越来越多的财富500强的大企业不再依赖直觉进行招聘，而是依赖数据分析开展招聘工作。在某财富500强公司内的人力资源部门专门设置有人才供应数据分析这一职位，用于驱动人才供应战略，体现其对企业的商业价值；他们像数据分析师一样工作，像商人一样思考；在他们看来，如果能挖掘大数据背后的“故事”，就能找到候选人在哪里，以及知道该如何运用更聪明的办法找到他们、甄选并录用他们。比如谷歌利用自身大数据的优势，通过分析数万场面试，结合面试官给应聘者的打分以及应聘者最终在工作中表现的关联性，得出结论：行为事件面试法是一个简单、有效的面试方法，需要在面试实践中稳固使用。

招聘的目标群体是复杂的，但这并不意味着招聘人员无法对目标群体的行为做出合理而准确的分析。招聘人员可以通过各种方式，收集求职者的数据，并通过对数据的分析推断出一些结论，从而为招聘工作服务，并从解决招聘问题到主动优化招聘体系。

以前，往往是招聘人员发现一个问题，然后用一系列方法找到背后的原因，然后再制定解决方案。而人才分析法基于更扎实的数据，能更精确地找到问题的根源，但这还不是人才分析法的全部，它还能起到防微杜渐，优化现有招聘工作流程的作用。招聘人员的重要工作之一就是要能理解目标群体的行为，然后管理并预测目标群体的行为。

招聘到合适的人才是企业招聘的目标，大数据能帮助招聘人员测定哪些事情可以帮助自己实现目标，以及在实现的过程中，这些事情具体起到了哪些作用，这样就可以优化资源配置，采用更合适的招聘策略，更加高效地实现招聘的目标。

在招聘工作中，如何从成千上万份简历中挑选出合适的候选人，是企业人力资源工作面临的最大挑战之一。我们应该如何利用大数据撬动人力资源，如何借助大数据技术使员工推荐更简单有趣、更精准，候选人更匹配？具体做法如图12-1所示。

 用大数据方法透视招聘工作

首先，可以对企业的高绩效员工的特征进行数据化分析。企业最在乎的是员工的绩效，有的员工绩效持续优秀，那么到底是什么因素促使他持续取得高绩效呢，这必须量化。如果仅从评价后的结果来看是没有多大意义的。我们就需要从这个人的背景、工作经历、素质、能力、个性等，抽取出大量的特征，也包括一些团队结构的特征，比如这个团队是多样化还是比较集中化，团队领导人和他的年龄差异、背景差异等……通过这样的特征来建立两个模型，一个模型是关联模型，找到哪些主要的因素会影响一个人未来的发展；第二个是预测模型，去提前预测什么样的人可能会取得优良的绩效，什么样的人可能不会取得优良的绩效。这两个模型可以帮助招聘人员定位具备什么样特征的候选人适合在本企业发展，而且可以取得比较好的绩效。

招聘人员有了内部人才发展的规律、模型等一系列定量化的东西之后，这时的简历分析工作就会变得更有趣、更有预见性。以前，简历挖掘是很痛苦的一件事情，现在将成为一件很有意义的事情，因为招聘人员挖掘出来的简历指向性很明确，面试成功率会大大提高。

如果招聘人员每天收到几百份简历，就可以做一个很简单的模型。比如，以前的简历，哪些简历是筛选没通过的，哪些是面试了但没通过的，哪些是招聘成功的，通过对这些简历进行分析，就可以得出一个简历分类体系，并很快得出结论，比如招聘人员每天收到的简历中，哪些应该保留，哪些应该忽略，哪些还可以进一步判断（比如候选人基本条件可能不符合要求，但有其独特专长可能会对企业有价值）……有了这套数据分析系统之后，就把人力资源这个部门变成一个定量化的可验证的战略部门，一个公司值得骄傲的部门。

其次，对候选人的数据进行分析。比如对候选人点击企业招聘信息的频率数据进行分析，可以看到什么区域、什么样的候选人对企业招聘信息最感兴趣，从而有针对性地进行营销与突破。

另外，还可以对候选人不应聘本企业的数据进行分析。举个例子：一家公司在做招聘工作总结时，招聘人员对放弃企业面试或录取机会的候选人进行了调查，调查结果显示，许多候选人都提到企业加班多、非常苦和累的问题。看到这个结果，招聘人员就开始做进一步诊断，看究竟企业是否加班很多。经过分析发现，加班太多是企业开始创立或快速发展时期存在的情况，目前企业已经进入稳定发展期，加班情况已大大减少；而且绝大多数的加班并非企业要求的，而是员工出于敬业自动自发地加班；有加班情况的只是少数研发部门，其他部门很少出现加班情况。于是，企业有针对性地向目标群体说明了外部传言的加班实际情况，获得了不少候选人的理解，并争取了更多的优秀人才资源。

再者，对社交媒体上优秀候选人的行为、社交路径能够进行数据分析。企业通过对外部社交媒体上的一些数据，包括微博、微信、人人网、论坛、垂直媒体等网络数据，能够快速地找到企业所需要的人。当人在社交媒体上有了很多朋友之后，就很难掩饰自己内心的想法，比如仅仅通过某候选人的微博点击率，或微信上的发布内容进行量化分析，就可以进行性格判断。一个人只要有社交媒体，就能够给其做一个大数据的关于性格特点的评测，然后再加上他的专业职能、地理位置、他好友的工作背景，等等，就能看出来这个人到底合不合适招聘的岗位。

通过对人才的社交路径的数据分析也很有用，比如企业需要招聘设计经理的岗位，然后分析本企业的设计人员有哪些社交网络上的朋友，这些朋友（或这些朋友的朋友）就可能是符合企业要求的设计专家，因此通过本企业的设计人员或者他们的朋友去联系这个设计专家，就可以顺畅地与其进行对接。招聘人员在做高端招聘的时候，也可以利用这个思路，因为针对任何一个领域，哪怕一个很窄的领域，你都可以先找到一两个人才（事先分析他们的社交路径数据），我们应发展与这些人的社交关系，并通过他们的社交路径，认识更多该领域的顶尖人士，并且建立私下的人脉关系，为后续的招聘工作服务。

数据分析同样可以对内部员工的社交路径开展分析。招聘人员可以识别哪些员工是信息中心；哪些人经常与外部人员分享企业情况；哪些人具有较多的行业人脉资源，是外部人员都信赖的行业专家，而这些“人们认可的知识专家”很有可能尚未被公司发掘……通过对人才的数据化分析，可以有针对性地发挥这些内部员工的作用，帮助企业促进招聘工作与雇主品牌建设工作。

数据分析还可以应用在离职员工方面，比如企业对于离职员工的离职原因进行深度分析，从而优化企业的人力资源管理方式，通过与业务部门一起努力降低流失率，这就是对招聘工作的贡献，这种基于数据分析的工作改进可以帮助企业保持不断学习、不断发现问题、不断优化改进的状态，成为真正的学习型组织。

大数据时代要求企业招聘人员具备怎样的技能？大量的数据会让人陷入迷茫，而没有相关性、没有洞察力的数据也是毫无价值的。如何选择数据，如何解读数据处理结果，如何将结果转化为招聘工作增值的方案，这些都是招聘人员需要回答的问题，而能回答这些问题的招聘人员，必定具备优秀的数据判断力，这是优秀的招聘人员需要掌握的核心技能。