大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘在人才開發(fā)政策制定中的作用

王宏偉

信息技術(shù)的飛速發(fā)展帶來了信息量的激增。根據(jù)摩爾定律，集成電器芯片上所集成的數(shù)目每18個(gè)月翻一番，微處理器的性能每18個(gè)月提高一倍，由此推導(dǎo)可知，信息總量18個(gè)月就翻一番。這些以電子信息技術(shù)為基礎(chǔ)創(chuàng)造的大量數(shù)據(jù)已經(jīng)充斥社會(huì)生活的各個(gè)角落。據(jù)統(tǒng)計(jì)，近兩年內(nèi)由人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，竟然達(dá)到了人類有史以來全部數(shù)據(jù)的90 %以上。數(shù)據(jù)量的龐大、數(shù)據(jù)形式的多樣、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度的飛快、數(shù)據(jù)信息的復(fù)雜，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們的想象，使人們始料未及。

大數(shù)據(jù)時(shí)代是數(shù)據(jù)的革命時(shí)代，大數(shù)據(jù)不但改變著人類的生活和工作，也影響著人們的思維；大數(shù)據(jù)時(shí)代是數(shù)據(jù)變?yōu)橘Y源的時(shí)代，大數(shù)據(jù)不僅對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)領(lǐng)域擁有巨大存在價(jià)值，對(duì)國(guó)家的治理模式也產(chǎn)生著不可替代的影響。自2014年3月將“大數(shù)據(jù)”首次寫入《政府工作報(bào)告》以來，大數(shù)據(jù)成為政府工作的熱詞，2015年8月19日召開的國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議通過《關(guān)于促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動(dòng)綱要》，強(qiáng)調(diào)要推動(dòng)政府信息系統(tǒng)和公共數(shù)據(jù)互聯(lián)共享，消除信息孤島，加快整合各類政府信息平臺(tái)，避免重復(fù)建設(shè)和數(shù)據(jù)“打架”，增強(qiáng)政府公信力，促進(jìn)社會(huì)信用體系建設(shè)。大數(shù)據(jù)正在改變著國(guó)家治理的方式，國(guó)家方針的制定已經(jīng)不僅僅依靠人腦決策，也要依靠數(shù)據(jù)論證。人才開發(fā)政策的制定，當(dāng)然也離不開大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。但是龐雜的數(shù)據(jù)并不能直接用于人才開發(fā)政策研究與制定，在這海量的數(shù)據(jù)中混雜著各種對(duì)制定人才開發(fā)政策有用和無用、相關(guān)和不相關(guān)的信息，要想找到這些被無數(shù)數(shù)據(jù)層層包裹著的信息，必須經(jīng)過處理與分析，找出隱藏其中有用的規(guī)律性的東西， 這個(gè)分析與處理的重要工具就是數(shù)據(jù)挖掘。具體說，數(shù)據(jù)挖掘就是從海量、不完全的、有噪聲的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用的信息和知識(shí)的過程①。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘，找到所需要的信息，去掉不需要的信息。

數(shù)據(jù)挖掘在人才開發(fā)政策制定中常用到以下幾種技術(shù)方法。一是關(guān)聯(lián)分析，根據(jù)事物發(fā)生的概率和條件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，找出那些有使用價(jià)值的相關(guān)事物。二是聚類分析，把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別，同一類別中的數(shù)據(jù)相似，不同類別中的數(shù)據(jù)相異。三是分類，將采集到的數(shù)據(jù)歸類到已定義的數(shù)據(jù)中，分類是大數(shù)據(jù)挖掘中最基本的工作，沒有分類就沒有鑒別，就沒有使用價(jià)值。四是預(yù)測(cè)，將已有數(shù)據(jù)建立模型，再運(yùn)用新數(shù)據(jù)作為輸入值，獲得趨勢(shì)性變化的新數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)在人才開發(fā)政策制定中的作用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

首先，大數(shù)據(jù)能夠?yàn)槿瞬砰_發(fā)政策制定提供新的科學(xué)方法。雖然近十年來政府部門在制定人才政策過程中越來越注重前期調(diào)研、專家咨詢和智庫(kù)參與，但是由于受調(diào)研面、調(diào)查成本、可操作性和專家知識(shí)結(jié)構(gòu)等因素的限制，一方面獲得的數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量都十分有限，另一方面這些數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、真實(shí)性和全面性依舊存在不盡如人意之處，在很大程度上造成一些已出臺(tái)的政策出現(xiàn)了不夠科學(xué)和實(shí)用性差的問題。大數(shù)據(jù)時(shí)代是人力資源信息爆炸的時(shí)代，每天產(chǎn)生的大量與人力資源相關(guān)的內(nèi)容能夠?yàn)檎咧贫ㄌ峁┣八从械暮Ａ亢透哔|(zhì)量的社會(huì)數(shù)據(jù)、資料和信息。通過量化的方法轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，政策制定者能夠深入分析人才個(gè)體和群體的復(fù)雜性。比如在高層次人才培養(yǎng)政策的制定中可運(yùn)用聚類分析法將人才分類，高層次人才有其個(gè)性，也有其共性。人才分類可按在工作中擔(dān)當(dāng)?shù)慕巧诸悾砂葱愿裉攸c(diǎn)分類，也可按專業(yè)類型分類，不論怎么樣分類，總能找出其個(gè)性和共性。對(duì)同類人才的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，把具有較高相似度的人才歸為一組，把具有較高差異度的人才歸為一組，可分為若干組，分組后再利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)找出其內(nèi)在的規(guī)律，在制定人才政策時(shí)，充分考慮各類人才的差異，制定出適用性強(qiáng)、創(chuàng)新度高的人才政策。

其次，大數(shù)據(jù)對(duì)人才開發(fā)政策制定具有預(yù)見性。大數(shù)據(jù)一個(gè)突出價(jià)值在其具有較好的預(yù)見性。運(yùn)用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘數(shù)據(jù)背后發(fā)現(xiàn)事物之間可能存在的關(guān)聯(lián)或者聯(lián)系，根據(jù)事物發(fā)生的概率和條件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，快速發(fā)現(xiàn)那些有價(jià)值的關(guān)聯(lián)發(fā)生事件。沃爾瑪對(duì)歷史交易記錄進(jìn)行了分析，這些記錄包括每一個(gè)顧客的購(gòu)物清單、消費(fèi)金額、購(gòu)物時(shí)間及當(dāng)時(shí)的天氣等，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理他們從這些十分龐雜的數(shù)據(jù)中找出一些規(guī)律性的東西。如，每當(dāng)颶風(fēng)來臨之前，不僅手電筒銷量增加，蛋撻的銷量也隨之增加。因此，每當(dāng)季節(jié)性風(fēng)暴來臨時(shí)，沃爾瑪都會(huì)把蛋撻和颶風(fēng)用品放在一起，既方便顧客又增加銷量。在人才開發(fā)政策制定中必須注意到，人才數(shù)據(jù)有許多特點(diǎn)，這是因?yàn)槿瞬疟旧砭褪且粋€(gè)涵蓋面較廣的群體，而且人才的特征描述結(jié)構(gòu)復(fù)雜，另外對(duì)于人才的需求是隨著國(guó)家的政治、經(jīng)濟(jì)、人民生活水平和綜合國(guó)力的變化而變化的。由于各階段對(duì)人才需求的不同也就導(dǎo)致對(duì)人才定義的不同，人才定義的不同導(dǎo)致人才的各類數(shù)據(jù)具有多變性、復(fù)雜性和多樣性。運(yùn)用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，收集人才的成長(zhǎng)環(huán)境、性格特點(diǎn)、興趣愛好、生活習(xí)慣等看似與工作無直接關(guān)系的各類具有特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行深入分析，可發(fā)現(xiàn)有助于人才培養(yǎng)，人才成長(zhǎng)，人才流動(dòng)、流向及需求等多方面的規(guī)律，使人才開發(fā)政策更加具有針對(duì)性和預(yù)見性。

再次，利用大數(shù)據(jù)對(duì)人才開發(fā)政策進(jìn)行評(píng)估有利于評(píng)估的科學(xué)性。政策評(píng)估的目的是為了檢驗(yàn)政策效果、總結(jié)政策經(jīng)驗(yàn)和確定政策變化方向。一是大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變了以“政策結(jié)果”為導(dǎo)向的思維方式。傳統(tǒng)的政策評(píng)估是對(duì)政策產(chǎn)出和政策影響進(jìn)行檢測(cè)和評(píng)價(jià)。一項(xiàng)政策實(shí)施后是否達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，產(chǎn)生預(yù)期的效果，或產(chǎn)生哪些非預(yù)期的連帶效果。人才政策結(jié)果包括人才政策的產(chǎn)出和影響，指的是人才群體及其受益者能從這項(xiàng)政策中獲得的各種資源，以及該項(xiàng)政策對(duì)社會(huì)的影響。不能否認(rèn)有些政策一出臺(tái)就有問題，這是由于傳統(tǒng)政策評(píng)估工作受到數(shù)據(jù)的局限性，不能對(duì)現(xiàn)實(shí)狀況進(jìn)行系統(tǒng)全面的考察和評(píng)價(jià)。大數(shù)據(jù)時(shí)代將數(shù)據(jù)分析技術(shù)引進(jìn)政策評(píng)估工作當(dāng)中，改變了政策評(píng)估后置的方式，使得政策評(píng)估伴隨制定政策的全過程，制定政策的每一個(gè)環(huán)節(jié)均可運(yùn)用數(shù)據(jù)分析各方面的情況，從源頭保證人才政策的正確性和權(quán)威性。二是節(jié)約人才政策評(píng)估成本。傳統(tǒng)的人才政策評(píng)估工作需要統(tǒng)計(jì)調(diào)查、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析和評(píng)估，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存檔和管理，為此評(píng)估機(jī)構(gòu)投入大量的人力、物力、財(cái)力，評(píng)估的成本不菲。大數(shù)據(jù)則借助數(shù)據(jù)共享機(jī)制、數(shù)據(jù)源集聚平臺(tái)及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)所需行業(yè)或領(lǐng)域的數(shù)據(jù)加以挖掘和分析，這大大節(jié)省了相關(guān)環(huán)節(jié)的成本。

注釋：

①石麗、李堅(jiān)《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與決策支持》，國(guó)防工業(yè)出版社 2003年5月。

（作者單位：中國(guó)人事科學(xué)研究院）