既然我們已經(jīng)在用?Big?Data?在分析、預測并且影響消費者的行為，沒道理它不能被運用在分析、預測并且影響其他人類的其他行為。以企業(yè)的角度去看，除了消費者之外，在知識經(jīng)濟時代，另一群同樣關鍵的人，就是我們賴以產(chǎn)生價值的人才。
資料源的根本改變
傳統(tǒng)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(yè)的損失，也造成人才自身的困擾。在?Internet?+?Mobile?+?Social?的時代，由于可以參考的資料量大增，如果能夠拿來運用，提升判斷的準確度，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(yè)內(nèi)外找出理想的人才模板，如何從他們產(chǎn)生的資料中去篩出高預測性的指標，如何持續(xù)校正這些模型，都將是會來企業(yè)人事工作的考驗。
非主流資料的取得
當企業(yè)們開始使用?Big?Data?去優(yōu)化人事，將會造成“普遍符合多數(shù)企業(yè)人才模板”的少數(shù)精英供不應求，因而價格大升。這時預算較少的新創(chuàng)企業(yè)必須要能夠像?Auckland?A’s?一樣去找出多數(shù)企業(yè)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。而就像魔球的后續(xù)一樣，這場戰(zhàn)爭將會永無止境，因為企業(yè)間會仿效，而創(chuàng)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(tǒng)的?HR?流程，或是用?Big?Data?去預測，都必須要考量人才是動態(tài)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，并且預測出適合企業(yè)文化與?DNA?的人才，也非常重要。
社會的價值觀
另一方面，用算法去把人分“優(yōu)劣”，至少短期內(nèi)會是一件相當挑戰(zhàn)社會價值觀的事情。當然這里的優(yōu)劣是主觀的，從某單一企業(yè)的觀點去預測人才的適配性，而不是在評判個人的絕對優(yōu)劣。不過社會大眾短期內(nèi)恐怕無法明辨這件事的本質(zhì)，因此對于這樣的發(fā)展會產(chǎn)生反抗動能。
但從另一方面來看，算法事實上只是人腦決策程序的自動化，而傳統(tǒng)的HR流程本就是經(jīng)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(zhì)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，并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(jié)論就是，無論我們愿不愿意，因為企業(yè)競爭，HR?往?Big?Data?演進是必然的趨勢。在這過程中，每個創(chuàng)業(yè)?CEO?必須要充分理解并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(yōu)勢。
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