Подлинное мышление с большими данными HR используется для оптимизации затрат на рабочую силу затрат на рабочую силу, а также управление книгой общего управления /административного управления.
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Основная информация
Название: Мышление больших данных HR оптимизировано для человеческих затрат с большими данными
Цена: 59,00 Юань
Автор: [MEI] Jien·Джин Пиз
Пресса: People's Puss and Telecommunications Publishing House
Дата публикации: 2018-02-01
ISBN: 9787115477378
Количество слов:
Номер страницы:
Версия:
Переплет: в мягкой обложке, идеальный переплет.
Открыто: 16
Товарный вес:
Краткое содержание
В эпоху больших данных, навыки больших данных HR и навыки применения больших данных значительно слабее, чем другие практики. ФункцияАвтор этой книги является экспертом в 20 основных экспертах по анализу больших данных HR.В книге он проанализировал, почему HR нуждается в мышлении больших данных, текущем состоянии анализа больших данных, как мы выполняем анализ данных, как мы используем результаты анализа данных для оптимизации человеческого капитала и улучшения эффективности бизнеса организации.В то же время, чтобы проиллюстрировать важность мышления больших данных для практиков по кадрам, в книге перечислены компьютерные публичные, солнечные микро -систему, общественные государственные государственные общественные сети и т. Д. Реальные случаи развития, большие данные и производительность управление.
об авторе
Джиен·PIS является основателем и генеральным директором Vestrics.Vestrics -это программное обеспечение, которое помогает компаниям измерять и предсказывать принятие решений человеческим капиталом.В карьере генерального директора более 25 лет PIS накопила богатый опыт в сборе средств, бизнесе по развитию и установлению стратегического партнерства и достигла значительного успеха.Под его руководством Vestrics приобрела Брэндона·Hall Group (Наука и превосходная награда в области науки и технологии и обучения), «Cioreview Magazine) (20 данных по анализу потенциала развития), Beixin United Gong (премия Beixin Learning Leadership премии), CLO Magazine (CLO Magazine) (2009,20111 Практические награды за обучение), Gu Nenggong (2009 и 2011 годы Mats Management управления человеческим капиталом, решение, поддерживаемое Mats Management управления человеческим капиталом. в 2008 году), а также признание института ROI (первое, что увеличит прибыль в 2011 году).Персия получила степень магистра в области делового администрирования в направлении предпринимательства и управления рисками в Университете Южной Калифорнии.Он также имеет степень бакалавра в области архитектуры в Университете Цинциннати
Оглавление
Эпоха анализа количественного определения капитала рабочей силы прошла / 1
Предприятия, которые могут проводить анализ данных, более конкурентоспособны / 3
Все делают это / 4
Обеспечить поддержку персонализированному управлению талантами / 5
Используйте меньше людей, чтобы завершить больше вещей / 6
Все стороны могут получить прибыль / 6
Труд в поколении поколений / 7
С каким работником мы сталкиваемся / 8
Как компания реагирует на поколение Z / 11
Как компании могут заставить генерацию младенца сыграть свое остаточное тепло / 13
Как управлять поколением X / 15
Как управлять талантами поперечного генерации / 15
Глава 2 Почему HR нуждается в мышлении больших данных / 17
Планирование / 19
Оптимизировать / 20
Что может принести вам большие данные / 22
Как использовать макроэкономические данные / 24
Как использовать структурированные данные для снижения скорости вылета / 26
Глава 3 Статус анализа больших данных / 29
Пионер анализа больших данных / 32
Препятствия и ключевые факторы продвижения успеха / 38
Глава 4 от данных к действию / 43
Процесс непрерывного улучшения анализа больших данных / 45
Принять меры / 51
Проект анализа больших данных / 56
Реализовать проект анализа больших данных / 57
Трудности проекта анализа больших данных / 59
Глава 5 загадка больших данных / 63
Панель инструментов принесла ' смерть ' / 65
Что нам нужно сделать / 68
Multi -Source Большие данные могут помочь вам принять более точные решения / 70
Превратить большие данные в небольшие данные / 71
Этика и мораль, связанные с анализом больших данных / 73
Выбран анализом данных ' Правда ' / 74
Управление искусством и анализ данных означает комбинированные / 76
Большие данные - вспышка?
Глава 6 Будущее / 79 инвестиций в талант
Новые инструменты и новые технологии / 83 анализа больших данных
Приобретение и управление талантами / 84
Индивидуальное обучение / 86
Будущий труд / 89
Глава 7 Отчет об опросе по проекту анализа больших данных / 91
Описание объекта исследования / 93
Цель обзора и обзор / 96
Организация и эксплуатация проектов анализа больших данных / 97
Выберите тип проекта / 1
Анализ больших данных зрелость, успех или неудача и преимущества / 1
Резюме опроса / 116
Глава 8 Большие данные и разработка талантов / 117
Введение / 119
Понять анализ человеческого капитала / 121
Процесс непрерывного улучшения анализа больших данных / 123
Как начать анализ больших данных / 126
Успешный человек из проекта анализа больших данных / 132
Глава 9 Большие данные и обучение / 137
Case One Alliance Computer Service Center (ACS) Анализ проекта вылета Kougader / 139
Случай 2 -хрислер ООО
Дело. Анализ тренировочных проектов менеджера по продажам в Академии Chrysler (Chrysler Academy)
Случай четыре учебного проекта.
Case Five Sun Microsystems New Supervisor Training Project Analysis / 157
Глава 10 Большие данные и развитие лидерства / 163
Случай 1 Анализ проекта по развитию лидерства с сети / 165
Случай 2 Conagra Foods Leadership Analysis Analysis / 170
Глава 11 Большие данные и другие функции HR / 177
Case One Sun Micro -system Public Tutor Analysision / 179
Случай 2 Sun Micro System Public Learning Exchange Platform (SLX) Анализ / 183
Case III VF Corporation Management Management Analysis / 191
Аффилированные эксперты из зарубежных стран рассказывают о больших данных HR / 197
Выбор редактора
Конкуренция между предприятиями - это конкуренция талантов, а сущность конкуренции талантов - конкуренция систем и механизмов.Может ли это дать полную игру для роли и ценности талантов, является фундаментальной разницей между успешными предприятиями и обычными предприятиями. Поэтому, как улучшить организационные способности с точки зрения, является общей целью старших лидеров, менеджеров и менеджеров.Чтобы помочь департаменту укрепить функцию анализа данных и помочь большинству HR развивать мышление больших данных, Джен·Г -н Пис предложил операционную структуру, которая постепенно трансформировалась из простых инструментов обследования в точные модели анализа и измерения.В то же время он также использовал практическое обоснование, чтобы показать, как применить структуру.В действительности, многие компании выполняли различные работы по сбору информации, такие как аналогичные работы, рабочие журналы и отчеты об данных, но большинство компаний не использовали эти данные.Просто собирать и перечислять данные, которые не приносят какого -либо улучшения производительности для предприятий. Эта книга содержит практические предложения и реальные случаи для сбора и организации разбросанных данных и превращения в эффективную информацию.