嗯，很多时候都会忘记。
在当今瞬息万变的世界，人们和组织往往会迅速抓住新技术和最新趋势的概念。但我们也常常很快抛弃它们，而没有深入研究，也没有真正理解。联邦领域也是如此。
在联邦人力资源领域，大数据和某种形式的分析（人员分析、人才分析或人力资源分析）经常交替使用，或者无需深思熟虑。如果再加上商业智能，整个数据和分析领域就会变得相当复杂。
但无论您使用或看到什么术语，重要的是要记住对您的机构来说什么是重要的，例如更好的决策、改进的工作流程和改进的机构人员流程。您最终寻求的是一支表现更好的员工队伍。这种改进的员工队伍可以通过各种方式实现，包括：
更好的人才
减少招聘时间
降低成本
提高保留率
提高机构效率
增加收入
改进入职培训
提高员工敬业度
表现更好的员工、团队和机构
理解和预测技能差距
更好的领导力发展
预测劳动力需求
确定招聘工作的最佳地点。
超越喧嚣
在日益复杂、可能造成混乱的环境中，尽可能简化概念和流行语很有用。无论您选择维基百科、Tech Target 还是任何其他庞大的在线百科全书和在线资源，最基本的定义都归结为以下几点：
大数据：捕获并存储不断产生和流动的大量数据
商业智能：生成有用的数据（大或小）显示以协助决策的软件
人员分析：应用商业智能和复杂的数据挖掘来帮助决策并帮助识别以前未被识别的模式。
虽然在某些情况下上述部分或全部术语可以互换使用，但情况往往并非如此，尽管这种情况经常发生。联邦机构可以将商业智能或人员分析应用于大数据——或不那么大数据。此外，通常情况下，只需少量数据或与一个劳动力类别、团队甚至个人相关的数据就可以获得对劳动力绩效的重大洞察和改进。
优化劳动力
最后，机构应该关注的是优化其劳动力。在特定情况下，可以使用与上述术语甚至其他术语相关的技术。就联邦人力资源而言，感兴趣的数据是机构内部存在的与人员相关的数据，期望的结果是优化业务成果、解决机构问题并帮助机构实现其使命。如果数据能够以某种方式帮助实现这一点，那么它的名字就没那么重要了。
提高员工绩效利用数据实现人力资源目标的挑战往往因人力资源历来缺乏技术专长而变得复杂。对于非技术人员来说，仅仅想到利用数据和分析就令人望而生畏——如果再加上“大数据”，情况就更是如此。工具提供商面临的挑战是消除这种恐惧——但这是可以做到的。
有了简化且用户友好的工具，再加上人们认识到这些工具可以帮助他们完成工作和日常工作，HR 就可以充分利用人力分析所提供的一切。虽然人力数据通常很复杂，但从中获取的洞察力却不必如此。工具的真正价值在于它以尽可能简单的方式提供的洞察力。
当然，每个人力资源部门都有一位数据科学家（或数据科学家团队），以及一批技术娴熟的人力资源经理和人力资源专家，这可能很棒。但现实情况是，数据科学家很难找到。虽然十年后技术和分析技能在人力资源部门可能很常见，但这不是我们现在生活的世界，因此，人力资源大众可以使用的工具将为机构在现在完成其使命方面提供强大的支持。
少即是多
尽管大数据与许多技术流行词一样，可能被过度使用并经常被滥用，但它仍然 匈牙利电话 可以提供有价值的见解。然而，如果只是收集越来越多的数据而没有附带情报，那么从更多数据中无法获得任何商业价值。
人力资源和人力资本管理——小数据
同样，这一切都归结于如何处理数据——它是否有助于以某种方式优化劳动力。如果某个特定的工作流程能够通过新的见解得到改进，那么对机构的好处将是巨大的。例如，人员分析可能会显示工作流程中以前未知的冗余或瓶颈，这可能会导致改进，从而节省数千美元或大大改善招聘时间或入职体验。
在这个例子中，大数据并不是必需的。事实上，只要对相对较少的数据进行适当的分析并呈现给非技术机构领导，就可以带来巨大的改进。教训是——不要盲目接受或要求更多数据。
人员分析价值
数据和人员分析对人力资源的价值几乎是无可争议的。它绝不会取代人际互动，但数据可以为大型机构提供所需的信息，以了解人们加入、留在组织并在组织中取得成功的原因。更进一步，人员分析可以揭示这些答案。
不过，重点不应该放在技术或工具上。重点应该始终放在正在解决的组织问题上。从代理机构的角度来看，好消息是未来充满机遇。尽管人们谈论很多，但人力分析仍处于起步阶段。我们将看到，随着时间的推移，那些真正向前迈进的代理机构将能够做出更好的决策，聘用和留住更好的人才，并改进他们的流程——从而大大提高他们实现使命的能力。
能够解决的问题仅受那些希望解决问题并改善组织的人的想象力的限制。几乎所有问题都可以通过分析来解答。