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基于云端的人力资源系统将会越来越好
文/Sarah Fister Gale
现如今，大量公司将其核心系统接入云端，人力资源部门也不例外。
云端的灵活性意味着技术团队可以快速无缝地提供新功能和交互。基于云的人力资源系统也意味着供应商可以更快地实现新的迭代，并且减少麻烦。
普华永道亚特兰大首席人力资源技术负责人Dan Staley表示，这对客户来说是个好消息。“供应商过去常常每隔一到两年推出一次升级，现在它们每季都推出一次。”这为用户提供便利，用户可以即刻访问最新功能，并允许供应商增加其功能。
这使他们能够加快路线图的时间表，并使大型供应商更容易获得同类最佳小公司，并将它们集成到其工具套件中。“我们希望看到供应商能够更快地加强产品能力”他预测道。这包括嵌入更多社交和协作功能以及添加新报告和仪表板。它还允许他们整合多个来源的数据，以支持劳动力分析——这是生成实际业务价值的地方。
人力资源管理系统供应商长期以来一直承诺进行预测分析，没有太大的进展。德勤咨询有限责任公司Bersin解决方案提供商研究副总裁Christa Manning说，这可能很快就会改变。“大多数平台正在试验机器学习，以从他们拥有的大量员工数据中获得有意义的见解。”
大数据的重要一年
虽然真正的劳动力管理预测分析仍然是一个梦想，但包括Workday，Visier，Vista，IBM Watson和SAP Successfactors在内的多家供应商现在都提供了一些数据分析功能。这些工具有望提供一系列见解，例如公司是否满足多元化目标，面临周转风险，以及培训职业发展建议。
大部分供应商正在利用存储在公共云中的庞大数据库来磨练系统。公共云拥有大量的劳动力数据，这对于创建有用的算法至关重要，而算法又是计算机用来分析数据的一组规则。“需要对大型数据集进行算法训练，以了解哪些信息是相关的，”Manning指出。“他们从每次交流中学习，并随着时间的推移变得更好。”
Staley预测，由于这些算法能够利用更多数据集，因此能够提供更有针对性的见解。例如，想象一个单一的系统可以查看员工的加班日志表，旅行支出和他们的LinkedIn行为，以确定哪些过度工作的员工最有可能退出——然后提供人力资源建议，告诉他们可以做些什么来让他们留下来。“使用预测分析有很多可能性，以确保你的最佳人才不会离开，”他说。
加利福尼亚州普莱森顿市Workday HCM产品副总裁Cristina Goldt表示，人力资源管理系统中的分析工具也将在管理工作人员方面发挥作用，它可以查看有关所有类型的工人和项目的数据，帮助公司更好地分析何时何地雇用承包商与全职员工，选择谁以及如何支付他们。“他们可以将技能与不同的角色相匹配，并使他们的招聘系统更有效率，”她说。
包括Workday在内的一些供应商也为客户提供了将他们的数据洞察与行业标准进行比较的能力，以了解他们的立场。“这使得他们可以与同行进行比较，”Goldt说。
我们准备好了吗？
所有这些场景都很诱人，尽管这些时候商业领袖仍然可以通过粗略地浏览分析仪表板来预测员工趋势，Goldt表示，与推出并准备使用的其他软件不同，机器学习需要时间和培训，并且需要使用相关数据访问链接数据库。“它被称为机器学习是有原因的。”
客户对于如何在自己的组织中应用分析仍然有些不确定。Manning说，部分原因在于缺乏有意义的案例研究。“每个供应商都在谈论人力资源的机器学习，但目前还没有很多例子。”
对于那些听过供应商吹捧劳动力分析强大“魔法”的pitches的公司，她敦促他们“要求实时客户参考”和现实世界的例子来证明其他公司正在做什么，他们是如何做到的以及他们看到了什么结果。“培训算法需要与了解技术的供应商建立强有力的合作伙伴关系，以及如何提供可操作的信息，”她说。这种转变需要时间，因此选择一个值得信赖的供应商非常重要。
以上为AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：Sector Report: Cloud-Based HR Systems Make Everything Better
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