数据挖掘在人力资源信息化管理中的运用探析

2023-01-07 05:42牛佳惠
数字通信世界 2022年3期
关键词:数据挖掘资源管理人力资源

牛佳惠

(陕西职业技术学院,陕西 西安 710038)

作为市场经济体系的一部分,人力资源管理在信息化技术的帮助下达到了良好的管理成果,减少了管理人员的工作量,提高了管理效率。但是随着信息平台数据库的不断增大,想要进一步提高管理质量就需要采用更加先进的管理技术和管理理念。数据挖掘技术是目前提高管理效率的有效方法,不仅能够发掘数据的实际价值,还能实现高质量的管理服务,有利于让人力资源管理部门更加精确、全面、及时地掌握人才信息,提供高效的工作指导。

1 数据挖掘技术分析

1.1 数据挖掘技术的概念

信息时代,各种数据量在以爆发式的形式增长,很多有价值的数据信息被忽略,因此需要找到一种高效的方法对数据信息进行分析,使其发挥最大价值,数据挖掘就是在这一背景下诞生的一种新技术。数据挖掘是对数据进行分析,提取其中具有价值的数据信息。以往数据保存只是为了方便查找使用,而引入数据挖掘技术可以体现信息数据的层次性,帮助信息使用管理者发挥信息数据的最大价值[1]。

1.2 数据挖掘发展现状

信息高效应用与管理是目前诸多领域面临的困境,尽管现在的信息资源十分充足,但在海量数据中很难发现具有价值的信息。因为传统的信息数据管理方式只能对信息数据进行输入、保存与查询,无法筛选其价值。数据挖掘是一个针对性非常强的信息管理技术,目前有很多企业都将其应用到信息管理中,企业很多数据存在严重的重复和矛盾现象,所以需要采用相应的措施提炼有效数据。数据挖掘技术将是企业发展中提高数据使用效率的主要手段,基于数据挖掘技术已经开发出了诸多信息管理系统,未来也有着极大的可开发和可研究价值。

1.3 数据挖掘技术应用现状

数据挖掘技术可以从大量信息中提取出有用的信息,创造出更大的经济效益,凭借这一特点在各领域得到了广泛应用。诸多企业运用数据挖掘技术对未来产品需求以及发展情况进行了分析预测,有效降低了经营生产成本,并运用数据挖掘技术为产品找到了更加具有价值及潜力的客户群体,降低了营销费用。以零售业为例,运用数据挖掘技术可以对客户的消费行为以及客户群体进行分析,结合品牌自身价值对用户进行划分,找出更加符合产品的客户群体,这有利于提高销售战略计划的实施成效。金融行业可以利用数据挖掘技术对市场情绪进行分析,同时可以高效分析企业的经营效绩和股价,有利于帮助企业做好发展规划。

1.4 数据挖掘工作类型

基于数据挖掘的不同用途以及特点,主要可分为以下几种工作类型。

(1)分类。分类是根据相关的规则及要求将数据进行划分,比如在商业数据库中可以对客户信息进行深度挖掘,以客户的偏好、贡献、额度等标准进行分类。一般分类流程包括两个步骤:一是需要创设分类器,使用分类器通过对已知信息展开分析;二是利用新建的分类器对新数据展开归类处理。如果信息分类不能满足相关要求,可以反复重复处理。

(2)聚类。聚类指的是通过聚类算法,比如K-均值(K-means)、K-中心点(K-medoids)算法将高度相似的数据统一整合,整合之后每簇之间的数据都会存在明显的差异。

(3)预测。预测主要是对数据存在的潜在信息以及未来发展做出判断,比如在账户系统管理过程中可以对数据库中的用户信息进行统计,得到用户的信用评测模型,当与用户有经济来往时就可以利用这个模型预测客户的经济实力,得到科学的参考依据,避免不必要的资金损失。

(4)关联。关联是通过数据之间的内在联系确定其关联性,目前Apriori算法是数据挖掘领域最常用的关联算法,可以帮助探索潜在数据之间的联系规律,并对其关联程度进行分析,该算法已经被广泛应用于各大商业网络体系当中。

(5)侦查。侦查是指在分类领域中经常会出现一些不符合规则的特例,这种特殊情况往往存在着更大的利用价值,而侦查就是通过对系统的分析与筛选,揭示异常的潜在问题,并针对异常行为释放提醒信息,提前做好防范措施。

2 数据挖掘与人力资源信息化管理

2.1 数据挖掘与人力资源信息化管理的协同意义

数据挖掘是在数据库中运用数据挖掘技术自动发现已过滤信息,将复杂的数据信息进行挖掘,发挥信息的最大利用价值,而数据挖掘需要由数据准备、数据挖掘、结果表达三个阶段组成,抽取数据中的有价值信息,帮助企业更好地规划发展路线以及人力资源应用策略。人力资源信息化管理是指,用高效的信息管理手段对各种人力资源信息进行统筹管理,通过信息数据库为人事调动、资源规划、招聘考核、员工培训等方面提供数据支持。

在人力资源信息化管理中运用数据挖掘技术可以提高管理效率,发现更多高质量数据信息,帮助人力资源部门进行数据分析,提高数据信息的可利用率,并促进人力资源部门做出更加符合企业发展的规划与决策[2],有利于全面提高人力资源部门的工作效率与准确性。

2.2 数据挖掘在人力资源信息化管理中的应用优势

随着企业信息化建设的不断完善,人力资源管理部门也具备了高效率、高质量的信息化管理系统,通常人力资源信息化管理系统只负责对人事信息进行维护更新[3]。随着信息数据越来越多,提高资源数据的利用率成为人事资源管理部门最困惑的问题。数据挖掘技术的应用可以为人力资源信息化管理提供更多支持。目前数据挖掘技术在人力资源管理中的应用优势主要包括以下方面。

(1)提高企业竞争优势。在网络信息时代,合理利用信息数据可以为企业提供全新的发展方向与发展策略。人力资源管理作为企业管理环节中的重要领域,人员调动以及职能分配都直接影响企业的未来发展。运用数据挖掘技术可以深层次发现不同部门、不同员工、不同人才资源的核心优势,为其制定更加符合自身以及企业发展的职能发展方向,从而有效提高企业人力资源的竞争优势。

(2)提供计划实施依据。在人力资源部门管理过程中制定科学完善的计划,直接影响人力资源管理的实际成效与水平,运用数据挖掘技术可以发现目前企业发展的核心需求以及人员配比情况,根据各项基础数据为人力资源部门制定计划提供可靠依据,有效提高计划制定的水平,全面增强人力资源部门的工作水准。

(3)加强效果评估。企业每一环节的工作都是为了促进企业的可持续性发展,因此不管是制定计划还是工作实施都十分看重最后的成果。采用数据挖掘技术可以通过对当下各方面数据的综合性分析、对比,评估某一计划、某一阶段或某一工作实施的成果,为人力资源部门制定管理计划以及管理方案,提供真实可靠的执行方向与执行依据[4]。

3 数据挖掘在人力资源信息化管理中的应用

3.1 充分认识人力资源发展现状,运用数据挖掘技术进行信息类聚

随着科学技术的高速发展人力资源管理也发生了很大变化,当下已经进入了人才主导的新时代。对于企业来说,做好人力资源管理可以全面促进企业高水平发展,管理方法能否与企业内部的环境有效结合是企业首先需要解决的根本问题。在企业海量动态的人力数据资源中,必须要进行统计管理的综合分析,挖掘核心数据,提高企业内部决策的高效性和正确性。同时还需要根据不同企业的背景、文化、氛围以及员工知识发展需求进行数据分析,全面提高企业内部人才管理的个性化特点。

比如,在对企业人才管理过程中每个员工都有自己独特的一面,企业需要将众多员工进行分组,实施不同的管理方法,提高管理工作的效率,全面突出以人为本的管理理念。这就需要运用数据挖掘技术把每个人的性格特征进行分类并录入数据库当中,通过对数据的深度挖掘与筛选获得彼此之间的关联,将关联共同点较多的一部分归为一个类,并建立类库,标记其关联特点,方便管理者进行高质量的管理与分析[5]。完成分组之后管理者可以清楚地认识到同一类型员工的特点,发现这一类型员工的特长及问题,制定更加符合其特点的管理手段及激励政策,全面提高其工作积极性。

此外,在企业人才招聘过程中可以建立人才招聘数据库,详细记录招聘渠道、面试方法、面试数据,运用数据挖掘技术对这类信息进行类聚,了解哪些人才适合哪些岗位,以及优秀人才的招聘思路,为企业人才招聘提供明确的方向。

3.2 加强对数据挖掘技术的认识,深度挖掘员工能力

数据挖掘技术作为一种高科技高效率的新型技术,对当下的企业管理以及发展有着十分积极的促进作用,但也会在实际的应用和推广中面临挑战,因此企业需要充分认识到自身主体身份,定期对数据挖掘技术进行钻研,全面提高人力资源部门对数据挖掘技术的应用率,使人力资源员工成为数据挖掘技术的实践者、推动者[6]。另外还需要让员工充分认识到数据挖掘在人力资源信息化管理中的运用前景及挑战,激发员工的学习及应用热情,不断探索全新的信息化管理与数据挖掘技术的结合点,推动数据挖掘技术的有效应用。

比如在员工正式应聘开始,企业人力资源管理部门就需要运用数据挖掘技术对员工信息进行记录,随着时间的推移,员工的信息记录被不断完善与丰富,人力资源管理部门需要通过定期的数据分析,分析该员工的工作能力及工作潜力,分配其工作任务[7],将数据挖掘应用到人力资源管理的每一项基础工作当中。通过这种方式可以给人力资源管理部门提供一个深度探寻的方向与渠道,管理者需要运用好数据挖掘技术对员工的学历、学习背景、工作经历、能力、工作记录、人际关系等信息进行综合分析,结合企业其他员工的情况展开综合评价,为员工制定合理的工作方案、工作目标以及工作奖励制度,全面激发员工的工作潜力。

3.3 加强研究成果转化,合理分析员工跳槽概率

员工作为企业的核心力量,对企业的发展有着十分重要的促进作用,在企业应用数据挖掘技术时需要不断加强数据挖掘技术的应用范围,除了可以利用数据挖掘技术分析员工的工作能力,也需要运用该技术充分挖掘员工的忠诚度和工作积极性,并根据数据分析筛选的结果做好人力资源规划与分配,降低企业人才应用成本,减少企业人才流失。

比如在人力资源管理过程中企业经常担心优秀的人才流失,就可以利用数据挖掘技术建立人才流入流出数据表,详细记录每一位员工的招聘渠道、岗位环境、工作年限、性格、工作能力以及人才流失等具体信息,合理利用信息网络,弄清楚哪些渠道招聘来的人才最容易流失以及哪个岗位中的人才容易流失[8]。通过这种方式可以让企业更加清晰地认识到人才流失的根本原因,根据核心人才的相关要求以及未来发展方向,制定符合其未来规划的工作内容及奖励政策,为企业保留优秀人才。

4 结束语

近年来,商业智能发展成为企业发展的核心方向,越来越多的企业管理者不仅要求企业进入全新的信息化发展时代,还要求将各种高科技信息化技术运用到企业的日常管理当中。人力资源作为企业中的主要部门,运用数据挖掘等信息化管理技术可以有效提高各类数据信息的管理水平,为企业人才招聘、资源分配以及企业发展提供可靠的数据支持,让人力资源管理部门可以通过利用更加广泛且具有针对性的信息资源,做好人力资源管理工作,全面提高人力资源管理部门在企业经营过程中所起到决定性地位。

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