你们中的大多数人可能都知道并培养这些久经时间考验的策略，但我仍然想提醒你们一些你们可能不小心忘记的策略。
首先，人力资源代表将受益于增强的人才资源，特别是在人工智能的帮助下。
当数据新鲜时，按工作年限、经验、教育 賭博數據 和其他可公开获取的因素进行筛选将确保您锁定合适的候选人。借助公司统计数据，您将了解哪些行业正在蓬勃发展，并且很快需要额外的劳动力。
如果您热衷于投资，员工数据可以显示人才流动情况以及哪些公司吸引了最佳人才。将其与您的公司数据集相结合，现在您有两个指向同一方向的来源 – 您的方向。
此外，这两个类别对于潜在客户的丰富都具有无价的价值。员工数据将填补空白，并加快资格审查速度。与此同时，公司数据将让您绘制出这些潜在客户倾向于聚集的特定区域。
一个传统的例子
你是一家科技公司的招聘人员，任务是招聘 50 名现场高级开发人员。你打开员工数据库，首先筛选经验超过 5 年的候选人。但是，除非你不 6 种值得纳入营销技术栈的顶级工具 筛选远程选项，否则人才库不够深，因此你将期望降低到 3 年或更长时间。
还有一个问题——目前只有少数人担任高级职位。因此，你查看教育程度，发现大多数在顶级科技公司（当然包括你的公司）工作并拥有 5 年经验的开发人员实际上都来自同一所大学。
将此视为一个积极的信号，你会将经验不足的候选人筛选为毕业于上述学校的候选人。为了确保万无一失，你还会检查最年轻的高级开发人员是否也毕业于同一所学校，并确保你的公司在可预见的未来拥有最优秀的人才。
总而言之，如果你遵循这些建议，一切都会好起来，但除非你好好摇晃苹果，否则苹果会留在知识树上。继续阅读以了解如何做到这一点。
如何避免公司统计和员工数据处理陷阱
大数据老手可以跳过此部分——这里没有什么新东西。除非您对使用所有这些数据集得到的结果不太满意。第一个建议是在访问数据库之前提出的。
正如Infoworld所警告的那样，拥有数 短信列表 据池而不是数据湖将导致多重分析结果，尤其是在企业级。如果您的两个部门都没有完整的图景，那么您剩下的只是一个破碎的框架。我并不是在鼓吹把鸡蛋放在一个篮子里的方法——没有数据库的副本（没有副本！）就像穿裤子却没穿内裤一样。
我本不该这么说，但我还是想说：不要因为周围的人都在买数据集就去买。首先，确定它能帮你实现什么目标，以及它是否有投资回报，因为你至少需要一名兼职数据分析师和时间进行分析。最糟糕的情况就是买一个数据集，雇一个数据分析师，然后开始思考下一步该怎么做。
即使您已经准备好了计划，也不要指望这种数据方法总是有效。广告并不总是有效。广告适得其反。您的数据也是如此。
因此，为了避免这种情况，请遵循专家的建议（例如Athena Solutions的建议），寻找可靠的提供商和经验丰富的分析师。