基于大數據的智慧人力系統設計

戴訓華 賀嘉 何美斌 張建國

摘要：隨著電信運營商數字化轉型升級的持續推進，人力資源的合理配置和效能提升逐步成為企業轉型升級的關鍵因素。但是，傳統的人力資源管理手段，在人力資源管理、配置、考評、培訓、人崗事薪匹配等方面已不能適應企業對人才資源的需求，制約著企業數字化轉型升級。本文提出了一種基于大數據技術建設智慧人力系統的思路，通過建立人才畫像、能力分析、預警派單到持續跟蹤評價，打造智慧人力運營管理閉環支撐體系，支撐企業數字化轉型戰略落地。

關鍵詞：大數據;電信運營商;智慧人力;數字化

1引言

大數據時代背景下，企業的人力資源管理者為確保能在龐大的信息量和數據面前做出正確的選擇，必須首先實現管理理念的轉變，并建立信息化的人力資源管理系統[1]。

隨著電信運營商數字化轉型升級的持續推進，人力資源的合理配置和效能提升逐步成為企業轉型升級的關鍵因素。

但是，傳統的人力資源管理手段，在人力資源管理、配置、考評、培訓、人崗事薪匹配等方面已不能適應企業對人才資源的需求，制約著企業數字化轉型升級。本文提出了一種基于大數據技術建設智慧人力系統的思路，通過建立人才畫像、能力分析、預警派單到持續跟蹤評價，打造智慧人力運營管理閉環支撐體系，支撐企業數字化轉型戰略落地。

2智慧人力系統設計

2.1 基本要求

圍繞企業價值、員工價值、客戶價值深入推進注智賦能，結合實際生產管理，做實應用場景，打造智慧人力運營管理閉環支撐體系，從人員畫像、能力分析、預警派單到持續跟蹤評價，全方位支撐員工能力提升。

結合企業戰略轉型和人力資源價值提升，依托大數據應用，實現精準、實時的人力資源配置和管理，為員工提供全面、及時和個性化的服務，為“選育用留”工作提供決策依據手段。刻畫人才標簽，打造企業人才云，為業務賦能、戰略落地提供有力保障，實現“人盡其才，事得其人，人事相宜，人企共贏” [2]，支撐企業戰略轉型升級、落實人才強企工程。

2.2 系統設計

2.2.1 系統功能架構

智慧人力的價值在于提高運作效率，追求更精確的決策和判斷，實現更高的質量和成果。智慧人力以大數據能力為基礎，實現跨域數據關聯匯聚，深度挖掘數據價值。面向一線各人員崗位進行解剖分析，通過構建科學的人崗評價模型，人崗專家診斷決策模型，以公司領導、專業部門領導、分局長、代理商、一線員工為主要支撐角色，支撐智慧人力運營專家診斷決策，注智生產、注智一線，形成精確管理閉環。智慧人力系統功能架構如圖1所示。

2.2.2跨域數據關聯

依托大數據海量數據存儲和分析的能力，跨域匯聚來自電信運營商酬金、OA、HR、渠道視圖等各B/M/O域中生產系統的數據，凝聚數據能力，提供信息互聯互通的基礎。

2.2.3大數據存儲計算

基于Hadoop技術構建的大數據平臺，進行海量數據匯聚計算分析，滿足智慧人力各類模型及分析應用場景的需求。

2.2.4構建崗位評價模型

通過崗位寫實，剖析人員崗位工作內容、時長、頻率、考核點、關注重點等，針對一線崗位的銷售能力、裝維能力、服務能力、價值貢獻評價、工作飽和度評價5個方面構建崗位評價模型。

2.2.5專家診斷決策模型

基于崗位評價模型的輸出結果，同樣基于一線崗位的銷售能力、裝維能力、服務能力、價值貢獻評價、工作飽和度評價5個方面，對人員能力及價值貢獻提供專家診斷決策。

2.2.6輸出5級視圖

面向智慧家庭工程師、渠道經理、VIP經理，提供5級視圖，針對各級角色的視角，圍繞“有多少員工？干多少事情？干的怎么樣？如何提升？” 的思路，提供能力分析、薪酬分析、價值分析，專家診斷結果等能力。

2.2.7注智生產

以專家決策診斷模型為基礎，通過模型輸出提升建議，打通注智通道，與生產系統進行交互，提供知識學習、調崗、調薪、整改派單等注智能力。

3實現技術

3.1 數據采集技術

人力資源是企業發展和社會進步的重要組成保障，傳統的管理方式存在著數據采集量不足，共享程度不夠，數據異構程度高等問題，無法滿足管理者的需求[3]。針對企業不同的業務系統的數據架構，基于hadoop平臺，通過借助Sqoop、Flume-NG、Canal、Kafka實現對數據庫以及文件的采集。面向mysql、oracle等不同的關系型業務數據庫，利用Sqoop組件將數據批量導入到hadoop中。對于不同數量級的表，采用不同的num-mappers配置提升數據匯聚效率。通過Flume-NG實現高可用的，高可靠的，分布式的海量文件采集、聚合和傳輸。通過Canal、Kafka技術實現MySQL數據的實時采集。

3.2 數據存儲技術

采用開源Hadoop技術構建企業級大數據平臺，存儲與人力資源相關的各類數據。采用開源HBase和ElasticSearch技術，構建標簽庫，為人才標簽、人才云、人員效能指標等提供秒級檢索能力。

3.3 數據分析技術

采用開源Hive技術建設企業數據倉庫，可以方便的存儲各類結構化的數據，并且具有比傳統數據庫更為高效的查詢能力。開發人員使用SQL開發語言，進行跨域數據關聯分析，構建崗位評價模型和專家診斷決策模型。

3.4 數據服務

采用REST（Representational State Transfer）技術，實現基于java的數據推送服務的注冊與調用。集成郵件、短信相應的API接口，實現數據推送服務的一點集成與多點調用。服務使用標準的HTTP方法：GET，PUT和POST。為保證api調用的安全性，除了使用TLS / HTTPS之外，加入API密鑰機制作為其HTTP請求的一部分的唯一字符串。

3.5 開發技術

采用Java技術作為web應用的開發語言，利用json語義的特性按照一定代碼規范編寫配置項即可直接生成數據的渲染頁面，對于后期的需求改動也只是簡單的修改json配置項，加速的項目業務的開發速度。

4結束語

運用大數據技術可以有效支撐電信運營商人力系統運營，提升企業對人力資源的利用率。本文提出了一種基于大數據技術建設智慧人力系統的思路，通過建立人才畫像、能力分析、預警派單到持續跟蹤評價，打造智慧人力運營管理閉環支撐體系，支撐企業數字化轉型戰略落地。

參考文獻

[1]李強.大數據時代企業人力資源管理變革策略探究[J].經營管理者，2016（07）：148

[2]HR學什么？除了招聘還能做什么？人盡其才，事得其人，人事相宜—人力資源管理.https：//liuxue.xdf.cn/blog/ yexin8/blog/ 2168063.shtml，2020

[3]于乃文，杜素艷，韓保剛，等.智慧化人力資源管理信息服務平臺架構設計與實現[J].科技經濟市場，2019（8），8～9