导图社区 未来HR科学管理
不确定性下,人力资源管理前沿已经在发生变化,且变化将越来越快,如何有效的科学的进行人力资源管理将是人力资源部门目前面临的重要的考验。
在学习的征程中,我们常常惊叹于学霸们优异的成绩和卓越的能力,却往往忽略了他们背后那些默默支撑的成功秘诀——优秀的习惯。此脑图介绍了提升思维的学霸优秀的20个习惯,这些习惯,涵盖了学习生活的方方面面,从清晨的早起规划到夜晚的复习总结,从课堂上的专注听讲到课后的高效利用,每一个习惯都蕴含着巨大的能量,它们相互交织、共同作用,塑造了学霸们独特的学习模式和成功路径。
缠论是如何构建交易系统的,让亏损减低到最少,让盈利逐渐丰厚,描述了两根相邻K线之间的关系,即一根K线的高低点完全被另一根K线包含的情况。走势中枢:在特定级别的走势中,至少有三段次级别走势类型互相重叠的部分,这些重叠部分构成了走势中枢。中枢的方向性可以是上涨或下跌。顶分型:中间K线的高点和低点都是三根K线中最高的。这通常表示一种潜在的顶部反转信号。底分型:中间K线的高点和低点都是三根K线中最低的。这通常表示一种潜在的底部反转信号。
市场的宠儿,人气最高标,龙头妖股,主要概述了不同公司股票与其相关概念、事件及连板次数的信息。还提到了其他几家公司如“瑞纳智能”和“航天晨光”,以及它们各自的相关概念或业务领域,如“供热设备+第三代半导体+人工智能”和“航空设备+军工+可控核聚变+央企改革”。这些公司和它们的相关概念或业务领域都被精心挑选并排列在一起,用于分析这些公司股票的走势及其背后的因素。
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未来科学HR职能
HR现状揭秘
HR如何成为科学
亚马逊:成为世界上最科学的人力资源组织
谷歌:通过对决策的严格程度与对工程的严格程度使HR与工程同样科学
HRD要打的硬仗
探索:缺少人力资源科学模式的标杆
方向:促使人力资源职能完全科学、数据驱动和精确
技术和人工智能驱动HR
形成HR科学,过渡数字化、人工智能和技术驱动
数据驱动的科学HR方法
HR职能的依赖过去做法
曾经有效,人力资源假设不断发生变化
科学人力资源是最有影响力的特征
HR直接影响业务结果
科学模型
不是简单与业务目标保持一致,而是关注HR行动和资源
HR传统对业务产生影响的两个领域
提高劳动力的生产力
提高产品和流程创新的数量和速度
HR侧重解决广泛的战略性业务问题
销售额下降、产品开发或错过最后期限
而非技术性人力资源问题
HR问题和结果转化为对收入的影响
对销售人员的保留努力,将HR的影响与其它业务职能的影响进行比较
HR依赖数据驱动的决策
管理决策是根据绩效数据做出(而非过去的实践和直觉)
数据和客观标准
标杆组织:索迪斯、UPS和美国陆军
HR强调假设检验和实践
拆分样本实验可以证明或反驳假设
预测人才成功的因素
对最佳人才获取、人才保留和人才发展技术提出假设
通过实验和仔细的数据收集来证明或反驳
快速发展的世界,新的和现有的流程、工具或方法最终变得过时
人力资源部门和其它职能部门正在不断开发新的、更有效的方法
HR需要持续学习和改进
在瞬息万变的世界中,持续改进是绝对必要的
科学HR方法强调持续收集和报告绩效数据以供决策
机器学习和自动反馈是对于识别相互关联的领域的关键学习
一切HR都必须是数字化的
力求成为世界上技术最熟练的HR,技术必须成为HR变革的主要驱动力
信息在人员、流程和机器之间以电子方式共享
数字化迫使每个输入和输出都以数字量化
人力资源为未来做准备
科学的人力资源预测侧重与前瞻性的预测
HR着眼于未来,有时间缓解出现的新问题
优先级取代平等对待
数据表明,并非所有人员管理问题都具有相同程度的影响
资源集中在对业务结果具有最高可衡量影响的问题和解决办法
业务部门、员工、工作和绩效也被优先考虑
HR增加外部关注点
HR应监控和适应外部变化
HR流程和结果方面建立超越竞争对手的竞争优势
变化环境要求HR将敏捷性融入到每个HR流程中
思考/问题
数字化HR,基于证据的HR或技术驱动的HR
科学HR
管理决策是科学和艺术的
短期内强调使用数据进行持续改进
业务成果显著改善,提高HR领导者在高管中的可信度
使HR变得科学,添加到战略HR目标中