深入挖掘大数据技术潜力全面提升企业人力资源管理效能

赖杭燕

大数据分析的竞争优势

数据驱动业务 大数据具有数量巨大、构成复杂、变化迅速、价值内隐的特征，能够通过多维度、多层次的数据以及历史时态的关联数据，通过自动筛选，掌握工作中的重点，找到问题症结，从而根据问题导向解决问题。企业通过将各项业务领域的数据进行多维度的采集、融合、加工、分析和挖掘，通过繁杂的流程看到商业本质，从而能够发现业务中的问题，做出科学合理的决策。如银行放贷款前通过第三方电商获取的大数据，掌握企业的经营状况，从而确定是否发放贷款，提升贷款的准确性，切实帮助中小企业解决贷款难的问题。

数据多元化 在以大数据为基础的工作中，相关的数据信息来源渠道具有多元化的特点，不仅通过人工录入指标的方式或是进行数据信息扫描的方式获得相关的数据信息，还可以通过大数据技术从多个维度获得人力资源管理图片、进度报告、影像等内容，从根本上使數据信息的来源维度增加，使非结构化类型的数据比例增多，同时支持连续数据采集，有助于追踪评价对象在不同时间点上的发展数据，便于进行前后增量比较，有效解决管理工作中数据采集不良和数据单一的问题，进一步提升各项管理工作的水平。

数据可视化 在实际工作中，采用先进的大数据技术进行数据信息的挖掘分析和处理，能够提高对各类数据的利用率，准确地分析数据信息相互之间隐藏的逻辑关系，寻找信息化技术难以展现的指标勾连关系，提升数据的可视化水平。同时，大数据技术的应用可定制化呈现内容，展现不同表项的内容，从多个方面和多个维度进行数据的分析，从不同角度对相同数据进行个性化解读，为不同的数据使用人员提供多元化的数据报告。数据使用人员也可按照自身需要，在一定程度上对分析数据的呈现方式进行设置，选择组合信息，并得出相应的分析报告，精确理解相关报告的内容。

大数据人力资源管理的有效应用措施

树立全员数据化意识 提升组织效能 数字化技术打破传统的商业模式、业务流程和人才管理方式，从根本上改变组织运作的方式，使组织迅速数字化。在这种情况下，需树立员工的数据化意识，将数据化融入企业的日常生产经营和组织文化，变革员工的职能定位、观念和行为模式。作为人力资源从业者，要逐步提升量化思维能力，建立起用数据思考、用数据说话、用数据管理、用数据决策的思维模式，培养用数据来发现问题、解决问题的能力，借助数据化平台及时有效地对各个岗位做出对应的分析，并辅助人力资源规划向企业战略靠拢。

同时，在实际管理工作中，人力资源从业者应充分认识到大数据技术的优势，借助大数据平台自动提取数据信息，提升数据内容的全面性和科学性， 从传统人力资源管理工作中解放出来，减轻日常事务性工作的压力和负担，将大部分精力集中在人才选拔培养、绩效考核评价、薪酬福利等机制创新方面，进一步提升组织效能。

强化大数据人才管理 提升管理效能 数字化工具的应用贯穿于人才发展全生命周期，在人才选拔、人才评估、人才发展等方面，用数据对人才标准进行量化、标签化，提升人才甄选和管理的效率，科学合理地优化人才体系。

在人才招聘方面，可以采用大数据技术全面分析不同工作岗位对于人才的需求，按照具体需求数据信息，明确不同岗位人才招聘的数量和衡量标准，发布相应的招聘信息；通过业务技能标签化，优化人员选拔模式，借助大数据挖掘技术筛选合适的简历；在人才应聘的过程中，可以使用大数据技术对人才资料和业务技能等数据进行分析，综合研究不同人才的潜力、与岗位工作的匹配度，高效完成人岗匹配。

在人才发展方面，通过人才画像、岗位画像相结合，在绩效、能力、潜力等多维度进行人才盘点，生成企业人才地图，使管理层更准确地掌握企业人才的变化情况，为企业人才梯队建设提供科学有效的决策依据，避免因关键人才的缺口或流失对业务造成影响。在内部人才选拔的过程中，通过大数据技术对内部各个岗位工作人员的潜能和职业素养进行分析，自动化识别具有晋升潜力和综合素养的人才，更有针对性地对其进行培养，促其成长，实现对人才的精准选拔。

智能化赋能员工 提升业务协同 在大数据环境下，可以通过数据动态跟踪、分析员工的工作情况和工作饱和状态、员工供需、员工稳定性等信息，对于可量化的指标通过数据采集建模的方式建立员工培训、绩效管理、薪酬分配等模型内容，分析人力资源效能、产出比等信息，从组织资本和人力资本的角度协助进行业务决策，为业务产生价值。

员工培训是现代组织人力资源管理的重要组成部分，基于大数据分析的培训管理体系，可以实现实时动态管控并不断优化提升。一是深入挖掘分析每个岗位工作人员的能力数据，准确分析不同人员的教育培训需求，深入分析未来岗位工作发展趋势，结合学习地图，以此作为基础制定完善的岗位人才培训方案，采用现场观摩、工作任务实践操作、典型工作问题模拟训练等培训方式，结合线上培训，对每名员工进行精准的专业知识和技能培训；二是在培训的过程中更加关注员工的个人发展，通过大数据技术对每名参训人员在培训过程中的能力发展水平进行挖掘，分析培训效果，并采取相应的改善措施。

绩效管理是企业价值输出的导向，进入移动互联时代，许多公司纷纷转向敏捷绩效。首先，采用大数据技术构建岗位能力素养模型，在模型中明确岗位人员的工作能力要求和素质要求，大数据分析技术使绩效评估对象的颗粒度进一步细化，精确到每一名员工以及每一项具体职能。其次，采用大数据技术进行各项工作的创新优化，合理设定考核评价的指标和内容，确保“目标分解到人、真抓绩效落实、公平公正激励、激发组织活力”，员工与上级可以通过数字化平台随时调整与修正目标，反馈意见，有利于提升绩效辅导的效率。最后，利用模型进行定量与定性综合分析，深入评价和反映每名职工的能力和素养、工作绩效情况等。开展多元化分析和比较可最大化提高员工业绩的因素维度，为绩效改进提供依据。同时，大数据分析技术使绩效管理的周期压缩，近乎实时地反映企业运行的状态，保证企业战略的有效落实与迭代升级。

富有吸引力的薪酬制度设计对于核心人才的选用预留起到关键作用，企业可利用大数据平台获取行业薪酬水平和员工职业生涯的个人薪酬数据，选用高可靠度岗位薪酬样本进行统计推断，分析薪酬结构，以此设定本企业薪酬水平，对确定合理的薪酬制度有极大的助力作用。及时预测薪酬成本并加以计算，将薪酬成本置于企业成本管理核心，持续优化人力资源的投入产出效益，以最优成本获得更高产能和更佳质量。同时，以平台化的理念规划人力资源系统，通过系统内部业务功能的搭建扩展，打破系统间壁垒，将数据归口统一，如人力资源系统与财务、办公自动化、销售、客户关系管理等系统的整合，实现业务、经营、管理、财务等信息服务有效集成，使各系统内外部的运作更加自动化、智能化，提升企业管理水平。

作者单位：中远海运（厦门）有限公司