Meghatározó ipari trend, hogy egy vállalat HR-szakembere számára mára fontosabbak meghatározott személyiségjegyek, mint az eddigi munkahelyi tapasztalatok és a megszerzett készségek. Ehhez nyújt megfelelelő mérési eszközt a Big Data elemzés, amely a jelölt kiválasztási folyamatában előrejelezheti akár azt is, hogy mekkora eséllyel és mikor hagyjuk el a céget. A digitális adatbányászat így a HR legfontosabb folyamatait írhatja át 2016-ban.

A HR-szakemberek idén a kiválasztásnál az úgynevezett hard skillek mellett, mint a munkatapasztalat vagy a szaktudás, egyre nagyobb hangsúlyt fektetnek az állásra jelentkező személy soft skilljeire, azaz személyiségjegyeire és kompetenciáira is. Az elmúlt időszakban a nagyvállalatok körében új HR-módszerek és -előrejelzések terjedtek el, amelyek optimalizálhatják a szakember-kiválasztást. Nagy-Britanniában a Deloitte, az Ernst & Young és a PwC tanácsadó cégek is döntően HR-analitikai eszközök felhasználásával újították meg toborzási rendszerüket.

A McKinsey egy 2014-es felmérése szerint egy vállalat akár 30%-kal több egy alkalmazottra jutó profitot realizálhat innovatív HR-technológiák bevezetésével. A Towers Watson kutatása szerint a HR-rel kapcsolatos Big Data-alkalmazásra és analitikára fordított összegek 2015-ben már a vállalatok TOP 3 HR-célú kiadásai közé tartoztak.

Itthon a közelmúltban készült el egy olyan átfogó szakmai kézikönyv, amely a munkaerő-kiválasztás, -fejlesztés és a vezetői buktatók kérdése mellett szintén kitér a Big Data HR-iparági aktualitására.

A HR-analitika gyakorlati alkalmazására példa lehet a kiskönyvet is jegyző Assessment Systems International kutatása, mely nagy mennyiségű LinkedIn adatokat és offline mérőeszközöket köt össze, az innovációs és tanulási készségek, ambíció és célorientáltság, társaságkedvelés területeket vizsgálva.