大數據時代企業人力資源管理的應用研究

靳雅

摘要：大數據時代撲面而來，為企業人力資源管理帶來了全新的發展機遇，尤其是互聯網企業受到的沖擊將別明顯。本文就大數據時代企業人力資源管理的應用進行了研究。

關鍵詞：大數據；人力資源；影響；作用；應用

計算機技術的普及和互聯網工具的廣泛應用為大數據的興起和發展奠定了廣泛的基礎。數據化分析的思想可應用到人力資源管理的各個領域，只要有數據產生，就可進行有效分析，而送種客觀有效的分析，為決策提供了客觀的依據，提高了人力資源部的專業性和工作效率，為企業的人力資源決策和業務發展提供一份有力的支持和保障。

一、大數據對人力資源管理的影響

隨著計算機網絡技術飛速發展，數據不再是單純的數字或者是信號，而是被賦予生命活力的一種語言，大數據應運而生。一些大的互聯網企業也在前人研究的基礎上開始關注大數據領域，對大數據的發展起到了推動作用。當然，人作為一個重要的生產要素，越來越多的被管理者所重視，人力資源部門的重要性也日益凸顯，企業也開始關注大數據在人力資源領域的應用。然而，國內對于大數據的理解和研究起步晩于國外，但互聯網浪潮勢不可檔，國內一些大的互聯網企業開始引進國外的先進經驗，并投入大量的精力和資源研究。然而，在注重感性判斷和人情關系文化的中國，目前在大多數企業中，尤其是傳統中小企業，并未意識到數據化分析的重要性，多數決策和判斷還都是通過企業決策層拍腦袋拍出來的。近幾年，互聯網技術的發展、共享經濟概念的提出，開始有一些互聯網企業意識到量化客觀思考的重要性，逐步進入第一個反應階段，大數據在人力資源管理領域的應用還是一片藍海。大數據技術雖然不好掌握，但是其帶來的數據客觀分析的思想確實人人都可使用和借鑒。

二、大數據在人力資源管理中的作用

1、為人力資源工作提供全面量化依據.

利用大數據的分析方法，復雜的人力資源系統可收集到更多的信息，這些信息有行為方面的信息、視覺方面的信息、語音視頻方面的信息，文本文檔方面的信息，當這些信息匯總整合在一起，進到數據庫，便可實現組織人事工作的全面量化。通過對這些量化的數據建立合理的算法進行反復的深度挖掘，便可真正體現所謂的人力資本的概念，這個時候人力資源不再是一種信息資本，而是一種可幫助企業持續有效運轉的人力資本，是一種可為組織發展提供戰略預判能力的營運資本。

2、為人才管理及員工服務創造有利條件

大數據時代，人力資源信息系統打破傳統的層級式匯報的組織模式，員工既可與企業管理者之間通過社交軟件或平臺互動，產生更多的交互性數據，創造更好的工作氛圍；也可參與到組織的人力資源管理工作上，對企業在發展和經營過程中的現狀和問題給予更多的建議或意見，促進相關部門建立更規范的制度和流程；還可促進部門間的協作，提高工作效率。

3、建立有效的人才數據管理模型

互聯網時代，技術的更新使得人與人之間的鏈接更加簡單和直接，數據無處不在。在這樣的一個時代，人才的能力、特質、行為都可用數據來描繪和衡量，員工的大腦不再是信息的載體，而是演變成可隨時調用的數據，人才的核心競爭力已然異化，數據這一核心資產日益被重視。當我們把送些無處不在的信息錄入電腦終端存儲為數據，建立有效的人才數據管理模型，分析和導出結果，大數據便為人力資源管理創造了巨大的價值。

三、企業人力資源管理中大數據的應用

大數據的數據化分析的思想可以應用在人力資源管理的各個環節和程序中，本文重點從以下幾個方面的分析其應用。

1、在人才招聘與甄選方面的應用

大數據思想給人力資源從業者帶來的第一個沖擊便是以事實為依據，大數據思想為企業人才選拔創造了思維方式的飛躍，選人變得更加客觀、準確、簡單。大數據讓一個人的畫像越來越清晰。因此，企業可通過大數據將應聘者的簡歷整合在一起，從這樣的數據中抽解出適合某一崗位的理想候選人的數據，映射到本崗位的人才素質能力模型上，形成具有企業烙印的個性化候選人畫像。在進行招聘甄選的時候，結合應聘者在社交網絡上的興趣與行為數據，根據合理的算法模型，直接、精準、高效的篩出與崗位最匹配的那個應聘者，提高招聘效率。對于中小企業來說，如果無法建立完善的大數據架構和使用成熟的大數據技術，依然可通過數據化分析的思想來優化和提高招聘的效率。我們可以通過對企業內部員工的數據進行分析，建立能夠實現企業目標的員工信息模型，如行為特征、高績效表現、態度和價值觀表現等，通過績效數據和其他數據建立相應算法，并剔除可能出現的多重線性錯誤的問題，驗證候選人的特質與模型的匹配程度，以此迅速篩選出可能適合企業的候選人，減少招聘過程中的主觀臆斷，提高招聘的準確度和效率。

2、在人才考核與激勵方面的應用

多數企業其實擁有大量的人力資源數據，如基礎信息數據、考核結果數據、員工異動數據、人才培養數據等等，鮮少有企業可以看到數據背后的價值。若可以整合這些數據， 同時結合行業數據分析和預測，可以幫助企業實現人力資源效能最大化。大數據可以通過分析外部市場和行業的薪酬水平，結合企業的經營數據，預測企業的發展態勢與薪酬漲幅之間的關系，建立完善合理的薪酬激勵制度，并測算候選人薪酬期望的合理程度；還可以通過建立企業經營狀況有關的數據算法，找到員工績效提升的突破點和原因，建立合理的激勵政策和制度，刺激員工實現高績效，提高個人的績效表現。同樣，如果大數據技術無法實現，數據化的分析思想依然可以應用在人才考核與激勵方面。根據管理的二八原則，企業80%的利潤是由20%優秀的員工創造的。人力資源部可通過對20%優秀績效表現的人才特質進行分析，找到產生高績效的原因，建立高績效人員素質能力模型，給予與實際工作相匹配的薪酬和績效激勵；分析低績效人員與高績效人員之間的差距，找到績效差的原因，客觀公正的評價員工，對于那些主觀的因素，通過設定合理的考核和激勵予以刺激，以產生高績效；對于非主觀的因素，可以提供轉崗的機會，把合適的人放到合適的崗位上，以此實現人才效能優化。

3、在人才保留與發展方面的應用

人才是企業發展的核心競爭為，尤其是外部環境變化如此快速的今天。中國大眾創業時代到來，90后新生代進入職場，這些獨特的時代特點對中國中小企業在人才的保留和發展方面帶來了更多的挑戰，大數據技術可以為我們保留人才提供預見性，它可以對人才指標體系進行量化分析，將定性與定量結合，科學有效的進行預測，找到最適合企業發展和最容易適應企業的人才，通過系統的人才測評，幫助決策者發現潛在關聯，實現人才最優配置。同時，企業還可以通過大數據挖掘分析員工在社交網站上的行為數據，通過合理的算法，預測員工離職傾向，提前采取行動，制定留住員工的針對性解決方案，便減少員工流失率和空崗率。同樣，對于大數據應用條件不成熟的中小企業來說，數據化的分析思想依然可應用在人才保留與發展上。企業可通過發展性數據和績效數據建立崗位所需基本技能和能力模型，為新員工制定個人職業發展規劃，提供針對性的培訓計劃；通過分析員工能力測評數據與崗位高績效技能模型要求之間的差距，制定個人針對性的發展計劃，讓培訓更加有針對性和效果；通過合理的測評數據，分析人才發展現狀，建立人才池，讓人才梯隊建設更有依據。

參考文獻：

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