技能数据，顾名思义，是指与个人技能相关的任何数据点，包括衡量某人能做什么的数据。一些技能数据的例子包括:
- 个人技术列表
- 技能评估结果
- 经验的细节
- 技能熟练程度
- 关于人们正在学习什么技能的信息
- 证书或许可证
- 学历或其他教育
- 个人技能相关的信息，比如兴趣或目标
技能数据是任何给定时间的技能集合的快照，可以以任何你需要的方式进行测量。
我们从哪里获得技能数据?
技能数据可以通过以下方式找到或确定:
- 内部人力资源系统
- 人工智能(AI)评估或résumé扫描
- 工作经历信息
- 学习管理系统(LMS)简介
- Résumés和求职信
- 申请人追踪系统
- 第三方网站，比如社交媒体或社交网站
- 人力资本管理(HCM)系统
- 内容数据(个人完成的课程信息)
- 工作描述
- 认证列表
- 绩效评估
- 工作经历
- 培训历史
- 来自个人的调查
在许多情况下，人工智能被用于从任何或所有来源收集相关信息，以简化在个人或群体层面整合技能数据的任务。
为什么雇主应该关注技能数据
技能数据只有在得到充分利用的情况下才真正有用。以下是雇主利用他们收集到的技能数据的几种方法:
- 技能数据可以帮助识别没有使用或不使用的现有技能。
- 它可以帮助制定个性化的员工发展计划。
- 它可以帮助确定哪些人很适合升职或担任其他职务。
- 它可以帮助雇主确定特定领域的潜在主题专家。
- 当雇佣没有雇主所要求的工作经验的员工时，技能数据分析可以帮助确定哪些技能是可转移的。
- 它可以帮助雇主决定他们应该在哪些方面投资技能培训(评估现有的技能，以及提高技能和再培训在哪些方面可能会有帮助)。
- 雇主收集的技能数据可以与新职位所需的技能进行比较，以确定内部是否有人符合要求。
- 它可以帮助改变管理。
- 这些额外的数据点可以鼓励基于数据而不是假设做出决策，从而减少决策偏差。
- 它可以通过揭示人们过去的经验和技能来帮助决策——即使是那些他们目前可能没有在他们的角色中使用的技能。
- 它在评估职业转换机会时可能是有用的。
- 它可以提供信息，使我们能够更准确地确定一个角色实际需要的技能。
- 它可以帮助雇主评估如果有人离开公司会失去哪些技能。
雇主可以使用技能数据来做出许多与人才和员工发展相关的决定，但如果你打算使用这种方法来做出关于员工的决定，请确保你收集的信息是准确的，这样你就不会无意中根据错误的数据做出公正的决定。