큰 데이터 시작 성공과 직원 성능 예측

"적절 하 게 사용 하는 경우 큰 데이터는 신생 기업의 성공을 예측 뿐만 아니라 직원 결과 만들 수 있을 것입니다 예측," Kess Tigsen Thygesen, 공동 설립자 이자 Rolepoint, 온라인 소셜 네트워킹 플랫폼의 제품 디렉터 TheNextWeb 웹사이트에 최근 기사에서 밝혔다.

다음은 기사의 주요 내용입니다.

큰 데이터를 들었어요 그것, 당신은 그것을 본 적. 아마도 당신은 많은 데이터 도구를 개발 하고있다. 사용 하 든 그것은 또는 아닙니다, 큰 데이터를 높은 수준의 정밀도로 분석 하는 데 도움이 강도 하고있다. 그러나 큰 데이터를 시작의 성공을 예측할 수 있는? 좀 더 구체적으로 당신의 직원 및 회사의 발전에 그들의 성능을 예측할 수 있는? 물론.

제록스 등 대기업 반, 인지를 사용 하 고 개인 능력 테스트 회사에 대 한 최고의 인재를 고용 하 여 그들의 숫자를 잘라 큰 데이터를 사용 했습니다. 제록스의 모집 팀 직원 보유 및 상호 작용의 관계에 대 한 보고 실제 작업 설명에 비관련 요인에 또한 보였다. 큰 데이터 도움이 그들이 그것을 할.

음, 아무 이유 없이 왜 개발의 단계에 상관 없이 당신의 시동 제록스 및 다른 회사의 성공 전략을 모집을 에뮬레이션 하지 수 있다. 이것은 당신이 취할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

더 필터링 도구를 사용 하 여

당신이 조치를 취하기 전에 후보를 가려낼 수 있는, 예측 기간 동안 더 나은 수행 합니다. 예를 들어 작업을 변경 하는 데 사용 하는 사람이 자연스럽 게 나쁜 노동자 라고 하기 어렵다. 사실, http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13569.html "> 큰 데이터 연구 더 나은 또는 고정된 장치에 장시간을 일 하는 사람들 보다 더 자주 이직 하는 사람들이 반드시 수행 하지 않습니다는 발견 했다."

대신, 당신은 화면 후보 시동의 가장 중요 한 기능에 따라 도구를 사용 해야 합니다. 샌 프란 시스 코에서 Evolv 라는 작은 회사는 잠재적인 직원 미리 결정 된 요인에 따라 회사를 일치 시킬 수 있습니다 방법을 보여 주는 테스트를 개발 했다.

예를 들어 소매 판매 후보자와 의사 결정, 공간 위치 설득, 테스트할 필요가 그리고 고객 서비스 직원 친절과 더 나은 모집, 성능 평가 및 전반적인 관리 관계 구축 기능 테스트 해야 합니다.

사회를 수락

작은 회사로 서 비싼 테스트 및 평가, 자원이 없을 수 있습니다 그리고이 시간에 소셜 네트워킹을 사용할 수 있습니다.

분명히, 오늘날의 구직자 거의 모든 곳에서 모든 소셜 네트워킹 사이트에 있습니다. 비록 주의로 볼 수 하는 데 사용 하는 소셜 네트워킹 사이트, 소셜 플랫폼 후보 온라인 통신 하는 방법을 그들이 공유 하 고 싶은 등의 큰 데이터의 보물 상자를 제공할 수 있습니다.

당신은 혼자 하는 것을 생각 하지 마십시오. 많은 중소 기업, 페이스 북과 같은 소셜 네트워킹 사이트에 데이터를 Entelo와 같은 플랫폼을 사용 하는 구글 +, 링크 드 인와 트위터. 이러한 소위 "인재 검색 엔진", 당신에 게 중요 한 요인에 따라 올바른 후보를 찾을 시작 도움말과이 작동 하도록 입증 되었습니다.

이것은 다른 일반적인 예: 연구 보여주는 행복 한 직원은 더 직장에서 상호 작용 하는 것. 특히 직장에서 사회 데이터에 긍정적인 감정을 게시 후보자를 찾을 경우 고용 후이 감정은 회사에 가져 수 있습니다.

추천 계획 보완

평가 및 성격 검사는 좋은, 그들은 여전히 안 한 신규 모집 및 보유 채널, 순위는 먼저 직원 추천 이다. 사실, 권장된 직원의 유지 비율 1 년 후, 46%를 도달 하 고 유지 비율 45%로 높은 2 년 후에 남아 있었다.

그러나, 큰 데이터 추천 계획와 결합 하면 무한 한 가능성이 있다. 우리 회사 LinkedIn 사이트에 사용자가 전직을 고려 했다 그의 혹은 그녀의 프로필 업데이트 것 발견 하는 예를 들어, 찾기 및 새 추천을 추가, 채용와 그들의 접촉을 증가 및 더 많은 기업 들에 초점.

큰 데이터는 보다 적극적인 소셜 네트워킹 사이트는 더 가능성이 사용자 추천 정보를 받을 수 있습니다 보여줍니다.

이것은 다른 일반적인 예: 경우 회사와 직원의 사회 지도 시작 하 고 큰 데이터를 결합 하 여 직원 조회 대상 정보 및 기회를 만드는 최고의 채널을 찾을 거 야. 대형 소셜 네트워킹 사이트에 첫 번째 레벨의 평균 수는 630, 이므로 각 회사는 네트워킹 기회의 광범위 한 네트워크.

또한 직원 활동 및 정보에 대 한 응답을 추적 하 고 직원 추천 프로그램에 참여 하도록 더 많은 가능성이 어느 직원 인지 수 있습니다. 이러한 직원 행동 및 결과 수집 하 여 가장 잘 연결 하 고 적극적인 추천을 찾을 수 있습니다.

이러한 관행 뿐만 아니라 권장된 프로젝트의 성공에 기여 하지만 또한 직원 고품질 시작 직원에 대 한 권장 수 있는 가장 강력한 자산 될 것입니다 밖으로 찾을 수 있도록.

적절 하 게 사용 하는 경우 대용량 데이터 것입니다 성공, 기업 성공와 직원 것입니다 보존의 강력한 예측 있을 하 고 결과 만듭니다. 아마도 그래서 큰 데이터의 장기적 가치를 간과 하지 마십시오 상승세에 시작을 해야 합니다.

(책임 편집기: 멩)