随着更多自动化的增加、系统的集成以及传感器和物联网设备的连接，大量数据的收集会迅速淹没 IT 和 HR 系统。它已经压倒了一些系统，因此，企业不仅需要找到一种方法来部署技术来利用这些数据，而且还必须为在短期内变得更加严重的数据洪流做好准备。 

美国马萨诸塞州剑Forrester Research的分析师James McQuivey指出：“用于管理人员、运营和战略的系统，例如人力资本管理 (HCM) 技术，已经收集了比组织知道如何处理更多的有关当前劳动力的数据。更多自动化技术的到来也意味着来自这些系统的更多关于劳动力的数据正在快速涌现。组织不知道如何管理员工数据以降低风险，更不用说如何探索它以提供有意义的指导以提高动力和生产力。”

由于微软团队等协作平台的广泛添加，以及用于跟踪员工行为、击键、活动水平、士气和员工情绪的大量系统，McQuivey在过去两年中观察到敏感的劳动力数据激增；组织网络分析，以识别组织内的通信和社交技术网络；甚至利用员Fitbits和Apple Watch来降低健康成本。这种新的洪水增加了人力资源部门，该部门已经配备了越来越高效的工具来获取和存储政府身份证号码、出生日期、工资单和银行详细信息、福利和医疗信息、背景调查等。数据在整个组织中呈爆炸式增长，尤其是在人力资源方面。

劳动力分析是HCM市场中增长最快的部分之一。据Forrester称，超过15%的年HCM技术增长率意味着到2025年它将成为一个价值近20亿美元的市场。如果这些系统继续照常营业，它们将积累大量信息，而组织不会利用。

这是推动人力资源部门采用更多分析工具的因素之一，这些工具为决策过程增加了大量的自动化，以消除体力劳动和延误。许多供应商正在将此类功能添加到现有的HCM系统中以跟上趋势。其他人正在将新工具推向市场。

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旧金山IT自动化提供商Resolve Systems的首席战略官Gabby Nizri说：“人工智能和自动化可以承担日常、常规和重复性的任务。HR 应该考虑简单、无代码、自助服务的解决方案，这些解决方案可以帮助实现常见HR流程的自动化，从而为公司带来积极的价值，同时也让员工受益。例如，如今与关键HR流程相关的AI驱动的虚拟代理可以以高效和一致的方式为员工完成重要任务。”

人工智能和分析应用程序的工具集将继续发展。机器学习和深度学习平台正在进入主流，并将达到与专业数据分析相同的成熟度。Gartner 分析师大卫·格鲁姆布里奇认为，此类工具将帮助 HR 找到利用收集到的数据的方法，从而极大地改进决策。但这将需要对自动化以及增强分析、模拟和人工智能的使用进行投资。