淺析人力資源管理中的數據信息與員工職業規劃

姚淑娜

摘 要：本文從員工職業生涯規劃入手，引入數據概念，解析數據在員工職業生涯規劃中的重要作用，探索建立數據與員工職業生涯規劃相結合的人力資源管理新體系，為不同類型的員工提供個性化的晉升通道和成長空間。

關鍵詞：數據分析;信息;職業生涯;規劃

職業生涯規劃，即個人與組織相結合，對其興趣、愛好、能力、教育背景等進行綜合分析與平衡后，結合時代特點和被規劃者的職業傾向，確定其最佳職業奮斗目標，并為實現這一目標做出行之有效的安排。職業生涯規劃作為人力資源管理工作的重要議題，越來越受到企業與員工的共同重視。

一、數據信息和職業規劃的基本概念

職業生涯規劃則是針對個人的主觀因素和客觀因素進行分析測定，確定個人的奮斗目標，并努力實現這一目標。也就是說，企業需要結合員工的自身興趣和特質，將其定位在一個最能發揮自己特長的位置，通過對每位員工進行職業生涯規劃，確保各類人才“各就其位，各行其道，各盡其職，各得其所”，為不同類型的人才提供個性化的晉升通道和成長空間。

二、如何讓數據為職業生涯規劃進行全程服務

（一） 數據與員工招聘

對于職業發展規劃來說，從員工招聘階段就要全面介入。數據分析模型會幫助人力資源管理人員做出更加理性的決策。首先，數據挖掘模型會抓取數據庫里應聘者職業技能、薪酬要求以及培訓教育等方面的信息，然后對比崗位需求，通過數學運算找到最佳的資源配置方式。招聘過程的最根本訴求就是解決企業職位與候選人之間的匹配問題，而 數據技術恰恰能更高效精準的完成這個匹配過程。

（二） 數據與個人信息的深入挖掘

員工入職以后，數據會針對員工的基本信息，通過模型整理編輯出一個以“個人”為中心的數據庫，它的核心功能就是建立員工工作經歷、教育背景、職務晉升和社交網絡等方面的指標體系，這些指標實現動態管理，通過信息量的積累和匯總分析，評估員工的職業素養和發展潛力，發掘隱藏在深處的職業傾向，并借助這些評估結果，引導員工按照一定的職業發展規劃路線開展職業實踐。

（三） 數據與職業錨

職業錨是指員工進入早期工作情景后，由獲得的實際工作經驗所決定，依據已被證明的才干、動機、需要和價值觀，進行現實的選擇和準確的職業定位。職業錨強調個人能力、動機和價值觀三方面的相互作用與整合，是個人同環境互動的產物，在實際工作中不斷調整。職業錨是職業生涯規劃最重要的組成部分，準確的職業錨，會引發員工進入正確的職業生涯規劃渠道，促發企業和員工形成雙贏的局面。

（四）數據與“人——職匹配”

員工入職以后，需要針對員工職業發展計劃書，結合企業實際，對員工的職業發展方向進行定位，進行“人-職匹配”，如果匹配得好，則個人的特征與職業環境協調一致，工作效率和職業成功的可能性就 為提高。相反，則需要不斷修正，重新匹配，提煉更加精確的職業目標。

三、數據與職業生涯規劃結合的實例

在員工職業生涯規劃中，往往會引入SWOT分析矩陣法，通過對一系列信息的歸納與分析，得出員工職業生涯發展的最佳途徑。

S代表strength（優勢），W代表weakness（劣勢），O代表opportunity（機會），T代表t人力資源管理 eat（威脅）。其中S和W是內部因素，用來進行自我分析，O和T是外部因素，用來進行環境分析。

使用 數據后，我們需要在人力資源管理 信息系統中即時錄入以下數據：

S：工作經驗，教育背景，專業知識和技能，溝通能力，團隊合作能力，領導力，人格特質，承壓能力，個人關系網絡等。

W：比較缺乏的經驗，較差的成績，專業不對口，缺乏目標，自我認識不足，較差的領導能力，負面的人格特質，害羞，情緒化等。

O：就業機會，急需的人才，晉升機會，市場需求，地理位置優勢，強 的關系網絡等。

T：就業機會的減少，同業競爭，缺乏的培訓，晉升過程的激烈競爭，專業領域的有限發展等。

在對員工進行職業生涯規劃時，系統會自動調取這幾項重要因素，進行比對分析，利用數據分析模型，得出更優的策略。

以往，在職業發展規劃中，要么會出現數據信息不足，要么會出現分析能力不足，而引入數據，既可以存儲海量的信息，也可以利用數據挖掘技術進行數據模型建立，從而迅速果斷的對職業發展方向進行抉擇。

四、如何讓數據更好的為職業生涯規劃服務

鑒于 數據強 的功能，以及自身存在的不足，我們需要開展以下工作，以彌補其天然的缺陷。

（一）解決 數據存儲中的容量問題、安全問題和靈活性問題，實現存儲系統的擴展能夠簡單可行，基礎數據的存儲安全可靠，不易更改，且一種存儲手段能夠適應不同的應用類型和數據場景。這樣，可以確保數據使用的持續性和有效性。

（二）優化數據分析和挖掘模型，能夠盡量剔除與關系結果不太密切的數據，從海量信息中找出最切合使用的有用信息，得到總體在空間上的分布狀態和時間上的變化情況，以便對結果做出預測，同時，通過個體在空間和時間上的差異性和相似性，找出問題原因。

（三）人力資源工作者需要加強 數據相關知識的學習及應用，實現專業知識與 數據技能的有機結合，實現人機互補，做出更符合預期的職業生涯規劃方案。

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