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從信息化人力資源管理到大數據人力資源管理的演進

2019-02-16 11:38:46陳慧君
中國管理信息化 2019年1期
關鍵詞:人力資源管理大數據信息化

陳慧君

[摘 要] 隨著“互聯網 +”的進一步推進,大數據時代對人力資源管理提出了更高的要求。從目前的形勢上看,大數據已經被運用到眾多行業的管理當中。全球數據量也呈現出了前所未有的爆發式增長態勢。換句話說,大數據作為互聯網、云計算、物聯網等產業之后的又一次技術性變革,展現了前所未有的景象。從另外一種層次上看,大數據并不是某個個體或者某個事件上進行引爆或者顛覆的傳統形象,更不是在傳統基礎上行走的人力資源管理路線,更多是借助大數據的新思維模式,為信息化人力資源管理工作提供一個變革性的方向與進程。因此,本文以騰訊為例,基于戰略人力資源管理的視角下,針對信息化人力資源管理到大數據人力資源管理演進實踐進行了深入的探究。

[關鍵詞] 信息化;人力資源管理;大數據

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 01. 039

[中圖分類號] F270.7 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194(2019)01- 0089- 03

1 從信息化人力資源管理到大數據人力資源管理的演進背景

新常態的背景下,《大數據:下一個創新、競爭和生產力的前沿》中就有效地指出,典型數據庫軟件的采集、存儲、管理和分析等數據集的能力探究[1]。總體來講,大數據展現了數據增長的快速性與龐大性,數據結構性,數據處理的實效性與數據處理的有效性。因此,這個時候,企業人力資源管理,也應該順應時代的發展需求,調整對應的思維方式,引入新的智慧與技術,促進企業的有效管理。其中“大數據”的到來,將會引領人力資源管理系統向著數據化與互聯網廣泛化的方向進行延伸。接著,人力資源管理系統也為組織人力資源管理系統提供了全面的參考性作用,展現較強的人力資本概念。并在此基礎上,優化組織架構,在扁平的人員管理上,創新條件,實現數據的交互。與此同時,大數據在人力資源管理中的應用價值上,展現了可開發的空間性與未來性,并為企業大數據在人力資源管理的引入中,提供了一定的思維啟迪驅動。

2 相關理論性探究

2.1 大數據

從本質上看,大數據也被稱之為,“第三次浪潮的華彩樂章”。因此,我國也在 5-10 年大數據發展過程中,提出了具體的發展目標與發展任務。所謂的大數據就是在規模超出傳統數據庫的過程中,就可以利用對應的工具進行捕捉、儲存、管理、分析數據等的主要內容探究。除此之外,大數據還展現了智能化的發展特點,可以在針對相關的內容進行行為與結果分析的時候,還可以針對其主要內容進行延伸,最終實現有效的功能性預測[2]。

2.2 信息化人力資源管理

所謂的信息化人力資源管理主要指的是,組織中利用網絡化的技術手段,在意識與戰略性人力資源的支持下,展現較強的實踐性實施。

2.3 資源基礎觀

第一,展現了較強的企業資源屬性與價值性、稀缺性、難以被復制性等。構建了有形和無形的資源,整合了多樣化的生產技能,打造了企業核心競爭力。第二,人力資源,主要是在知識、技能、能力、稀缺的人力資源本身上,構建的核心資源。因此,組織中的稀缺人力資源,屬于核心資源。第三,資源創造核心競爭優勢;展現了有形或者無形、人力資源能帶來核心競爭優勢[3]。

3 大數據時代下騰訊的人力資源管理演進

2013年,王斌主要針對企業人力資源管理的現狀與趨勢進行了探究,并在人力資源管理模式上,拓展渠道,升級數據,轉變核心競爭力。2015年盧強等人主要是針對企業的信息進行挖掘與收集,完成人力資源管理理念的切合點。2015年,張欣瑞等人主要針對騰訊的人力資源管理進行了細致的探究,展現了 e-HRM 的升級思路。2016年,徐燕主要針對大數據的有效利用,最大限度挖掘員工的潛力,提升核心競爭力。2016年,張麗娜運用大數據,實現了人崗精準匹配。2017年,張欣瑞等人再次針對谷歌與騰訊進行大數據的實踐對比,并展現了實踐的價值性[4]。

4 研究方法與資料搜集

4.1 研究設計

本文主要應用的是單案例研究方式,以騰訊為例,針對人力資源管理領域的教授與管理者、博士研究生和碩士研究生進行了調查研究,并在此基礎上進行數據收集。

4.2 案例選擇和資料搜集

第一,案例選擇;騰訊企業是我國領先的前沿行業,并在互聯網的增值服務中,構建了行業領先的前沿水平。其中,包含了廣告、游戲、視頻等主要內容、大數據人力資源管理還處于初級的發展階段,展現了較強的典型性與實踐性。第二,資料收集;主要使用的是半結構化訪談法、檔案文件法、外部資料法等。接著在 SSCI、CSSCI 等數據庫的基礎上進行文獻檢索[5]。其中被訪者人數與類型,具體的參見表1。

4.3 資料分析

主要是針對圖書、期刊等進行探究,展現了無形資源演變、人力資源演變、無形資源演變、資源創新演變等幾個方面的主要內容。

5 案例分析與發現

從目前的形勢上看,騰訊公司在對市場與內部人力資源管理信息化。第一階段,是把信息“孤島”進行有效的整合。第二階段,是構建應用型人力資源管理業務流程。第三階段,是提升人力資源管理的服務質量,并保持較強的決策力度。并且騰訊企業人力資源管理與微信團隊進行了有效的合作,最終構建出了符合社會主義現代化,符合社會需求的移動端的人力資源產品,也就是所謂的HR 助手。

那么從有形的人力資源演進上看,人力資源大數據基礎設施構建上,e-HRM一般可以分為三種層面。具體的參見圖1。

第一,源數據層;主要是騰訊人力資源數據進行構建的自招聘、績效等主要內容,并在人力資源實踐的基礎上,進行優化產業結構。一方面,騰訊SDC與源數據層的關聯性最強的就是信息維護服務,并在系統操作的過程中,實現員工轉正、權限維護等主要內容實施。從另外一個角度進行分析,員工也可以利用“HR助手”實現數據源的調查。數據安全和質量分析,運營方面的監控。第二,派生數據層;從人力資源數據管理的角度進行分析,不僅明確了計算與統計的范圍,還在一定程度上,實現了存儲和再利用。從目前的形勢上看,騰訊 SDC 的派生數據層構建還不夠完善,需要進一步進行優化。其中計算的方式可以分為兩種類型,第一種類型計算方式就是,離職率=期間內離職人數 / 預算員工人數 ×100%[6]。第二種類型計算方式就是,離職率=期間內離職人數 /[( 期初人數 + 期末人數 )/2]×100%[7]。第三,建模層,主要是針對需求進行構建,并在此基礎上針對問題性,進行構建一個指標體系。例如:員工健康水平如何管理等主要內容。第四,應用層,主要是大數據針對業務的關懷與支撐,例如:SDC 的 HR 在后臺進行數據提取等主要內容。第五,人力資源大數據上,保證了結構化數據與非結構化數據之間的有效優化。騰訊對非結構化數據認知更加深刻,內部溝通、聊天的探究比較批判。

無形資源的演進中,大數據人力資源技術性管理是基礎支撐,實現了各個領域上的有效分析。知識和技能上,實現了統計、問題分析、監控三個方面的能力探究,并在此基礎上,針對離職率的問題進行了有效的探究,實現信息化到大數據化人力資源管理的有效路徑分析與管理。

人力資源的演進中,具體的參見圖2,由此可以發現,人力資源和管理咨詢、信息管理、數據庫、系統開發等主要內容是一體化構建的。

從資源創造核心競爭優勢上看,主要是針對離職進行預警的“紅線”項目構建,降低運營量的“先知”項目構建,幫助員工招聘與保留的員工穩定性分析項目進行構建。

從目前的形勢上看,從信息化到大數據人力資源管理演進的過程中,主要是針對數據進行統計、問題分析與監控等方面的構建。并在此基礎上,提升競爭優勢,完成相關的排列組合。具體的實踐參見表2。

從有形資源的演進及其與競爭優勢的關系中可以發現,派生數據就是一種無形的資源,并在信息化的指標中,形成新的派生指標,展現更多的動態性與可能性,并在智能化的人力資源數據中,實現主動收集和監測的能力,為組織提供有價值的戰略與業務洞察能力。從無形資源的演進及其與競爭優勢的關系探究中,一直是圍繞結構化數據進行統計與問題、監控等主要內容的問題分析[8]。并在此基礎上,實現經驗、知識、技能的前置管理。從大數據人力資源管理通過組織能力構筑企業的優勢上看,已經展現了價值成本,實現了人力資源用數據決策意識和能力的加強。

6 總 結

新常態的背景下,以騰訊為例,探究信息化人力資源管理到大數據人力資源管理的演進過程中,數據管理轉型是一種構建模式,需要在組織競爭的優勢上進行驗證,提升專業的技術性與復雜性,并在實踐的過程中,幫助企業實現人力資源數據管理演進,并對大數據的挖掘、分類、預測等內容進行有效的分析與探究。將大數據新理念滲透到人力資源各個板塊當中,實現用戶和員工共同參與的開放性共享創新生態構建。

主要參考文獻

[1]陳永進,李茂.經濟轉型視角下綠色人力資源管理的應用思考[J].領導科學,2018(26):100-101.

[2]耿慧科.芻議郵政企業人力資源管理[J].人力資源管理,2018(6):99-100.

[3]史瑞濤.郵政企業人力資源管理方略探索[J].企業改革與管理,2017(4):75-76.

[4]秦向東.關于大數據時代企業人力資源管理創新思考[J].人才資源開發,2016(24):106.

[5]薄美麟.淺談互聯網時代大數據對騰訊公司人力資源管理的影響[J]. 知識經濟,2017(5):102-103.

[6]齊向宇.大數據,讓未來已來——對話吃在云上董事長沈周俞[J]. 人力資源,2017(5):12-17.

[7]王欣,李越.華為企業文化對我國中小企業人力資源管理的啟示[J].現代經濟信息,2017(10):179.

[8]齊名軍.鄭州移動人力資源管理系統的設計與實施[J].科技資訊,2017(17):131-132.

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