大数据技术在政府人才管理中的应用

唐守刚

淄博市人力资源考试测评中心（淄博市社会保障卡管理服务中心），山东 淄博 255030

0 引言

中共中央于2016 年3 月印发了《关于深化人才发展体制机制改革的意见》，这是一个具有里程碑意义的纲领性文件，是我国新时期加快推进人才强国战略的重要举措。各层次人才的引进、管理，对于地方产业的转型升级、GDP的拉升具有重要的推动作用。因此，近年来，各地方政府通过出台各式各样的人才引进政策来汇聚人才，在全国掀起了一股人才引进的热潮，如简化准入流程，提高晋升速度，针对不同层次的人才推出优厚的购房补贴、租房补贴、安家费用、生活补贴、创业补贴、落户政策、子女优先等一系列政策。地方政府在对人才引进的优惠政策上下足了功夫，却对人才引入后的安置、管理重视不足，在长远的人才创新实力、创新潜力和能力的挖掘，以及人才定岗、人才流动管理等方面缺乏科学有效的管理举措，导致不能人尽其才，同时出现人才流失严重的情况，造成了人才资源的极大浪费。

而通过大数据分析应用，可充分掌握地方人才现状，快速提高人才资源配置程度，建立健全人才的培养、开发、使用的科学机制，主动适应日渐激烈的人才竞争新态势，为新旧动能转换和产业转型升级集聚人才，更好地解决人才流失问题。人才大数据应用同时还是落实国家人才强国战略、引才用才的重要举措。

1 大数据技术快速发展

大数据就是将大量零散的信息数据进行及时的记录、筛选、分析，最终归纳出所需要的系统化信息，通过新的处理模式而产生出新的信息资产，这一资产具有更强决策力、洞察力、流程优化力。大数据具有规模化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）、精确性（veracity）的特点。大数据分析就是将杂乱无章的数据进行萃取、提炼和分析，利用可视化分析、数据挖掘算法和预测性分析等手段进一步提升数据的价值。

大数据在实际中的研究应用比较广泛，主要体现在数据集成、管理和搜索分析。数据集成是将不同来源、不同作用的数据进行整合，进而研发出整体数据库的新功能；数据管理用于大型互联网数据库和新型数据储存模型与集成系统中；数据搜索分析多用于模型社交网络中。同时在数据安全管理方面，大数据技术的数据质量问题和用户隐私问题是当下数据安全研究工作的重中之重。大数据应用领域越来越广泛，目前主要应用在以下领域。

1.1 企业经营管理

企业交易信息、商品物流信息、客户沟通信息、位置信息、购买信息等数据都是现代企业的重要资源，是企业进行科学管理、决策分析的基础信息数据。通过对这些数据的相关性整合分析，可以为企业提供更为精准、更有导向性的产品和服务，提升销售业绩。例如，在电商领域，大数据分析能够提升企业的营销针对性，降低库存和物流成本，减少资本投资风险，帮助企业提升广告投放精准度。

1.2 社会公共管理

新冠肺炎疫情期间，“健康码”的推广及应用，为处于疫情之下的人们提供了出行便利。测温设备的应用，避免了公共场所人员的聚集，同时也为工厂复工提供了可靠的保障，这些都是大数据在公共管理工作中的应用。除此之外，大数据还可以在预防犯罪、实现智慧交通、提升紧急应急能力方面提供精准预判。方便群众的政务服务新模式就是利用大数据、人工智能等先进技术，实现网上申报、无人干预自动审批服务、审批结果主动及时送达等。

1.3 智慧城市

城市交通拥堵、环境污染、交通违章违法等问题严重影响交通体系的正常运转，同时也考验城市交通部门的应对以及调度能力。而大数据可以通过整合出租、应急、公交、执法等数据资源，组建交通大数据资源池，为交通信息化各项工作提供高价值的数据支持。

1.4 智慧医疗

大数据在医疗领域中更是有着比较广泛的应用。医疗信息化应用主要依托在医疗服务、科研、保健和医疗管理过程中形成的健康医疗大数据，如以电子病历为核心的医院信息化建设和以电子健康档案为核心的医疗信息平台。帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，方便了患者，同时降低了医疗费用的支出，避免了浪费，还有助于医药企业提升药品的临床使用效果。

1.5 智慧农业

人口的不断增长和消费直接推动对农业生产增长的需求，而气候变化和地球可持续发展也已成为粗放型农业发展的“紧箍咒”。而随着传感器、算力和算法的发展，农业是最能从大数据中受益的行业之一，实现生产效率的飞跃。例如，将农场坐标和相关信息上传至大数据平台，与实时气象信息如温度、湿度、风力、雨水等进行整合分析，帮助农场判断每个地块的播种、收获、耕作时间。与此同时，还可以利用大数据进行土壤成分分析，形成报告，时刻监测种植活动导致成分动态变化的数据指标，并依据数据及时补充作物所需要的肥料、水分。对未来产量进行预估，精确安排农场的生产计划。

2 大数据技术有效赋能人才管理工作

将大数据运用于人才管理，就是将每个环节的人才管理工作都建立在对客观数据分析的基础上。通过大数据技术分析，为人才管理工作提供数据支持，并根据分析结果来制定各项人才管理策略。

2.1 改变组织管理模式

传统人才管理风格主要靠经验，这种方法存在诸多缺陷，对人才的优化配置有不同程度的限制，降低了人才利用率。领导层的主观定性因素会影响后期的人才绩效考核、人才的提拔重用等，缺乏客观性，使得人才的工作积极性受到不利影响。而大数据通过收集、定量分析待用人才的在校表现、发展潜力、工作绩效、离职概率等信息数据，结合人才的后期教育培训成本及个人薪酬成本等，建立科学的测算模型，综合提高政府整体管理效率。在平时的工作中，用人单位通过记录入职人才在工作中的业绩、工作状态，为领导层提供第一手真实数据。将这些数据融合分析，根据需求产生相应的结论，通过这些结论，制定个性化的激励措施，提高人才的工作积极性，挖掘工作才能。

2.2 改变组织管理结构

传统管理模式下，员工基本上是工作的被动参与者，听从上级指令，执行领导交代的任务。传统组织架构从直线式到职能式再到事业部式、网络矩阵式的架构进行转变，这一系列架构的转变日益趋近于网络化、平台化，逐步打破了原有明确的权责关系，开始最大限度地整合资源，简化组织，悄然改变着管理结构模式。大数据背景之下，员工与员工的联系更加快捷，各部门之间实现了无壁垒、无障碍地开放式互动交流。员工工作从被动式向主动式转变。每位员工均可通过主动搜集信息来提出建设性意见。大数据的广泛应用，促进了管理结构的跨层级、跨区域、跨部门联系，使得信息传递畅通、效率更高，促进了各部门之间的互相协作沟通，总体上提高了工作效率。

2.3 改变对人才培养与管理的方法

组织对人才的管理涉及一系列过程，如人才的选拔、培养、激励、辞退或淘汰，在大数据时代，每一个环节都会产生前后衔接的海量信息数据，对这些数据进行汇集、融合，产生了人才培养与管理的大数据。对这些大数据的资源进行进一步整合分析，就能够形成科学而有价值的针对每位人才的培养与管理方案。

2.4 优化人才管理队伍

大数据时代，一支优秀的管理队伍必不可少，一支跟上大数据发展步伐、及时自我革新的优秀团队更是不可或缺。管理团队中的每位成员都需要了解大数据的特点、应用价值。将大数据技术与具体的人力资源管理工作进行真正意义上的完美结合，将大数据优势充分应用于人员的配置、需求和招聘等工作细节中去，实现人才和岗位完美匹配。

3 大数据在人才管理中的应用

对于地市级政府人才管理，要综合人社部门、教育部门、组织部门、科学技术部门、工业和信息化部门、编办、团委等外部数据资源，建设人才数据业务资源池，建立人才电子档案袋，生成人才、产业等分布地图，开展人才大数据分析应用。建立智能化数据挖掘和分析预测模型，对人才数据进行挖掘、分析，为人才提供个性化精准服务，为人才业务决策分析提供科学支撑等。

3.1 数据汇聚

分析数据源，对各数据源系统的数据进行采集、汇聚，形成人才数据资源池。尽可能与原始系统数据保持一致，对资源池内数据做简单整合处理，对非结构化数据进行结构化处理，同时增加标识数据的日期描述信息，不需要做深度清洗加工。人才数据资源池包括结构化数据和非结构化数据，其以人才个体为中心，汇聚内容包括人才基础信息、人才档案信息、人才行为信息、人才政务资源信息等数据，是构建颗粒化的业务数据汇聚体系的基础。

（1）数据汇集。数据汇集管理实现对实时消息、数据接口、关系型数据等不同来源数据的采集能力。

（2）数据存储。将汇集的多渠道数据源的数据进行存储，支持分布式数据存储和关系型数据存储。

3.2 数据融合

按照统一标准规范行政辖区内的人才数据，包括人才业务系统经办过程中产生的人才数据、相关部门业务系统内已有的相关人才数据。通过数据同步或专项采集的方式实现行政辖区内人才数据的一体化整合，为大数据应用奠定良好的数据基础。基于人才数据资源池，将其中相关的数据进行融合，按照应用形式形成人才数据仓库。围绕人才、单位、机构、高校等对象对汇集的各类数据进行整合，定义一致的指标、分析维度，形成统一规范的数据仓库。

3.3 数据服务

（1）治理。提供包括数据标准、数据质量、数据安全管理在内的基本数据治理功能。

（2）计算。提供大数据计算管理服务，包括基础属性类标签数据服务、统计类服务、算法类服务。

3.4 数据应用

实现人才大数据主题应用，面向业务需要从数据大屏、精准服务、宏观决策、服务输出等4 个方面进行主题分析、建模，构建人才大数据主题应用体系，充分发挥数据价值。

（1）数据大屏。通过柱状图、折线图、饼图、点图、条形图、面积图、雷达图、气泡图、单指标仪表盘图、连续趋势图、散点图、统计表等多种形式，从人才类别、业务类别、数据类别、技能类别、行业类别等不同维度将全市人才数据进行整体框架展示、深挖，为人才的总体架构、产业分布、流动等情况做立体分析和研判提供直观依据，进一步方便管理决策人员了解人才数据。

（2）精准服务。通过对业务行为数据的深层次算法加工和数理分析，基于人才服务各个业务领域的差异化服务诉求和业务需求，构建不同的画像标签，体现精准服务整体策略的动态化、配置化结构特点，实现人才个性化和精准化服务。

（3）宏观决策。通过对当地电子政务网络内部的相关人才数据进行归类、统计、分析，完成各类人才情况分析，为人才行业发展趋势分析、决策制定等提供数据支持。通过人才大数据分析，构建宏观决策类主题模型，如各行业人才紧缺情况分析、各行业人才引进情况分析、各区域人才需求分析等模型，辅助人才宏观决策。

（4）服务输出。提供统一数据服务，实现公安、财政、组织、银行、科技、税务等各需求部门的能力输出，将服务能力输出到公共服务平台、各需求部门的内部系统及其他相关部门。以数据驱动人才管理部门服务创新，提升服务体验。

4 推动人才管理大数据建设的保障措施

明确责任与分工是保证人才管理工作中大数据建设项目顺利实施的重要保障。大数据建设项目要指定相关单位负责，大数据部门及相关数据需求单位辅助。由负责单位抽调信息化及人才业务领域的相关骨干人员建立人才大数据工作小组，专职负责试点应用建设。

4.1 树立大数据意识

人才大数据试点应用各相关部门要解放思想，共同推动形成一种协同推进、职责明晰的工作格局，并建立一种大数据发展和应用统筹协调的机制，形成“数据管理、数字说话、数据决策、数字创新”的管理机制，养成利用数据分析进行科学决策的习惯，提高政府整体数据分析的能力。

4.2 强化组织领导

为确保人才大数据试点应用工作顺利开展，各相关部门应将这项工作列为部门重点工作，并成立“人才大数据试点应用领导小组”，统一领导组织人才大数据试点应用工作，负责该工作的全面规划、执行、监督、控制，并统筹协调该工作的有关事项。

4.3 建立协同机制

各牵头负责部门要发挥统筹协调的作用，明确工作内容，细化职责分工，及时协调解决遇到的重大问题，必要时可会同大数据管理部门共同解决。各配合单位要按照分工任务，积极主动开展相关工作。

4.4 强化安全保障

在数据存储、数据采集、数据传输、数据使用、数据共享、数据开放等各环节，要明确网络安全保障的范围和边界、责任主体及具体要求，建设并完善好重要数据资源和信息系统的安全保密防护体系。

5 结语

大数据技术将会影响政府部门人才管理工作的整个过程，从发布人才招聘信息开始，相关部门就借助网络大数据，对拟引入人才的相关信息进行全方位搜索、收集，通过层层测试选拔，最终确定适合各部门各岗位的人才。在工作绩效考核方面，部门管理者会通过收集人员工作状态和日常工作绩效等信息做出客观、理性的分析，保证绩效反馈的客观性、合理性，同时挖掘并激发人员潜在的各项能力。在人才培养与培训方面，提供技术培训指导的同时，不间断地收集人员日常工作相关信息，如工作内容、岗位技能、工作绩效、工作态度、综合素质等，并根据结果给出日后具体工作路径。总而言之，在大数据时代背景之下，政府部门对于人才的管理将是一场不间断的、随时代发展的变革，这一变革将是一个动态、全面的过程。

大数据时代已经到来，相关部门应以大数据为依托，建立全新的招聘、管理、培训、开发等人力管理的创新模式，为政府部门选才、育才、用才提供精确的科学依据。