数据显示冒烟的地方，即将发生火灾

什么 are the challenges in analyzing 数据 that organizations usually face?

收集数据的最传统方式是调查。员工敬业度调查，脉搏调查，NPS调查。这为组织提供了围绕样本集的时间点度量，以建立他们的观点。大多数调查工具都具有足够的先进性，可以深入了解问题区域，但也有一些缺点。

分析数据时的挑战

1. 数据往往是时间点，通常是在重大事件（如重要公告）之后或紧随定期薪酬和绩效周期之后。这些往往会偏向数据并使数据模糊
2. 在大多数情况下，数据都是歪斜的。其人性本质是回避硬性反馈或谈论问题，因此员工通常会保持中立或正面评价。真正的毅力和东西缺失

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这些以及无法实时分析数据限制了此类传统做法的范围和影响，从而带来了意外。

每个人说的数据也极具挑战性，因为很少有人会理解相关性以建立智能，或者很少有专家可以帮助可视化这些智能，从而消除消息中的噪音。

那里 is, however, hope

对人员和人才分析的最大影响主要集中在招聘，敬业度，保留率和绩效上。

在清理，分析和解释数据时，通常已经以退出，脱离或破坏性的方式感受到了影响。

但是，仍有潜力获得更多相互关联的见解来构建情报。使用类似的平台 人Hum 现在，任何组织（无论规模为100还是50,000）都可以立即提供大多数此类第一级情报，而无需投资内部功能即可利用人员分析的优势。