当然,最新的技术不是社交网络了,而是大数据,这个技术趋势将会再次彻底商业环境和人们的生活方式。现在是一个电子设备和虚拟网络的时代,每个人都会接触网络,并在网络上留下自己的痕迹,这些痕迹其实就是数据,这些数据记录了你的喜好,记录了你的经历,记录了你的思维水平,记录了你的社交网络,记录了你的行为风格,当这些数据越来越多时,它就能预测你的可能性,这些数据将会充满智慧。
招聘的根本目的是什么?就是要通过简历和面试来预测你是否适合岗位的要求,试想一下,如果每个人都自带一个数据包,这个数据包里是自己过往的一切经历(当然是不可更改的),雇主通过数学模型构建了一个人和岗位的匹配算法,你一旦将数据包分发给公司用来测试,也许几分钟的时间就能得到你和这个岗位的匹配度分数。以后HR也许就不会再面试了,直接通过调用各个申请人的数据包去匹配岗位的需求模型,得分最高的那个人就是最合适的,选他应该没什么问题。
举两个具体的例子:
案例一、全球客服的呼叫中心Transcom,由于公司的人员流动率过高,在2012年下半年使用大数据进行员工行为分析。在分析诚实这一品质时,员工会被问到,是否能够进行简单的快捷键操作,如复制粘贴。如果答案是肯定的,他们将会被要求在键盘上进行实际操作。结果,负责收集和分析数据的Evolv公司发现,哪些在诚实方面得分高的员工,稳定性会比其他员工高20%-30%。因此,Transcom改变了招聘管理的策略,优先雇佣这些有着同类型特质的员工,这让他们雇佣员工的数量下降20%,因为团队的稳定性更高,也节省了培训新员工的成本(新员工培训成本约为1500美元人)。
案例二、去年,IBM还用13亿美元收购了Kenexa,一个线上的招聘培训服务机构,它的问卷调查每年能够覆盖4000万的工作申请者和管理者。纽约时报分享了其中一个细节,IBM发现,一个成功销售员的特质并不在于他的外向内向性格,而在于自我鼓励的强度,也就是被拒绝后继续坚持的品质。而其他公司,如甲骨文,SAP也正在跟进大数据人才招聘这个领域的服务。
是不是还是觉得匪夷所思,但是未来就是一种可能性,让我们拭目以待吧。
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