《數據化人才資產》
主講：廖坪崗
【課程背景】
人才資產是企業的第一資產，在更加數據化、智能化的未來，人才資產如何進行數據化？怎么劃分維度、搭建模型、匹配算法？如何搜集相應的數據？如何整合數據幫助任務和問題的解決？國內外的人才資產數據化研究和實踐到了什么程度？有什么亮點？
本課程結合了多年人力資源理論研究和管理實踐、咨詢實踐的經驗，為您推開人才資產數據化的窗戶。
【課程收益】
了解人才資產數據化的起因和價值；
理解人才資產數據化的內容、過程、當前現狀和發展趨勢；
理解當前在企業內部推行人才資產數據化的原則、策略、應用重點和難點
【課程特色】干貨多；案例多；前瞻性與實踐性兼具
【課程對象】董事長、總裁、高管、HRD、HR
【課程時間】1天
【課程大綱】
案例：阿里巴巴、騰訊、北森、用友、谷歌、Facebook及其他新興公司等
一、為什么人才資產開始數據化
新技術的發展：
人才角度：移動互聯網
組織角度：物聯網、云、大數據、人工智能等 
企業期望通過全面數據化提升運營管理效能
人才資產數據化的價值
不僅是人力資源管理數據化的核心內容
更是企業數據化的核心內容
二、什么是人才資產數據化
人才資產數據化的內容：
人事信息數據化
績效信息數據化
行為數據化
情緒狀態數據化
素質能力數據化
資產數據化：類別、分布、關鍵任務場景下的整體勝任力和發展潛力
指向于任務或問題的整合性數據
其他更廣義的數據化：人才激勵、人才體驗等
人才資產數據化的過程：
數據來源
數據分析
數據整合
數據應用
當前企業人才資產數據化的普遍情況
數據內容：人事、績效數據多，素質能力數據質量較差，其他數據缺乏
內外部人才：個別企業開始探索企業外部人才的數據化
數據來源還較為匱乏
數據獲取還不經濟便捷
事后數據多，事前數據少
靜態數據多，即時更新數據少
數據碎片多，整合數據少
指向于場景應用的數據嚴重不足
發展趨勢及典型探索
與工作場所、人力資源數據化的協同
數據搜集和挖掘技術的升級
三、怎樣在企業逐步推進人才資產數據化
制定企業人才資產數據化規劃的原則：
基于企業發展階段
基于企業未來和現實需要基于內外部的技術成熟度
基于投入產出比
與數字化工作場所和數據化人力資源匹配
關鍵策略：
重新定義人力資源管理、人才管理和人才數據
升級技術平臺和工具
建立中長期的技術規劃和項目
組合數據化內部團隊和專家團隊
建立與創新人才、年輕人才持續對話機制
標桿學習
在人才資產數據化中各方角色的職責：
一把手
各級管理者
HR
關鍵人才
現階段應用重點：
績效數據：加強橫縱向數據對比，并與素質能力相關分析，挖掘管理數據
內部人才資產數據化：建立內部人才版圖，一圖協助人事決策和業務決策
外部人才數據化：建立外部頂級專家分布圖，貢獻戰略智慧；建立外部潛在員工分布圖，支撐業務推進
指向于任務或問題的整合性數據：綜合數據、專題數據
難點及突破：
HR隊伍的認識和能力
提升數據來源及質量
定制企業數據整合分析的模型
風險：
尊重個人隱私
數據安全與管理