程玉坤
【摘 要】在当今企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。大数据时代的来临已经毋庸置疑,大数据正在彻底改变IT世界。尤其是在通讯、金融、销售等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步。那么在中原油田员工培训工作中,有哪些数据是可以充分利用的?这些数据又可以用来做什么?能给我们的员工培训带来什么?
【关键词】大数据;精准化;人力资源
一、利用网络服务资源,实现培训管理的数据化
(一)用数据说话,依靠信息决策培训。传统的培训工作中,由于技术条件的限制,传统的培训需求分析、培训决策、实施行为及效果评价,通常采用定性为主的粗放型的管理方法,也导致工作中目标不够明确、操作不够精细、评价不够到位。进入大数据时代,利用数据仓库和数据挖掘技术,分析人才胜任特征、学习方式偏好趋势、行为习惯、学习内容侧重等行为特征,找出满足员工学习心理需求与行为习惯,设计不同的学习内容与模式,使培训决策行为由过去的“经验+感觉”转变为“事实+数据”。
(二)打破“信息孤岛”,应用大数据为我服务。多年以来,油田企业一直管理存在多个系统并行运作的状态,每个系统自成体系,无法对其它系统提供数据支持,也无法从其它系统共享有用的信息资源。这就需要企业建设起统一的信息化管理平台,通过网络平台实现企业多类数据的统一管理与途中共享,不断汇集、整理、分析、挖掘人力资源管理信息大数据,综合人才培养、绩效考核、教育培训各个模块之间相互关系,预测企业未来的人力资源走势和员工成长规律,为人才培养提供决策参考。
(三)发挥碎片资源优势,创建精准培训模式。通过网络平台,开发面向员工的远程培训系统,把教材、课程数字化、微型化,使员工能随时随地应用碎片化时间,通过手机、IPAD等移动工具,随时随地、随心所欲地“选内容”学习,更好地整合培训资源,拓宽员工学习空间,促进知识的分享和积累。企业培训机构则主动借平台各种数据,分析员工学习喜好与成长需求,有针对性的提供学习指导意见,为员工量身定制培训课程,通过数据的指导对员工实施精准化培训,深化对员工培训学习的个性化服务。
二、分析员工学习行为特征,突出培训投资的精准化
(一)让沉睡的数据醒过来发挥价值。构建“人才培训投资效益”的评价模型,结合员工年龄、岗位、职位、对企业贡献时间等特征数据,测算个人对企业贡献累计总价值,精确计算投资某类人对企业贡献价值的相对大小,寻找出对各类人员培训投资效益最大化的投资精准比例,从而实现培训经费投入总体收益的最大化。对企业所需要的人才,应该符合“有本事、想干事、能干事、干成事、不出事”的五项基本要求,重点人才重点投资,加快人才培养速度,为企业发展提供坚强的人才支撑。
(二)构建不同类型员工的学习模型。以学员学习过程中的登录时间、选学内容及频次等数据的对比分析,找出员学习中的偏好、习惯等学习方面的特征,结合这些特征分析员工敬业态度、思维模式、学习的耐心与毅力等心理状态,可构建员工多类型的学习模型。2016年,中原油田通过对员工相关数据的分析,按员工年龄段、岗位特点、学习行为等特征等划分为18大类328个学习行为特征模型,对企业开展个性化培训提供了有效的参考。
(三)针对不同类型的员工,采取个性化的培训。结合不同类型员工特点,组织开发不同类型的学习课件以适应他们的学习,通过这些人性化设计的课程,提高员工学习兴趣和学习效率。如对于长期野外施工的员工,由于无法应用网络开展学习,也无法组织办班培训,对这类员工应该开发随机携带的电脑或手机课件,课件要更多体现出活泼有趣的特点,包括游戏型、竞赛型、沉浸式学习等等。
三、充分运用大数据分析,推动培训管理的创新化
(一)大数据分析推动培训方法创新。大数据对于员工生活、工作状态均有反映。通过这些看似与培训无关的数据,也能推动培训方法的优化与创新。例如中原油田通过对员工近年来居住地点变动及上班方式变化等有关信息的分析,掌握了近年来大批前线员工在总部买了房,日常休息基本上在总部,上班则靠班车运送,结合这个情况,油田创新开发出了班车视频学习法班车学习小组培训法、远程移动终端(手机、iPad)培训法等新式培训方法,既解决了部分培训学习需求,也使员工在往来班车途中不再寂寞,让这段时间变得有价值。
(二)大数据分析推动培训管理创新。大数据分析对于变化培训管理方式也产生积极推动作用,中原油田当前正在运行的中国石化SAP-HR人力资源管理系统、中国石化远程培训系统、持证上岗管理系统等多个管理系统。直接检查各单位培训工作开展状态,对员工培训工作情况进行考核,对于加强培训管理起到积极作用。油田结合各单位员工在线学习情况,对各单位每月登录点击率、人均学习时长、单位总在线学习时数等有关信息进行定期公布,这些依靠网络大数据对培训实施监督管理的方式,将各单位培训运行情况通过数据信息显性化,有力推动了各单位培训工作的开展。
(三)大数据分析推动培训需求分析创新。绩效考核是能够反映出员工能力缺陷和培训需求的,但在传统管理模式下,绩效考核往往与培训脱钩。建立企业ERP服务综合平台后,各类数据全储存在系统的大数据池中共为公共资源,这就能让培训部门结合绩效考核有关数据开展培训需求分析成为可能。创新了培训需求分析方法,通过计算精准确定培训需求,提高了培训需求分析的科学性,对强化培训针对性和实效性奠定坚实基础。
四、大数据反映员工培训情况,杜绝培训浪费
(一)大数据忠实记录员工成长历程。传统管理模式中,员工培训的相关资料由培训学校或人力资源部门保管,最长时间不超过5年。因此,很多企业无法了解或掌握员工整体职业生涯发展过路过程中参加学习提升能力的整体轨迹。应用ERP或者培训管理系统,以可让企业员工培训的整体情况长期保存在大数据池内,它忠实地记录着员工参加培训、提升能力的具体历程,能为企业提供长期的参考,这也为实现培训与使用一体化提供了良好条件。
(二)培训记录的完善进一步避免了培训浪费。大数据讓员工每次的培训沉淀下来成为记录在案的历史,也推动了培训工作的进一步高效化。中原油田要求将每位员工的学习情况记录入油田SAP-HR数据管理系统,本次培训完成后,下次培训就可以企业就可以不再选这人参加,培训学校也可以对这类“培训专业户”拒收。这可以有效避免重复培训,提高培训资源的有效率。
(三)大数据沉淀专家经验,提高了培训资源利用率。大数据时代的来临,使我们管理装备发生改变,让我们有条件将大量有用信息收集,储存起来。对于企业培训来说,传统培训中请一个专家,讲完即走,有机会听课的收到好处,没机会听的就只能错过。在当前条件下,我们就可以通过数字化技术把讲师授课过程、课件记录下来。在这些技术支持下,一个专家讲课可以多个课堂重复使用,让受众范围更广、受益者更多。大数据支持下的数字化技术,使培训资源摆脱了“一次性”使用的束缚,提升了培训资源的利用率。
大数据是时代发展的产物,它确实能对培训产生深刻影响。企业员工培训必须认识到大数据的重要性,与时俱进,积极应用大数据为我服务,使培训在企业人才培养及推进企业可持续高质量发展等方面发挥出更大作用。