大數據時代下的企業人力資源管理研究探析

樂美謙

江西財經大學工商管理學院，江西 南昌 330013

大數據時代下的企業人力資源管理研究探析

樂美謙

江西財經大學工商管理學院，江西 南昌 330013

大數據時代的到來意味著數據從簡單的處理對象開始轉變為一種基礎性資源，對于企業來說，如何更好地管理和利用數據至關重要。本文首先從大數據的概念、特征和類型著手，接著對國內外大數據的相關研究現狀進行了闡述，在此基礎上，分析了大數據時代下企業在人力資源管理上可能面臨的挑戰，并就企業在人力資源管理方面提出了一些對策建議。

大數據；企業管理；機遇；挑戰

伴隨著物聯網、移動互聯、云計算的興起，特別是智能終端的應用，數據越來越大，越來越快，越來越復雜，推動了“大數據”(Big data)這一全新概念的產生。最早提出“大數據時代到來”的機構是McKinsey管理咨詢公司 (黃升民和劉珊, 2012)。2011年，該公司在題為《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》的報告中指出：當今數據已經滲透到各行各業以及業務職能領域，成為重要的生產要素；海量數據的挖掘和運用，預示著新一輪的生產力增長和消費者盈余浪潮的到來(James, Michael, & Brad, 2011)。

1 大數據的基本概念

盡管“大數據”自2009年就已成為信息技術行業的熱詞，但該詞于近兩年才開始受到高度關注。對于大數據的定義，目前企業界和學術界尚未達成一致的認識。最初，這個概念是指需要處理的信息量過大，已經超出了一般電腦在處理數據時所能使用的內存量(Mayer-Sch?nberger & Cukier, 2013)。著名IT 研究與顧問咨詢公司Gartner將 “大數據”定義為：以海量、高增長率和多樣化為特征的信息資產，該信息資產需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力。國際數據公司(International Data Corporation, IDC)認為，“大數據”是指出于更經濟有效地從海量復雜數據中獲取價值的目的，所設計的新一代架構和技術 (Villars, Olofson, & Eastwood, 2011)。

盡管上述的觀點不統一，但一個普遍的觀點是，盡管大數據與“海量數據” (massive data)和“大規模數據”(very large data)的概念一脈相承，但其在體量、復雜性和速度等方面更為突出，且超出了現有技術手段的處理能力(馮芷艷等, 2013)。

2 大數據的類型與特征

2.1 類型

大數據的類型比傳統數據的更多樣，主要可分為結構化數據（如人事、財務、ERP系統）、半結構化數據（如電子郵件、辦公處理文檔以及諸如網絡新聞等）和非結構化數據（如傳感器、移動終端、社交網絡等產生的數據）三種。

2.2 特征

一般來說，大數據的特征可用三個V來描述，分別為量大、快速和多樣性(孟小峰和慈祥, 2013; 林志剛和彭波, 2013)。

（1）量大(Volume)。目前，醫療衛生、地理信息、電子商務和影視娛樂每天都有大量數據產生，據國際數據公司的監測統計，截至2011年，全球的數據總量高達1.8ZB，該總量每隔一年呈翻倍增長的趨勢。

（2）快速(Velocity)。在許多情況下，創建數據的速度要比數量更為重要。實時或者近乎實時的信息可以使公司比其競爭對手更加靈活。例如，在圣誕購物季的第一天，美國麻省理工學院教授Alex ‘Sandy’ Pentland和他的團隊曾在媒介實驗室通過來自手機的定位數據推斷出梅西百貨(Macy)停車場在當天的人流量，這就可先于梅西百貨估算出當天的銷售量。如此快速的洞察，為華爾街分析師以及緬因街的經理們提供了明顯的競爭優勢(McAfee & Brynjolfsson, 2012)。

（3）多樣性(Variety)。大數據的形式有文字、圖片、視頻、來自傳感器的文本以及來自手機的GPS信號、地理位置信息(LBS)等。

除了以上3V，有機構認為，大數據還有一個新特點，而對于第4個特點又有不同看法。例如國際數據公司(IDC)和Oracle還強調大數據的價值性(孟小峰和慈祥, 2013; 陳如明, 2012)，即如何從海量信息中挖掘出有用的數據至關重要。IBM公司則認為大數據應體現真實性(Truth)，如社交網絡發表的言論可能帶一些情緒化的內容，不一定真實準確(謝國忠, 2013)。

3 大數據國內外研究現狀

當前，大數據已成為企業界和學術界共同熱議的一大主題，得到了社會各界的關注，并且相應地出現了一部分研究成果。

3.1 國外研究現狀

Nature和Science等國際頂級期刊出版了有關大數據的專刊。Nature于2008年推出了 “Big Data” ?？?，提到了大數據給今后的數據分析處理工作所帶來的挑戰，認為數據對數學、物理、生物醫藥、工程及社會經濟等多個領域均有日益重要的作用。之后，Science雜志于2011 年推出了以“Dealing with data”為主題的?？；诤Ａ繑祿Ξ斀裆鐣奶魬?，其提出有效分析和利用大數據的重要性。此外，數據管理領域的部分學者共同發布了以“Challenges and Opportunities with Big Data” 為主題的白皮書，先后介紹了大數據的產生、處理步驟以及面臨的挑戰。與此同時，還有學者撰寫了大數據的專著，針對大數據及其思想進行了詳細論述，如Mayer-Sch?nberger(2013)的《Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think》和Martin Klubeck等(2011)的《Metrics: How to Improve Key Business Results》?？偟膩碚f，大數據在國外具有較高的關注度。

3.2 國內研究現狀

相比國外，國內對大數據的研究還很不成熟。本文以“大數據”為主題詞，通過“中國知網”學術趨勢平臺進行檢索，發現大數據的研究逐年增加，1997 年之后未曾中斷過，其中近三年的文獻量最多，并且呈陡增之勢（如圖1所示）。

圖1 1997-2015年大數據的CNKI學術關注度

李國杰等(2012)首先闡述了大數據的研究進展，接著介紹了大數據應用與研究所面臨的問題與挑戰并對大數據發展戰略提出了建議。王珊(2011)、孟小峰等(2013)、覃雄派等(2012)側重于大數據的分析和查詢，介紹了當前大數據處理的主流平臺。朱志軍和閆蕾(2012)的《轉型時代叢書：大數據·大價值、大機遇、大變革》通過實證研究分析了大數據對社會、商業智能的作用，研究結果表明，大數據將帶來新的商機。

綜合國內外有關大數據的研究，可看出： 有關大數據的研究及實際應用尚處于初級階段，主要涉及大數據的基礎問題、應用的戰略分析和哲學審視等方面，缺乏微觀層面的研究，如基于組織管理的視角去探究大數據對當前組織管理和運營決策等的沖擊以及組織如何有效應對。

4 大數據時代下企業人力資源管理所面臨的挑戰

大數據能給企業人力資源管理帶來便利，如在線簡歷一方面可以為企業招聘工作節省大量的人力和物力，另一方面還可實現招聘崗位與求職者之間更高的匹配度；通過大量的人員數據可以為人力資源管理的提供量化信息，這有利于企業有效地組織人員考核；企業通過大數據（如在線培訓）可了解員工的培訓需求，有針對性地對員工進行培訓，并且能追蹤到培訓效果，形成有效反饋。與此同時，我們不可否認，大數據也會對企業管理決策和人力資源管理帶來一定挑戰（James et al., 2011; McAfee & Brynjolfsson, 2012; 何軍, 2014; 何瑩, 2013; 林志剛和彭波, 2013）。

4.1 對傳統Hippos決策模式的沖擊

大數據最重要的一個方面是對于如何做出決策以及由誰來決策的影響。當數據稀缺、成本高昂或者我們無法獲取電子形式的數據時，傳統的做法是由擁有良好社會地位者來作出決策，而他們的決策往往是基于自身的經驗以及他們所觀察、內化的關系，即直覺。同樣，在遇到重大決策時，一般會請組織內部領導者或外部專業人員來解決，即主要依賴HiPPO(highest-paid persons’s opinion)決策模 式。在當今的整個商界，更多地還是依靠直覺，數據并沒有得到足夠的重視?？梢哉f，在大數據時代下，企業傳統的HiPPO決策方式受到一定的沖擊。

4.2 人才管理

數據專家等擅長處理大量信息的專業人才成為未來組織成功的關鍵所在。對于該類人才來說，統計技術尤為重要，但大數據使用過程中所需的諸多關鍵技術卻很少在傳統的統計學課程中有所涉及。此外，由于新的數據類型很少是結構化的，清理和整合大數據集合的技能比統計技術更為重要。除了上述技術層面的要求，數據專家還需懂得“商業語言”，基于大數據為組織管理者如何有效進行管理決策和運營提供參考和建議。雖然組織對這類人才具有較強的需求，但這種復合型人才往往很難找到(Davenport & Patil, 2012)，這與人才的稀缺性以及企業在人力資源管理方面的問題密切相關。

4.3 領導力

大數據對領導力提出了更高的要求。要想成功使用大數據，企業不僅需要擁有更多或更好的數據，其領導團隊也是關鍵因素之一。領導團隊必須設置明晰的目標、對成功作出界定以及提出正確的問題。在大數據時代下，優秀的領袖要有創造性思維，善于發現商機、開拓市場，有能力處理好上下級關系，說服員工投入其新想法。

5 大數據時代下企業人力資源管理的對策

在大數據的沖擊下，企業管理者應轉變思維，結合大數據時代所面臨的機遇和挑戰，有針對性地對企業原有的管理模式進行變革和創新（James et al., 2011; McAfee & Brynjolfsson, 2012; 王勁, 2013; 嚴霄鳳 & 張德馨, 2013）。

5.1 基于數據驅動制定決策，轉變領域專家角色

傳統基于經驗和直覺的決策往往是不夠的，基于數據驅動的決策也相當重要。管理者想要轉向數據驅動決策，可先從以下兩種簡單的方法開始。首先，在面臨重要決策時，他們可以習慣性地問“相關數據怎么說”以及“數據來源于哪”“進行了什么樣的分析”“我們對分析結果的信心如何”等問題。如果管理者遵循這樣一種思路，將可以快速得到所需的訊息。其次，需要接受自身判斷與數據相沖突的可能性。

當我們知道要解決的具體問題時，領域專家就會顯得尤為重要，特定領域的專家通常比較了解企業所面臨的機遇和挑戰。因此，許多企業致力于吸引大量相關領域的專業人才。在大數據的推動下，領域專家的作用在逐漸發生變化，他們的價值不再只體現在提供經驗，還在于他們知道提什么問題。

5.2 注重大數據管理人才培養

數據掌握的完整、跨渠道的數據整合能力、數據分析能力等將成為企業實現可持續發展的核心競爭力。因此，要想深度并有效挖掘有價值的數據，企業需要通過合理有效地激勵措施來吸引和培養大數據方面的專業人才，如高薪酬、重視對專業技術人才的培訓。

5.3 數據跨職能、跨部門的流動

一個有效的組織應將信息和相關的決策權放在相同的位置。在大數據時代，信息被創建和轉移，專業知識所發揮的作用已不同于過去。組織管理者應建立一個靈活的組織架構，將“非我發明” (not invented here)綜合癥降到最弱，并且將企業跨職能合作最大化。具體來說，組織各部門一方面要配備合適的數據，另一方面需要有懂得相關技術的專家。

5.4 企業文化

事實上，許多組織的領導者所表現出來的數據驅動的程度要高于其實際程度。很多管理者往往在做報告時利用了大量的數據來支持其所做出的決策，該決策是通過直覺得出的，只不過是領導者在做出決策后吩咐下屬找的數據。這種慣性的做法會因決策的不準確性增加企業風險。企業的領導者應倡導數據驅動的文化理念，將該理念貫穿到企業的日常運營中，養成基于事實與數據的分析判斷的思維行為(張文貴, 2013)。

作為一種新興的理論，盡管大數據在概念、技術、方法方面已經取得一定的研究成果，但大數據在企業管理應用方面的研究相對較少。目前與管理相關的研究不夠深入，大多較為籠統，更缺乏相應的實證研究，同時從理論和實證兩個角度對大數據的作用作出具體的解釋。本文認為技術、應用與管理應該是并重的。大數據的分析處理技術歸根結底要服務于社會。因此，后續研究應深入開展基于互聯網和社交媒體的企業大數據研究與應用(吳啟迪, 2013)。

[1]Bughin, J., Chui, M., & Manyika, J. (2010). Clouds, big data, and smart assets: Ten tech-enabled business trends to watch. McKinsey Quarterly, 56(1), 75-86.

[2]Davenport, T. H., Barth, P., & Bean, R. (2012). How ‘big data'is different. MIT Sloan Management Review, 54(1), 22-24.

[3]Davenport, T. H., & Patil, D. (2012). Data Scientist. Harvard Business Review, 90, 70-76.

[4]James, M., Michael, C., & Brad, B. (2011). Big data: The next frontier for innovation,competition, and productivity. The McKinsey Global Institute.

[5]Mayer-Sch?nberger, V., & Cukier, K. (2013). Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think: Houghton Mifflin Harcourt.

[6]McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big data: the management revolution. Harvard Business Review, 90(10), 60-68.

[7]Villars, R. L., Olofson, C. W., & Eastwood, M. (2011). Big data: What it is and why you should care. White Paper, IDC.

[8]王珊, 王會舉, 覃雄派等(2011). 架構大數據:挑戰、現狀與展望. 計算機學報,(10),1741-1752.

[9]王勁(2013). 大數據時代的管理變革. 中國商貿,(02), 189-190.

[10]朱志軍, 閆蕾(2012). 轉型時代叢書: 大數據· 大價值, 大機遇, 大變革: 北京: 電子工業出版社.

[11]何軍(2014). 大數據對企業管理決策影響分析. 科技進步與對策,(04), 65-68.

[12]何瑩(2013). “大數據時代”的管理創新. 人力資源,(10), 62-63.

[13]李國杰, 程學旗(2012). 大數據研究:未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域——大數據的研究現狀與科學思考. 中國科學院院刊,(06), 647-657.

[14]孟小峰, 慈祥(2013). 大數據管理:概念、技術與挑戰. 計算機研究與發展,(01), 146-169.

[15]林志剛, 彭波(2013). 大數據管理的現實匹配、多重挑戰及趨勢判斷. 改革,(08),15-23.

[18]郭三強, 郭燕錦(2013). 大數據環境下的數據安全研究. 科技廣場,(02), 28-31.

[19]覃雄派, 王會舉, 杜小勇等(2012). 大數據分析——RDBMS與MapReduce的競爭與共生. 軟件學報,(01), 32-45.

[20]嚴霄鳳, 張德馨. (2013). 大數據研究. 計算機技術與發展,(04), 168-172.

[21]馮芷艷, 郭迅華, 曾大軍等(2013). 大數據背景下商務管理研究若干前沿課題. 管理科學學報,(01), 1-9.

[22]吳啟迪(2013). 大數據環境中的管理科學問題. Paper presented at the “東沙湖論壇——2013′中國管理百人峰會”, 中國江蘇蘇州.

[23]張文貴(2013). 積極面對大數據時代的變革趨勢.品質月刊,49(11), 5.

[24]謝國忠(2013). 大數據時代下的企業管理與創新. Paper presented at the 2013年全國企業管理創新大會, 中國北京.

[25]鐘瑛, 張恒山(2013). 大數據的緣起、沖擊及其應對. 現代傳播(中國傳媒大學學報),(07), 104-109.

[26]陳如明(2012). 大數據時代的挑戰、價值與應對策略. 移動通信,(17), 14-15.

[27]馬建光, 姜巍(2013). 大數據的概念、特征及其應用. 國防科技,(02), 10-17.

[28]黃升民, 劉珊(2012). “大數據”背景下營銷體系的解構與重構. 現代傳播(中國傳媒大學學報),(11), 13-20.