基于數據分析的人才盤點技術研究與實踐
——以中國石化西北油田為例

深感于“企業感嘆無可用之才，員工感嘆無用武之地”的人才管理困境，西北油田清晰認識到，摸清人才家底，優化人才供給，補齊人才短板，搭建全體員工人盡其才、才盡其用的平臺，尤為關鍵。在中國石化集團公司和西北石油局有限公司黨委的高度重視和戰略部署下，西北油田邁出了人才盤點探索之路。歷經四年實踐，西北油田人才盤點方案從“能用”到“必須用”，從“可用”到“可大用”，正式形成數據驅動型人才管理模式，為精益化管理實踐奠定基石。

一、回答人才四問，創新盤點模式

管理者在2015年提出“人才四問”——需要什么人才、擁有多少人才、如何發展人才、如何配置人才，引發了西北油田人力資源團隊的深刻思考，人才盤點工程由此開啟。為回答這四個環環相扣的人才管理問題，人力資源團隊展開了系統研究與廣泛調研，逐步將目標轉化為思路、思路轉化為方法。

（一）聚焦目標，解析思路

1.目標要聚焦，推動管理藝術向管理科學轉化。我們的目標是低成本、高效率地解決問題，回答“人才四問”，驅動科學的管理決策。這既要求我們追求“效率”，克服數據缺失、信息孤島等問題，堅持以問題導向建模分析、采集數據，同時要求我們追求“價值”，避免有數據沒行動，“高舉輕落”。

2.問題要找準，建立起數據意識和體系意識。大國企往往是大數據的重災區，數據資產匱乏，盤點首先面臨數據缺失。但是，盤點源于數據，但必須高于數據，數據問題不是制約我們回答“人才四問”的本質。我們需要建立體系意識，也唯有打通基礎人事數據體系、人崗標準體系、培訓發展體系、評價激勵體系等人力資源管理的方方面面，才能有效作答。從這個角度來講，盤點方案絕不是一套數據收集與分析方案，而是一套管理體系診斷與提升方案。

3.方法要創新，因地制宜設計有效路徑。人才盤點并不是新技術。傳統人才盤點工作，是一套通過確定任職資格、識別人崗差距、發掘員工潛能、明確需求變化，評估組織內部人才數量和質量的固定流程。著名的通用電氣開創了Session C，以一套長達一年的標準化盤點流程開了會議式、研討式人才盤點先河。國內外多家咨詢機構，將盤點流程發展成為基于素質模型開發與評價中心測評的較為成熟的360度盤點技術。通過查詢研究資料、調研外部實踐、訪談咨詢公司，西北油田發現，無論流程式盤點、研討式盤點，還是360度盤點，都面臨著可行性、科學性、直觀性的挑戰。第一，通過訪談調研、構建素質模型、組建盤點專家組，定期對西北油田南北疆近4000名員工逐一開展面試評價，可行性極低，也難以統一評價主體和評價尺度，因此傳統盤點僅限于核心人才盤點，不適合全員盤點。第二，以素質模型作為人才標準，既針對能力與業績的關聯缺乏說服力，又存在能力評價的量化難題，員工接受度低。第三，人才地圖作為人才盤點的核心成果，可以直觀回答“人才四問”，但這個名詞到處都可以“聽到”，就是“見不到”，咨詢公司也給不出可視化的成果。因此，我們不能盲目引入外部成熟但不適合西北油田的盤點體系，必須找到可行、有理、有形的盤點方案。

（二）因地制宜，創新模式

在明確了問題導向、系統診斷、數據支撐、全員盤點、因地制宜等核心思路后，西北油田打破常規，以“數據產生方法、方法形成標準、標準形成結論、結論驅動行動”，環環相扣，開發出數據驅動型人才盤點的新模式。

1.步步為營“結構化”。西北油田通過梳理自身4000條人才數據集、70萬條歷史數據發現，數據容量雖然不小，但不準確、不連貫、無結構，無法直接應用。因此，怎樣從大量的“小”數據中尋找規律，挖掘數據價值和管理價值？這要求我們把已經有的數據處理好，把需要的數據采集好，把不準確的數據修正好，最后把想要的數據規劃好。從數據到變量，從指標到模型，有跡可循的數據關系，將逐步推動我們在完善數據的同時理清標準、獲取結論。從某種意義上講，數據體系的結構化過程就是人才體系的標準化過程。

2.以小見大“模型化”。為聚焦核心問題，節約分析成本，我們要構建最小化模型，找到可以預示業績、潛力等人才價值的核心數據與變量，構建人才標準體系，擬合人才價值模型，避免大數據迷失。如果模型的擬合優度、解釋程度足夠好，符合人才管理的基本特征規律，一定可以做到以20%的數據成本，生產80%的關鍵結論，支持我們以小見大，快速識別人才。

3.以用為本“可視化”。相對于不是人人都看得懂的“財報”，我們希望人才盤點能一目了然地呈現“才圖”。初期，我們支持“有什么看什么”，集中解決人才數量、分布、質量、發展等問題的可視化；未來，我們可以逐步優化穿梭查詢、交互對話等高級體驗。

4.小題大做“方案化”。多數企業因舉措遲緩無力，將大數據分析結論束之高閣。為此，我們堅定要“動作連貫”，強化對盤點結論的分析應用，真正兌現人才盤點的價值。同時，逐步實現盤點個性化和實時化，力求“一人一策”和“一時一策”。

5.循序漸進“精益化”。基于緊盯問題的原則，人才盤點要逐漸從“有什么、看什么”轉向“要什么、算什么”，支持從問題出發，構建分析模型，為管理問題“定制”決策依據。實際上，通過與年齡、性別等員工特征，公司發展、重點工作等組織特征交互分析，結合動態與靜態、分析與預測等不同場景的管理需要，“人才四問”將更加立體。從某種意義上講，回答“人才四問”的過程就是實現管理精益化的過程。

圖1 數據驅動型人才盤點

總之，數據驅動型人才盤點模式（見圖1），能夠將管理功能緊密耦合在一起，相對于“經驗驅動型”的傳統模式而言，更加符合“知”本時代的管理要求和數字時代的技術趨勢。

二、落地六項舉措，明確技術路徑

管理就是實踐。西北油田經過近四年摸索，逐步將思路、模式轉化為行動。2018年，依托于信息系統提供的數據支撐，通過110人次訪談，3場研討會，70萬條數據收集處理，近4000人次的盤點和結果分析，首次完整實施了數據驅動型人才盤點方案，初步摸清了人才家底，找準了管理痛點，取得了階段性成果。

圍繞數據驅動型盤點模式的結構化、模型化、可視化、方案化、精益化要求，以快速、準確、節約、有形和有利為標準，數據驅動型人才盤點方案具體包括以下六項舉措。

（一）事實數據化，建立全面準確的人才數據庫

在已有基礎數據的基礎上，西北油田開發了人才盤點系統，補充采集了大量個人榮譽、成果獎勵等履歷數據及動態數據，通過分段賦分、建模分析等方式，量化關鍵信息、探索內在聯系、生成運算關系，初步實現了人才信息的精準化、結構化、數據化表達。

圖2 三維度人才評價指標計算方式

例如，通過匹配人才信息與履歷數據，定義生成“功底厚實”“業績突出”“行業公認”等三維度的人才評價指標（見圖2），使管理意義更加明確（不唯學歷、不唯資歷、不唯獎勵），使用效率更高、分析功能更強。

高質量的人才數據庫，是精確盤點的關鍵基礎，也同時建立了新的數據規范，有利于持續拓展數據來源，增強分析功能。

（二）人才格式化，形成三橫三縱的人才分類

為進一步整合人才信息數據，科學的人才分類尤為重要。在實踐中，嚴格按學科進行人才分類的做法與生產經營活動存在明顯的不適合性。因此，西北油田依據人才流動技術壁壘層級，按照“同一專業方向的人才流動基本無障礙，不同專業方向之間的人才流動一般存在難度”的基本原則，將人才分類確定為油氣勘探、油氣開發、石油工程、安全生產、黨群政工、經營管理6個領域，并依據業績和功底得分進行“九宮格”劃分，在經營管理、專業技術和技能操作隊伍形成領軍人才、核心人才和潛力人才的“三橫三縱”的人才庫，實現人才的“格”式化，同時統一了人才識別語言。

（三）認識體系化，固化可行的人才分析方法

認識體系化的過程，既是建模分析、數據降維的過程，實現從數據到指標；又是標定人才標準，尋找人才“快照”拍攝角度的過程，促進人才“標簽化”。

為進一步推進數據指標化與人才標簽化，升級數據庫價值，西北油田基于三維評價指標，搭建二維數據結構（見圖3），以業績與功底為兩大坐標，設定人才標準，并通過人才標準建模會，研討明確了不同序列和專業領域的能力標準，極大增強了“能力數據”的解釋度和接受度。

圖3 西北油田人才標準二維表

在二維數據表基礎上，西北油田開發成熟度、充足率、準備度、飽和度、活力值和均衡性等六個人才質量評價指數，旨在超越職稱、職位、工齡等傳統標準，全面、整體掃描人才狀態。六個指數各有側重：成熟度為個體質量高低的體現，充足率為支撐業務發展的體現，準備度為職位接替是否有序的體現，飽和度為人才通道是否暢通的體現，活力值關注隊伍年輕化，均衡性關注單位間、專業間的協調發展。

二維標準和六個指數的開發，促使數據分析與業務分析、個體分析與組織分析、靜態分析與動態分析密切結合，為識別人才專業間、單位間的不平衡發展，洞察人才發展趨勢與潛在風險，做好了充分的準備。

（四）信息可視化，繪制一目了然的人才地圖冊

為使盤點成果更加直觀、有形，西北油田借助軟件工具，將數十萬條數據的分析認識轉換為人才地圖冊，清晰展示當前人才隊伍的規模、結構和質量。人才地圖冊可以充分發揮人類視覺的強大能力，一眼看出以往要花大量指標和文字都難以描述的規律。

相對經驗驅動型人才管理模式，人才地圖是數據驅動型人才管理模式的典型特征，以人才數據庫為核，以可視化技術為形。當前的人才地圖，雖然并不支持穿透查詢、交互反饋等復雜功能，但將我們最關心的、說不透的問題，躍然紙上，很有沖擊力和預示性。

（五）決策具體化，制定可操作的人才管理措施

人才盤點實踐，行百里者半九十，如果盤點結果不能得到有效應用，高舉輕落，則“人才四問”僅僅是“有對無策”“有道無術”。

數據驅動型人才管理以“人才”為中心，并不是以“數據”為中心。因此，基于盤點結果優化人才體驗最為關鍵。在完成數據分析、繪制人才地圖之后，西北油田針對個人、專業或崗位的具體情況，精準指導了人才引進、培養、使用、激勵與保留等實踐，目標具體、對象具體、可操作性強。

例如，通過開展女員工挖潛專項研究、員工成長規律影響因素研究等，發現了很多易被忽視卻很重要的管理結論。針對人才轉崗流動、專家選聘、年輕化隊伍建設、福利假期設計等問題，均形成了具體方案，真正做到了“盤點指哪兒打哪兒”。

（六）管理科學化，構建著眼未來的人才工作布局

最后，西北油田明確了人才盤點的未來規劃，持續完成人才工作的三個“升級”。首先，進一步充實人才數據庫，全面刻畫人才的行為、經歷、關系、價值，將人才數據庫升級為人才全生命周期數據庫，支撐從描述統計分析走向推斷預測分析。其次，加強人才發展研究、人才資本運營和人才風險控制三大管理功能，將人才報表升級為人才“預報”，有的放矢、未雨綢繆地推行人才舉措；將人才地圖升級為“導航”地圖，更加科學地解決人才識別、布局、配置、接替、發展等問題，保障人才管理在技術上可行、經濟上有效、風險上可控。

至此，以“人才四問”為探索起點，歷經方案設計、試點推行、算法升級、盤點采集、數據分析以及診斷應用等環節，結合數據擬合、建模降維、可視化處理等技術，數據驅動型人才盤點方案從大膽想法成為可行方案，基本形成了一套符合企業需要、獨具西北特色的管理方法。這既是一次“數據喚醒”，真正挖掘冰山以下的數據價值；更是一次“人才革命”，力求支撐以數據論英雄的科學決策。

三、盤點成效

數字化時代的組織再造，就是數字再造。人才盤點成果，很快被應用于專家選聘、用工規劃、流動配置、激勵策略等方面，從形、神、魂三個角度，助推西北油田實現數字化的組織再造。

（一）形：沉淀數據，繪圖成冊

通過數據采集、處理與分析，西北油田改變了“數據多、用時少；報表多、用處少”的局面，實現了數據“上網”、地圖“上墻”（見圖5），使數據有“形”。“上網”，指將眾多數據整合在一起，通過探索性地分析和可視化展示，形成新認識，為業務分析提供強大支撐。“上墻”，指繪制的人才地圖和配套圖冊，為企業決策者研究部署人才工作提供便利。

（二）神：顯化問題，排查風險

在人才稀缺、斷層、擁堵、瓶頸期等緊迫的管理問題上，西北油田實現了“事前預警”，以積極主動的人才策略展示出數據驅動型人才管理的“神采”。

第一，針對“大熊貓”，西北油田識別出了人才數量不足5人的“瀕危”專業，高度關注人才數量供不應求的緊缺專業，已出臺2019年四大緊缺專業人才建設專項方案。

第二，針對識別出的人才斷層現象，西北油田通過引導員工轉崗、輪崗，通過積極引進結合后備培養，解決“后繼乏人”問題。2018年年底，下屬研究院已完成技術人員在各專業所之間重新上崗。針對石油物探、石油地質等方向人才在助理員、助理師等等級出現的嚴重斷層現象，盤點提示應在人才引進時統籌考慮成熟人才和校招之間的數量比例。

圖4 人才盤點的數據價值與管理價值

圖5：西北油田人才地圖示意

圖6 人才分布均衡性分析

第三，針對識別出的人才分布不合理的“局部洼地”問題，公司加強流動管控，整體促進不同單位、不同專業間人才分布的均衡化。例如，鼓勵采油氣廠之間按需流動，嚴格限制采油氣廠技術人員向其他單位、專業流動。

第四，針對部分專業“人才頭雁”缺失的問題，公司制定重點培訓項目，加強學科帶頭人培養，發揮人才雁陣效應。

第五，針對職位通道“擁堵”現象，西北油田依據人才飽和分析，標示通道“紅綠燈”，構建人才通道的“彈性”特征。例如，當工程、開發領域人才成熟度高、數量大時，可加大專家選聘力度；當某專業下某職位的人才數量充足且成熟度整體偏高時，應拓寬上一職位通道。又如，相似年齡段（30歲-40歲）優秀人才的大量起用將導致管理崗位競爭激烈，提示公司在人才發展規劃上需要高瞻遠矚、防微杜漸。

第六，針對“人才能力水平存在顯著的成長期、成熟期和常態期”的人才成長規律，數據提示，人才能力隨工齡增加而遞增，快速增加至10年工齡后，增速放緩至16.0-18.2年之間達到峰值，之后趨于平緩。因此，西北油田積極推進“加速培養”計劃，大膽起用年輕的優秀人才，促進更多員工實現“年輕有為”。

（三）魂：指導實踐，精益管理

在“形神兼備”的基礎上，西北油田進一步展開系統思考，以“精益”為魂，全面拓展盤點應用成效。

第一，在專家選聘工作中，將新聘專家職數精準投放到人才規模大、儲備充足、成熟度高的專業，避免了爭搶專家職數的上下博弈，樹立了“專家是干出來的不是要來的”導向。

第二，針對激勵性年金執行計劃，公司將激勵資源精準投放給組織認為最需要保留的員工，初步確定了15%的激勵范圍和3類重點激勵對象：成熟度高且穩定處于高位、成熟度較高且快速進步、成熟度一般但進步巨大的員工。

第三，落實局、分公司領導反復強調的“每一名員工都是人才”的要求，將“女員工挖潛項目”提上日程，解決女職工在低職級崗位積壓的問題。

第四，挖掘員工需求，制定更具針對性的關懷措施。數據顯示，“80后”員工占比約50%，其中來自新疆以外的員工又占到三分之二，平均探親距離2063.9公里（相當于北京到昆明的直線距離）。據此，公司加大“反向探親”政策，通過將員工家人“請”到油田，了解艱苦但融洽的工作環境、體驗扎根西北敢于奉獻的榮譽感，增進情感認同。

總體而言，經過近四年的實踐，西北油田創新了人才管理的“數論”，回答了管理者最關切的“需要什么人才、擁有多少人才、如何配置人才、如何發展人才”等四個問題，探索了數據驅動在人才管理中的實戰應用，促進了多個問題場景的人才管理轉型，打開了科學化、數字化、智能化人力資源管理的廣闊空間。

實際上，“人才四問”需要以終為始，也因此有始無終。人才的需要、附著于人才自身的人力資本以及千變萬化的組織環境，無時無刻不在變化之中，西北油田人才管理的方法價值，更多體現為方向價值，需要不斷迭代增值。可以預見的是，西北油田形成了完全自有的管理方法和軟件系統，具備對外商業推廣的良好前景。由于這套方案基于數據分析與應用迭代來構建底層機制，它會越來越精確，越來越適合我們的時代。在數字化、自組織的新時代，數據驅動型管理體系將擁有更大的想象空間。