大数据时代企业人力资源管理创新研究

文/山东省栖霞市人力资源和社会保障局 吴前伟

一、大数据对企业人力资源管理的基本影响

大数据概念的流行使得大多数企业及其管理者都开始重视大数据的信息资源价值，并将其应用到企业经营和管理中来，其中在人力资源管理方面应用最为突出的有两类方式：一是基于大数据来发展人力资源，即通过大数据筛选更符合企业自身需求且能力更为优秀的人才，或者帮助企业了解社会人才动向从而主动抢夺有限的高级人才资源。二是基于大数据的企业人力资源管理，即通过大数据技术分析企业现有人力资源管理的成果与现状，帮助管理者发现企业人力资源管理的隐性问题。当然上述影响只是目前人力资源管理中大数据信息和技术应用的基本领域，对于不同类型和规模的企业来说，实际人力资源管理中能够应用的大数据资源条件差异较大，例如很多中小型企业缺乏大数据资源整合和数据价值挖掘的综合能力，对这类企业而言大数据资源的价值并不显著，但无论企业规模和类型如何，大数据最终都为公司人力资源管理带来了以下三个方面的影响：1.大数据时代的到来催生了大数据服务行业，相应行业内的服务企业以其较为专业的大数据信息整合能力和分析能力作为基本条件，面向现有各行业市场内的企业提供相应数据资源供给和数据分析服务，使被服务企业在所处行业内获得竞争优势，这一现象目前越发普遍，促使一些技术和数据资源积累都相对落后的企业也开始主动利用大数据资源和技术，其中就包括了在人力资源管理层面上的应用，比如向第三方服务公司寻求相应资源和技术支持。2.当前时代社会高水平人才招募方面的竞争压力越来越大，相应人才招募工作的成本逐渐提升，大量企业在人力资源发展方面都投入了较高的资源和成本，同时此类企业也在人力资源管理成本控制方面进行了诸多尝试，其中利用大数据技术快速定位与企业需求匹配的人才成为目前绝大多数企业在人力资源发展效率及成本控制方面的优先选择，这也在一定程度上推动了大数据在人力资源管理领域的快速普及。3.在大多数企业普遍开展大数据信息化管理的条件下，企业人力资源管理部门所能利用的数据资源类型和总量都在不断提升，为企业人力资源管理提供了新的分析方向和决策支持，是企业人力资源管理部门，工作人员可以在大数据资源的支持下更全面地判断人才能力和价值，辅助提升企业人力资源管理的科学性。

二、大数据背景下企业人力资源管理的创新策略

结合大数据和人力资源管理的相关性来看，其实对于企业人力资源管理的基本知识，主要体现在人才招募和人才管理两个方面，仅从企业人力资源管理方法和模式的创新层面来看，其创新要点应当落脚于大数据资源和技术的核心价值利用方式上。具体到大数据资源和技术的特征来看，其可以服务于企业人力资源管理的核心价值分别为大数据挖掘后的信息资源价值、大数据管理技术的信息整合价值、大数据分析技术的管理指导价值。在明确大数据资源和技术的基本价值后，本文对企业人力资源管理的创新方向做如下三个方面的设想：

（一）利用大数据信息资源分析企业人才发展的基本途径。对于企业而言，长期可持续发展过程中企业对于人力资源的需求普遍呈现出规模发展需求和质量发展需求同步增长的趋势，一般企业人才发展的关键途径主要为定向人才招募和内部人才培养，其中前者更有利于企业实现低成本的高水平人才发展，但这种人才发展模式存在一个典型问题，即所招募的人才真正进入企业进行工作前，企业对此类人才实际能力的评价信息真实都无法得到保障。而利用大数据技术能够对企业所需的潜在人才群体进行更有效的信息资源整合，一方面帮助企业获取更完整真实的高校毕业生人才信息；另一方面也让企业获取行业内部已有丰富工作经验且实力得到普遍认可的求职者信息，由此构建企业与人才之间的有效对接渠道，辅助提升企业人才发展的综合效率，降低相应工作的成本。

（二）利用大数据思想来发展和完善企业人力资源管理体系。大数据思想的核心在于数据资源的高度整合与关联化利用，通过上述利用实现对数据资源价值的有效挖掘，实现组织内部信息资源的有效共享和互通，帮助企业管理者更好地判断企业管理现状和问题。具体到企业人力资源管理的层面看，人力资源管理部门可以建立与人力资源管理工作相关的各类资源整合管理信息化工作系统，比如直接以员工工作记录相关信息为基础，利用大数据技术进行员工绩效的自动化管理，一方面降低各部门在于部门内员工绩效评价方面的人工操作需要，另一方面也能够实现快速且灵活的绩效管理。

（三）通过对企业人力资源管理信息的周期性整合和大数据分析，精准定位企业人力资源管理中所存在的问题。结合个人工作实践来看，企业人力资源管理工作的实际工作多样性和工作量都相对较高，这在一定程度上影响了企业人力资源管理工作的基本效率。为做好人力资源部门的本职工作并拓展工作范围和衍生价值，人力资源部门可以采用周期性企业人力资源管理信息的大数据分析来更精准地发现企业问题，这也类似于企业周期报告分析的方法，只是在数据分析层面上利用了更海量的数据做长周期对比和细化问题的分析。比如可以通过年度间数据的对比来发现制度层面、执行层面的问题，帮助企业人力资源管理部门进行管理制度和过程的持续优化；也可以通过大量员工间数据的对比和分析来发现潜在的员工工作状态变化问题，帮助企业人力资源管理部门更精准地定位问题员工，从而开展更具针对性且更具人性化的员工沟通和管理工作；或者通过大周期数据对比和分析来发现企业内部员工需求的基本特征，调整企业人才培训发展等方案，提升人才发展的基本质量。

三、大数据背景下企业人力资源管理创新的实践障碍与对策

虽然大数据对于企业人力资源管理的创新知识相对较多，但对于许多企业而言大数据在人力资源管理中的应用障碍也较为普遍，其中最突出的问题主要表现在可用大数据资源不足、内部部门对大数据管理价值的认同存在偏差两个方面，这不仅不利于企业人力资源管理的有效创新，也会阻碍大数据背景下企业人力资源管理创新方案的有效落实。

（一）建立自主数据资源的远期积累规划，寻求第三方大数据服务机构的支持。对于多数中小企业而言，大数据资源的获取难度相对较高，这主要受制于企业的经营年限、信息化改革程度、信息化人才保有量、大数据资源整合和积累的成本投入等因素，因此短期内企业可以寻求第三方大数据服务机构的支持来缓解现有问题。但从长远来看，企业在内部管理中所需的大数据资源不能完全依赖外部机构（可能存在信息安全风险、信息资源的匹配度等问题），因此企业也需要做好自主海量数据资源积累的长期准备，尽早构建利用自有资源的数据分析和价值挖掘工作体系。

（二）强化组织内部对大数据资源价值的认同一致性，促进企业内部大数据资源的有效整合与集中。结合个人工作经验来看，部分企业内部部门间的信息共享程度相对较低，少数部门管理者不完全理解企业信息资源共享的价值，在组织内数据资源的共享和互通中不主动，所分享的数据资源总量和类型都相对有限，这在一定程度上限制了企业内部大数据资源的整合水平。对此，企业管理者需要加强对组织内部各成员和各部门的大数据资源价值认同教育，消除部门间的价值认同差异，为大数据资源的高度整合提供更有利的条件。