关于人力资源中的"嵌入式分析"有一个很大的讨论，由迈克·韦斯特（Mike West）最近的博客开始：为什么乔希·贝尔辛（Josh Bersin）对嵌入式分析的看法是错误的。

维基百科指出，分析"是对数据中有意义的模式的发现和交流。"就人力资源而言，今天的系统被用来显示趋势和模式，但在大多数情况下，让人们来解释以表格和图表的形式呈现给他们的数据，并得出行动方案。

迈克在博客中对嵌入式分析的描述以将图表和见解纳入人力资源系统为前提，他在从多个系统获取数据方面遇到了挑战他认为，人力资源供应商提供的嵌入式分析，类似于汽车中的标准导航系统，大数据可视化平台，不足以满足客户的需求，并建议"我们应该考虑由互联工作流支持的互联产品系列中的人力资源技术需求"和"提供商应该从其他系统中寻找需要的数据"与在他们的系统中创建或增强嵌入式分析相关。"

另一方面，Josh进一步指出了这一点，暗示了嵌入式分析的愿景，"如果我们不将这些分析"嵌入"到工作中，那么它们就不会被使用。"

Mike的观点似乎结束于数据聚合步骤，这对许多人来说是一个真正的挑战，而乔希则继续讲述这些数据是如何被利用的。

博客和文章中提到了迈克尔·刘易斯（Michael Lewis）的《金钱球：赢得不公平游戏的艺术》（Moneyball:the Art of Winning an unfacient Game）一书以及随后的电影，内容非常丰富。作者将人力资源部门寻找人才的做法与之相提并论，以成功推动其组织实现业务增长和维持的目标。这一点正在成为现实。每年我们都看到人力资源分析方面的投资不断增加，云服务器免，跨地区和跨行业的采用范围也越来越广，成功案例也越来越多——请参阅最新的Sierra Cedar人力资源系统调查。下一步是什么？

在博客评论部分的回复中，Josh提供了一个现代汽车中"可操作"分析的例子，以及"当有人从我前面跳出来或者我开过一条白线时，它似乎能识别——它通过嘟嘟声或方向盘的移动来‘推’我，让我小心"。

我也听过Holger Mueller，Constellation Research副总裁兼首席分析师，使用新型汽车的防抱死制动系统（ABS）作为"可操作"分析的一个例子，汽车本身可以感觉到前面的另一辆汽车正在减速，因此它会自动应用刹车来减速并避免碰撞。

乔希和霍尔格的例子的不同之处在于现代汽车是怎样的利用从传感器收集到的数据来改变驾驶体验，帮助驾驶员免提，更安全；现代汽车不闪烁图表，依靠司机解读信息和踩刹车。现代汽车感知情况并自行减速。获得准确的传感器信息和快速处理数据并采取行动的能力是现代汽车智能和自主的关键。

现代汽车是被改造成一辆自动驾驶汽车，一辆利用雷达、激光雷达、全球定位系统、里程表和计算机视觉探测"周围环境"的汽车。先进的控制系统解释感官信息，以识别适当的导航路径、障碍物和相关标志。自动驾驶汽车的控制系统能够分析感官数据，以区分道路上的不同汽车，这对于规划一条通往理想目的地的道路非常有用。"

图片来源：ExtremeTech

正如Josh所暗示的，许多人力资源供应商正致力于他们的现代系统实现一个类似的愿景，现代人力资源系统中的嵌入式分析将像汽车中的先进控制系统一样工作。嵌入式分析将比下一代仪表板和嵌入人力资源系统的BI技术做得更多：嵌入式分析或高级控制系统将提供一种不同的方式来使用分析和驱动操作。

当放在人的上下文中时，输入和变量的数量会成倍增加，使预测结果和推动干预变得更具挑战性。尽管分析和可视化工具变得更简单、更好、更灵活，但人们仍然很难及时理解所有信息，以确定需要考虑的重要内容，如何解释信息，什么是选择，什么是最佳的行动方案。

关于大数据、内存计算、预测分析和机器学习的讨论很多。这些都是实现这一更大愿景所需的基础技术。它们对处理数据和变量至关重要并为每一种不同的情况确定最大的影响。这就要求现代人力资源系统除了考虑人力资源功能外，还要考虑来自许多不同"传感器"的数据，例如交通和天气、销售和财务、运营和物流，因此这些系统必须不断发展，以扩大其覆盖范围并消耗其他数据，通过多种算法处理，大数据概念，以确定处理特定情况的最佳方法，大数据难学吗，并实际启动最佳、最可行的行动方案。

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