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外部招聘并扩大团队
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仅靠内部孵化的方式培养数字化人才，并不一定能满足数字化转型对速度的要求，因此，通过外部招聘寻找合适的人才，也是必不可少的。
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传统企业在招聘数字化人才时会遇到一大困难。比如，数据科学家、物联网软件开发人员、用户体验设计专家、产品负责人（Product Owner）、敏捷专家（Scrum Master）等等，这些都是数字化领域的职位名称。这些职位的实际含义是什么，能驱动这些员工的因素是什么，这些人才所应具备的技能是什么？这些问题对于传统企业来说，都是需要深入了解的。
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毫无疑问，这些人才都是数字化所需要的，而且合适的后备人才和传统职位相比，相对匮乏。那么，从哪里能找到他们，又怎样才能招聘到呢？
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常规的招聘模式，例如通过人才招聘会，或者静等这些人才投来简历的方式，往往成功率十分有限。企业应该用一些新的方式进行数字化人才的招聘。
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首先，利用振奋人心、意义非凡的工作来吸引他们。数字化人才拒绝的并不是知名大公司的名头本身，而是枯燥无味的职位描述，或者认为该工作不具有真正的挑战性。因此招聘人员需要讲述有趣的故事和激动人心的使命，激发数字化人才对未来工作的热情。优秀的候选人通常会被真实可信的价值观和有强大感召力的企业故事所吸引。
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其次，在招聘的过程中，要对候选人充分重视。面试应由高层管理人员，甚至是CEO亲自来进行，辅以充满工作激情的人员陪同，以此吸引人才并打造企业的积极形象。
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再次，企业必须至少和候选人一样努力证明自己具有光明前景，以对抗那些各项都名列前茅、富有吸引力的企业对人才的竞争。
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最后，重视那些年轻的未来之星聚集的渠道，比如社交媒体和初创企业大会。要通过黑客马拉松、创业大赛、数字化行业展会和会议等寻找人才，比如消费电子展（CES）、颠覆三藩黑客松（Disrupt SF Hackathon）、西南偏南互动大会（SXSW Interactive）、硅谷创业节（Launch Festival）等，或者参与学术机构内部的竞赛，比如麻省理工学院黑客松（HackMIT）和加州大学伯克利分校的创业大赛等。
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有潜力的数字化人才们往往喜欢雄心勃勃的项目和宏大的创意。他们会更希望重塑工业机器人及自动化领域的未来，而不仅仅是优化工厂中的生产流程。对于招聘人员来说，其实意味着工作描述方式的不同。为解决这类问题，招聘人员自己也应该融入数字社区中去，而不是把自己当成外星球的过客。这恰恰是很多人力资源部门会遇到的重大挑战。解决方案之一，是让专业代理机构或自由职业者参与进来，至少在早期起步阶段可以如此，与此同时，将经验丰富的数字化招聘人员确立为首要的招募对象。
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如果企业在尝试了以上方法之后，仍然未能成功组建起数字化团队，那么可以采用收购的方式快速获取数字化人才，例如收购一家拥有所有必要数字化人才的初创企业。沃尔玛就是一个很突出的例子，2011年斥资3亿美元收购了社交媒体公司Kosmix，以快速满足自己在数字化人才方面的急迫需求。
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既然找到数字化人才已经如此困难，那么留住他们就变得更为重要了。为他们安排的工作必须具有挑战性和未来导向，具有开放式的办公空间和怡人的工作地点——创造力总是与限制条件的数量成反比的。此外，还需为每个人提供全方位培训、一对一指导、密集的导师辅导和个人发展计划的讨论机会。
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不过，倒不必认为所有数字化的空缺职位都只能由有经验的数字化人才填补。企业要学会向年轻人开放，招聘活动也应该比以往任何时候都更加看重潜力，而不只是过往的履历。此外，企业还要给内部的其他部门员工都提供机会来体验和学习数字化新技术，其中包括向人才提供自由的职业发展空间。例如，谷歌允许员拿出20%的工作时间做自己喜欢的项目，3M公司也在几年前采用了类似的措施。
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从1到N：企业数字化生存指南 7.2 通过数字化的方式创造更大的人才价值
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在数字化时代，除了关注推进数字化所必需的人才招聘和培养外，通过数字化的数据分析方法——人才高级分析方法——提升企业其他业务人才的价值，是数字化给企业的一大助力。
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人才高级分析方法的价值
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随着数字化的不断演进，人才高级分析的方法也变得更为系统。从整体而言，要将该方法融入企业中来，首先需要在理念上建立人才高级分析的概念，认同其可适用于人才价值的提升；其次是进行初步的应用、基于实际的用例，通过执行分析功能，测试人才价值提升的结果；最后是跨越鸿沟，将经过验证的方法固化下来，在制度和流程上确保将人才高级分析方法应用于企业内人才价值创造的方方面面。
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在各企业的数字化进程中，我们发现人才高级分析方法可以从四大方面创造价值。
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（1）提高员工生产力并增加收入：人才高级分析方法可以在人才筛选、入职、培训以及管理等各个环节上，确定最优组合，以此提高生产力和收入。
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（2）提高重要岗位人才匹配的准确度和速度：通过扩充候选人才库的资源，客观采纳候选人的经验和能力证明，以及候选人匹配度结构性评分等方式，提高关键岗位的人才匹配度，并提升人才招募的速度。
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（3）理解未来员工：通过对公共专业数据（如LinkedIn）的数据挖掘，在新兴数字化能力方面，找到更多具备顶尖技能的顶尖人才（如自动化、人工智能等）。
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（4）提高各核心人力资源流程的效率和准确率：将人才高级分析纳入企业人才管理流程，升级业务流程与之相互融合；设计人力资源分析职能，并设计清晰的路线地图。
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除此之外，人才高级分析方法对传统人力资源所关注的重点事项也都有所兼顾，如图7-2所示：
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