试论人力资源管理应用在大数据背景下的研究

王乾宇

摘要：隨着信息时代的快速发展，新一轮技术革新已经快速展开，在社会经济不断发展的影响下，我们已经逐渐从互联网信息技术发展转向数据技术发展，并且在此影响下，大数据俨然已经成为当前新一轮技术革新的主要发展方向，与此同时，大数据的合理应用不仅对企业的人力资源管理造成了影响，在某种程度上还影响了市场发展。

关键词：大数据背景;人力资源管理;应用研究

1大数据背景下人员岗位配置和人员招聘

在人力资源管理中运用大数据进行管理，其主要针对的就是人员岗位配置以及人员招聘两个方面，传统方法可以分为网络招聘以及通过运用“人才雷达”所展开。在此以前，虽然学术界已经有部分学者对社交网络招聘形式内的在线简历筛选进行了一定的研究，然而随着大数据的出现，许多学者已经逐渐把网络招聘的思路及理念和人员岗位配置所进行结合。其中黄诗龙以及项杰两位学者表明，利用网络平台，人力资源相关管理者能够快速取得应聘者的简历、个人特性、生活情况、社会交流以及工作能力等多方面信息，由此可以更为准确的对人员与岗位进行最优配置，通过该方式不仅可以有效提高人力资源管理者自身的工作效率及质量，还对推动企业创设开放平台具有关键性的作用，从而快速落实企业内外社会平台建设。

不仅如此，还有部分学者对“人才雷达”展开重点研究。其中田红曾经表明，大数据能够对招聘岗位与应聘者的匹配度做进一步排序，并为招聘企业提供所有应聘者的“九维雷达图”，也就是说通过利用应聘者自身职业背景、性格匹配、工作区域以及专业影响力等九个方面对应聘者内在专业能力、综合素质以及工作态度、工作动机展开辨别与分析。除此之外，李越恒也已经表明，大数据会把人才测评中存在的潜在特性更具明显化，改善了人力资源招聘者在招聘过程中无法逃避的主观性，逐渐变成当下人才招聘必不可少的手段。

将二者进行对比，网络招聘多是利用增加社交渠道的方式提高人员岗位配置的适宜度以及精准性，该方式可以在招聘成本较低但需求较高的情况下应用。而“人才雷达”的招聘方式对比于网络招聘，该招聘形式多会应用于核心岗位招聘上，利用数据分析的方式，在应聘者综合能力、工作态度、工作特性以及工作动机等多方面数据进上进行分析选择，但是该方式在实际招聘中所应用的招聘成本也较为高昂。

2大数据背景下绩效薪酬的管理

针对绩效而言，大数据在现阶段的人力资源管理中，主要是采取大数据所创设的优秀工作者的“数字画像”作为企业绩效考核的主要衡量标准。所谓数字画像其指的主要是该企业对于各个岗位绩效相对较高的人才数据信息展开的统一分析，其中无论是工作者的基本信息、工作效率、工作行为、工作习性以及业绩数据等多方面都包含在内，以此描绘出所谓高绩效人才所拥有的主要特性以及标准，并将此作为对企业内部员工绩效考核的主要依据，对企业内其他工作者的实际工作业绩以及工作行为展开考核，该考核形式在某种程度上可以说为企业提供较为优质的绩效考核提供可靠依据。

3大数据背景下人员预测管理

在大数据背景下，针对人员预测的相关研究课题主要在人员评价模型、人才战略规划、人员需求分析等多方面极为常见。其中Peck曾经表明，按照应聘者绩效水平以及个人档案通过大数据进行分析归类，由此对应聘者未来的繁杂的人身行为展开预测，例如交互模式选取以及邮件交流等。除此之外，还有部分学者利用大数据的查询及分析功能，帮助身处印度的招聘者及求职者创设了工作薪资预测系统，由此按照各个工作岗位的收集市场价值，对未来该岗位的价格进行预测，而且利用对各个岗位的薪资预测能够有效吸引应聘者数量、综合能力以及整体质量。

4大数据背景下循证式管理

现阶段所应用的循证式人力资源管理起初是由JohnBuderu所提出，其主要含义是借用了工艺学中所应用的“循证”，着重强调所有人力资源管理的最终决定都应该建立在客观证据的基础上所确定的。因为大数据存在极强的可预测性、客观性，因此该理念在大数据背景下获得实现。除此之外，王定红曾经表明，在大数据背景下，循证式人力资源管理必须实现执行人力资源管理衡量指标、标杆管理、管理审计以及海量数据再造组织体系的标准需求。此外该人力管理形式在我国研究内已经构成微热点，然而保持时间却相对较短，之所以导致这一现象，可能是由于人力资源审计指标以及测量相对较为反复，所使用的数字化决断难度系数较高，因此难以实现。

5结语

随着时代的发展以及社会的快速进步，互联网所涉及的范围愈发广泛，在此背景下，大数据也愈发完善，并且大数据应用于人力资源管理的频率及力度会持续提升，本文主要从大数据背景下人员岗位配置、人员招聘、绩效薪酬、人员预测以及循证式人力资源管理展开探讨，对大数据背景下企业人力资源管理应用进行研究，仅供参考。

参考文献

【1】万晓迪，大数据背景下的人力资源管理应用简述【J】.财讯，2018（19）：173.

【2】杨吟寒.大数据背景下企业人力资源绩效管理创新【J】.中国集体经济，2019（1）：122-123.