大數據時代人力資源管理變革探析

席夏青 璩晶磊

[摘? ? 要] 大數據時代的到來，為人力資源管理模式向數據驅動轉型提供了前所未有的戰略機遇。本文以大數據時代人力資源管理變革為探討重點，分析大數據時代企業人力資源管理存在的主要問題，從人力資源規劃、招聘與配置模式、培訓體系和考核激勵機制等環節詳細闡述大數據技術給人力資源管理帶來的新變化，探討了人力資源大數據領域未來的研究方向。

[關鍵詞] 人力資源;大數據;創新變革

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 01. 034

[中圖分類號] F272.92? ? [文獻標識碼]? A? ? ? [文章編號]? 1673 - 0194（2020）01- 0076- 02

0? ? ? 引? ? 言

隨著云計算、物聯網、移動互聯網等新一代信息技術的飛速發展和智能終端的廣泛應用，數據總量以及數據傳遞速度都發生了空前的變化，因而海量可得的數據信息變得越來越重要、越來越受到社會的關注[1]。大數據作為一種新興的數據處理技術，能夠有效集成海量數據并分析產生新的信息資源、管理理念、決策流程等，越來越廣泛應用于社會各個領域，成為推動經濟轉型和社會進步的新動力。

數據分析技術早已滲透進入企業經營管理的方方面面，隨著近年來大數據在企業管理方面的研究發展迅速，大數據技術已經在企業運營管理、市場營銷、財務金融等領域取得了大量的研究和應用成果。數據分析所得到的相關信息已經成為企業管理者進行管理、決策和創新的重要依據。然而作為企業發展的生命力和管理的核心內容的人力資源管理還大多停留對員工人數、年齡、出勤率和薪酬等進行描述性統計階段[2]。大數據技術為人力資源部門在數據分析和管理創新方面提供了前所未有的新機遇，同時也帶來了諸多挑戰[3]。

1? ? ? 企業人力資源管理的現狀及存在的問題

1.1? ?人力資源管理整體水平滯后

當前我國企業尤其是中小企業對人力資源管理的認知仍然存在一定的缺陷和不足，雖然大多數管理者意識到建立管理信息系統的重要性，但在重視程度和專業能力方面有所欠缺。從而導致人力資源管理模式較為落后、管理體系僵化。具體表現在以下幾個方面：（1）人力資源規劃不全面，缺乏前瞻性。企業管理層往往只是針對空缺的職位進行臨時招募，缺乏與企業整體規劃的有機融合，在快速變化的市場環境下，容易導致人力資源管理混亂的局面[4]。（2）人才招聘思想存在偏差，招聘程序缺乏科學性。部分企業管理者認為招聘只是簡單的事務性工作，缺乏技術含量;在招聘工作的具體實施過程中，往往還停留在簡單的收集簡歷、面試等內容，缺乏企業形象與品牌宣傳、價值觀測試、招聘職位的勝任力和匹配性以及招聘后的效果評估等環節，造成人才招聘信息不對稱，從而難以招募到合適的人才[5]。（3）培訓方法單一落后。企業為短時間內實現理論知識普及，往往采用課堂灌輸型的集中培訓，沒有考慮到員工的潛力所在，缺乏針對性。不滿足企業和員工需求的培訓內容，既浪費時間又達不到培訓效果。（4）激勵手段過于主觀單一。傳統薪酬體系基于以往數據以技能、績效、崗位為基礎，具有滯后性，且現階段績效管理存在過于片面和主觀的缺陷。同時隨著人們物質生活水平的不斷提高，企業員工需求呈現多樣化趨勢，單純物質激勵已不再能起到激勵所有員工的作用[6]。

1.2? ?數據收集及分析難度大

傳統人力資源管理的數據內容主要集中在企業信息系統中所存儲的員工姓名、年齡、籍貫、教育背景、工作履歷、考勤、培訓記錄、薪酬和績效等結構化數據中。這些數據具有相關性強、數據精確、數據質量高等優點，但數據所能反映的內容有限。隨著信息技術的發展，越來越多的智能裝備和應用程序可以提供員工的生理、行為和關系等大量的結構化和非結構化數據，為企業人力資源管理提供豐富的數據基礎。但由于目前大多數的企業管理系統主要為了滿足單項事務處理單機運行系統或者多項事務聯機處理的作業系統，從而梳理事務數據之間的關系;多采用關系型數據庫，大量非結構化數據很難納入管理系統中，數據搜集難度較大且很難做到從大量的低相關性數據中發現有價值的信息。而且由于企業組織架構條塊分割，不同業務系統之間存在信息孤島現象，人力資源數據無法與業務部門數據、運營數據、財務數據等進行整合，無法實現跨部門的數據共享，以至于很難真正意義上實現人力資源大數據采集和整合。面對海量的數據，人力資源管理部門如何進行數據清洗和梳理并提取有效的信息也是目前存在的一大難題。

2? ? ? ?基于大數據的人力資源管理變革

大數據時代的到來給傳統企業人力資源管理問題帶來了新的解決方案，同時也給人力資源管理的模式帶來了深刻變革。管理工作者應當主動順應時代潮流，積極利用大數據技術的優勢，解決數據收集和分析的難題，在海量數據中篩選抽取有價值的信息，為人力資源管理的優化和實施提供數據支撐。

2.1? ?科學全面的人力資源規劃

作為人力資源起點的人力資源規劃奠定了企業管理的方向和標準，大數據時代，人力資源管理的目標是滿足企業實現發展戰略的人力資源需求。利用大數據技術對企業內部員工信息進行統計和分析，可以有效評價員工的工作成果和個人能力，進而企業可以對自身人力資源配置狀況做出精確研判。結合企業整體發展方向，基于人力資源、財務及運營大數據，采用機器學習、人工神經網絡等智能信息處理技術從人才數量、質量和結構等角度對企業未來的人才供給和需求進行精確細致的預測，為企業制定人力資源規劃提供數據保障，建立科學全面的人力資源規劃。

2.2? ?積極主動的招聘與配置模式

從人才發現的角度來說，傳統招聘模式智能通過公開招聘所收集到的簡歷進行被動搜尋，而大數據的出現，則為企業主動搜尋定位所需人才提供了可能。通過人才在網絡上所公開發布的相關簡歷信息、專業論壇貼吧信息以及與已知人才的交流互動信息，對專業技術人才進行匯總并建檔。這種全新的人才搜索渠道已經被證明對尋找稀缺的科學、技術、工程和數學領域人才填補職位空缺非常有用。在招聘和面試方面，大數據技術緩解了現存的勞動力市場信息不對稱問題，基于大數據對應聘者的情況進行更加全面的分析，客觀、全面、科學的評估應聘者的崗位勝任力和匹配性，幫助企業以最小的資源消耗招聘到所需要并且適合該崗位的人才，更加合理地進行人力資源的配置。

2.3? ?大數據支撐的新型培訓體系

培訓與開發可以有效提升企業人力資源，降低對外部招聘的依賴和成本。針對傳統灌輸型集中培訓需要固定的場所和時間做支撐、針對性不強、培訓效果較差的問題，企業人力資源管理者采用大數據技術，通過挖掘人力資源、財務及運營及員工行為大數據，對每位員工特長、崗位要求、發展需求等進行精確預測和評估，系統梳理培訓知識體系，為員工制定科學合理的職業生涯發展規劃，從而為其制定個性化培訓課程，增強培訓內容的針對性和有效性。通過變集中培訓為網絡培訓同時探索員工微講座、微論壇、學習小組等新型合作學習方式，調動員工培訓積極性，變傳統的“要我學”為現在的“自主學”。企業通過網絡培訓平臺豐富和完善員工培訓內容，引導員工結合工作需要和自身職業生涯規劃，有針對性地進行自主學習，同時通過對培訓前、中、后數據進行監控分析，實時了解培訓進程，及時發現培訓中存在的問題并做出有針對性的調整優化。

2.4? ?全方位立體化的考核激勵機制

績效薪酬管理是企業人力資源管理的重要內容，也是人力資源管理的價值體現。依靠大數據能夠對員工的各項指標進行數據分析，改變過去由依靠經驗和感覺的人員考核激勵轉向數據支撐型，從而降低其中的主觀因素的影響。基于大數據技術對崗位相關信息進行全面的采集處理和深入的挖掘分析，從企業全要素全流程的數據信息中探明員工行為和工作業績的關聯關系，不僅衡量工作的結果，也解釋產生結果的原因，從而建立科學的量化考核指標，實現員工、部門和企業業績的全面準確評估。針對現階段員工需求多樣化、單純物質激勵難以發揮效果的問題，企業可以利用大數據技術發掘薪資獎勵、個人職業發展、生活條件水平等顯性需求，同時可以挖掘員工工作成就感、責任感、受重視程度、自尊心等方面的隱性需求。針對不同的需求制定全方位立體化的激勵措施，增強員工對企業的認同感和歸屬感，進而提高員工的工作積極性，為企業創造出更多的經濟價值。

3? ? ? 總結與展望

大數據時代的到來，為解決傳統人力資源管理中存在的諸多難題提供了解決思路和途徑。大數據時代下的人力資源管理將在人力資源規劃、招聘與配置模式、培訓體系和考核激勵機制等方面發生巨大的變化，能否借助新技術進行人力資源管理的變革和創新將是影響應為未來發展的重要因素。隨著大數據技術在企業管理的研究越來越深入、應用越來越廣泛，在解決了諸多障礙的同時，也引申出了大數據隱私保護、商業智能技術研究、專業人才培養、模塊化大數據人力資源解決方案構建等新的問題和挑戰。因此，加強理論研究，樹立開放性思維，促進多學科交叉融合，探索實踐路徑將是人力資源大數據領域未來的研究方向。

主要參考文獻

[1]向運華，王曉慧.大數據在社會保障領域的應用：一個研究綜述[J].社會保障研究，2019（4）：95-104.

[2]姚凱，桂弘詣.大數據人力資源管理：變革與挑戰[J].復旦學報：社會科學版，2018，60（3）：146-155.

[3]黃雨.淺析大數據時代企業人力資源管理策略變革[J].現代營銷：經營版，2019（4）：24-25.

[4]張立英.大數據時代企業人力資源管理變革的思考[J].人力資源，2019（8）：111-112.

[5]朱雅蟬.大數據時代河北科原公司人力資源管理研究[D].保定：河北大學，2018.

[6]魏洪婷.大數據時代企業人力資源管理變革的思考[J].中國管理信息化，2018，21（23）：71-72.

[7]趙長明.基于現代知識管理理論的警察院校教育管理改革[J].中國管理信息化，2011（23）：97-98