大數據分析在企業人力資源管理中的應用探索?

摘 要：自2013年麥可錫公司提出大數據概念以來，大數據已經開始影響各傳統行業，大數據時代已經到來。大數據，代表的不僅僅是數據的數量大，更代表著一種新的管理方式、管理手段。大數據時代，運用大數據思想應用于企業管理是必然的發展趨勢，企業人力資源管理作為企業最核心的“人”的管理環節也不能置身于外。本文結合自身企業人力資源管理工作經驗，分析了在人力資源管理中大數據的數據采集方式，提出了企業每個部門每個人都是數據的制造者、企業每個部門每個人都是數據的使用者、企業每個部門每個人都是數據的質量保證者的觀點，并針對人力資源管理工作闡述了閥值模型、相對值比較模型兩種大數據分析模型在具體工作中的應用。

關鍵詞：大數據;企業人力資源管理;模型

馬云說過，當我們還沒有弄清什么是互聯網的時候，大數據時代已經到來了。第一個提出大數據概念的是2013年的麥可錫公司（世界級領先的全球管理咨詢公司），2013年可以看成是大數據元年。大數據的內涵，包括數據的采集、清洗處理、統計分析、挖掘，重點是找出數據的關聯、重點、規律、趨勢，也就是數據的運用。大數據在管理中的應用有很多成功的案例，例如馬云的大數據團隊和淘寶、天貓的成功;麥可思公司的第三方教育大數據分析，領軍了整個國內高等教育大數據分析市場;網球冠軍李娜的成功也離不開對訓練中的大數據的統計與分析應用。大數據，代表的不僅僅是數據的數量大，更代表著一種新的管理方式、管理手段。大數據時代，運用大數據思想應用于企業管理是必然的發展趨勢，企業人力資源管理作為企業最核心的“人”的管理環節也不能置身于外。

一、企業每個部門每個人都是數據的制造者

企業每個人的基本信息（工號、姓名、政治面貌、宗教信仰、性別、出生年月、年齡、學歷信息、信箱、手機號碼、信箱、崗位工種、參加工作時間、家庭成員情況等）都是企業人力資源管理的基本數據，屬于靜態數據。

在工作中的業務完成情況、計劃執行情況、出勤情況以及學習情況、培訓情況、考核情況、獎懲情況、科研情況等數據也是企業人力資源管理的基本數據，屬于動態數據。

企業龐大的數據源，就是由每個部門每個人的靜態數據和動態數據組成。

二、數據的采集方式

在人力資源管理中，數據的采集方式有人工采集和信息化采集兩種，其中以信息化采集為主。

如果大量地采用人工采集，就改變了信息化建設簡化、節約人力勞動的意義，給企業人力資源管理帶來了額外的工作負擔。根據調查，個別企業的人力資源管理辦公業務系統功能看似很強大，但是大量數據采集工作沒有和現有工作結合起來（辦公流程業務系統走一遍、人事管理系統又走一遍，信息采集脫節、重復，甚至紙質原始辦公業務流程還要走一遍）、沒有利用信息化采集手段，企業人力資源管理運行變得更加復雜、低效，除了正常業務工作外，增加了大量的人工信息錄入工作負擔。并且，這種人工數據采集，難以保證數據采集質量，依靠這種沒有質量的數據去加工、分析、使用數據就缺少置信度。

各業務系統采集數據后，通過互聯網數據傳送至數據中心，數據中心進行清洗處理、統計分析、挖掘，然后以數據、圖形、表格等形式直觀地顯示給相關人員。目前，大部分企業有業務系統，但業務系統或陳舊、采集數據有限，或業務系統沒有聯網、沒有建立數據中心，信息孤島現象比較普遍的存在。企業要想深化內部改革，提升工作質量，必須注重信息化建設，注重大數據分析應用。

三、企業每個部門每個人都是數據的使用者

目前，在傳統的企業人力資源管理中，經常性的需要填表、對上對外報送人事相關的各種數據，這些工作往往需要人事管理部門組織各相關部門及相關人員填報數據，由人事管理部門匯總并審查。

若建好了人力資源管理的信息化軟件，則這種傳統的數據填報工作就理應消失。單位人事相關數據，都理應從人力資源管理的業務系統軟件的數據中直接取出數據。若建成了數據中心，則除了可以從數據中心直接獲取數據外，還可以對數據進行加工處理，例如篩選出女職工的人數、男職工中黨員數量、專業技術人員年齡結構等。如此，人人都是數據的制造者和使用者，但不是數據的“填報者”，填報職能由業務軟件、數據中心來實現，并且數據統計準確、快速、便捷，解放了全單位大部分人的數據填報麻煩。

四、企業每個部門每個人都是數據的質量保證者

一是每個人的靜態數據是個人通過計算機向業務系統錄入，也就是人工采集，需要保證錄入的數據準確性，否則將會影響數據分析結果。

二是在企業運行過程中，每個人的相關動態數據采集需要利用信息化的采集手段自動采集，保證數據采集的原始性、真實性、及時性。并且，每個崗位都應該有工作目標、工作目標的質量標準，通過儀表、圖像、表格的形式反饋給相關人員，用以對工作質量的自我診斷以及上級監督、考核。

例如：維修工作人員的工作質量標準，可以用出勤情況、服務時間、問題解決率、維修服務滿意度4個工作質量標準來衡量。見下表所示，最終通過數據中心將維修服務工作人員的工作質量用儀表、圖形、表格和數字的形式直觀地顯示給維修工作人員及其部門領導和人事管理部門。表 維修服務工作質量標準

五、企業人力資源管理中的大數據分析模型建立

筆者借鑒在工業、教育中相關的大數據分析成型軟件，結合自身企業人力資源管理工作經驗，針對人力資源管理工作提出了閥值模型、相對值比較模型兩種大數據分析模型在具體工作中的應用構思。

1.閥值模型

以企業現員結構為例。一個企業得掌控本單位的管理崗人員指數，避免出現管理層臃腫。一個現代化的企業管理崗人員數量的比例通常在1：50到1：200之間，根據自身企業的行業特點和業務特點，不同企業的管理崗人員數量比例不同，企業管理層可設置自身企業的比例閥值。

以圖1模型所示為例，本企業設定管理崗位人員數量比例閥值為1：50和1：100，即當管理崗人員數量比例超過閥值范圍點亮紅色報警燈，設定接近值點亮黃燈，在規定范圍內顯示綠燈。此圖顯示在企業主管人事工作的高層領導的業務軟件中，為領導人才招聘、內部員工崗位調整、機關減員等提供決策依據。這種用圖形表示、設定閥值并用信號燈警示的模型還可以用于員工流失率分析、在職職工學歷分析、在職職工職稱分析、在職職工年齡分析、項目執行進度管理等，顯示比較直觀。

2.相對值比較模型

以培訓學習為例。員工參加培訓學習可通過培訓學習管理業務系統或業務辦公流程軟件實現原始數據的自動采集，依靠數據中心對數據加工，形成顯示圖片。例如圖2所示，通過自身的手機微端或電腦業務界面，個人可自查自身的黨建學習、業務培訓、單位會議的參加情況，知道自身在全單位的培訓學習情況，包括全單位的平均值、最大值、最小值，以及綜合總分、綜合排名，有一定的自我預警、自我診斷作用，也使得年終綜合考核中此項考核變得具體、量化、過程可溯、公平公正。

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作者簡介：車克妍（1988- ），女，籍貫：黑龍江省肇東市，助理工程師，研究方向：人力資源管理、電力