大数据理念在高校人事管理系统中的应用

杨 超

(江苏第二师范学院人事处，江苏南京 210013)

大数据理念在高校人事管理系统中的应用

杨 超

(江苏第二师范学院人事处，江苏南京 210013)

当前高校人事各子部门根据自身工作需要先后建立了各式各样的人事管理系统，这些系统之间没有关联，数据无法同步与共享.大数据时代的到来，给我们建立高校人事管理系统带来了新的思路.新型人事管理系统的架构使得各子系统中的共同字段得以实现数据同步与共享，各个独立的数据库系统得以关联，从而提高了人事工作的效率.

大数据；高校人事管理系统；高校人事工作

21世纪是一个由数字化向信息化发展的世纪.在这个信息化的时代里，传统的工作模式也随之发生了改变.人事管理系统、财务管理系统、教务管理系统、数字化校园等一系列OA系统成为了我们的现代办公平台.然而纷繁芜杂的系统过于高内聚、低耦合，导致系统整体性能下降.当前人事工作系统就存在数据不同步，无法共享等问题.但大数据时代的到来，使得原本看似孤立、无用的数据信息通过各式各样的整合和分析再生成为一条有用的信息资源，这个理念给我们人事工作带来了新的设计思路.

1 高校人事工作的现状及分析

当前，高校人事工作在信息化时代里逐渐由传统的手工办公转为无纸化办公.人事处的主要职能也由如人才管理系统、档案管理系统、劳资管理系统、师资管理系统、年终考核系统等相关的电子系统来实现.这些系统在人事处各子部门中的应用减少了工作中的失误，提高了工作效率.但由于各系统中的数据不能关联，无法实现共享，各子部门会重复进行某种统计工作，造成数据冗余.由此可见，这种工作模式是低效的.

究其原因，主要有以下三个因素.其一，这些系统是由各子部门各自建立起来的.它们产生的时间不同，因而出现了各种各样的人事工作系统.其二，这些系统的建立又是为各子部门量身定做的系统.因而，它们是一个完整的系统，且各自具有独立的数据库资源，相互之间没有关联，更无从谈起数据共享.其三，人事工作事务性很强，也很复杂，随时都会有数据的更新.各子部门需要及时更新自己的数据库信息，但是无法实现数据库之间的数据同步，从而造成同一个数据在不同数据库中重复出现，产生数据冗余.由于不同数据库中可能会出现信息不对称现象，导致统计工作出现不同结果.

2 高校人事管理系统中的大数据理念

2.1 大数据概念

目前对于大数据尚无统一的定义.大数据一词的提出也是继云计算以后出现的一个新概念.对于大数据的概念我们也可理解为它的基本单位是数据元，不同组合的数据元形成了不同的信息，由于这些信息超过使用者所能处理和分析能力的上限[1]，所以我们把这些信息的集合称之为大数据.

2.2 大数据理念

过去我们提数据挖掘，现在大数据理念的出现则是对数据挖掘更深层次的、更为细致的“挖掘”.大数据的理念使得原本独立的数据库之间有了交集，通过这些交集重新组合起来的数据形成了更为丰富多样的信息资源.人事工作中很多时候需要做各式各样的统计，这就需要有一个系统能够把分布在不同数据库中的基础数据按照预设的条件统计出来.大数据的理念给我们人事工作带来了新的思路.

3 大数据理念的高校人事管理系统的建立

如前文所说，高校人事工作经常会进行各类统计，这些数据需要从各个子部门的数据库中获取，但问题在于这些数据库中的数据是否是同步的，是否是最新的数据，数据库之间是否可共享.比如要统计副教授在各岗位定级中的年龄分布情况以及待遇问题，这里面需要涉及的内容有：从人事管理系统中获取这个人的副高是哪一级岗；从档案管理系统中提取这个人年龄；从劳资管理系统中获取这个人的工资.如果这些数据库的数据是同步的，关联的，可共享的，那么统计工作很容易进行.但如果这个人已经评上正高职称，或者从副教授七级调整到了六级，工资兑现了，但是人事管理系统中的数据却没更新，这样就会造成统计数据的错误.基于大数据理念的人事管理系统的建立则可以有效避免错误，实现真正意义上的资源共享.

3.1 系统模型的设计

高校人事工作主要由档案管理工作、人才管理工作、劳资工作、师资工作等组成.与之对应的是档案管理系统、人才管理系统、劳资管理系统、师资管理系统等各类辅助的子系统.我们可以把基于大数据理念的人事管理系统看作是一个平台，在这个平台下面囊括了各个子系统，各子系统之间的数据库既是相对独立的，又是相互关联的.

3.2 高校人事管理系统实现方式

用户根据自己的权限通过登录人事管理系统平台获取相应的信息资源.当系统收到用户发出的查询指令时，会分析并分解该指令中所涉及的各个字段，然后到各子系统的数据库中去提取该字段的信息，最终汇集到虚拟库中进行打包，形成一条信息反馈给用户.

3.2.1 用户

这里说的用户是指系统管理员以及被授予权限的各级用户.

系统管理员是一级用户，是最高权限使用者，他可以对整个系统的各个模块进行操作，因此分管人事工作的院领导、人事处处长、以及系统维护的管理者可以分配此权限.

各级用户主要分为二级用户、三级用户和临时用户.二级用户主要是人事处各个子部门的工作人员，他们分别可以获取所对应的各子系统的最高权限，但不能对本部门外的其他系统进行操作.三级用户主要指全校教职工，他们通过该平台能够查到自己的相关信息，例如：自己的工资、工龄、岗位职级以及职务等信息.临时用户则是指因某种需要而创建的用户，这种用户有时效性，只能在规定时间内可以进行操作，这类用户可以是应聘的人才或外聘的教师等.

3.2.2 人事管理系统虚拟库

人事管理系统虚拟库是在大数据理念的基础上建立起来的.之所以称之为虚拟库是因为它本身没有任何基础数据，它里面的数据全部是从各个子系统数据中抓取组合而来，是因用户的需求而临时建立起来的，因此这里面的数据是动态变化的.建立这样一个虚拟库主要有两个原因.一方面它可以记录用户查询的信息，便于用户查询自己的历史记录；另一方面它可以对用户经常查询的信息建立快速索引，以便给用户提供丰富的检索词.

3.2.3 各级子系统的分布式管理与整合

各级子系统中的数据库是我们大数据产生的真正来源，它们中存储着大数据挖掘与分析的具体数据.对于这些数据库，我们采取分布式管理.即依据高校人事工作的需要建立各子部门自己的独立数据库系统，数据库中的字段也根据子部门的需要来创建.但每个数据库却又是关联的.我们可以用档案号作为一个教职工的唯一标识来创建主键，这个主键贯穿到每个数据库系统中，使之建立关联，这样各子系统的数据库就形成了关系型数据库.当其中某个教职工的信息发生变动以后，可以通过档案号这个唯一主键把与该教职工相关的信息都同时进行自动更新，使得各子部门的数据库系统中的数据达到一致性.例如某个老师今年评上副高职称，那么在师资管理系统中这个老师的职称就更新为副高职称，通过该老师的档案号，数据库系统会把与该老师信息相关联的劳资管理系统中的工资自动兑现到副高的工资水平上，其他与之相关联的系统中的信息也会自动加以更新，从而使整个系统数据库既独立又同步整合.用户在查询或统计相关数据时的准确性和效率将大为提高.

3.2.4 高校人事管理系统的可扩展性

过去我们在开发一个系统时，通常是根据各部门的具体需求来量身定做相应的系统.这种系统在一定时间内可以完成部门所需的工作，但是一旦该部门的工作方式发生改变，工作内容有所调整，或者外部环境发生变化后，该系统将无法满足需求.而大数据的理念给我们建立系统带来了启发，即大数据本身就是超过使用者所能处理和分析能力上限的数据[1].因此我们建立的系统一定要有可扩展性，即系统要有与其他系统兼容的特点.比如人事管理系统应该要考虑到可以和校园网对接，同时考虑到里面的功能和规则可以随时进行修改和定制，这样才能建立起一个较为完善的人事管理系统.

4 结语

当然，我们这里所说的新型人事管理系统的建立只是借鉴了大数据的理念，是大数据这一概念在某个局部的具体应用.大数据在高校中有着广阔的应用前景，虽然从目前的情况来看还处在起步阶段，但未来的十年，将是大数据引领下的智慧科技时代[2].因此我们高校人事管理系统还要不断加以完善，以应对随时出现的新要求.

[1]朱攀.基于大数据的信息系统关键技术研究[J].电子技术与软件工程,2014(4).

[2]罗军锋，徐菲.大数据时代的高校信息化框架[J].中国教育信息化,2014(3).

(责任编辑 印亚静)

2014-07-15

杨 超，男，江苏南京人，江苏第二师范学院助理研究员.

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1671-1696(2014)11-0054-03