大数据时代人力资源管理模块优化研究

翟金芝

[摘要]大数据时代的到来为各行各业的发展带来了机遇与挑战，也为人力资源管理提供了一个全新视角。传统的人力资源管理存在数据处理观念固化，管理模式落后，数据分析及趋势预测效果不佳的问题。大数据时代，HR们利用大数据技术可以使人才招聘更加精准化、员工培训与发展更有针对性、绩效考核和薪酬管理更科学、员工激励个性化、人才决策模式定量化。而要使人力资源实现数据化管理，管理层应树立大数据思维意识，建设大数据技术应用平台，并对员工进行培训。

[关键词]大数据；人力资源管理；模块优化研究

[中图分类号]F274.2 [文献标识码]A

随着互联网、移动平台、物联网、云计算等一系列信息技术的不断升级发展，人类正进入.第三次工业革命时代”。全球数据量海量增长，人们逐渐知晓了“大数据”这一新兴概念。2011年，麦肯锡咨询公司在研究报告中称，人类已经进入“大数据”时代。大数据时代的到来，改变了人们的思维方式和人力资源管理模式，将大数据技术应用在人力资源管理中，可以解决传统人力资源管理方面存在的一些缺陷和不足，帮助企业在人力资源竞争中获得优势，已然成为企业人力资源管理的重要内容。

一、人力资源数据化解读

1.大数据的内涵

目前，学术界和企业界关于对大数据的界定观点并不统一，正所谓仁者见仁智者见智。关于大数据的定义，比较权威的观点有以下几种。维基百科认为：大数据或称巨量资料，指无法在允许的时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合。麦肯锡全球研究所给出的定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。并特别强调，并不是说一定要超过特定TB值的数据集才能算是人数据。研究资讯机构Gartner则认为：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。结合百度百科的定义，我们认为大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2.人力资源数据化的认识

在当前信息和数据大爆炸的时代，企业每天都要处理海量信息和数据。无论是企业发展还是人力资源管理决策等都需要以数据为依据进行决策。随着数据种类越来越多，业务数量增长越来越快，企业人力资源管理工作只有不断地去搜集信息和数据才能适应日益发展的业务需要，并帮助做出正确的决策。企业通过采用数据收集、整合、分析等各种管理工具，能够驱动人力资源管理创新，使人力资源管理工作成为企业管理的数据分析领头军。

利用大数据技术，并结合行业和企业特点，职业环境因素、职业发展规律和员工自身个性特征，可对员工职业倾向和未来发展进行预测，从而人力资源管理工作的预见性和准确性大大提高。总之，将大数据技术应用到人力资源管理领域，已成为企业管理最新和最重要内容之一。

二、传统人力资源管理方面存在的问题

1.人力资源管理数据处理的观念固化

大数据时代的到来一定程度上影响和改变了人力资源管理模式，然而，在人力资源管理实践中，部分人力资源管理工作者出于习惯仍然用传统的人力资源管理观念开展工作，未能正确认识大数据外部环境给企业人力资源管理工作带来的这种影响，习惯于着眼企业内部，认为企业人力资源管理工作就是企业内部的日常事务性管理，仅仅以企业自身环境作为参考依据来制定和实施人力资源相关政策，忽视了当前的大数据时代格局，对数据的选择大多以主观判断的方式，部分数据在未经审核比较的前提下就被“忽略”，很显然这样的一种方式是不合理不科学的。HR们应该改变传统的筛选处理数据的观念做法，用数据化的方式对有用信息进行处理和加工，这是当前人力资源管理部门需要解决的主要问题之一。

2.人力资源管理模式落后于“现代化工具”

随着大数据、云计算、信息化技术被广泛应用于各领域，相比之下人力资源管理工作更是相形见绌。传统的人力资源管理部门对数据和信息的处理手段还停留在主要依靠主观判断层面，很少从定性和定量相结合综合的角度评价员工素质、绩效考核结果等指标，且管理效率很低。互联网、电子商务理念与实践的发展，给人力资源管理模式创新带来了机遇。面对这样的一种信息时代的到来，人力资源管理必须跟上步伐并要擅于运用现代化工具。

3.数据分析及趋势预测效果不佳

目前的人力资源管理信息系统，在企业未来人力资源走势、员工的成长曲线、离职倾向等方面的预测和预判，操作起来还比较困难。一般进行人力资源需求预测可以采用定性预测和定量预测两种方法，定性预测包括经验预测法、描述法、德尔菲法；定量预测有趋势预测法、回归预测法和比率分析法等。以上这些方法中一类定性方法主观性较强、受控程度较弱，预测准确度低；另一类是数据量大、统计分析过程迭代复杂的图表式方法，属于定量研究方法，但这种方法在数据可视化、数据处理技术盛行的情况下显得比较复杂繁琐。如何采用大数据技术实现人力资源趋势预测的结果与实际情况尽量相符是当下研究的热门问题。

三、大数据时代人力资源管理模式优化

大数据时代，HR们利用大数据技术可在很多传统方法难以企及的领域大展身手，使人才招聘更精准、员工培训与发展更有针对性、绩效考核和薪酬管理更科学、个性化员工激励、人才决策量化等，HR的专业水平必将得到极大的提升。

1.人才招聘更加精准化

招聘是企业人力资源管理的首要工作。传统的通过发布招聘信息，招募应聘者投递简历，进行简历筛选、面试考核的招聘方式已经不适应用人部门人才选拔的需要。因为简单的通过简历筛选和面试考核，面试考官获得不到应聘者的全面信息，所有的信息资料都来自于应聘者的单方面描述，这种片面的，有可能是错误的信息直接会导致考官的认知偏差，做出错误的判断。如何解决这个问题呢。大数据技术的运用为弥补信息片面这个缺陷提供了很好的工具方法。

招聘的前提是企业要有明确的用人需求，用人需求可以依据岗位说明书和岗位胜任力模型来确定。企业可以选择通过以下渠道发布招聘信息，如网络、微博、微信、电视、广播、报纸、杂志等渠道，同时接受各类求职信息。据调查统计表明，中国目前有超过三分之二的用人单位使用网上招聘这种方式。用人单位借助社交网络不断收集简历信息，结合社交网站，可以帮助HR搜寻到关于应聘者的更多信息，比如个人兴趣爱好、价值观、生活条件、社会关系等，从而使得对应聘者的了解更为全面，再通过数据分析进行招聘决策，进一步提高招聘准确度，可以降低招聘成本和员工培养成本。同时应聘者也可以通过网络、媒介等多种渠道了解关于企业的更加公开和透明的招聘信息，了解自己与工作岗位的符合程度，最终实现企业和应聘者的双赢。

2.培训与发展规划更有针对性

员工培训与开发是人力资源管理的一个重要职能，是保证企业可持续发展的重要内容。传统的人力资源培训开发项目是由用人单位组织，根据员工培训需求，确定不同的培训内容，聘请内部培训师或外部专业人士完成训练。在这个过程中，员工培训需求的精准分析、培训内容的针对性和培训效果的有效性往往是人力资源工作者面临的难题。利用学习分析大数据技术，通过对学员相关的海量数据进行分析，可以准确的识别出每位学员的学习需求、学习行为、学习模式。培训教师通过随时查阅学员的学习进程，对学员的学习效果实时监控，从而帮助教师制定科学合理的培训策略。通过大数据，员工的培训与发展过程将更为智能，也更关注个性化。在大数据理念的指导下，员工培训开发体系可以按照为不同层级的员工建立不同的胜任能力模型，并通过日常评估、专项培训、业绩考核等多种方式对员工的胜任力表现进行记录、分析，为每位员工设计符合其自身特征的职业生涯发展路线，帮助其成长成才。

在大数据背景下，有一些专业培训机构已经开始研发专业的网络培训软件，企业可以结合自身的实际情况选择购买这些软件。该软件的优点在于可以如实地记录每一个员工的学习行为方面的数据，通过对学员年龄、学历、职业、工作年限、离职率、能力素质、培训中的各种表现以及未来发展潜力等海量数据进行提取，并将这些数据记入员工个人成长档案，可以生成个人成长曲线图，从而反映员工的成长成才过程。

3.绩效考核更具实效性

绩效考核是企业管理者管理员工的重要工具，有效的考核可以对员工起到激励作用，调动员工的工作积极性，提高员工工作效率，进而提高企业整体绩效。传统的绩效考核体系是制订绩效计划，组成绩效考核人员，对员工工作业绩、工作能力和工作态度的衡量，通过员工实际绩效与绩效标准之间差距的衡量来评定绩效考核成绩，这种以关注工作结果为主的方式往往是滞后的。利用大数据技术，管理者通过软件收集记录员工每天的工作量、具体工作内容、工作成绩等信息，然后使用云计算处理，分析这些数据，据此可分析出员工的工作态度、忠诚度、进取心等难以通过常规手段侧评的信息l引。管理者通过了解到的员工工作态度、工作进展以及工作成效：再加上收集到的另外一些数据，如最近与客户联系的次数、近期成交额、客户满意度等数据，管理者能够了解到员工工作过程中的真实表现，及早发现员工在工作中存在的问题和遇到的困难，适时的提供指导和帮助，以避免员工绩效下降。

4.薪酬管理更加精准化

在现代企业中，通过绩效薪酬可以建立有效的激励约束机制，实现企业与员工之间的双向促进，从而达到二者共同发展的目的。但是，薪酬管理的作用绝不仅仅是“分蛋糕”或者论功行赏，只有在了解行业平均薪酬水平的基础上，确定合理的劳动报酬标准和薪酬分配机制，才能充分调动员工的积极性。企业如何来获取行业的薪酬水平呢，目前的做法通常会从咨询公司那里购买数据，这样能够保证薪酬数据的及时性和客观性。但这样做的成本比较大，而且数据也存在准确性比较低的问题。互联网、大数据技术为人力资源管理工作者提供了一个搜集薪酬水平及动态数据的平台。现在互联网上“晒工资”的网站比较多，比如国内天涯论坛、地方性知名论坛、各种薪资调查网站等，基于互联网的大数据分析与传统的薪酬数据库服务完全不同，能够为企业提供更加实时、准确的职位薪酬数据，从而提升人才管理水平。

5.激励方案更加个性化

企业利用大数据技术，获得更加全面、准确的薪酬数据，同时从数据分析中了解员工的价值诉求与期望，制定满足员工个性化需求并具有市场竞争力的薪酬水平及相关的薪酬策略。就员工福利而言，员工对个性化、弹性的福利有着更为迫切的需求，但在传统福利管理中，受信息工具、系统的能力等的限制，往往无法按照员工需要推出有针对性的福利计划。大数据背景下，人力资源管理者可以借助广泛的信息源，收集员工在精神、物质、心理、生理等多层面需求的信息，针对不同员工实施差异化福利措施，改变千人一面的传统福利模式。HR借助大数据技术，还可以分析对员工产生更大激励作用的物质、荣誉、赞赏、行为方式、领导风格等，用什么样的方式可以使员工心情愉悦的工作，并且效果很高？人力资源管理部门通过分析，即时实现对员工的绩效认可与激励，使多数员工获得满足感和成就感，实现员工价值和组织价值的互动平衡。

6.人才决策模式定量化

管理决策需要大量数据做支撑，人力资源管理战略决策也不例外，它既需要了解企业当前发展现状方面的信息，也需要对未来的发展做预测分析。以往的领导决策主要依赖于各类人力资源统计数据及人事报表：在技术层面上，主要利用商务智能软件对人力资源数据信息进行分析挖掘。大数据时代背景下，企业可以通过汇聚更多的组织人力资源管理方方面面的信息资源，实现对组织、部门、岗位、人员、业务等全面的关联性分析，从而使得各项人力资源管理决策有据可依，有据可查。

四、人力资源数据化管理的关键点

1.管理决策层重视

要推动大数据技术在企业人力资源管理中的应用、改革创新，首先需要企业高层管理者树立大数据思维意识，要从根本上改变过去那种依靠经验和感觉进行管理决策的思想观念，要求企业管理者用开放和发展的眼光来对待大数据技术对企业的影响，正视大数据给企业发展带来的机遇与挑战：应该立足长远，开阔视野，注重大数据时代下人力资源管理工作理念的学习，并在企业内部倡导员工在大数据平台上进行学习。

2.大数据技术应用平台建设

要想人力资源数据化管理工作取得成功，还需要充分利用互联网信息技术，建立人力资源信息管理硬件平台，另外需要加强HR管理人员、信息平台技术人员在内的全体员工大数据素养的培养、培训，因为数据的获取、管理及安全需要全体员工参与，也关乎全员的切身利益。

3.人力资源管理的数据化实施

光有领导层重视和技术应用平台还不够，关键还得看人力资源管理部门的数据化实施操作，必须要具有整合企业人力资源各项综合数据的人力资源管理职能，可以从以下几个方面进行：人才招聘信息化：人才筛选信息化；员工培训与发展信息化；绩效管理信息化；薪酬管理信息化、员工激励及员工关系信息化：人才决策信息化等等。这样才能完成全面的现代化信息化管理。

大数据时代的到来，给人力资源管理工作者带来了很多的机遇，运用大数据带来的新思维及新工具，推动人力资源管理工作的创新和变革。在大数据技术的支持下，人力资源管理的选人、育人、用人、留人都可以纳入到量化范畴，对人力资源管理模式进行了优化，使人力资源管理工作更加高效、精准。人力资源管理工作者将逐渐成为成为行业内的专家，他们对于人力资本的管理，可以达到与其它职能模块同等甚至更优的专业水平，包括在人才招聘、员工培训与开发、绩效考核、薪酬管理、员工激励及人才激励等方面将更加科学合理，使得企业人力资源管理工作真正成为企业的竞争优势，推动企业健康茁壮成长。