近十几年，信息技术加速发展，各行各业都积累了庞大的数据量，数据分析几乎成了每个职场人都要具备的一种能力。但是，我们总是望“数”兴叹：“这些数据与我何干？”我常问这一问题，总是在找数据跟我从事的职业有什么关联。
目前，我能把数据分析跟心理咨询搭上边的点就限于看得懂心理咨询里的疗效因子等论文。相较之下，我更关注数据分析在人力资源领域有哪些应用场景。北森人才管理研究院翻译的《人才数据分析指南》解答了这一困惑，给三年后职业转型增添了新的可能性。
人才数据分析是近几年在人力资源领域被讨论得越来越多的话题，很多企业在试着将数据分析方法应用于人力资源管理工作，但多数企业仍处在起步阶段。对这种现状，北森人才管理研究院研究分析得出以下三个主要原因：
第一，人力资源部门在进行人才数据分析时容易以“人力资源流程和效率”为切入点，缺乏战略与业务视角，导致输出结果难以被业务部门采用。
第二，企业因缺失关键的数字化记录系统，而使得重要的数据未被记录或记录不完整，或者企业内部的数据系统互不关联，形成多个“数据孤岛”，不断将人才数据分析的价值产出时间推后。这是一个阻碍企业发展人才数据分析的“硬挑战”。
第三，很多人力资源从业者为了实现自我增值，会尝试进行这样的技能升级，但是在非统计学背景的人力资源从业者的脑海中，数据分析通常是一个可怕且难以理解的形象。
人才数据分析给了我们探索新职业的机会，这是那些在人力资源领域里深耕十多年的前辈也不懂的且忙于工作而没法学会。对我们这些人力资源从业者来说，如何培养自己植根于业务和人才数据分析的商业思维，是获得这个机会的最好抓手。这可能需要我从乙方跳槽到一个我能弄得懂他们业务的甲方公司去，既要做得来人力资源方面的工作，也要能弄懂相关业务的数据治理工作。算下来，我能够去的公司着实有限，且目前缺乏相应的技能，只待一边补足技能，一边积累经验，等待那个可以跳槽过去的机会。当然，我也先想想，一直在乙方能够如何为客户提供人才数据分析的价值。
人才数据分析有一个我们都能想到的应用场景，那就是我们不能再继续拍脑袋决定要聘用谁或晋升谁，需要综合候选人的既往业绩、心理测评结果和面试官评分等多方面数据再做决定。未从事人力资源工作之前，我看到以为这种做法早就是常态了，结果是我太天真，低估了领导们依靠直觉来判断一个人行或不行的自信。可想而知，我们要想通向《人才数据分析指南》的「数据辅助组织做出高效人才决策」还要等待蛮长的时间。很多企业在摸索数字化转型，然而人力资源部门不会是第一个，可能是最后一个实现数字化转型的。
企业高管期待人力资源部门成为组织变革的推动者，使企业能够基于证据做出决策，并为企业提供有价值的分析。人力资源从业者需要确保他们收集到的数据的正确性，并构建将这些数据转化为洞见的能力。然而，人力资源部门在数学素养上往往落后于其他诸如市场营销或财务等职能部门。人力资源从业者不断提高的数学素养，将成为人力运营部门和那些仅被视为提供服务的成本中心的人力资源团队之间的主要区别，而后者可能会面临被取消或外包的命运。
无论在社会中还是职场上，大家都很重视领导力，觉得领导力是和情商等素质有关，但《人人关心数学教育的未来》指出，数学素养是信息社会中领导能力的关键因素。数学能够帮助你找到意想不到的解决问题的方式。数学修养不仅对于做好科学和工程很重要，对于经营管理和决策也是不可或缺的。例如，在经营管理中，无论是KPI还是OKR，这些工具背后实际上都是数学的文化。当我们面对多种可能的结果时，如何决策才能趋利避害就成为了一个大问题。
虽然人才数据分析是值得尝试和追求的，但是我还需要思考自己需要投入多少时间去学好数学。我可以借由专业知识和工作经验成为人才管理专家，可要提供洞见就需要用数学来解释。我能够胜任现在的工作，且能够做得越来越精细，可它不面向未来。人才数据分析是面向未来的。我们的工作有可能被机器人和自动化流程取代，但是它也带来数据，可以为我们提供新的视角和跨组织协作的方式，帮助解决我们以前没有考虑过的挑战和问题。
通向人才数据分析的路上，我们面临的最大挑战就是缺乏解读数据的专业分析能力。人才数据分析能力是当今最受欢迎的技能之一，因此，我们不断学习人才数据分析的知识和技能。整个人力资源和学习与发展领域都需要提高数据分析能力，以便从业者能够在这个数据世界中应用他们的专业知识和特长。对数据所表达的内容做出务实的理解，是机器人和算法目前还做不到的。由此，我看见了我想要在三年后转型的另一职业方向，且有望借由目前工作里的项目积累相关知识、技能和经验。
这一个月，我读了几本跟数据有关的书，坚定了我需要学习数学和数据分析的想法，也找到了以后可以用到数据的职业发展方向。不过，这些事情的优先级确实不太高，需要我特意安排出一段时间学习，不然就会像三年前读研时一样就把它们搁置在那。如前所述，用好OKR之类的工具本身也是需要数学思维的。一步步来，职业生涯还有几十年，不需要急于一时就到达多么高的水平。谨记，别在舒适区里躺平。找到喜欢的方向就去试着做起来，有余力就做下去，遇到困难也可以暂停或放弃。
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