隨著更多自動化的增加、系統的集成以及傳感器和物聯網設備的連接，大量數據的收集會迅速淹沒 IT 和 HR 系統。它已經壓倒了一些系統，因此，企業不僅需要找到一種方法來部署技術來利用這些數據，而且還必須為在短期內變得更加嚴重的數據洪流做好準備。 

美國馬薩諸塞州劍Forrester Research的分析師James McQuivey指出：“用于管理人員、運營和戰略的系統，例如人力資本管理 (HCM) 技術，已經收集了比組織知道如何處理更多的有關當前勞動力的數據。更多自動化技術的到來也意味著來自這些系統的更多關于勞動力的數據正在快速涌現。組織不知道如何管理員工數據以降低風險，更不用說如何探索它以提供有意義的指導以提高動力和生產力。”

由于微軟團隊等協作平臺的廣泛添加，以及用于跟蹤員工行為、擊鍵、活動水平、士氣和員工情緒的大量系統，McQuivey在過去兩年中觀察到敏感的勞動力數據激增；組織網絡分析，以識別組織內的通信和社交技術網絡；甚至利用員Fitbits和Apple Watch來降低健康成本。這種新的洪水增加了人力資源部門，該部門已經配備了越來越高效的工具來獲取和存儲政府身份證號碼、出生日期、工資單和銀行詳細信息、福利和醫療信息、背景調查等。數據在整個組織中呈爆炸式增長，尤其是在人力資源方面。

勞動力分析是HCM市場中增長最快的部分之一。據Forrester稱，超過15%的年HCM技術增長率意味著到2025年它將成為一個價值近20億美元的市場。如果這些系統繼續照常營業，它們將積累大量信息，而組織不會利用。

這是推動人力資源部門采用更多分析工具的因素之一，這些工具為決策過程增加了大量的自動化，以消除體力勞動和延誤。許多供應商正在將此類功能添加到現有的HCM系統中以跟上趨勢。其他人正在將新工具推向市場。

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舊金山IT自動化提供商Resolve Systems的首席戰略官Gabby Nizri說：“人工智能和自動化可以承擔日常、常規和重復性的任務。HR 應該考慮簡單、無代碼、自助服務的解決方案，這些解決方案可以幫助實現常見HR流程的自動化，從而為公司帶來積極的價值，同時也讓員工受益。例如，如今與關鍵HR流程相關的AI驅動的虛擬代理可以以高效和一致的方式為員工完成重要任務。”

人工智能和分析應用程序的工具集將繼續發展。機器學習和深度學習平臺正在進入主流，并將達到與專業數據分析相同的成熟度。Gartner 分析師大衛·格魯姆布里奇認為，此類工具將幫助 HR 找到利用收集到的數據的方法，從而極大地改進決策。但這將需要對自動化以及增強分析、模擬和人工智能的使用進行投資。