大數據在人力資源管理中的應用研究

徐新 李稔秋

（中糧集團有限公司，北京 100020）

隨著企業不斷發展，管理水平逐步提升，傳統人力資源管理模式已經難以滿足現代企業需要，人力資源管理過程中的一些問題逐步浮出水面，例如人崗匹配度低、量化考核不夠精準、人力資源規劃與企業發展戰略結合不緊密、培訓管理水平落后、人力資源數據難以對決策提供支持等。大數據時代企業管理正在發生巨大的變化，在大數據技術的支持下，人力資源的選、育、留、用都可以納入量化范疇，使人力資源管理更加高效、更加精準并為決策提供更翔實的支撐。例如，將大數據應用于招聘，有望解決招聘過程中流程長、費用高和招聘質量不足等問題，最大限度實現質量和效率的平衡。通過大數據我們還可以建立目標崗位能力素質模型，選取到最合適的人才，做到人崗匹配。此外，通過大數據能更加有針對性地對員工進行培訓，在短時間內提高其綜合能力，以及實現更加精準的量化考核等。

一、大數據概述

通常，我們所說的大數據指的是規模大到一定程度，使用傳統數據處理方式已經完全無法處理的大數據集合。需要對收集的信息進行深度分析，發掘這些數據背后所隱藏的價值信息。維基百科中將大數據定義為：所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理，并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。目前大數據不僅在各行各業都得到了有效地運用，直接或者間接地改變著人們的生產生活方式，在政治、經濟、文化當中都有不同的體現，在現代企業管理中更是發揮著重要作用。人力資源全產業鏈正在發生巨變，人力資源的合理配置是提升企業核心競爭力的關鍵因素。將大數據運用于人力資源管理，是順應時代發展的必然趨勢，同時也是實現企業可持續發展的必要手段。

二、大數據對人力資源管理的意義

（一）節約人力管理的成本

傳統的人力資源管理需要人工處理一些較為繁重的數據，從大量的數據信息中發現對本企業有用的信息，需要大量的時間和精力。現在通過大數據技術可以在短時間內完成此類工作，大大提高了人力資源管理的效率，節約管理成本。通過大數據我們可以實時了解員工的工作狀態和能力特點，可以通過這些內容為員工提出針對性的改進建議。

（二）促進人力管理的規范

一方面，借助大數據，我們可以迅速了解員工自身的優缺點，及時讓他們了解還能在哪些方面得到提升，充分挖掘自身潛力。同時，通過對大數據的分析可以幫助公司準確了解每一位員工的狀況，針對這些狀況對員工的工作進行調整，可以提高管理質量，調動員工工作積極性。另一方面，大數據的應用可以使員工績效考核透明化，每個項目都有科學合理的評價數據，有利于企業和個人明確工作結果，提升工作效率，合理開展考核評價，建立橫向比較基礎，營造公平公正的考核氛圍，也可以提高人力資源評估的準確性，為公司發展和員工個人發展提供堅實基礎。

三、大數據在人力資源管理中的應用

（一）人才招聘

在傳統的招聘方式中，求職者提供受教育程度、工作經歷、獲獎經歷等信息，人力資源工作者通過長時間的分析和多人充分討論，才能決定求職者是否被錄用。近年來，傳統招聘模式成本高、效率低、覆蓋率低等弊端逐漸顯現，傳統招聘規模逐步縮小。隨著網絡招聘的快速發展，企業招聘需求增長，求職人員增多，招聘難度增加，對企業數據處理的能力提出了更高的要求，從而促進了大數據技術在招聘領域的應用。海量應聘者信息正是具備了大數據的特點，應用大數據技術分析應聘者求職信息中潛在的規律，以判斷其與空缺職位勝任素質的匹配性，有助于企業快速做出正確的招聘決策，進而提高人力資源管理的運行效率。招聘信息發布后，系統會通過同時面向求職者和招聘職位的雙向擴展匹配算法，圍繞知識、技能、行為、性格、行業關系等多個維度建立職位勝任能力評價矩陣，對社交網絡和簡歷數據庫的大數據進行數據挖掘和深度分析，構建相關圖譜并給出綜合評分，得到候選人名單，進而挖掘到最合適該崗位的人才，大大提高招聘的質量和效率。

（二）員工培訓

大數據在當代企業培訓中也起著重要作用。運用大數據智能收集、統計、分析員工學習和工作經歷、項目經驗等相關數據，結合員工所在崗位要求，系統梳理培訓需求，提出合理化培訓方案和建議。同時，對于已配置網絡培訓平臺的企業來說，可實現根據既定的培訓方案配置必修和選修課程，推送輔助測試，收集培訓反饋等。在培訓結束后，可對培訓效果進行量化分析，從師資、課程、互動、測試等多維度給出改進建議。對每個員工建立全面的培訓檔案，并與其他人力資源管理數據進行匹配和分析，立足員工崗位需求，分析員工當前學習習慣、學習偏好、知識短板等數據，升級出更加有針對性的、個性化培訓方案，提升培訓效果，更好推動人崗匹配，為企業節省培訓成本、優化人力資源配置。

（三）績效管理

目前仍有不少企業采用傳統的績效考核方式，記錄的員工工作表現和數據，根據績效考核數據綜合決定員工的績效成績。這種傳統的考核方式缺少對員工工作的全方位考量，在調動員工的積極性方面的弊端逐步凸顯。將大數據技術運用到企業績效管理中，可提升人力資源管理效能。通過大數據挖掘模式，調用日常考核數據、培訓數據、項目數據等，充分了解員工狀態和績效表現，對不同維度數據疊加分析之后，可分維度呈現出員工勝任程度、工作能力、成長潛力等情況，在及時對員工進行反饋的同時，幫助其更好地完善和優化自身能力，發揮出其內在的潛能和價值。在應用大數據技術開展績效管理時，應注重不斷豐富數據維度和指標，為績效考核提供更多科學可靠的數據信息。首先要對企業人力資源發展戰略和目標進行分析，逐層分解形成員工績效指標。收集整理客觀基礎數據，包括員工性格特質、崗位信息、職業技能、工作結果、項目經歷、業務流程熟悉程度等，并對此類數據進行分類整理。同時，為滿足未來職業發展和崗位調整需要，可對員工潛在勝任能力進行分析，包括潛在發展方向、知識技能短板、可能的培養方案等，從而形成以績效考核為基礎的職業發展和崗位調整建議，充實到員工檔案中，加強對于人力資源的有效利用，實現人崗匹配良性循環，推動企業高質量發展。

四、結束語

綜上所述，大數據時代背景下，企業要想提升綜合競爭力，就必須要強化自身管理水平，尤其是人力資源管理水平。為更好地運用大數據提升人力資源管理效能，需要建立科學、完善、專業的人力資源數據庫，搭建分類分級的培訓體系，完善人才發展機制，構建公平合理的績效評價管理模式。大數據技術的運用為人力資源管理提供了創新的工作模式和方法，提高了管理的效率和質量，同時也帶來了一些需要企業面對和解決的問題，例如如何保障員工信息數據安全，以及不斷更新的數據庫可能帶來的維護費用增加等。此外，對人力資源工作者采集、分析、運用數據的能力提出了更高的要求，實時收集的數據如果得不到及時整理分析，有效性將會大打折扣，影響數據被分析利用的價值。因此，合理利用大數據資源和技術進行人力資源管理是企業發展普遍要面對的課題，我們應在利用大數據的過程中注重分析和解決遇到的相關問題，使大數據能在人力資源管理中得到更好的應用，更好地推動企業健康持續發展。