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Workday专注于机器学习,以分析业务技能和趋势

By | 2019年1月11日

继续在去年建立软件即服务(SaaS)供应商Workday Inc.已宣布为其人力资本管理(HCM)系统提供更多机器学习和人工智能解决方案,重点是预测分析和新的分析方法构成公司员工队伍的重要问题和技能。

Workday 周二在拉斯维加斯的Workday Rising 宣布了其HCM系统的新成员,这是一个机器学习驱动的技能云,旨在帮助组织更轻松地识别,识别和组织现有和潜在员工的工作技能。

根据新闻稿,“使用其技能云作为HCM的基础,Workday旨在帮助客户轻松挖掘组织内外的人才。”

Workday产品高级副总裁Barbry McGann在舞台上表示,“ 我们的使命是帮助全球组织弥合人才缺口……将机器学习应用于人才管理的各个方面,”并指出Workday将技能视为其核心工作的一部分弥合这一差距,称其为人才供需之间的“新货币”。

AI有助于识别发展业务所需的技能
Workday的HCM产品副总裁Cristina Goldt告诉加拿大IT世界 ,该产品的出现是因为客户在努力了解所收集的数据以及他们发展业务所需的技能时所面临的问题。

“现有的每种技能都有多种描述,技能不断变化,新的技能不断涌现,其他技术也随之过时,”发布说,“工作日发现共同技能可以有多达20多个同义词。”Goldt说通过应用机器学习算法,Workday创造了“技能的共同语言”。

当个人用户将其输入HCM系统时,技能云会更新并推荐相关或相关技能。例如,Goldt表示,“患者管理”与护士的“紧急护理”和“临床试验”有关。

根据发布的消息,Workday已经将机器学习应用于自己的数据,并结合了O * NET OnLine的种子数据,O * NET OnLine是美国政府机构,提供对职业信息的访问,将技能数量减少到更易于管理的状态。

McGann告诉观众,通过这种合作关系,Workday已经将超过2亿用户输入的技能减少到可管理的55,000个经过验证的技能。

Workday认为它处于一个独特的位置,拥有机器学习算法,并从其客户社区获得100万技能,拥有超过3100万工人,以简化技能语言。

“这将为招聘人员,经理人员和人力资源专业人员提高生活效率,”Goldt表示,她表示Workday还将看到该技术未来将用于推动数据创新,如人才匹配等领域,以及为员工寻找学习发展机会。

人员分析将数据转化为故事
Workday还宣布了People Analytics,这是一项新功能,它使用机器学习和增强分析技术来查找和预测业务中的重要趋势,并为管理人员,经理和人力资源(HR)专业人员提供了查看和理解这些问题的更简单方法。新闻稿。

“这是预测员工中最重要问题的一种方式,” Workday Analytics 副总裁Peter Schlampp 告诉IT World Canada,“它使用增强分析和机器学习,自动模式检测和图形处理,以优先处理这些问题。”

People Analytics将收集和报告的一些数据包括:公司可能在哪些方面难以招聘,从绩效中学习,推动人员流失的因素甚至劳动力的多样性。该平台专门分为五类,包括多元化,招聘,留任和人才。

“大多数高管都不进行分析,无论它是多么容易和容易获得,数据太多而且可能是一个挑战……这些故事深入挖掘数据可以解释为什么事情正在发生,它提供了制作所需的基本信息商业决策,“施兰普说。

他还解释说,它将这些数据转化为“易于理解的自然语言故事。”例如,如果企业最近有许多员工退出,人工分析将采用该数据并提供详细的“故事”为什么会发生这种情况。

管理人员可以在显示五个主题的仪表板中查看这些发现,并在每个主题下查看有关业务的顶级个性化故事。该平台不仅针对每个公司而是针对每个特定用户进行个性化。这些故事解释了为什么公司可能存在保留问题,通过分析收集的数据,如薪酬,经理问题或销售等。

这个新平台是在Workday于7月收购位于旧金山的Stories.bi之后发布的,它使用图形人工智能自动进行数据分析。Schlampp表示,用于创建人员分析的工具是Stories工具,其他各种程序以及Workday收集的三年以上HCM分析数据的组合。

虽然这是Workday首次使用增强分析,但它有未来的计划将其带入其所有产品和服务。该自动化平台将与Workday HCM分开销售,但作为Prism Analytics的一部分,它将在2019年春季面向早期采用者提供,并且通常在今年晚些时候可用于其余的Workday客户。

Workday还在会议上宣布,自6月份收购Adaptive Insights以来,截至周一,它已在其Adaptive Insights业务规划云上发布,并且还宣布了将其用作预测性规划解决方案以进一步加强协作的未来计划金融与人力资源之间的客户。

主题演讲重点关注预测分析,并使用人工智能和机器学习来进一步开发虚拟助手等产品。

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