Подлинное мышление с большими данными HR использует большие данные для оптимизации стоимости рабочей силы [США] Gen & Middot; посты Gene Pease People и телекоммуникационные прессы
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 Юань
Автор: [MEI] Jien&Middot; Pease (Gene Pease)
Пресса: People's Puss and Telecommunications Publishing House
Дата публикации: 2018-02-01
ISBN: 9787115477378
Количество слов:
Номер страницы:
Издание:
Переплет: в мягкой обложке, идеальный переплет.
Открыто: 16
Товарный вес:
Каталог
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 человеческих ресурсов / 19
Оптимизация человеческих ресурсов / 20
Что может принести вам большие данные / 22
Как использовать макроэкономические данные / 24
Как использовать не структурированные данные для снижения скорости вылета / 26
Глава III. Статус анализа больших данных / 29
Pioneer of Human Resources Analysis / 32
Препятствия и ключевые факторы продвижения успеха / 38
Глава 4 от данных к действию / 43
Процесс непрерывного улучшения анализа больших данных человеческих ресурсов / 45
Принять меры / 51
Проект анализа больших данных по разработке человеческих ресурсов / 56
Реализовать проект анализа больших данных человеческих ресурсов / 57
Проект анализа больших данных человеческие ресурсы / 59
Глава 5 загадка больших данных / 63
Панель инструментов приносит 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
Выбор людей, подрываемых анализом данных истина / 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 исследовании по персоналу Проект больших данных / 91
Описание объекта исследования / 93
Цель обзора и обзор / 96
Организация и эксплуатацию проекта и эксплуатация проекта больших данных о человеческих ресурсах / 97
Выберите тип проекта / 101
Человеческие ресурсы Анализ больших данных зрелость, факторы и выгоды и преимущества / 110
Резюме опроса / 116
Глава 8 Большие данные и разработка талантов / 117
Введение / 119
Понять анализ человеческого капитала / 121
Процесс непрерывного улучшения человеческих ресурсов Анализ больших данных / 123
Как начать анализ больших данных человеческих ресурсов / 126
Человеческие ресурсы Анализ больших данных преемник проекта / 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
Случайный анализ проекта по развитию лидерства национальной сети / 165
Случай 2 Conagra Foods Leadership Analysis Analysis / 170
Глава 11 Большие данные и другие функции HR / 177
Case One Sun Micro -System Company Анализ проекта проекта / 179
Случай 2 Sun Micro Systems Learning Learning Platform (SLX) Анализ / 183
Case III VF Corporation Management Management Analysis / 191
Аффилированные эксперты из зарубежных стран рассказывают о больших данных HR / 197
Краткое содержание
В эпоху больших данных, мышление больших данных HR и навыки применения больших данных значительно слабее, чем другие практики. Данные опроса Deloitte показывают, что только 14% отделов кадров имеют функции анализа данных;По сравнению с этим 77% эксплуатационных департаментов имеют функции анализа данных. Автор этой книги является основателем 20 крупных данных компании и экспертом по анализу больших данных HR.В книге он проанализировал, почему HR нуждается в мышлении больших данных, текущей ситуации анализа и применения больших данных о человеческих ресурсах, как мы проводим анализ данных, а также 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 персоналу, в книге перечислены реальные случаи больших данных и обучения, больших данных и удержания сотрудников, больших данных и развития лидерства, управления большими данными и эффективностью и т. Д. В компьютерной компании Sun Microsystems, компании Sun Microsystems и государственной компании Великобритании.
об авторе
Джиен&Middot; PIS является основателем и генеральным директором Vestrics.Vestrics - это компания -разработчик программного обеспечения, которая помогает предприятиям измерять и прогнозировать влияние бизнеса на бизнес человеческого капитала.Более 25 лет карьеры генерального директора, PISS накопил обширный опыт в сборе средств, развития бизнеса и стратегических партнерских отношениях и добился значительного успеха.Под его руководством Vestrics выиграл Брэндона&Hall Group (премия Science and Learning Excellence Award), журнал Cioreview (одна из 20 компаний по анализу данных с потенциалом развития), журнал Ciore Review (Magazine 2012 (Beixin Learning Leadership), CLO Magazine (2009, 2010, 2011 год. (Первый акцептор 2011 года, самый творческий способ увеличить прибыль). Писс получил степень магистра делового администрирования в области предпринимательства и управления рисками в Университете Южной Калифорнии. Он также имеет степень бакалавра в области архитектуры в Университете Цинциннати
Выбор редактора
Конкуренция между предприятиями - это конкуренция за таланты, а суть конкуренции за таланты - конкуренция между системой кадров и механизмом. Можно ли полностью использовать роль и ценность талантов, является фундаментальной разницей между успешными компаниями и обычными компаниями, поэтому, как улучшить организационные возможности с точки зрения человеческих ресурсов, является общей целью старших корпоративных лидеров, менеджеров, особенно менеджеров по персоналу.Чтобы помочь Департаменту кадров укрепить функции анализа данных и помочь подавляющему большинству ЧСС развивать мышление с большими данными, ген&Г -н Писс предложил оперативную структуру, которая постепенно превращалась из простого инструмента обследования в точную аналитическую модель измерения.В то же время он также использовал практические случаи, чтобы показать, как применить структуру.В действительности, многие компании выполняли различные работы по сбору информации, такие как реалистичная работа, журналы работ, сортировка отчетов о данных и т. Д., Но большинство компаний не успешно использовали эти данные.Проще говоря, это не может принести какое -либо улучшение производительности в компанию.Эта книга содержит практические предложения и реальные случаи, как собирать и организовать разбросанные данные в эффективную информацию.