HR如何撕掉大數據招聘的神秘面紗大揭秘
HR是個大概念，涉及領域太廣。作為一個關注互聯網的招聘從業者，我嘗試從招聘角度回答下這個問題。
目前想到的有這幾點：
HR要招人，首先有要有發布職位的渠道。這個渠道可以是51job，智聯招聘等大型網站，可以是拉勾網，逸橙等專注于垂直性網站，也可以是linkedin， 微信公眾號等社交屬性媒體。每個渠道都有可能投遞過來大量靠譜的和不靠譜的簡歷而且這些簡歷格式各異。再加上通過內部推薦過來的簡歷，獵頭推薦過來的簡歷，公司自己數據庫的簡歷，從外網主動搜索到的簡歷等。要處理這么多信息紛繁復雜的簡歷，對HR是一件耗時耗力的事情。
大數據的一個運用就是可以把這些簡歷匯集在一起，通過算法來識別并剔除掉重復的簡歷，保留同一個人最新版本的簡歷，并能標注簡歷來源——要知道，不同渠道的簡歷獲取成本差別非常大。這提供了HR的工作效率，也節省了招聘成本。
提高簡歷篩選效率
從大量簡歷中尋找合適職位要求的簡歷也是非常痛苦的事情，尤其是中國的求職者喜歡海投，把公司的每個職位都投一遍簡歷。
當前階段，HR針對這種情況最常見的方式是對簡歷字段進行條件篩選。如：把所有“本科以下”“工作經驗3年以下”的簡歷過濾。但對于復雜字段就無法處理了，所以依然會留下很多不相關的簡歷。
運用大數據的技術，可以把簡歷和職位要求的大部分字段結構化以后按照要求進行匹配。
比如一個職位描述中寫了“3年以上大客戶銷售經驗，英語好，211學校畢業，有互聯網從業經驗優先，最好是外企出來”。 普通的篩選除了“3年以上”外其他條件基本無解。大數據時代，機器通過海量的職位分析和簡歷分析，能從識別出工作年限，職能，語言要求，學歷要求，行業要求，企業性質等字段，并且和所有簡歷的相應字段進行匹配，算出匹配值。最后呈獻給HR都是“可能合適”該崗位的簡歷。
提高面試準確度
面試可能是招聘工作中最重要的一環。目前很多公司招聘考得是猜測和感覺，或者說是“經驗”。引入大數據后，面試的效果容易被標準化。
通過大數據分析公司內部的人員信息和過往人員流動，可以得出：當前員工從哪個公司跳槽過來的最多，哪種學校畢業的最多，哪個年齡段的員工最多，各位最認可公司哪些地方，最難忍受公司什么問題?當前員工有什么特點?最后得出的結果很有可能是出乎意料的：當前員工大多數來自于三流本科院校，復旦交大員工離職率很高，86-88年穩定性最高，大家最認可公司組織的體育活動，最不能忍受公司的加班。當前員工最大的特點是不修邊幅… 那么，如果你面試的是一個名校畢業，不愛運動，衣著光鮮考究的人，就得考慮下他是否合適公司了。
這里還有一個案例，摘自網絡： 全球客服的呼叫中心 Transcom，由于公司的人員流動率過高，在 2012 年下半年使用大數據進行員工行為分析。
在分析“誠實”這一品質時，員工會被問到，是否能夠進行簡單的快捷鍵操作，如復制粘貼。如果答案是肯定的，他們將會被要求在鍵盤上進行實際操作。結果，負責收集和分析數據的 Evolv 公司發現，哪些在“誠實”方面得分高的員工，穩定性會比其他員工高 20%-30%。因此，Transcom 改變了招聘的策略，優先雇傭這些有著同類型“特質”的員工，這讓他們雇傭員工的數量下降 20%，因為團隊的穩定性更高，也節省了培訓新員工的成本(新員工培訓成本約為 1500 美元/人)。
更有效吸引人才
以往我們去吸引人才加入最常用的方式無外乎2種。1. 物質刺激。可以是有競爭力的薪資，良好的福利，豐厚的補貼等。2. 精神刺激。可以是靠譜的`項目，牛叉的團隊，共同的夢想等。大數據運用吸引人才加入有了更多的可能性。
通過數據分析HR可以得出候選人和當前公司的員工是否有社會關系，比如他們曾經是同事，同學，校友，老鄉，甚至參加過同一個社會活動。通過這些社會關系的數據，HR會容易和候選人進行溝通和說服工作。畢竟跳槽是一個比較重大的行為，候選人都會更傾向于加入自己有熟人的公司。這種信賴關系會是吸引人才加入的新手段。
更合理建立招聘計劃
大數據的興起讓HR的視野從公司層面擴展到了行業層面。通過大數據，HR可以看到整個行業的人才分布情況，可以了解主流公司的人員流動情況，可以了解到各公司的的組織架構體系，也可以獲得各個職能的薪資水平。
HR可以根據所獲得信息有針對性調整招聘策略，也能更有底氣和用人部門進行溝通。對于用人部門的問責以及不合理要求，用數據和事實讓對方信服。
諷刺的是，51job和智聯招聘掌握了中國人力資源行業“最大的數據”，但他們卻是距離“大數據”最遙遠的企業。近2年出現了太多主打“云計算”“大數據”概念的HR產品，在我看來，這些都算不得真正的大數據。 我目前就在從事基于大數據的HR產品，由于在研發階段，暫時就不透露具體情況了。題主或樓上有興趣的話可以線下私聊。
以上這些是我拋的磚，希望能引到一些其他同學的玉。相互學習，相互促進。
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