平心而论，2014-2017年之间四年的教学中，我们仅仅把目标定在了理念导入(eyesopening)和模块工具导入的层面上，从来没有妄想要全面更新一个企业人力资源部的运作模式。因为，这相当于是要HR们把自己打碎，再重新构建，利益冲突下，这太难实现了。
这好像一头“灰犀牛”，大家都知道数据化人力资源管理的趋势要来，但都不愿意提前做好准备，直到变化袭来，才措手不及。
但现实是，企业的人力资源运营模式数据化又是刚需，太多有关人的决策都需要通过数据和算法来进行支持。另外，随着EHR系统的普及和进一步强大，大量有关人力资源的数据成为了沉睡的资产，急需进行盘活。抱着这些金砖，我们还在满世界找钱，走入歧途。
举例来说：
大量HR和咨询公司依然通过不靠谱的敬业度调查来获取员工的敬业度信息。但每次敬业度调查里，最不满意的都是薪酬部分，有意思的是，员工却不会因为对于薪酬的不满而离开。对于薪酬的不满只是一种本能或者议价策略，而不是事实。
所以，这种采集主观数据来进行决策的模式本来就是错误的。
不幸的是，大量的企业对于数据化人力资源管理的追捧或是“叶公好龙”，或是“误入歧途”;幸运的是，也有部分先锋企业开始了行动。先锋企业的HR们不仅是在这个领域内夯实了数据管理的基础，为自己“补了课”，更基于本企业的需要和现状，上线了精准支持决策的定制化算法，为自己“升了级”。
例如：
有个参加过《数据驱动人力资源效能提升》课程的互联网金融企业，在我的课程中得到启发，用数据化的方式采集客观数据来预测员工离职率，据称准确率达到95%以上。又如，有个制造类企业在读过《人力资源管理新逻辑》之后，为本企业定制了一个书中所提到的“人力资源效能仪表盘”，并将其作为人力资源工作的核心，老板甚至为人力资源部购买了大屏幕布置在办公室里，让他们实时监控。
人力资源领域数据方法论缺乏已经是不争的事实。过去的时间里，我竭尽所能地希望提供一些原创的算法，来推动这个行业的进化，我希望能够推动这个领域形成类似财务专业的“会计准则”和“杜邦分析法”;但需要说明的是，我提供的算法只是标准化的算法，在未来的时间里，HR可能需要像上述的企业一样，为本企业定制辅佐其决策的“指数”。要做到这点，HR们首先必须“换脑”，意识到“万事皆数据”。
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