Saudi Data Set

你們中的大多數人可能都知道並培養這些久經時間考驗的策略，但我仍然想提醒你們一些你們可能不小心忘記的策略。

首先，人力資源代表將受益於增強的人才資源，特別是在人工智慧的幫助下。

當數據是最新的時，透過工作年限、經驗、教育和其他公開可訪問的因素進行篩選將確保您鎖定正確的候選人。借助公司統計數據，您將了解哪些行業正在蓬勃發展且很快就需要額外的勞動力。

如果您熱衷於投資，員工數據可以顯示人才流動情況以及 台灣數據 哪些公司吸引了最優秀的人才。將其與您的公司資料集結合，現在您就有兩個指向相同方向的來源 - 您的方向。

此外，這兩個類別對於鉛富集而言都是非常有價值的。員工資料將填補空白並加快資格審核速度。同時，公司數據將讓你繪製出這些潛在客戶傾向於聚集的特定區域。

一個傳統的例子
您是一家科技公司的招募人員，任務是招募 50 位現場資深開發人員。開啟員工資料庫並開始篩選具有 5 年以上經驗的候選人。然而，除非你不過濾遠端選項，否則人才庫不夠深，因此你將期望降低到 3 年或更長時間。

還有一個問題──目前只有少數人擔任高階職位。因此，您查看教育程度線並發現，大多數在頂尖科技公司（當然包括您的公司）工作並擁有 5 年經驗的開發人員實際上都來自同一所大學。

將此視為積極的信號，您會將經驗較少的候選人篩選為從上述機構畢業的候選人。為了確保萬無一失，您還要檢查最年輕的高級開發人員是否也曾就讀於同一所學校，並確保您的公司在可預見的未來擁有最優秀的人才。

總而言之，如果您遵循這些提示，一切都會好起來，但是除非您好好搖晃它，否則蘋果將留在知識樹上。請繼續閱讀以了解如何做到這一點。

如何避免公司統計與員工資料處理陷阱
大數據老手可以跳過此部分——這裡沒有什麼新內容。只是您對使用所有這些數據集所得到的結果並不滿意。在您存取資料庫之前，就已經給了第一個建議。

正如Infoworld所警告的那樣，擁有資料池而不是資料湖將導致多種分析結果，尤其是在企業級。如果您的兩個部門都沒有完整的畫面，那麼您剩下的只是一個破碎的框架。我並不是提倡把雞蛋放在一個籃子裡的做法——沒有資料庫的副本（沒有副本！）就好比沒穿內褲就穿褲子。

我不應該這麼說，但我還是要說：不要因為周圍的每個人都在買資料集，就去買一個。首先，確定它應該幫助您實現哪些目標以及是否會產生投資回報，因為您至少需要一名兼職數據分析師和時間進行分析。你能做的最糟糕的事情就是購買資料集、聘請資料分析師，然後開始思考下一步該做什麼。

即使你已經準備好了計劃，也不要指望這種數據方法總是有效。廣告並不總是有效。廣告適得其反。您的數據也是如此。

因此，為了避免這種情況，請遵循專家的建議（例如Athena Solutions的建議），尋找可靠的提供者和經驗豐富的分析師。