企业人力资源管理大数据挖掘面临的挑战

?徐晓芳

摘要：随着经济的快速发展，科技水平在不断的提升，甚至逐步渗透到人们的生活和工作的方方面面。在这样的背景之下，企业和企业之间的竞争也越来越激烈，企业必须要做好人力资源管理，充分利用大数据的力量对数据进行挖掘，提高整个企业人力资源管理的质量，增强企业的核心竞争力。本文就大数据挖掘进行阐述，分析大数据挖掘的背景之下企业人力资源管理所面临的挑战，提出基于大数据挖掘优化企业人力资源管理的策略。

关键词：企业;人力资源管理;大数据挖掘;挑战;策略

对于一个企业而言，内部的人力是非常重要的，充分的发挥好人力的作用，则可以营造良好的工作氛围，有效的提高企业内部的竞争力，促进企业的可持续发展。传统手段下的人力资源管理明显存在局限性，不仅所管理的内容较少，其手段也不够先进，影响了整个人力资源管理的质量。在大数据的背景之下，企业应加强人力资源管理和大数据两者的有效融合，利用大数据的挖掘作用，提高人力资源管理的水平，保证企业在整个行业中的竞争力。

一、大数据挖掘的基本阐述

（一）大数据挖掘的定义

大数据挖掘顾名思义，则是在大数据的基础之上对数据进行挖掘。就当下的社会各行各业每天都会产生大量的数据，在这些数据中有很多的数据是可以经过分析以获得有价值的信息。而通过对这些数据进行挖掘，则可以将随机信息变成有用信息。日常生活中人们所熟知的知识类型主要包含三大类，第一是特征性知识，其是指通过分析数据发现日常人们无法发现的不同事物之间存在的一种特征。第二是关联性知识，其是指利用大数据对数据进行分析，发现事物之间的存在的某种联系。第三是预测型知识，基于大数据的分析，对未来某个事物发展的趋势进行判断。由此也可以发现，对数据进行挖掘其具有重要的意义，除了能够帮助人们解决问题之外，同时，还能够为学生的决策提供帮助。

（二）大数据挖掘的类型

大数据挖掘的类型主要包含四个方面的数据，分别是原始型数据的挖掘、能力型数据的挖掘、效率型数据的挖掘以及潜力型数据的挖掘。所谓的原始型数据指的是企业内部员工的一种基本情况的数据，这类数据往往是具有个性化的特征的，比如员工的教育经历、以前的生活环境等等，通过原始数据判断员工的个人素质。能力型数据反应的是员工一种工作能力。通常每个企业内部的人力资源部门会安排员工的培训、考核，对这些数据进行分析，继而为员工安排合适的工作岗位。效率数据指的是对员工工作效率判断的一种依据。其主要包含工作任务完成的效率，工作时的坏件率等等，通过对这类数据进行分析，可以了解工作人员的工作状况，科学制定培养人才的计划。潜力数据指的是每个员工内在的潜力。人力资源部门通过分析员工的职业需求、规划等建立潜力数据，根据数据规划升迁、发展的策略，提高员工工作的积极性[1]。

二、大数据挖掘的背景之下企业人力资源管理所面临的挑战

（一）人力资源的现实环境逐步被改变

在传统企业中，人力资源通常处于固有的，较为静态的一种环境中，企业内部所面临的人才无论是在年龄方面，还是能力水平上几乎都是相同的。而大数据来临之后，企业人力资源所面临的环境就发生了改变，人员在不断的流动，无论是年龄结构还是能力水平都存在差别，且每天都处于变化之中。其次，在招聘环节，传统企业在招聘人才时，通常会存在信息不对等的情况，企业可以通过分析应征者的简历，了解应征者的实际情况，而应征者却不能够真正的了解企业的具体状况。大数据出现之后，就缓解了这种现象，人才和企业管理者之间逐步变得透明。

（二）企业管理者的传统思维以及能力面临挑战

传统企业中，管理者对信息技术的使用通常都是储存员工的资料。而应用大数据之后则需要基于大数据充分地分析企业人力资源未来发展的状况，并根据分析的结果做出相应的决策，将大数据作为整个人力资源管理的手段，这对于管理者而言，需要不断的转变传统的管理思维以及手段。而对于大多数的管理者而言，这也是对于管理者思维的一种挑战。其次，利用大数据对人力资源进行管理并不是一件易事，其需要人力资源管理者拥有相应的信息技术的能力，学会挖掘数据并分析数据，通过分析数据的结果，对内部的员工和人才采取相应的应对措施，以确保整个企业的有序化运行。而对于当下的人力资源管理者而言，并不具备这样的能力，也有待进一步的优化[2]。

（三）数据的安全问题有待提升

随着信息技术的快速发展，各个企业中都开始融入了相应的技术手段，而将大数据挖掘融入到企业资源管理中所面临的最重要的一个挑战则是提升数据的安全性问题。企业在融入数据挖掘之后，会将每一个人才建立成一个数据卡，内部是包含每一个员工个人较为全面的信息，一旦这类信息泄露必然会给企业造成严重的影响。因此企业在大数据的背景之下，需要设置大数据防线，确保数据的安全性。

三、基于大数据挖掘优化企业人力资源管理的策略

（一）建立企业自媒体平台，提高人才招聘的质量

在大数据挖掘的背景之下，企业人力资源的环境面临着改变。因此企业在吸引并留住人才的渠道上应不断的优化和改善。作为现代化的企业，应基于大数据的背景建立自媒体平台，在自媒体平台上宣扬企业的良好形象，为吸引更多的人才做好准备。其次像传统的招聘通常都是看员工的简历和以往的经验，通过这种方式招聘很容易使得人才被遗漏的。因此企业的人力资源应充分的利用大数据挖掘对人才进行了解，例如对人才在社交网站上的相关情况，朋友圈的评价等等分析，综合去判断其是否和企業的某些岗位相符合，继而避免传统招聘过程中，只看学历和经验所造成的人才流失问题，提高整个人力资源招聘的质量。另外还可以利用大数据的云端技术，对某些特定的岗位定向分析、挖掘，建立企业的“雷达”系统，将企业适合的人才定期进行推送，不断的优化企业内部人才的质量。

（二）基于大数据挖掘和分析，实现人才和岗位的匹配

传统的企业人力资源管理，在对所招聘的人员进行工作的安排时，通常都是根据候选人个人的想法，其毕业的院校，所学习的专业等权衡考量，为其安排合适的工作岗位。而事实上人力资源部门所评判的这些标准并不一定准确，而且可能会导致实际的业绩出现较大的偏差，影响员工能力的展现。而在大数据挖掘的背景之下，人力资源管理可以将员工的一些数据进行汇总，通过模型分析汇总的数据，进而总结出每一个候选人和企业内部所安排岗位的一种匹配度，通过其反馈的匹配度安排合理的工作。在这种状况下，员工往往和岗位之间的关联性是非常大的，也能够在未来的工作中充分的发挥出自身的潜能。其次，数据挖掘除了能够对员工进行聘用，分配工作之外，还能够合理地制定员工的培养计划。基于员工本身的特点以及日常工作的表现，制定层次化的培养措施，定期分析培养的效果，进而不断的提高人才工作的质量[3]。

（三）基于数据的规律，制定科学的激励措施

马斯洛的需求层次理论提出，每个人都有生理、安全、归属、尊重以及自我实现的五种需要，通常人的第一需求则是物质上的需求，当物质满足之后，则需要精神上的一种满足。对于当下的与个体而言，之所以会去企业进行就业，其第一个目标就是为了获得一定的薪酬，通过薪酬提高自身的生活水平，当达到一定的阶段之后，个体才会追求精神以及个人价值的实现。因此企业在制定激励措施时，不应盲目地设定，要对每一个员工的相关数据进行挖掘分析并对比，了解每一个员工的需求，进而做出个性化的鼓励以及激励政策，确保每一个员工都能够在工作的过程中发挥出自身的积极性，为企业的发展提供助力。例如，通过大数据挖掘和分析发现，有的员工过于的注重薪酬，有的员工面临着子女需要上学的问题，同时还有一些员工更期待公司能够给予养老保险。由此也可以发现每个员工的需求都是不同的，只有了解员工的需求，才能够制定科学合理的激励措施，确保每一个员工都能够在工作中获得相应的价值，提高员工对一个企业的归属感，进而激发每一个员工内在的潜力，为企业的可持续性发展奠定基础。

（四）建立数据防火墙，保护员工隐私

通过大数据对员工的相关信息进行挖掘，使得每一个员工都处于一种被暴露的状态下。通常这类信息对于员工个人而言是非常隐私的，一旦被泄露，必然会给企业以及员工带来一些负面的影响。就当下的环境本身就属于一个网络的环境，黑客的恶意攻击，缺乏加密的数据都可能会导致员工数据、隐私被泄露。因此企业必须要具备安全防范的意识以及能力。作为企业的管理者，应科学合理的制定相应的流程，明确整个员工数据隐私访问的权限，从企业内部保证数据使用的安全性。其次通过建立防火墙系统对员工的数据隐私进行保护，避免被一些不法分子进行入侵偷盗，导致员工隐私泄露。最后可以对这些数据进行备份，防止出现系统崩溃造成的信息丢失。

大数据是信息时代下的产物，其在企业人力资源管理中的应用具有重要的意义。比如，其能够提高人才招聘的质量，实现人才和岗位的匹配度，为企业制定科学的激励措施等。当然要发挥出大数据挖掘的作用，还需要企业的管理者转变传统的思维，勇敢地迎接大数据挖掘所带来的挑战，不断的适应新的环境，实现大数据挖掘和企业人力资源管理的真正融合。

参考文献：

[1]   郭亚斌.浅谈企业人力资源管理大数据挖掘面临的挑战[J].商讯，2020（07）：188.

[2]   王坤娜.大数据时代企业人力资源管理面臨的机遇、挑战与创新[J].企业改革与管理，2019（09）：86.

[3]   冯俊玉.大数据时代企业人力资源绩效管理创新[J].办公室业务，2020（07）：152.