人力大数据服务平台是正规的吗(人力资源的大数据之道 霸道、王道、帝道)

人力大数据服务平台是正规的吗

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挺靠谱的啊，给你普及一下这个平台

：用工猫科技服务和产品涵盖灵活用工、人力资源外包、薪税服务外包、人力成本优化及自主知识产权的在线人力资源外包管理系统。截至目前，人联已在750多个区县设立分公司及办事处，业务服务超过600多个城市，与10000多家民营企业、国内上市公司，快速成长型企业，生产制造型企业，及非盈利组织建立长期合作关系，

大量客户服务时间超过五年。平台广阔，前景恢弘。作为中国外包领域领先的平台型人力资源服务商，并为年薪4-400万、涵盖蓝领、灰领、白领、金领不同层面的人员提供综合性人力资源服务。2024年实现全国直营及加盟分公司1000家，2024年实现服务企业客户10000家服务人数20万人次

在我们的职场中，比如财务的一些数据，显而易见，但是可能大多数企业老板认为人力资源管理谁都可以做，但答案是否定的，我们在一些工作中对工作的技术性要求还是蛮强的，比如人力资源数据方面要用到比如：

一、比如成本：1. 招聘的人均成本（猎头成本、渠道成本、推荐成本、管理成本、差 旅费、 专项活动成本等；薪酬人均成本、福利人均成本、劳务费占比、薪酬占收入比 例等。

二、时间方面：1.招聘周期、招聘人员的时间（筛选简历、面试）等

三、招聘数量方面：1.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招 聘到 岗数、候选人才库；2.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招 聘到岗数、候选人才库

四、质量方面：1. 录用接受率、渠道招聘率、试用期成功率、一年的保留率等

五、时间方面：到薪时间、调薪时间、延发时间、福利到位时间等

六、薪酬管理方面：福利种类、投诉率、延发工资的频次、员工薪酬满意度等薪酬市场定位、变动薪酬与绩效的关联、内部薪酬公平等。

如若人资六大模块都能做到有数据可寻真不是一件容易的事，这些都体现了大数据的应用。

职能/业务人员配比=职能员工人数/业务部门人数 人均创收=收入/全体正式员工

人均创利=利润/全体正式员工

人工效益（按收入）=收入/人工成本 人工效益（按利润）=利润/人工成本

一年以上员工保留率=（一年以上员工-一年以上离职人员）/一年以上员工数量 员工产能=服务客户人数/员工人数

HR费用占比=HR费用/收入

人力资源的大数据之道：霸道、王道、帝道

道”最早是由老子提出，“道可道，非常道;明可明，非常明”，其意就是要遵循自然规律。顾名思义，大数据之道，就是要找出大数据里面的规律。

当前，随着大数据时代的深入发展，人们对大数据的了解正逐渐深入，大数据主要包括以下几个方面:第一是数据采集，第二是数据存储，第三是数据并行计算，第四是大数据的分析与挖掘，第五是大数据的展示，第六是大数据隐私保护和法律问题。前不久，在青海西宁举办的2024年CIO大会上，职品汇创始人(原大街网首席科学家)龚才春在演讲中说到："在大数据的分析与挖掘中，一直没有一个通用的模型能够在任何的场景下分析出我们的数据价值。在现在是没有这样的大数据的产品的，我相信在未来的很长时间之内，也不会有这样的产品。也就是说，大数据的分析和挖掘要做成通用产品是不可能的。但是在大数据的分析与挖掘有没有共性的东西呢?我们把这个共性的东西就称为“大数据之道”。"为解释大数据之道的真正内涵，龚才春博士先后提到王道、帝道、霸道等涵义，从黄帝到尧舜，再到商鞅，再讲到如今的依法治国，无一不体现西欧那个王道到霸道的历史变迁和进化。在大数据的世界里，何为王道、帝道、霸道?正如龚博士所言：“大数据公司的霸道就是数字，在什么情况下你都能想到数据的时候，你可能就很短、平、快的解决你的问题，大数据的王道就是数据，所以你要积累数据、分析数据、挖掘数据，这是我们所说的大数据的王道。公司要持续发展，要行大数据的帝道，就是数学。一个问题只有在数学上解决了，这个问题才叫做从根本上解决了。所以我总结就是，大数据的霸道是数字，大数据的王道是数据，大数据的帝道是数学。”数字：大数据的霸道在大数据时代，当企业将面临的问题都归结到一个数字的时候，就可以轻易的弄清问题幷解决问题。例如，众所周知的奥斯卡奖和胡润排行榜，奥斯卡奖就是把全世界的**，从24项里选择一个最好的，好与不好，都最终归结到一个数字商。同理，胡润排行榜也是如此，把全世界的人谁有多少钱，把这个钱变成一个数字来描述一下，给这个数字一个排序。当前的职品汇也是如此：把个人在职场商的表现、个人的优秀程度和可信度用一个数字来表示，把人的信用问题变成了一个简单的数字，不管这个人的人脉有多广，能力有多强，成就有多大，最好都变成了一个数字。当你把有的问题都变成了一个个数字，幷计算出来这个数字，你就会发现，在运用大数据时候，你就完成了一个很重要的工作。尤其是在职场上，需要面对各种各样的数字，而HR在看一个人的时候，只需要看这个人一个维度商的数字即可。在做大数据项目的同时，将大数据项目最终归结到几个数字，那么，你离成功就接近了一半。这就是大数据的霸道。数据：大数据的王道在大数据时代下，人们需要做一些观念上和思维方式上面的变更。需要有两个意识：第一是全样思维，在小数据年代，讲究的抽样，而大数据时代，抽样已经被淘汰，不仅不需要抽样，而是要全样，在数据采集的时候，采集的就是所有的数据，不能够对数据进行清洗;第二是容错思维，容错思维对应到小数据里面，就是要做数据的清洗，这些数据可能是不准确的、不精确的甚至是错误的，因此，要想办法把它去掉，这是在小数据年代常见的做法，虽然在大数据时代也是这样做，但是要转变一下方式，在清除错误数据的同时，要找出数据错误的原因和理由，错误数据的存在也有一定的道理，当你的数据在这一个场景是错误的，换一个场景可能就是正常的数据了。在大数据时代，只要是两个不同的场景，需要的数据就完全不同，因此，在大数据时代，不需要去掉任何数据，这就是所谓的容错思维。数学：大数据的帝道在大数据时代，企业或个人把面临的问题用数学模型表示出，从而解决面临的问题，这就是大数据的帝道。职品汇就是通过一系列的数学模型来判断个人简历是否真实和个人信用分等问题。如果通过建立数学模型来进行判断，龚才春博士也以中国大学的排名举例说到:“如果我要向别人证明我是中科院计算所的博士，最简单的是把论文给大家看，大家就知道我真的是中科院计算所的博士，这种属于自行提交材料，当然还有各种各样的论证方式。这边是我们在数学上计算一个人的评分，这个人的职品分905分是怎么打出来的，这是需要计算的，就有一个计算模型。这是我的个人经历，我是硕士是在山东大学上的，为什么要从山东大学到中科院去呢?我个人可能认为中科院比山东大学好一点。这些计算出来之后，就形成一个有向图，而我们手上有1.5亿份简历，中间2000多份简历中就有从一个学校到另外一个学校的。而中国的学校只有3千所，这个图是非常稠密的图，很好分析和挖掘。我们形成这么一个有向图之后，我们就在这个有向图上进行分析挖掘，这个分析挖掘的算法可以参考谷歌的算法，通过一些列对的计算就可以算出来究竟中国哪所大学是最好的，大学的排名就这么出来的。”中国公司的排名也是如此，中国总共有8000万家公司，到底哪家是最好的?通过数学模型就可以计算出来：中国有9.2亿从业者，这些人的信用评分可以计算出来，由此产生一个迭代的计算模型，一般而言，优秀的从业者会进入优秀的公司。此外，个人的信用状况也取决于他的朋友是什么样的朋友，也就是说个人信用状况等同于朋友信用状况的一个平均值，由此建立一个数学分析模型，通过迭代模型计算，就可以计算出谁是中国最好的公司。结语：总而言之，不管是大数据的王道、霸道还是帝道，归根结底，都是要对大数据进行采集，挖掘、分析和整理。大数据的本质幷不在于数据本身，而且要对数据进行有效的分析和运用，从庞大的数据中找到对自身有用的数据，big data的真正涵义在“right data”。将分散的数字采集成为数据，再将整理好的数据建立数学模型进行分析运用，这就是大数据从霸道到王道，最早实现帝道的真谛所在。未来，随着大数据时代的发展，大数据必将成为企业发展必不可少的重要工具，如何实现大数据的帝道，这是广大企业要思考的问题。

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