大數據時代的人力資源量化管理

張 瓊

（華中科技大學 管理學院，湖北 武漢 430070）

1 引言

近兩年來一個術語越來越頻繁的出現于各國新聞網站和行業會議上——“大數據時代”.隨著互聯網掀起第三次革命浪潮，世界亦逐漸進入數據大爆炸時期.每天，數以億計的圖片、新聞故事、音樂歌曲、電子郵件、電視節目，正在一步步將我們領入一個全新的時代.Twitter的信息幾乎每年翻一倍，平均每天都會發布超過4億的消息，Facebook每日則有40億的信息擴散，YouTube每月接待8億訪客….在計算機數據急速增長的過程中，“大數據（Big data）”應運而生.在如此動蕩的時代，挑戰與機遇并存，各國幾乎處于同一起跑線上，中國企業如何迅速適應時代發展并占據優勢地位便顯得異常重要.而在大數據時代，學會理解數據、運用數據、相信數據，將成為企業發展的新動力，也是企業管理者迫切需要掌握的一項能力.現如今全社會多領域正經受著大數據浪濤的沖擊，人力資源管理領域也無法置身事外.人是非常復雜的生物體，而且受情緒、環境的影響一直會動態變化，具有很強的不確定性，對人進行描述和評估一直是企業管理中的挑戰.將“大數據”這一思想應用于人力資源管理領域，利用“大數據”的價值提升企業人力資源管理工作的效率，是大數據時代人力資源管理工作的一次革新.

2 大數據時代

目前對大數據還沒有很標準化的定義，一般認為它是一種數據量很大、數據形式多樣化的非結構化數據.IBM從三個基本特性角度來定義大數據，即：“3V”：體量（Volume）、速度（Velocity）和多樣性（Variety）.（1）海量(Volume)：是指數據巨大，如每 60 秒產生 98000條 Twritter、695000種Facebook的狀態更新、698445條谷歌搜索結果、1.68億封郵件等等.（2）多樣性(Variety)：是指數據類型繁多，包含結構化的和非結構化的數據，如網絡日志、視頻、音頻、圖片、地理位置信息等等.（3）高速(Velocity)：是指數據被創建和移動的速度快，企業創建實時數據，通過快速處理分析返回給用戶，以滿足用戶的實時需求.

大數據時代一詞的興起不過近兩三年，相關的研究資料還很少.雖說最早大數據的英文big data于1997年就已經出現在有關存儲技術的論文里,2001年出現在計算機人工智能雜志的文章標題中.但此時的大數據要區別于本文的“大數據”，因為后來有人賦予了它特殊的含義.2010年2月出版的《經濟學家》雜志中一篇題為“The data deluge”的文章，被認為是這種“大數據”概念的發端.“The data deluge”可譯為“數據洪流”或“海量數據”.此時的這種概念基本已于現在的含義等同了，只是沒有用“大數據（big data）”這一概念.2011年，“世界經濟論壇”發布了《大數據，大影響力》報告，闡述大數據為國際發展帶來的新機會，建議各國與工業界、學術界、非營利性機構與管理者一起利用大數據所創造的機會.同年5月麥肯錫全球研究院發表了一篇名為“Big data:The next frontier for innovation,competivity and productivity”(大數據：未未創新、競爭和生產力的下一個前沿）的研究報告.這篇報告無論在IT界，還是經濟界、學術界和公共管理部門，都極具影響力.“Big data”亦即“大數據”這個關鍵詞就開始出現并愈來愈廣泛流傳.2012年12月，“大數據時代的預言家”維克托·邁爾-舍恩伯格在他的《大數據時代》一書中向讀者揭示了大數據時代將開啟一次重大的時代轉型.

3 人力資源量化管理

人力資源管理發展至今大致經歷了三個階段，人事管理階段、人力資源管理階段、人力資本管理階段.人事管理起源于18世紀末的工業革命，歷經了科學管理、工業心理學、人際關系等幾個主要的演化過程，此時僅將人才當做是一種簡單的勞動力來使用和管理；直到20世紀中期，才由管理大師德魯克先生首次提出人力資源的學術概念，且到了20世紀80年代才逐漸被企業所接受并快速發展，此時的人才管理核心就是將人當做一種資源來運作和管理.隨著近幾年西方人力資源管理的傳入和影響，在國家宏觀政策的鼓勵下，我國的眾多企業已經逐步從傳統的人事管理中解放出來，投入到對人力資源管理的進一步的探索和實踐中去.人力資源管理從泰勒的“胡蘿卜加大棒”到現代的人性化管理，一直被認為是一種無量化的人性問題，但事實上人力資源管理科學正在以嚴謹的管理理論和實證為基礎，進行領域轉型.此時的人更多的已被認為是一種資本，是一種知識和能力的結合，可以被用來提供未來的收入.因此對人的管理出現了最高境界——人力資本管理，但雖其理論學術研究風行頗久了，卻似乎尚未有成功的實踐應用.此時如何系統全面地對人力資本進行管理似乎已成了一個大問題，而大數據時代的到來似乎為人力資源管理的發展提供了一個天時地利，“用數據說話”將人力資源引入了量化管理的時代.人力資源管理不僅因量化分析可以提供明確的問題解決方案而使其成為一門真正的科學，更從根本上解決了困擾“經理人”們的管理決策問題.量化分析不同于簡單的統計分析，它更多的是試圖用完整的體系來解答根本問題，其中要用到數據、指標、信息及其他量化分析.對人進行的量化分析便是人力資源量化管理的基礎.而量化管理則主要是指一種以數字為基礎，用數學的方法來考察和研究事物的運動狀態和性能，以求對事物的存在和發展的規模、程度等作出精確地數字描述和科學控制，實行標準化操作的管理模式.隨著中國企業的規模越來越大，管理者也越來越無法僅憑直覺和經驗進行管理與決策.所以，我們需要用數據，而非感覺來管理，因為人的感覺很可能會出現偏差.為了把握住未來的發展機遇，一定要運用數據，運用數量化的方法觀察企業運營、進行市場預測，以及對人員進行有效地管理和評估.

4 對人的數量化管理

人的經驗和感覺會出現偏差，在這個大數據時代，無論做什么工作，管理者都需要學會用數據來管理工作，而不是憑感覺.因此，數據時代將會是一場關于生活、工作和思維的大變革.數據時代對商業模式的沖擊將迫使企業改變思維模式、決策制定和衡量標準，尋求規模化發展道路.而這些問題都可以從數量化思維方式中找到出路.人力資源量化管理便是在這個以人為本的管理理念的時代中，通過對人的數量化管理來實現.主要體現在以下幾個方面：

4.1 加強員工招聘的量化管理

員工招聘方面的量化管理最基本的在于加強原始數據的量化分析，所謂原始數據，主要是指那些能夠真實反映員工自身素質的被數字化的“個人信息”.它就像是一個記錄員工成長印記的記事本，忠實的記錄了員工各方面的原始能力情況，并真實反映員工的個人素質，且能夠在人才招聘的過程中給人力資源管理部門提供客觀的參考.這類數據包括個人的基本信息，如年齡、學歷信息、專業、基本技能水平、崗位工作時間、工作年限、崗位級別、現任職務等.企業每天都必須做出數以千計的人員相關決定——應該聘用哪些人員，應該給他們什么樣的薪水，應該提升哪些員工，應該讓哪些人離職等等，如何讓人員決策方面采取與工程決策相同的嚴格標準，讓所有人員決策都有數據支持便顯得至關重要了.現實的嚴峻形勢迫使企業不斷思考新的出路，谷歌最近開發了一個人才雷達計劃.因為除了大型的電子平臺招聘和獵頭招聘，“員工內推”算是最節省成本的招聘方法了，而這個計劃便是試圖通過搜索內部員工在網絡社交的數據，進而分析得出他們的興趣、性格、能力及其與這個職位的匹配度，從而提高招聘人才的效率.

西門子公司，全球領先的電子電器企業，注重對人的充分關注，希望他們更多的用溝通協調的方式獲得支持，強調協調平穩的變革.因此該公司在招聘的時候對他們的三項核心能力戰略創新、合作協調、和團隊發展都做了“能力素質模型”設計考察的方法.能力素質模型，也稱為“職業素質模型”“競爭力模型”，是用行為方式來定義和描述員工完成工作需要具備的知識、技巧、品質和工作能力，具備這些能力或特征的人，就可以勝任一定的崗位，并且文化的契合也會使求職者更加有歸屬感，增加滿意度.能力素質模型應該具有鮮明的企業文化特色，明顯不同與其他企業.下表1便是該公司的面試者A的面試成績表，量化的標準0-10.此表結果表明大家普遍對其“合作協調”這一能力表示懷疑，雖然其他方面不錯但這個協調溝通的關鍵能力不夠，可能也是不會被錄用的.這只是招聘量化分析的一個方面，通過諸如此類的方法能夠識別出一個人是否真的能適應企業的發展.

表1 面試成績表

4.2 加強員工培訓的量化管理

對員工培訓方面的量化管理主要體現在對于員工能力數據的量化分析，不同于原始數據記錄的是員工從事勞動之前就已經產生的反應自身能力水平的原始信息.但這些數據無法反映員工的動手、學習能力，而能力數據便是記錄這些能力的量化數據，具體主要包括員工培訓經歷、接受專業培訓課程的時長、培訓考核情況、解決問題時的效率、參與競賽結果、獎懲情況等等.培訓指標應該包括技能水平、技能水平變化，還有培訓的數量和質量.除了一些簡單指標如培訓時長、接受培訓人數、所需技能水平與現有水平的差距等等，還可以設置一些與成熟度和技能相關的問題，如;

☆員工們有培訓計劃嗎？

☆有職業發展規劃嗎？

☆技能水平多長時間評估一次？

☆有交叉培訓計劃嗎？

☆有多少員工被看做那個領域的專家？

此外不同于傳統的培訓方法，最近興起了一種網絡平臺培訓方法.2013年以來，大規模網絡公開課(MOOC)浪潮席卷美國的教育領域，這種新型的智能在線學習平臺也成為高科技領域創新和投資的重點，除了全世界一流大學資源分享之外，他還有一項進步，在于其增加了行為評價和學習誘導的成分，如通過記錄鼠標的點擊，可以研究學習者的活動軌跡，發現不同的人對不同的知識點有何不同的反應，用了多少時間，哪些知識點需要重復或強調等.記錄單個個體行為的數據似乎是雜亂無章的，但當數據累積到一定程度時，群體的行為就會在數據上呈現一種秩序和規律.通過分析這種秩序和規律，未來的在線學習平臺將足以彌補沒有老師面對面交流指導的不足.如此量化的學習方式相信也是未來企業培訓的一種重要方式.最后，對于培訓結果也可以進行量化的評估，通過調查或問卷的形式對他們的培訓結果進行考核，考核結果將同樣有助于培訓過程的評估.

4.3 加強員工考核的量化管理

在人力資源管理工作中，如何發掘出優秀人才顯得至關重要，而這個依據的標準便需要能夠反映員工潛力的潛力數據，通過量化分析這些潛力數據能使得企業區分出真正有發展潛力，工作效率高的員工.這些潛力數據主要是指那些能夠比較客觀地反映出員工勞動效率的提升和勞動效果的提高，以及能夠比較客觀地反映員工勞動能力呈現出持續增長狀態的數據，例如工作效率提升率、收入漲幅水平、職稱提升頻率、業績提升率等.員工的考核除了基本的績效考核之外，還包括各項能力的考核，在這方面可以依然可以根據能力素質模型設置評分標準，衡量員工的核心能力匹配度.最近，國內外各大型企業已經相繼開始了相關工作，著名的戴爾公司就曾對員工的“命令和控制”能力設置了評分標準，如表2所示.最后通過對員工的綜合評價進行相應的培訓和管理方法的改進.

表2 “命令與控制”評分標準表

4.4 加強員工滿意度的量化管理

眾所周知，如果員工對工作滿意，就會更加努力.他們會有主人公意識，會自發地想辦法幫企業取得成功，從而有益公司發展.因此企業一般每年都需對全體員工進行一次員工滿意度調查，好了解企業的戰略實施是否得到員工的支持、文化是否得到理解和執行，以及管理的水平.通過員工調查和訪談的方式進行量化的評價，這是很多大型企業采用的科學方法.因此對員工滿意度數據的搜集數據、建立指標和量化分析進而及時優化調整策略就顯得尤為重要.員工滿意度的指標沒什么特別的，主要是訪談或調查的主觀反映.如西門子公司就設置30多個問題，包含了戰略、文化和管理等方面進行調查，每個問題從0分到10分進行打分.0便是非常不同意，9表示比較認同，10分是非常同意，包含“你是否愿意向其他人推薦來公司工作”等問題，并設置了對應的數據表，如表3.結果表明雖然2012年中國分公司的員工數據是83分，距離總部的92分差距很大，但比起全球員工和中國相關行業的水平，中國分公司還是提供了較好的環境.此外，業界對調查員工滿意度的指標設置還有一種有名的杠桿模型——蓋洛普的Q12，是蓋洛普公司通過對來自12個不同行業、24家公司的2500多個經營部門的數據搜集，并對105000名不同公司和文化背景下的員工態度進行分析，發現了12個最能反應員工效率、滿意度的指標.這12個經典問題包含了“在工作中，我每天都有機會做我最擅長做的事嗎？”，“在過去七天里，我因工作出色而收到過表揚嗎？”等問題.

表3 員工滿意度調查評分表

5 結論

在“大數據”時代，人力資源管理工作的內容已經不僅僅是簡單的人與人之間的交流，更多的是人對數據的分析和整理.人力資本管理的時代必將到來，而人作為一種資本自然就有量化的必要，因此人力資源量化管理對企業既是機遇也是挑戰，如何應用數據而非感覺對員工進行有效地管理和評估也將是人力資源管理者必須面臨的重大課題.

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