知风云：对于当前正在做数字化转型的企业来说，如果想要进一步深化数字化转型，那就不能仅停留在目前的信息系统搭建阶段，而是首先要形成数据驱动的思维，将数据视为公司的核心资产，然后基于自身经营管理的需要，有效的将数据资源利用起来，让数据真正的参与到决策中、融入到工作中去，从而实现以数据驱动企业经营管理水平提升的目标。
作者|知本咨询国企产业研究院 徐圣杰
责编|亿亿 编辑|阿苓
背景
近年来，“企业数字化转型”的概念被越来越频繁的提出，“加强组织数字化保障、以数据驱动企业经营管理水平提升”等词汇也越来越多的出现在了企业的战略规划里。
“十四五”期间，很多企业也确实投入了资源成本，搭建了各类信息系统，并通过信息系统一定程度上提升了企业的经营管理效率，不过在对于数字化推进过程中积累沉淀的数据的有效利用方面，目前来看大部分企业还没有意识到或者还没有形成有效的落地思路。
企业深化数字化转型，强化数据驱动企业经营管理是重点。
在数据驱动管理方面，谷歌公司一直走在世界前列，本文基于谷歌高管著作的“谷歌三部曲”以及公司公告的相关信息，以谷歌“人力资源管理中的招聘模块”作为具体研究案例，看看谷歌在“数据驱动的企业管理”方面的操作实践，从而为企业在数据驱动、深化数字化转型方面提供一些思路启示。
案例
谷歌数据驱动的整体理念是将数据分析技术运用于人员分析、管理之中，剔除决策过程中的主观性影响，促进高质量决策。
在招聘方面，谷歌认为，聘用水平超过90%应聘者的员工，最糟的情况下他们也能有平均水平的表现，成为公司里表现最差的概论很低；而如果招聘平均水平的员工，不仅会耗费大量的培训资源，而且很可能他们的表现会低于平均水平而不是高于平均水平。
因此谷歌高度重视公司的人才招聘工作，在吸引、评估和培养新聘用的员工方面投入了大量资源，招聘投入的资金占人力预算的比例是平均水平的两倍。
对招聘工作的组织支持：谷歌组建了独立于人力资源部的招聘部门，设置了包括招聘研究与分析、职位候选人开发、招聘流程协调、职位候选人甄选、大学毕业生招聘、技术管理与领导招聘、国际招聘、招聘项目管理等岗位，以能够影响员工工作效率的因素为实验对象，通过专业的数据分析，从而发现最佳组织行为。
谷歌的招聘流程如下图所示：
在招聘环节，谷歌开发了包括应聘者数据库（gHire）等多种系统工具和算法模型，数据驱动的理念体现在多个方面：
1、谷歌的招聘采用委员会机制。
谷歌对公司的面试数据进行了统计分析，结果显示采用群体面试（招聘委员会）的方式的平均面试官准确率为86%（面试官准确率是指面试官希望聘用的应聘者中真正得到聘用的比例），而在个体面试的条件下，绝大多数的面试官准确率落在低于86%的C区域（B区域中的面试官所做的面试次数尚有不足，无法通过统计数据证明是其技能高超还是仅仅因为运气好）。
个体面试准确率与平均面试分数准确率对比图，来源：《重新定义团队》
基于以上数据分析结论，谷歌成立了招聘委员会来开展招聘工作，委员会一般由四到五个成员组成，并选择跨职能面试官进行面试（即与应聘者竞聘的岗位没有任何关联或关联很少的面试官），通过这种方式来提升评估的客观公正性，同时保留用人部门的经理的一票否决权。
2、通过数据驱动优化招聘来源
谷歌通过对公司内员工的数据分析发现，通过内部人才搜寻公司招聘的方式比利用外部招聘公司在成本上要低很多，并且在谷歌成立初期及之后的多年时间里，优质的应聘者大部分都源自现有员工的推荐。
因此谷歌鼓励员工的内部推荐，使招聘成为每个人的工作，鼓励人际网络最发达的员工花更多的时间搜寻优秀的员工，并在评估业绩和提拔员工时予以体现。目前谷歌聘用的人中超过半数是由内部人才搜寻公司找到的。
3、基于数据分析确定面试评估维度
在面试评估维度方面，从2007年起，谷歌开始在一万名左右聘用的员工和数百万未聘用的应聘者中寻找某些重要特征，除了测试技术应聘者的工程技术能力之外，谷歌提炼出了4个方面的特性可以预测应聘者能否在公司取得成功:
即一般认知能力、领导力、谷歌范儿、职务相关的知识，并将这四个方面作为面试的评估维度：
（1）一般认知能力。一般认知能力重点在于理解应聘者的思维方式，应聘者在现实生活中如何解决难题和如何学习。
通过突出一些与具体职务有关的问题，来看看应聘者是运用怎样的洞见来解决问题，谷歌对一般认知能力测试的评分包括应聘者对问题的理解等五个部分，在每一部分中，面试官要说明和记录应聘者的表现，每个表现的等级有明确标志。
（2）领导力。谷歌寻找的领导能力不关乎正式的头衔，而是重点关注在同等角色的情况下通过发表见解和分析等方式体现出个人的影响力，协助团队获得成功。
谷歌认为，一个团队在不同时期需要由拥有不同的技能的人才进行主导，通过这种领导力的评估，可以保障团队在不同的时期有最合适的人进行领导和调动团队、做出贡献，而特别技能需求时期过后也能够退回团队成员的位置。
（3）谷歌范儿。招聘部门分析总结了拥有能够在谷歌蓬勃发展的人的一些共性特性，并把它加入了面试维度，包括享受欢乐，谦逊，自驱力，责任心，效率、人际交往技巧、创造力、团队合作等各个方面的特质。
（4）职务相关知识。谷歌要求应聘者具有胜任新职位的经验和背景，同时也关注爱好广泛、有积极性，有好奇心、学习能力的应聘者，而不是仅从单一领域出发。
例如在工程师的选拔中，谷歌会检验应聘者的编程能力以及专业技术水平，同时谷歌更倾向于聘用对计算机科学有整体认识，而不是仅具备某个模块知识的人。
4、基于数据分析确定面试次数
谷歌的人力资源团队通过对过往的面试数据进行统计分析，发现通过4次面试就可以有86%的自信确定是否聘用某个人，在4次面试之后，面试官的人数每增加一位，只能为面试决策的准确度带来不到1%的提高，同时每次额外面试所产生的成本都要大于反馈信息对最终录用决定带来的价值。
因此谷歌推行了“四次准则”，并且规定每位应聘者至多只能接受5位面试官的面试。
面试准确度与面试次/人数相关性分析，来源：《重新定义公司》
5、基于数据分析确定面试形式
谷歌对公司所用的面试方法进行了数据统计分析，得出了每一种面试形式的准确率。
通过数据分析，谷歌发现预测应聘者工作表现的最好方法是样例测试（安排应试者完成一项与其将要负责岗位工作中类似的工作样例，评估他们的表现），准确率能够达到29%。
预测工作表现有效性第二位的是一般认知能力测试，准确率能达到26%。（一般认知能力测试有明确的正确或错误的答案，能够有效预测工作表现是因为一般认知能力包括学习能力，而高智商与学习能力的结合足以使大多数人在大部分工作中取得成功）
结构化测试与一般认知能力测试效果相当(26%)（在结构化面试中应聘者将被问及一系列问题，这些问题都有明确的标准，对应聘者的评估完全基于应聘者的表现，而不是取决于面试官的标准高低，或问题的难易）。
其他面试方法在准确率方面都不理想，例如非结构化测试对员工未来表现的预测准确性为14%，通过背景调查预测员工未来工作表现的准确性为7%，而基于工作年限的测试预测应聘者表现的准确性仅为3%。
同时，谷歌发现通过评估技巧组合的方式可以进一步提升面试的准确性：例如采用一般认知能力测试与尽责性评估相结合的面试方式对应聘者在工作中取得成功的有效性预测能够达到36%。
6、基于数据分析对招聘工作的持续优化改进
主要包括基于自我检测优化招聘流程和基于招聘反馈优化招聘流程两种方式。
（1）基于招聘反馈优化招聘流程：面试之后，谷歌会用 “VoxPop”等系统工具对每一位应聘者进行调查，了解他们对招聘过程的看法，之后再根据他们的反馈意见调整我们的流程。
通过持续地核查调整，平衡速度、错误率以及应聘者和谷歌人的招聘体验。
（2）基于自我检测优化招聘流程：谷歌会假设如果将业绩最差的10%的员工替换成新员工，这种行动是否会为企业整体带来改善，如果答案是肯定的，那么就需要溯源到公司的招聘方式等各方面，看看这些低绩效员工是如何进入公司的，并对这些存在漏洞的环节做出改进。
总结
以上就是谷歌在招聘工作中基于数据驱动的具体案例，透过技术和实操层面，从更深的层次来讲，谷歌的招聘工作之所以能与数据驱动充分融合，还源于谷歌的管理文化中本身就涵盖着拿数据说话的基因，而不是领导拍脑袋的文化。
对于当前正在做数字化转型的企业来说，如果想要进一步深化数字化转型，那就不能仅停留在目前的信息系统搭建阶段，而是首先要形成数据驱动的思维，将数据视为公司的核心资产，然后基于自身经营管理的需要，有效的将数据资源利用起来，让数据真正的参与到决策中、融入到工作中去，从而实现以数据驱动企业经营管理水平提升的目标。
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