如今，大多数业务决策都得到了数据的支持，但是其实际应用程序远远超出了纯粹的分析和长期业务战略。实际上，从雇用新员工和建立新的伙伴关系到寻找定位品牌或推广产品的最有效方法，工作场所数字化和数据访问实际上会影响不同规模的业务几乎所有级别的业务。今天，一切都与数据有关。以下只是通过全球对大小数据的访问，已经很明显的工作场所变化。
确定相关技能
根据世界经济论坛，到2028年，所有工作中约有23％的工作将发生巨大变化，这反过来又意味着一系列全新的需求技能。即使是现在，AI的进步和许多工作场所过程的自动化的日益增长也使许多常规技能过时了，并且该过程仍在进行中。
利用数据来对未来所需的专业技能进行明智的预测可以帮助公司提高技能并重新技能，这比不断雇用新的人才更明智，更具成本效益。由于技术的速度将不断提高，因此获得的技能变得过时的速度也将加速，这意味着员工提高技能和重新锻炼可能会成为专业标准。到目前为止，唯一的挑战是预期哪些技能可以优先考虑，这正是数据分析所在的地方。
目前，LinkedIn和其他分析平台预测，受欢迎的工作场所技能的范式转变，带有AI和数据分析。但是，对于机器学习算法的深厚技术知识并不会成为每个职业的必备技能。但是，在许多专业中，对生成AI的一般知识已经至关重要，对数据分析的依赖只会继续增长。
此外，需要持续学习和提高技能的需求优先考虑一组软技能，包括适应性和分析思维。在未来几年中，创造力还应该引起更多的关注，因为据我们所知，创造性思维是机器无法应付的。随着企业不断投资自动化以处理常规，重复性任务，员工将有更多时间专注于工作的创造性方面。但是，这需要创造性的思维，或者至少是开放的思想。
通过数据重塑职业道德
今天，数据驱动的人力资源是确保更好的文化健康，员工绩效和保留率的一种方式。非常类似的方法适用于招聘，作为当今的自动化，对数据的关注使招聘人员有机会在消除雇用偏见的同时找到适合文化的候选人来获得可用职位。
更具体地说，当今的申请人跟踪系统（ATS）和候选人关系管理（CRM）软件依靠AI算法和数据分析来为每个工作开放选择最合适的候选人。他们分析了大量数据，甚至调整了候选人的语音模式，以通过多个参数（包括个人特征）形成图片和分数申请人。
当然，该系统目前并非没有缺陷，但是半自动化的候选筛查已经很普遍。此外，请联系查找数据库Signalhire允许招聘人员在接触时节省时间和精力被动候选人，占全球劳动力的70％。即使他们没有积极寻找工作，他们还是准备考虑一个诱人的提议，而这是根据其职业目标和兴趣量身定制的。
再次，如果招聘人员决心以正确的技能，经验和思维方式吸引最佳人才，那么数据分析和人类创造力必须共同努力。虽然联系人查找数据库对于收集数据并以一个整洁的软件包的形式呈现数据库至关重要，但招聘人员可以由招聘人员进行工作，这可以使受雇的专业人员重新考虑其当前的工作地点。例如，SignalHire提供了有关当前就业和过去几年经验的数据，以及经过验证的电子邮件，电话号码，指向社交媒体帐户的链接，甚至个人博客。所有这些都足以通过将数据整合到AI驱动的CRM或使用良好的老式人类推理中来做出有关候选人的文化合身和专业愿望的明智决定。
寻找合适的雇主和合作伙伴
即使数据驱动的招聘更为普遍，这条街是双向的，因为当今的求职者可以了解有关公司的很多以及其现有的雇主通过相同的联系数据库招聘人员使用，以寻找最合适的空缺候选人。基于不同的估计值超过70％的候选人在申请之前研究公司，通过分析不同的来源，其中大约一半的研究对研究变得非常彻底。
对于工作申请人而言，更容易获取数据意味着降落的工作几率更高，以吸引其个性和职业期望。对于雇主而言，良好的文化合格雇员有机会稳定的公司增长，更高的员工保留和整体工作满意度，这直接转化为团队生产力。
但是，这也强调需要投资积极的候选体验并在线建立真实的品牌形象。目前，Genz正在成为主要的劳动力，这一代人以其专注于公司价值和工作意义而闻名。因此，矛盾的是，我们对数据的依赖使工作参数较少。
想要吸引最优秀的人才和投资持续业务的雇主必须将更人性化的方法应用于其品牌，并在可能的情况下强调意义，多样性和工作灵活性。
做出战略业务决策
尽管业务依赖数据已经改变了公司人力资源管理，但数据分析的主要应用仍然是长期计划。根据公司的细节，这可能意味着包括员工管理在内的各种活动。重塑工作未来的其他值得注意的应用程序包括：
- 市场营销，包括对客户行为的分析和在B2C和B2B领域进行个性化的外展活动；
- 分析运营效率并寻找进一步优化的方法；
- 通过采用绿色计划，减少浪费并最大程度地减少碳烙印来投资企业可持续性；
- 通过事实分析和数据驱动的市场预测来决定长期投资；
- 通过分析客户反馈，运行竞争对手检查并依靠高级商业智能来改善产品和服务。
令人印象深刻的是，这些应用程序是如此，甚至它们几乎没有刮擦地面，因为大数据分析和机器学习的特定于行业的应用实际上是无限的，并且很大程度上将取决于公司目标及其员工在利用创新工具方面的创造力。毕竟，这就是AI驱动的数据分析的目的 - 即使一开始几乎没有模式，也可以帮助我们处理大量信息和构造信息。
同时，像任何其他工具一样，机器分析和公司对数据的依赖也有缺点。如今，当市场仍处于数字化转型的全面状态时，大量采用人工智能会导致许多工人，尤其是低技能的工人。
我们需要解决的另一个重要挑战是网络安全，即使在今天，这仍然是主要的公司威胁。随着越来越多的企业依靠机器来收集数据，分析和存储，安全泄漏将构成更大的危险，因为失去所有数据将使信息依赖于信息的业务非运营 - 如果不是永远的，即使不是永远。从好的一面来看，由于数据算法的增长越来越高，因此他们可能很快提出了一种有效的方法来提高网络安全性。
