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企业在每个职位空缺上都有大量合格候选人竞争的日子已经一去不复返了。随着美国失业率徘徊在4% 的历史低点附近，全国范围内创造的就业机会越来越多，每天有10,000多个婴儿潮一代退休，组织正在努力从市场上招募顶尖人才，同时保留现有员工。
今天的人才市场是卖方市场，招聘的动态正在发生变化，因为求职者现在拥有可以让他们占上风的资产。研究表明，大多数求职者在寻找下一个机会时会在线咨询众包资源。准新兵可以看到匿名的薪水信息，对公司文化和价值观的评论，工作生活平衡和职业发展机会。同样，公司管理层的素质正在成为员工是否留在当前组织中的决定性因素。盖洛普 (Gallup) 的研究表明，将近一半的员工因为糟糕的经理而离职，而团队绩效的变化70% 取决于团队领导者。
但对于雇主来说，并不是所有的损失。他们已经掌握了大量数据，如果利用得当，这些数据可以成为吸引顶尖人才的有力工具，使这些员工能够尽最大努力，并长期留住他们。数据可以帮助公司通过寻找更合适的候选人，在整个招聘过程中对候选人进行基准测试并向候选人广播其卓越的管理，并发现并解决可能导致员工不参与的经理中的弱点，从而帮助公司提高招聘流程的准确性。
从一开始就寻找合适的候选人。
在招聘过程中，透明度正变得越来越重要。雇主想知道，他们正在招聘对公司感兴趣、有资格担任该职位、飞行风险低的候选人。同时，应聘者希望知道他们正在进入一个与他们的技能和职业道路保持一致的职位，并且工作场所提供了良好的文化和引人入胜的管理。雇主可以通过使用数据来寻找更适合的候选人来应对更高透明度的时代。
怎么会这样？通过自动化和大数据。早些时候，除了直觉之外，公司几乎没有什么可以指导他们潜在申请人未来的飞行风险。现在，与人工智能 (AI) 和深度分析功能集成的工具可以解析公司现有员工的数据 -- 包括他们以前的经验、技能和最新成就 -- 根据过去的招聘决定了解优秀候选人的样子。除了您自己的企业数据之外，人工智能还可以查看来自整个行业的数据，以建立一个配置文件，然后将其应用于剔除简历，根据警告标志筛选候选人，并为每个职位空缺对合格候选人的入围名单进行评分和排名。
衡量 (和营销) 以前不可知的东西。
ADp研究表明，61% 的员工要么主动或被动地寻找新的机会。员工想要离开的首要原因是什么？与他们的直接经理关系不佳。这指出了一个有助于留住人才的问题。直到今天，许多公司并没有围绕员工不离开工作岗位，而是离开经理这一事实来组织招聘工作。
然而，我们正在迅速接近一个未来，大数据将能够衡量以前不可知的东西 -- 将管理质量与行业标准进行基准测试。通过收集团队之间的保留率，参与度，绩效和损耗数据，公司可以确定其经理是否达到，超过或低于基准。
优秀经理的素质可以通过团队成员之间的敬业度和保留率来衡量，甚至可以通过指示其团队绩效的较难的业务指标来衡量，例如财务回报和客户满意度。将其与行业进行基准测试，您可能会发现与某些经理的团队之间的参与度远高于行业平均水平，这可以在整个招聘和招聘过程中以可证明的方式传达给候选人，从而根据候选人的实际需求吸引候选人。
团队负责人2.0: 启用数据的管理器。
鉴于员工与经理的关系在很大程度上取决于员工与经理的关系，因此重要的是要确保团队领导者讨人喜欢，乐于助人并投资于他们所管理的人的发展。问题是: 定性的绩效评估不会削减它。经理们并不总是有足够的时间来满足核心业务需求，并确保他们的团队成员得到充分的支持。但是，这并不一定是一个很大的提升，尤其是当企业利用正确的工具时。
数据和预测分析可以帮助管理人员提供可操作的洞察力，帮助他们了解如何更好地为团队成员提供支持。例如，以数据为燃料的情报可以识别团队成员何时因为担任角色时间太长或可能 “精疲力尽” 而面临离开的高风险。这些信息可以指示经理更加关注该团队成员，提供新的任务分配或与未参与的员工进行更定期的签到。
最近有一个大团队失去了几个成员吗？这是需要调查的原因，数据分析工具可以在为时已晚之前监控和帮助预测这些情况。您可能会发现，向一位经理汇报的20个人远高于该部门的行业基准，从而导致参与度和保留率低。或者说管理风格在高营业额和低营业额团队之间有很大的不同，显示了一种风格如何通知另一种风格的路径。这使企业有机会通过调整人员配备计划以及解决经理中的任何其他统计异常值来进行纠正。
大数据分析曾经被认为是一种新奇事物，现在已经司空见惯了。它们可以使求职者和雇主受益。现在，任何规模的公司都可以利用他们甚至可能没有意识到的数据，在劳动力市场上获得竞争优势。那些将内部敬业度统计数据、员工简介和管理数据应用于就业市场的人，可以更容易地寻找、保护和维持完全适合他们业务的人才 -- 在他们比以往任何时候都需要更多的人才的时候。
