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美国劳工部最近宣布，大数据是，春季工作场所生产率下降1.8%，大数据挖掘，为近四年来最大降幅。经济学家说，这是一个迹象，表明企业裁员太多，生产率正在下降。

如果不能达到自己的生产率目标，企业将不得不增加招聘。不管他们是否这样做，他们都可以做些别的事情来提高生产率：更好地了解他们目前雇用的员工。令人惊讶的是，有多少公司，特别是大型公司，无法回答诸如到底谁在为他们工作、他们在做什么、成本多少等基本问题。他们目前的人力资源软件也不是为帮助他们完成这些任务而设计的。

考虑到员工和承包商通常占运营预算的一半以上，情况很糟糕。公司除了要知道支付给谁以及这些人做什么之外，还应该钻研细节：员工的工作是否正常，完成工作的结果如何？他在做正确的事情吗？他是做这项工作的合适人选吗？

当你对你的员工有了一个坚实的了解，你可以为新的计划做最好的准备（见文章"为什么人力资源需要可操作的分析"）。例如，假设贵公司在2011年将业务拓展到亚洲，并计划在马来西亚设立一个客户支持中心来支持这项新业务。

公司需要确定在马来西亚应雇用多少人来满足业务计划，以及需要多长时间才能达到这一水平，当地劳动力市场的质量和教育水平，以及当地的工资率。它需要承包商和受薪员工的正确组合，必须决定谁从其他地区调到马来西亚，个人网站建站，谁将取代这些调职，以及哪些现有员工最适合让中心配备人员和运行。此外，它还需要知道所有这些东西将花费多少钱。

还有其他一些例子：在启动一个新的业务部门时，大数据和云计算，公司需要确保为其最有前途的产品选择最优秀的人员。为了增加数字收入，it部门必须确定这项工作的最佳人员配置水平、所需的关键技能以及热门网络人才的离职风险。为了达到提高运营效率的目标，it部门必须了解开发和营销产品的真实成本。

成熟的人力资源和业务经理可能拥有敏锐的业务和财务技能、敏锐的直觉、强大的领导能力以及对直接为其工作的人员的良好理解，但这还不够。他们需要正确的工具来支持他们的决策，这些工具必须能够访问最新的、高质量的信息。不幸的是，当前的系统经常阻碍公司实现这些目标（我在报告中谈到了这个主题，"为什么你当前的人力资源系统会阻碍你"）

这就是为什么我们在Workday构建了一个基于软件即服务（SaaS）模型的HCM系统，从中可以查看人员（包括临时劳动力），成本（直接和间接）和性能，以及易于使用的商业智能工具，这些工具深入挖掘这些数据并在业务挑战的背景下提供结果。我们知道这是我们的客户所需要的，以保持生产力在最佳水平，并满足他们的增长目标，大数据运维，为一个强大的未来。

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