大数据在人力资源管理中的应用

                       

目前，大数据技术已广泛应用于政府管理、企业管理和社会生产生活的各个方面，成为数据时代背景下的重要生产力，为商业变革和企业管理带来了新的机遇。信息是人力资源管理的重要基础，在人力资源工作的各个环节都发挥着重要作用。迫切需要探索如何利用大数据带来的新思维和技术，促进人力资源管理的转型升级，保持企业的长期竞争优势。

   

   

三个研究视角

   

鉴于大数据在企业人力资源管理中的巨大应用潜力，许多国内专家学者从如何充分发挥大数据在企业人力资源管理中的重要作用、大数据对人力资源管理的价值及其挑战和问题进行了广泛的讨论。通过梳理国内大数据人力资源管理相关文献，总结了以下三个研究视角：

   

第一个视角是关注大数据时代人力资源管理的应用价值、挑战和转型方向。主要研究如何充分发挥大数据在企业人力资源管理中的作用；人力资源管理面临的各种创新和挑战；从人力资源规划、人才招聘、人员发展成长、绩效管理、激励制度等环节，研究人力资源规划在人力资源管理中的应用价值和可能面临的挑战；基于大数据的人力资源管理的创新模式；当前大数据时代企业人力资源管理的发展机遇、挑战与企业转型升级之间的关系；企业大数据与人力资源相结合的基准实践、障碍和实施路径；从人力资源分析、人力资源部门和整个组织三个维度构建互联网与大数据技术的理论框架；基于互联网企业之间的比较分析，研究互联网企业大数据在我国人力资源管理中的应用空间和挑战。

   

第二个视角是关注人力资源模块，分析大数据在招聘、绩效、薪酬、培训等模块中的应用。主要研究内容包括：大数据背景下人力资源绩效管理的创新战略、大数据时代薪酬管理改革的机遇、挑战和创新应用、大数据和人工智能技术带来的变化、挑战和应对策略、大数据背景下企业人力资源培训的问题和对策建议。在人力资源管理中也有大量的具体实施和应用研究。

   

第三个视角以企业为案例，分析企业人力资源管理模块在大数据时代面临的具体问题和原因，提出相应的优化策略。以互联网企业为典型案例，借鉴谷歌、腾讯在人力资源管理大数据研究方面的成功实践，分析大数据在人才招聘、绩效考核、人才评价三个领域的应用，从实践中抽象大中小企业广泛应用于人力资源管理的途径和方法；以专业生产制造的企业为实践案例，讨论人力资源管理中存在的问题，为招聘、培训、工资和绩效提供改进措施和相应的优化建议；以通信公司员工为典型案例，分析了互联网和大数据时代背景下的人力资源规划、招聘、配置、培训、工资和绩效问题，总结了大量的基本运营模式和人力资源管理活动。

   

大数据类型

   

大数据的到来给现代企业的管理带来了颠覆性的变化。人力资源管理作为现代企业管理的关键组成部分，迫切需要充分顺应时代发展趋势，加强大数据思维和技术的应用，推动人力资源管理活动从经验到数据，促进人力资源管理决策更加科学高效。人力资源管理中有三种数据类型可以有效利用。

   

事实性数据

   

事实数据是指记录人力资源对象和主体基本信息的数据，通常用于描述客观事实或情况。一方面是企业员工个人层面的基本信息，包括企业在职员工总数、人力资源结构、企业组织工作形式、性别结构、教育背景、工作管理经验、技术技能、家庭传统文化背景等，可作为组织招聘人才的基本依据。另一方面，人力资源管理层面的数据包括评估指标、时间、绩效和周期；工资总额、增长和比例。数据来源主要通过人力资源规划、人员招聘、培训开发、绩效管理、薪酬管理等不同环节收集。这些数据的优点是信息搜索收集简单，信息量充足，可以科学有效地分析和处理。

   

动态性数据

   

动态数据是指人力资源管理活动的过程数据，通常根据工作的发展而不断变化。例如，企业的人员流动率、招聘计划的制定和执行率、核心技术人流失率、晋升率等。动态特征数据获取方法相对简单，但这些数据的实时变化需要追溯记录和会计分析。动态数据涵盖了人才选择、教育、使用和保留的四个动态过程，对核心人才员工流失、员工满意度和企业轮换、调动、晋升和任免具有较高的价值。

   

整合性数据

   

综合数据是指通过整理各种来源数据获得的数据。例如，综合评价人才素质特征、人才投资产出比等结果，包括个性化评价、管理技能测试、情商、智慧、员工满意度、企业员工奉献等。

   

影响大数据

   

大数据时代的到来给企业管理带来了创新理念，给企业人力资源管理带来了新的思维视角。一方面有效提高了企业管理效率，另一方面最大限度地激发了员工的积极性。

   

角色定位发生了变化

   

大数据对企业人力资源管理的作用转变主要体现在三个方面：一是从经验 感觉到事实 基础。过去，企业人力资源管理主要依靠个人经验、文化水平甚至关系决策，在大数据时代，将放弃经验 感觉的主观判断，但基于事实 基础的数据反映人力资源管理决策，减少决策偏差，实现科学管理。第二，人力资源管理人员已经从数据收集者转变为管理决策者。在传统的人力资源管理模式下，从业人员的工作内容主要包括员工考勤、人事报表、工作条件等数据收集和分析。在大数据条件下，综合管理平台可以有效地进行数据收集和统计，从繁琐的信息收集和分类中解放传统的人力资源管理从业人员的工作内容，主要包括员工考勤、人员报告、工作报告、工作条件等数据收集和分析。第三，在大数据条件下，可以利用综合管理平台有效地进行数据汇总和统和统的数据统的统计数据统计数据，从而解放传统的人力资源管理从繁琐的信息收集和分析、分析、分析、分析和决策。

   

有效提高管理效率

   

过去，在缺乏大数据技术支持的情况下，人力资源管理往往是以经验为导向的，根据前人的经验规定企业制度，做出企业决策。在大数据的支持下，人力资源管理是以数据为导向的，注重管理的科学性和准确性。根据客观数据进行人力资源管理，不仅可以提高管理效率，还可以提高决策工作的科学性和准确性。例如，在招聘过程中，整合和分析网络中个人留下的各种非结构化信息，探索和反映兴趣、个人特征、质量和技术能力的信息，实现高效准确的人才岗位匹配，实现资源配置的准确性；在日常工作中，通过不断记录个人学习行为数据，企业可以数据分析员工的能力和效率，更准确地发现员工的培训需求，使培训有针对性。

   

充分调动员工积极性

   

随着社会发展水平的不断提高，企业员工作为社会个体的物质和精神需求也在不断提高，因此对人力资源管理也提出了新的要求。过去，人力资源管理注重群体行为的管理和标准化。然而，随着企业员工个性化需求的不断增长，人力资源管理也从注重标准转变为注重个性。数据管理为这一转变提供了重要途径。例如，在有效掌握员工基本信息的情况下，通过互联网或其他合规渠道收集和掌握企业员工个人成长发展经验、知识专业背景、工作实践行为、兴趣爱好等非结构化相关数据，并对其进行深入分析，可以找到员工的个人需求。在此基础上，可以更准确、更有针对性地为员工提供教育培训、社会保障、家庭关怀、团队建设等福利和服务，实现员工激励的个性化和准确性，充分调动员工的个人生产力。

   

大数据的应用价值

   

在传统的人力资源管理中，普遍存在人才整体质量低、人才吸收速度慢、人才流失率高、内部控制管理体系不完善、人均效率低等问题。大数据应用为解决这些问题提供了有效的途径。大数据时代人力资源管理的本质是有效量化知识、能力、质量等特点，实现人力资源管理的数据、准确性和科学性。

   

人力资源规划

   

人力资源规划的主要目标之一是通过分析和预测企业人力资源的需求和供给状态，为人力资源管理措施提供依据，确保企业人力资源的供需平衡。目前，常见的人力资源管理工具需要强有力的数据支持，如专家预测、回归分析、比例分析等，需要使用历史数据来预测企业未来的人力资源发展趋势，这些方法需要准确估计未来的工作量、工作效率，预测往往合理，但传统方法难以实现。在互联网大数据环境下，人力资源经理通过各种信息系统，收集各种内外数据信息，结合整个企业的愿景目标和人力资源管理战略目标、员工个人发展、人员流动性、员工数量、质量、结构、人员流动性提供客观、准确的分析，为人才储备规划提供科学的决策依据，促进人力资源规划的经验、直觉决策。

   

招聘与配置

   

当职位空缺真正出现时，一般的做法是通过在线或离线招聘渠道发布招聘人才的信息。在收集了一定数量的信息后，通过简历筛选和面试筛选，最终留下最合适的候选人。这种招聘模式通常需要很长时间，而且效率也相对较低。此外，在分层筛选的过程中，面试官对候选人的评价往往主要是基于经验，个人经验的非标准化容易出现人员和岗位不匹配问题或遗漏优秀人才。然而，在应用大数据技术后，人员匹配将趋于准确和科学。

   

大数据在岗位匹配和人员招聘中有两种典型的应用方法：一是依靠大数据分析岗位需求，构建人才肖像。在明确各岗位技能需求和能力特点的前提下，可以通过先进的大数据技术选择企业员工数据库中的信息，建立一套有效的搜索和识别优秀人才的机制，岗位描述数字肖像，识别高绩效人才，最后根据企业需要招聘岗位设计人才评价问卷，通过现有高绩效人才填写问卷，进一步完善人才数字肖像。

   

二是通过社交网络招聘。人力资源经理可以关注移动社交媒体(如 Linkedln 、微信、微博等。)，及时获取个人视频图像、工作材料、生活条件、社会联系、工作技术能力等三维信息，使招聘人员能够更清晰、更准确地了解每个候选人的具体情况，实现准确有效的人员匹配。

   

绩效管理

   

绩效管理的目的是提高员工的绩效水平。传统的绩效管理方法通常通过有限的记录对被评估人员进行绩效评估，该评估也具有一定的主观性，最终的评估结果也容易出现偏差，特别是对非生产性部门的绩效管理。例如，通过一些通用和半结构化的数据分析方法来了解和理解员工对企业的影响和贡献。这种方法滞后，难以准确测量。然而，大数据的出现大大改善了绩效管理的滞后。

   

大数据在绩效管理中的应用有三个方面：一是利用大数据建立优秀员工的数字肖像作为评价标准。二是提高员工对绩效考核的参与和热情。让全体员工参与绩效考核管理，让员工对绩效考核指标筛选、内容确定、实施过程等关键环节发表意见，让企业更加重视，提高员工的工作热情和忠诚度。第三，预测员工的绩效，并及时提供指导。管理人员可以通过搜索和收集相关员工的日常业务和工作内容，预测相关员工的绩效，提前干预，及时指导员工，避免员工绩效下降。

   

绩效激励

   

有效的绩效激励不仅是对员工过去行为和表现的肯定，而且对提高员工对未来工作的热情具有重要意义。现代大型企业绩效激励方式和手段主要有三种：物质激励、职业激励和情感激励，物质激励主要包括薪酬和社会福利，是员工基本生活、健康稳定工作的基础和保障，员工薪酬及其心理预期决定了员工对企业的看法，许多企业缺乏战略思维，薪酬调整缺乏科学依据，忽视核心人才的有效管理，使公司重要人才团队的稳定性不确定。

   

大数据在薪酬激励中的应用在一定程度上提高了绩效激励的有效性。至少有两种应用场景：一种是收集和比较人才市场各企业的工资信息，了解行业的工资水平，创造员工的价值况进行客观科学的评价，及时对自身薪酬水平进行调整，从而做到价值分配的公平、及时和全面。二是企业可以综合分析员工在生活、工作中的各种信息，挖掘企业员工在各种物质、精神、心理等多个方面的价值需求与期望，分析企业员工的价值取向及其追求，对不同的员工采取差异化激励措施，促使企业员工满意度和工作效率得到提高。

人才培养

企业人才培养的主要宗旨就是通过人才培养不断提升企业全体在职员工的专业知识、技术水平和综合职业素质，构建一个高中低层次合理、专业化分工明确的人才队伍，为组织事业的长远可持续发展提供服务。如何精确掌握员工的培训需求，并确保培训产生成效，是困扰人力资源管理工作者的难题之一。

大数据的广泛应用能够有效地化解这些问题，有以下三个方面：一是公司可以利用大数据技术搜集与员工自身所在岗位需求、绩效表现、晋升意向等密切相关的数据，通过大数据分析，形成针对不同类型、各种年龄层次员工的个性化职业生涯规划路径，为其量身打造人才培养方案，帮助他们迅速地胜任自己的岗位。二是依托人力资源大数据，可以有效地帮助企业人力资源管理工作者准确识别和了解企业员工对于学习的需求、行动、模式以及实际效果，制定出有利于企业培训的策略，促进培训体系改进，提高培训效率。三是企业可基于员工过往培训资料数据的综合分析，精准地把握员工的实际工作情况以及能力素质水平，在此基础上对其未来所从事工作及职业技能培养需求进行预测和模拟，制订与之契合的培训方案，有利于更加有针对性地挖掘和激发企业员工的工作潜能，增强企业员工对公司的信任感和忠诚度。

与互联网和大数据相结合是人力资源管理未来不可阻挡的发展趋势。虽然大数据给人力资源管理行业带来了创新发展的机遇，但同时也带来了系列挑战，而且大数据被广泛运用于企业的人力资源管理还面临着资金投入大、信息安全保障困难、技术人才匮乏、信息搜集与个人隐私相冲突等诸多问题。企业不仅要充分地搜集、整合、挖掘人力资源管理相关数据，还要扩大和拓展其他获取信息的途径，有预见性地收集和积累为人力资源管理所用的数据，充分地实现人力资源的数据化，高效便捷地将大数据广泛运用到人力资源管理的每一个环节，提高人力资源管理的效率与质量，真正将数据转化为核心竞争力，为企业发展提供更加完善的人才要素保障。（来源：中国工业和信息化）

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