性的技术方法及典型案例。

本书从人力资源管理的战略转型谈起，使大家进一步理解和把握人力资源发展的趋势，进而提出什么是人力资源大数据，如何在海量数据中挖掘出有用的数据，如何将大数据、人工智能与企业人力资源管理实践有机结合，如何在企业内部建立人力资源大数据分析模型和分析平台，如何形成企业人力资源报表体系和指标体系，从科学到实践、从理念到案例，深入浅出地给出了详尽的答案。为eHR、HRD、HRVP及企业CEO等高管进行人力资源大数据分析提供模型、技术方法及可借鉴的典型应用场景，为数据分析师进入人力资源领域提供了人力资源前沿理论及实践，为所有人力资源管理者及爱好者提供了崭新的理念、可操作性的技术方法及典型案例。

章 人力资源大数据 1

节 人力资源管理战略转型 2

一、组织变革与HR四角色模型 2

二、从HR四角色模型到HR+三支柱 6

三、AI时代与人力资源管理 11

四、循证式人力资源管理变革 14

五、生态组织与人力资源管理 20

第二节 人力资源大数据特点及竞争优势 28

一、大数据是什么 28

二、大数据思维与决策 36

三、大数据分析与竞争优势 44

四、人力资源大数据及其典型应用 53

五、大数据与人才 60

第二章 大数据挖掘渠道及技术方法 63

节 大数据的取得与整理 64

一、数据收集 64

二、数据存储 66
三、数据计算 69
四、大数据与云计算 73
第二节大数据与人工智能 74
一、人工智能简史 74
二、机器学习：AI 的瑞士军刀 79
三、探索与取舍：完美的算法在哪里 83
四、人工智能的未来 94
第三节大数据分析技术与应用 102
一、数据挖掘 102
二、数据可视化 108
三、大数据应用的未来与优势 113

第三章人力资源大数据分析及应用场景 117

节人力资源大数据分析模型 118
一、人力资源大数据分析价值 118
二、人力资源大数据分析模型 123
三、人力资源大数据分析路径 126
四、人力资源大数据指标体系 133
五、人力资源大数据分析的组织环境 142
第二节人力资源大数据应用场景 144
一、应用场景之——选（招聘场景） 144
二、应用场景之——用（职业发展、敏捷绩效场景） 147
三、应用场景之——育（培育场景） 151
四、应用场景之——留（离职场景） 152
五、应用场景小结 156

第四章人力资源大数据平台建设 159

节人力资源管理信息智能化发展 160
一、智能分析，对标决策 160
二、对接集成，系统一体化 161
三、基于人力资源信息系统的数据应用 163
四、人力资源信息化的建设及启示 169
第二节人力资源大数据业务模型 171
第三节人力资源大数据平台建设分析 172
一、系统层 173
二、数据层 173
三、分析层 174
四、展示层 175
五、实施步骤参考 176


第五章人力资源大数据应用案例 177

节百度的人力资源大数据平台 178
一、百度人力资源大数据发展阶段 178
二、“才报”支持的4 个角色 180
三、“才报”系统的数据挖掘与分析 181
第二节人才雷达在招聘服务中的应用 187
一、人才雷达社交体系 187
二、人才雷达成功关键 188
第三节谷歌的大数据人才管理 190
一、谷歌用数据重新定义HR 191
二、谷歌的10 大员工管理模式 192
第四节腾讯HR 的大数据实践 195
一、HR 的大数据功能 195
二、典型项目案例 197
三、腾讯HR 大数据的启示 197
第五节猎聘薪酬大数据实践 198
一、猎聘为什么要做薪酬数据库 198
二、为何说猎聘的薪酬数据库与众不同 199
三、如何保证薪酬数据的准确性 200
四、定制化薪酬调研又是什么 202

第六节 2 号人事部的大数据应用实践 203
一、人力资源管理数据应用阶段 204
二、人力资源管理SaaS 平台2 号人事部实践 206
三、企业用工风险的警示和解决 209

第六章 AI在人力资源领域的应用趋势 211
参考文献 217
后记 221

本书从人力资源管理的战略转型谈起，使大家进一步理解和把握人力资源发展的趋势，进而提出什么是人力资源大数据，如何在海量数据中挖掘出有用的数据，如何将大数据、人工智能与企业人力资源管理实践有机结合，如何在企业内部建立人力资源大数据分析模型和分析平台，如何形成企业人力资源报表体系和指标体系，从科学到实践、从理念到案例，深入浅出地给出了详尽的答案。为eHR、HRD、HRVP及企业CEO等高管进行人力资源大数据分析提供模型、技术方法及可借鉴的典型应用场景，为数据分析师进入人力资源领域提供了人力资源前沿理论及实践，为所有人力资源管理者及爱好者提供了崭新的理念、可操作性的技术方法及典型案例。

    章 人力资源大数据

尔玛、飞利浦、西门子等企业纷纷按其建议对人力资源管理体系进行重新设计，
并实现了商业价值的巨大攀升。在中国，以华为、联想、美的、万科为代表的一
些知名企业也开始实践人力资源的重构和转型。

靠前企业已经并正在印证着18年前戴维.尤里奇教授提出的六大挑战：全
球化的挑战、持续竞争力的挑战、增长的挑战、变革的挑战、技术的挑战和人才
的挑战。面对未来的竞争，HR在企业成功跨越这些挑战的过程中发挥着关键的
作用，每个挑战都充分说明了HR的重要性。

1. 优选化的特征是什么？

优选化的竞争不仅仅是在靠前市场开发产品，并运送到新市场，而是通过复
杂的优选化网络运作，甚至包括以某地为技术中心覆盖优选，将产品、人员、信
息在优选快速流动以满足当地需求。优选化趋势引发了新市场、新产品、新心态、
新能力和对企业的新思考。要达到有效的优选化竞争，企业必须具备优选化思维，
着力于培育优选市场竞争力。人力资源竞争力无疑是提升市场竞争力很直接有效
的方式，因而，需要重新对优选团队进行组织设计，建立优选化的组织能力。全
球各地的人才、创意和信息必须能无缝地流动和沟通，这样才能比较快速创造出
更好的新产品和服务。建立优选共享心智中心，招募、培养和激励那些具备优选
视角的员工。

2. HR的重心如何转移？

如何建立和运行客户响应能力是组织面对未来竞争的一个恒定不变的课题。
创新、快速决策、成为行业的价格或价值、有效连接供应商与分销商并为
客户建立价值链是客户响应能力的特征。将HR的工作重心从原来的内部活动转
向供应商与客户的价值链是组织面对未来竞争的必然。因为，员工的态度和客户
的态度之间有高度相关性。长期以来，HR从业者及研究者习惯于强调组织内部
的HR工作，很少关注建立和运行客户响应能力。现在，要求HR的工作重心由
组织内部转向组织所处的价值链。比如，在基于价值链的员工奖励计划中，可以
让供应商和客户成为组织经济价值的评估人和分配者。因而，所有HR工作必须
依据客户标准重新严格定义。