对于企业而言，人力资源管理包括员工的全生命周期管理，包括招募、培训、考核、评价、降级、工资、福利、离职等。从实践角度出发，大数据在人力资源管理的“选、育、用、留”应用场景主要聚焦在以下几个方面：
选才就是发现适用于企业的人才。在互联网时期，人才的竞争更加激烈，组织的形态更加多样化，如何吸引与获取优秀人才至关重要。在人才招聘环节，结合第三方招聘平台和HR的业务系统形成招聘大数据；通过大数据挖掘技术，进行全网简历的智能推荐，大大提升招聘效率；通过大数据搜索、分析，为企业提供包括简历更新、人脉推荐等在内的大数据招聘服务。在招聘领域人力资源大数据的应用场景如下：
实现求职信息与岗位信息自动匹配、智能评估、双向推荐，全程无需人工参与，有效盘活人才库数据。
关键指标举例，比如求职者的个人信息（学校、学历、专业、技能、工作地点、工作经验、能力、意愿等）、用人单位岗位信息（学校要求：985还是211；学历要求：本科还是硕士；专业要求：计算机还是人力资源相关；从业要求：2年还是5年以上经验等；技能要求：Jave、Python……；地点要求：北上还是广深；能力要求：沟通协调能力、项目管理能力、领导力等），同时还可以提取绩优员工的特征作为标杆。
同时，也可通过绩优或高潜人才画像自动识别候选人，提取绩优或高潜员工人才的特征，得到不同序列的人才画像。将候选人与之匹配，得到匹配指数，从而协助HR快速找到最优秀的人才。
用人的目标是实现人尽其才，发挥员工的特长和优势，实现企业与员工的双赢。当然，用人的同时也需要结合员工自身的主观发展意向。
我们常说“方向不对，努力白费；方向搞对，效率翻倍”，这要求企业把合适的人放在合适的位置上，达到最优人岗匹配。通俗讲，人才画像就是像画家画人物像一样，把人才的特征描述出来，更全面的了解人才。当然，这需要大量的员工数据，需要整合全面的人才数据，包括但不局限于：
个人信息，如学历、履历、业绩、能力、潜力等；
多维标签数据，如荣誉、标签等；
社交关系数据，如ONA组织网络分析。
通过当前员工岗位、职级、职责、绩效、晋升速度、技能水平等打上标签，与员工下一步职业规划的岗位所需的能力标准以及技能要求进行匹配，形成岗位匹配度、能力匹配度、技能匹配度等员工发展相关标签。
最终可作为人才盘点的参考依据，制定人才盘点九宫格，清晰组织人才地图，制定差异化人才发展策略。
为什么有些企业能做到永续经营，基业长青，而有些看似业绩辉煌的企业，却在快速变化的环境中一击即溃？
麦肯锡10余年来对1500多家企业持续调研后发现，绩效与组织健康度密切相关。组织健康度能够直接影响一半以上的部门绩效结果，这使得健康度成为预测组织在长期实现杰出财务和运营绩效能力的先导指标。但是，组织文化研究的鼻祖埃德加•沙因（Edgar Schein）曾提出：所有组织——无论规模和类型，都会面临两类问题：
面对迅速变化的环境，组织如何不断地去适应外部；
为帮助组织顺利适应外部，怎样相应地整合内部状态。
因此，识别企业内部的组织健康度情况至关重要。通过对标准组织、关键岗位、战略目标、运营效率等数据的综合分析和深度挖掘，可以向领导者展示目前其公司的组织地图和组织画像，进而揭示组织发展状况如何、哪些做法在目前和未来保持健康或者不健康。
人力资源管理数据的汇集如同大海一样，来自于四面八方，有来自于人力系统的业务数据；有来自于测评系统、业务系统的外部数据……
但是，在当今的超级协作组织中，经常被忽视但重要的洞察力来源于员工培养获取知识、分享信息、创新和创造工作价值的无数关系网络。这些协作网络也被称为组织的社会资本，随着未来工作变得更加协作，组织转向敏捷团队网络，了解个人和团队如何工作和建立关系的能力对于业务成功变得越来越重要。通过将网络维度应用于企业中不同的组织和组织内的不同员工组，HR可以以更精准的方式为企业生产力、人才实践和组织效率做出贡献。
组织影响力分析，借助系统发现团队影响力与价值、发现团队间协作特征、发现团队间知识传播路径、分析团队间信任关系。
员工影响力分析，协助企业发现核心员工与边缘员工、分析团队沟通协作模式、发现员工关系网、分析关键员工影响力因子。
当然，组织影响力分析、员工影响力分析需要借助海量关系网络数据、数据分析模型等。但是，ONA可利用实时关系网络数据增强传统的人力资本数据，促使前瞻性组织支持数据驱动的决策，减少无意识的偏见。
在当今时代，科学技术大大改变了社会生产与生活方式，社会变化比以往更快，社会的专业化分工越来越细，需要企业员工不断地学习新知识、掌握新技能才能跟得上时代。
为了使得员工获得企业需要的知识和技能，企业可以制定培训计划，让员工快速的成长，提高企业的整体竞争力。因此，基于云计算、结合大数据和人工智能技术构建智能化学习平台，为企业及员工提供全方位的智能学习落地支撑。
通过大数据打造企业学习的生态圈，汇总来自企业内部和外部的数据，包括课程资源、学习任务、学习圈子、学习风格等数据，通过企业学习大数据平台进行偏好建模、提取以及深度分析，实现培训的智能推荐、数据分析等。
课程智能推荐通过多格式知识的深度分析、人/岗/能力/知识的自动匹配，实现课程的智能推荐。主要场景包括：
大数据可根据以往学员选课喜好智能推荐给学员可能感兴趣的课程；
大数据可针对某个岗位的不同职级推送不同的课程内容，形成学习地图；
可针对某个岗位、某个部门、某个动态群组推送课程；
支持数据分析：可视化大屏，学习成长报告，学习趋势分析，辅助预测决策。
离职管理是企业对人才“选用育留”的最后一环，但却是最重要的一环，留人的成功与否直接决定着前三个环节是否有效。大数据在留才的应用主要在离职预测和智能关怀。
将员工相关的信息利用大数据挖掘技术进行建模分析，找出有离职倾向的员工，提前以概率的形式展示给主管或HRBP，让主管或HRBP尽可能早地得到预警信息，以便在员工跳槽之前采取行动，比如调薪、调岗等挽留动作，或提前补充人力，避免给工作带来更大影响。
离职预测可以从 薪酬福利、晋升轮岗、办公环境、工作压力、培训学习、绩效与个人发展、文化氛围、外部热点 等维度进行重点分析，但同时也包括员工时时刻刻的行为动机因素，比如工作效率低、请假频繁度高、隐秘电话多、上网投简历、内部吐槽多等。
为降低员工离职率，通过离职关怀吸引老员工回公司；同时离职管理也是企业文化的体现，做得好能够在同行业中树立人力资源管理的形象，能为以后吸引高级人才打下基础。对于智能关怀，是基于员工画像，提供个性化、智能化的关怀体验。可以根据员工的兴趣爱好、生活日常需要、工作需求及消费倾向等方面计算出员工的“标签”，发放公司的“员工关怀”。
杰克韦尔奇曾说过“人力资源负责人在任何企业中都应该是第二人物”，但是中国99%的企业都做不到。原因简单，人力资源部没有创造那么大的价值，都认为业务增长很快，但是人力资源总是在拖后腿。但是，基于大数据的人力资源管理，可以促使人力资源部门成为业务驱动力，实现关键转型。
当然，大数据时代的来临既是机遇又是挑战，信息和数据的获取变得更加便利，大数据给人力资源管理带来更多便利的背后，还隐藏者一定的风险，数据的隐秘性和安全性成为数据时代最大的担忧之一。目前市场上还未出现相当完善的信息安全保护系统和机制，人力资源的信息也并未得到全方面的保护与防护。因此，在利用大数据开发人力资源的过程中，前期必须尽可能多地考虑信息方面的防护，才能在后期发展壮大过程中，减少后顾之忧。
总的来说，在利用大数据的便利的同时，应当树立自我防护意识。