大数据的趋势已经在人力资源领域形成，但如何将这些趋势应用于“人”，是专家们仍然在探索的重要问题。
数据导向的决策方式确实具有一定的挑战性，但它也能使组织的HR工作更具战略性、可信度和影响力。
本文中提供5种有效的方法，帮助HR将闲置的人才数据转换为高质量的智能业务。
一、参考历史信息，识别组织需要的核心能力
HR要了解这些最符合组织核心价值的行为和能力，就可以利用这些可供参考的数据，找到最符合组织核心特征的候选人。
除此之外，在聘用新员工之前，可以着手挖掘他们身上那些可能对成功有帮助的特质。对在职员工，收集有关聘用来源、薪资增长、晋升时间和整体效率等信息，对将来新员工的招聘也会有帮助。
二、分析员工离职原因，预测并留住员工
当HR和管理层预见到员工的流动，并有机会在早期实施保留策略时，人员流失问题将大大减少。提前预测优秀员工可能会跳槽，并且对原因进行分析，就意味着有机会在他们有跳槽的打算之前将他们留住。
三、在HR工作中引入数字辅助决策
培训与发展
可以设计培训项目来帮助员工证明，他们的行为符合企业文化。而符合企业文化的人可以获得额外的培训机会，并获得晋升的空间。
薪酬计划
采用附加的补偿机制与经济奖励来鼓励那些体现公司价值并积极影响公司文化的行为，大数据可以帮助制定更科学的计划。
招聘管理
组织本身决定了它吸引的员工类型。优秀的HR能够在申请人中寻找更多的特质，不仅仅是合适的技能和能力，还需要判断候选人是否能很好地适应公司文化，数据可以帮助HR更好地完成这项工作。
四、提供员工自助服务
可以参考的自助服务应用程序包括：
·日常花费
·缺勤管理
任务协同管理工具的使用保证团队能够按时完成任务，而经理可以迅速解决任何潜在问题，特别是带有移动App的系统，可以帮助员工在任何场景下方便完成任务。
五、及时使用数据，提高组织灵活性
及时使用组织的价值数据需要成为首要任务。
保持领先的竞争力需要动态的灵活性。持续的预测分析可以为组织带来助力，并且要注意保持业务平衡，在必要时可以迅速采取行动。
将数据转化为行动，然后随着时间的推移进行行动优化。人力分析不是一次性的项目，而是一个持续的过程。可将其拆解为一个个小的流程，这样就可以有效的进行组织数字化变革。
