歡迎來到每週一刊出的「創業 CEO」系列，在這裡，我們討論創業者如何教會自己成為偉大的 CEO，因為歷史上最偉大的科技公司，往往是由這樣的人在領導。

既然我們已經在用 Big Data 在分析、預測並且影響消費者的行為，沒道理它不能被運用在分析、預測並且影響其他人類的其他行為。以企業的角度去看，除了消費者之外，在知識經濟時代，另一群同樣關鍵的人，就是我們賴以產生價值的人才。

Big Data HR = People Analytics

The Atlantic 近期刊出了一篇 They’re Watching You at Work，詳細紀錄了目前業界運用 Big Data 去提昇人事效率與精準度，統稱為「People Analytics」的各種方法。我鼓勵所有 CEO 花 30 分鐘的時間把它詳細讀過一次，我保證會給你非常多的啟發。

以下是我讀完之後的一些感想：

資料源的根本改變

傳統的 HR 流程，可供雇主判斷的資料來源非常有限，除了履歷表、面試紀錄，以及 Reference Checks 之外，我們必須只能仰賴直覺去做判斷，因此誤判的機率也不低。一旦誤判，雇用不適合的人才，不但會造成企業的損失，也造成人才自身的困擾。在 Internet + Mobile + Social 的時代，由於可以參考的資料量大增，如果能夠拿來運用，提昇判斷的準確度，對人才市場的雙方都是利多。

模型的建立

預測模型要準確，仰賴的是好模型的建立。如何從企業內外找出理想的人才範本，如何從他們產生的資料中去篩出高預測性的指標，如何持續校正這些模型，都將是會來企業人事工作的考驗。

非主流資料的取得

當企業們開始使用 Big Data 去優化人事，將會造成「普遍符合多數企業人才範本」的少數菁英供不應求，因而價格大升。這時預算較少的新創企業必須要能夠像 Auckland A’s 一樣去找出多數企業所沒注意到的「非主流」資料，因此能用更合理的價格取得適合他們的人才。而就像魔球的後續一樣，這場戰爭將會永無止境，因為企業間會仿效，而創新者必須要不斷找突破口。

潛力與能力的差別、個性的考量

另一方面，無論是用傳統的 HR 流程，或是用 Big Data 去預測，都必須要考量人才是動態的，會進步，也會有個性、情緒。因此如何取得潛力與性格的指標資料，並且預測出適合企業文化與 DNA 的人才，也非常重要。

社會的價值觀

另一方面，用演算法去把人分「優劣」，至少短期內會是一件相當挑戰社會價值觀的事情。當然這裡的優劣是主觀的，從某單一企業的觀點去預測人才的適配性，而不是在評判個人的絕對優劣。不過社會大眾短期內恐怕無法明辨這件事的本質，因此對於這樣的發展會產生反抗動能。

但從另一方面來看，演算法事實上只是人腦決策程序的自動化，而傳統的 HR 流程本就是經營者用自己的大腦，在有限的資料來源下，去預測每個人才適配性。換成用機器去處理，本質上是一樣的。如果這樣的決策方式，能夠讓每個人才適得其所，並且得到更合理的工作報酬，事實上，可能是更美好、更有效率的社會。

結論

結論就是，無論我們願不願意，因為企業競爭，HR 往 Big Data 演進是必然的趨勢。在這過程中，每個創業 CEO 必須要充分理解並且領先去運用這個工具，才能為自己爭取到好的 Leverage 與競爭優勢。

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(Photo via familymwr, CC License)

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