1.通过员工福利选择和人力资源管理任务节省时间

帮助员工选择所需计划和选项的福利技术包越来越受欢迎。有些人可以根据工作人员档案中的信息或系统中的其他详细信息提出建议。大数据通常通过在后台工作以使内容与单个用户相关来实现该过程，大数据可以简化HR专业人员承担的许多与福利相关的任务。统计数据表明，由于缺乏自动化，他们每周浪费14个小时。大数据可以告诉人事部门大多数员工处于申请福利的哪个阶段。然后，如有必要，他们可以发送自动提醒，敦促人们完成该过程。

2.帮助雇主跟踪福利计划的回报方式

大数据对于允许公司评估其为员工带来的某些福利的价值也至关重要，例如如果某人注册了工作场所提供的健身房会员资格或一项允许他们在工作中获得健康饮食的计划，则公司可以查看该人是否显示出更好的健康状况，许多企业已经这样做了，但是工作人员对这种方法有不同的看法，当雇主要求提供诸如登记人的体重指数（BMI）之类的统计信息时，有些人会发现它具有侵入性。其他人则不介意，通常是因为他们获得了诸如现金红利这样的激励措施来获得健康收益。

3.深入了解工人的赔偿要求

围绕工人补偿的具体细节因人的位置而异，一个人被认为是完全残疾人或部分残疾人，如果医生检查显示他们至少有35％的残疾，则构成完全残疾，并带来终身受益。大数据平台可以帮助公司在有人提出索赔后监控残疾的严重程度，大数据还可以降低与工人补偿相关的医疗费用，这很重要，因为统计数据表明这些费用占总索赔费用的60％，借助大数据保险公司和处理工伤赔偿文书的专业人员可以深入了解哪些治疗方法或医生可以为因工作而受伤的人们提供的治疗效果。

4.告知人力资源代表哪些好处是员工喜欢或想要的

许多人力资源代表对组织中的员工如何利用其福利没有清晰的了解。然后，这些公司很难为其工人提供吸引力的福利。大数据平台可以揭示有多少百分比的员工选择某些福利而忽略了其他福利，它还可以计算员工请求企业尚未提供的福利的频率，在这种情况下，大数据可促进与是否应该修改程序以及这样做的效果有关的决策。

5.指导员工使用福利计划的方式

大数据对于帮助员工尽可能有效地利用其福利也很有用，沃尔玛正在推出其健康保险计划的“特色提供商”方面，它建议零售商应该看哪些医生，这是零售商提供的个性化医疗保健计划的一部分，据报道沃尔玛正在与一家使用大数据来量化 医疗保健提供者绩效的公司合作，它相信该系统将减少不必要的医疗费用，同时为员工提供有用的信息以指导他们的选择，如果没有为员工的利益而使用大数据，工人可能会随机选择医生。他们可能无法提前知道某个提供商是否在其保险网络内。

特别是在医疗保健之外，大数据可以使系统提供个性化的内容，以帮助工人了解以前可能对他们不熟悉的福利，这种自我指导的内容可以使员工保持状态，这可能意味着他们无需直接与HR专业人员接触就可以回答问题。

员工福利双赢

该列表突出说明了为什么大数据对工人和公司都如此重要，如果使用得当，它可以节省金钱，减少混乱并帮助企业提供工人想要的福利。