얼마 전 빅데이터 분석에 주력한 인적자원회사' 수검색 영국' 은 고용주 브랜드 컨설팅 및 채용 서비스 업체인 힐과 공동으로 빅데이터를 기반으로 한 정밀 직원 추천 모델과 솔루션 인재 레이더를 선보였다. 이것은 기업의 맞춤형 채용 요구에 기반을 두고 있다. 소셜 미디어 및 이력서 데이터베이스에서 사용자 관계 및 텍스트 설명 빅데이터의 방향 마이닝을 통해 인적 자원 관리자는 새로운 소셜 채용 모델을 통해 정확하고 지능적이며 개인화된 직원 추천 및 선별을 성공적으로 수행할 수 있습니다. 채용 업무를 더 간단하고 효율적이며 흥미롭게 만들 수 있습니다.
빅 데이터 분석에 기반한 인재 레이더 시스템은 기존의 인적 자원 사무실 관리 시스템 (E-HR) 과는 다릅니다. 채용을 위한 비즈니스 지원 및 의사 결정 시스템입니다. 빅 데이터 소셜 네트워크의 데이터 마이닝 및 분석과 결합하여 구직자와 채용자 양측을 위한 양방향 확장 매칭 알고리즘을 제시했습니다. 인적 자원 직원들이 수많은 사람들 속에서 직위 요구와 매우 일치하는 전문가를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 구직자에게 개인화된 마케팅 채널을 제공하여 시전 재능을 위한 최적의 무대를 찾을 수 있습니다. 그 독특한 장점은 Linkedin, Sina Weibo, People Network 등 다양한 소셜 네트워크에 대한 심도 있는 분석에도 반영된다. 구직자의 성격지도, 관심도, 관계도를 건립함으로써 구직자의 성격 특성, 관심 방향, 사교계를 깊이 이해할 수 있다. 이러한 요소들은 채용자의 최종 결정과 구직자의 직업 계획에 중요한 역할을 한다. 이와 함께 인재 레이더 시스템은 기업 내 직원 추천에서 더욱 우세하다. 직원 사교 관계의 확장과 판단을 통해 시스템은 직위 요건에 맞는 구직자를 정확하게 찾을 수 있을 뿐만 아니라 구직자와 추천인 간의 신뢰 관계 및 지원 참여 의지를 계산할 수 있다.
오늘날 점점 더 많은 기업들이 인적 자원 관리에서 데이터의 중요성을 인식하고 이를 인적 자원 전략 결정에 적용하고자 합니다. 힐사 CEO 인 쩡수우 씨는 "데이터 분석 및 정량화 채용 채널을 통해 인재 도입에 영향을 미치고 효과적인 인재 풀을 구축하여 인적 자원의 전략적 데이터 자산을 관리 및 지속적으로 축적하는 것은 많은 기업들이 직면한 공통된 도전이다" 고 말했다.
기존의 비즈니스 인텔리전스 시스템에서 인적 자원을 분석하는 데 사용되는 데이터는 대부분 기업 자체 정보 시스템에 의해 생성되는 표준화된 구조화된 운영 데이터이며, 기업에서 사용할 수 있는 데이터의 30% 미만, 비정형 데이터의 70% 미만, 반정형 데이터는 소셜 네트워크를 대표하는 미디어에 광범위하게 존재하는 것으로 분석됩니다. 이는 기업이 소셜네트워크서비스 등 언론이 만든 타깃 인재 데이터를 파악함으로써 우수한 인재를 얻을 수 있는 기회를 잡을 수 있다는 뜻이다.
빅 데이터 분석 기술을 전통적인 채용 업계에 도입하는 것에 대해 언급하면서, 디지털 검색 창업자 겸 CEO 주씨는 "빅 데이터 기술이 채용 분야에 많이 축적되었다" 고 강조했다. 이제 우리는 인적자원 업계의 보편적인 수요에 한 걸음 더 나아가 기업 인적자원 전략의 도전을 해결하고 기업 인적자원 관리 결정의 참모가 될 것이다. "
베이징기대데이터랩 창립파트너, 디지털리그 영국투자자 정의씨는 빅데이터가 기업 인적자원 관리에 도움이 될 것이라는 전망에 기대를 품고 있다. 정 씨는 "빅 데이터 시대의 의미는 데이터의 양이 어마할 뿐만 아니라 대량의 데이터가 기업이 과학적 결정을 내리고 기업의 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 데 있다" 고 말했다. 인재 레이더 시스템은 외부 데이터 소스와 최첨단 알고리즘을 도입하여 기존의 인적 자원 관리가 직관과 경험에 의존하여 결정을 내리는 부족을 변화시켰습니다. 이런 방법은 전통적인 인적자원 관리를 완전히 바꿔 기업 채용 업무를 지원하는 데 없어서는 안 될' 외부 뇌' 가 될 것이다