大數據背景下人力資源管理實踐變革研究

滑兒笑

摘要：大數據的發展方興未艾，必將導致企業人力資源管理，特別是制造業人力資源管理發生深刻的變革，促進人力資源管理模式的發展和創新。本研究實地調研15家重慶市制造業企業，通過問卷訪談的方法，對大數據時代背景下重慶制造業人力資源管理現狀和存在的問題進行歸納總結，再采用科學的研究手段對現有問題提出改進建議，指出大數據在人力資源管理全過程應用的可行建議。

關鍵詞：大數據 人力資源管理 制造業

隨著現代信息技術和計算機網絡的快速發展，大數據已經在各個行業和領域得到了很好的應用。然而，長期以來，中國并未使用大數據，特別是在人力資源領域。此外，學術界對大數據在企業生產中的應用進行了很多的研究，但對企業管理，特別是人力資源管理方面的研究則很少[1]。因此，研究大數據時代的人力資源變革對于大數據在人力資源領域更好的應用具有重要意義。

制造業作為國民經濟的重要組成部分，發展過程中創新風險不斷增加、產品更新換代加速、用戶需求不斷變化，單純的依靠企業自主創新已不能解決這類問題，需要各個企業間進行協同創新[2]，然而隨著大數據時代的到來，擁有大數據分析能力成為推動制造業企業間協同創新的必要因素[3];“十五”期間，西部省份的制造業實現了快速增長，其增長率平均達到203.44%，其中重慶制造業增長最為迅速，已經達到532.44%;因此本文選取了15家制造業企業為例開展研究。

一、重慶制造業人力資源管理現狀

研究者實地調研15家重慶不同規模的制造型企業，首先對不同企業現有人員的基礎數據、績效數據、培訓激勵等信息進行收集、統計和分析，再結合企業發展規劃和整體戰略目標，通過分析得出不同企業人力資源中存在的問題主要有以下幾個方面：

（一）人員整體素質低下

調研過程中，研究者發現重慶制造業的現有管理人員中，高層管理人員主要是本科院校畢業的;中層管理人員主要是大專學歷;他們在管理過程中只是機械式的命令，不注重員工的想法以及與員工之間的溝通。一線員工則主要為高中及以下學歷。

（二）高離職率

調研過程中發現，制造業企業由于一線員工大部分比較年輕職業穩定性較低，基層管理者的素質有限等原因，大多數企業存在離職率高的現象，這在一定程度上導致企業浪費了人力成本和時間成本，也使得產品質量和生產效率有所下滑，嚴重影響到了企業的健康穩定發展。

（三）整個行業人才分布不均衡

在重慶的制造業調查期間，我真的深深感受到了我們產業工人的素質。由于企業文化的差距。現在許多工廠擁有先進的設備和嚴格的管理制度，但工人的流動性導致員工分布不均。

根據調查結果，重慶市制造業企業的人才分布存在不均衡狀況：其中工業技術人員實現人均GDP為42%，實現人均工業增加值占同比全國平均水平低27%，這在一定程度上表明，現有員工大多數人并沒有創造太多的價值。此外，從人才分配的角度來看，中高級管理人員和一線員工不成比例，一線員工人數不足，研究機構或人才選拔機構數量較少。

（四）具體崗位的配置和培訓機制不完善

在調查期間，大多數人員配備計劃并不全面。培訓被認為是耗時且無用的，或者培訓是下屬自己的事業，因此它是敷衍的，目標和結果是非常不同的，并且存在對培訓機制的誤解。沒有可供選擇，配置和使用的規劃人員。他們忽視了人才，能力和環境的需求和建設，造成了巨大的人才和資源浪費。由于缺乏廣泛的信息交流和溝通，以及人力資源管理系統的建設，它們相互脫離，這也使得企業在經濟全球化過程中失去了競爭力。

（五）績效評估機制存在激勵不足的現象

從調研情況來看，目前一些企業缺乏人力資源制度設計，實施激勵機制的靈活性。結果造成員工的積極性不高，企業缺乏競爭力。績效考核制度是人力資源管理的重要組成部分，其好壞也是管理者進行控制的重要工具。

（六）人力資源信息資源的利用率不足

很多制造型企業往往忽略了信息資源在公司運行過程中的作用，很多企業在績效考核中沒有實現績效結果的有效反饋，這可能導致員工不公平感加劇，以及其他非客觀現象等，影響企業目標的實現。此外，人才需求和招聘過程中，很多企業不注重市場調研和人力資源數據的收集，這導致了企業招聘的員工不能實現人盡其才，造成人才的浪費，這種浪費在一定程度上給企業形成了新的危機。

從以上問題可以看出，重慶制造業人力資源管理過程中存在諸多不合理的現象。通過企業之間的數據共享和企業內部的數據挖掘，整個制造業的人才可以實現“人盡其才”，滿足人力資源及戰略規劃要求。

二、國內外研究現狀

國外的研究主要集中在通過大數據技術選擇求職者和招聘合適的員工，從理論上來證明大數據在人力資源管理中的優越性。

Richard Vidgen（2014）以三家企業的實際調研案例，通過對大數據的應用將組織業務的分析進一步轉化為企業的價值所在，探討和構建了四個領域：組織結構，流程，人員和技術。大數據是管理應用程序中的新模型。從職能戰略的角度來看，人力資源在企業戰略管理中發揮的作用很小，往往被排除在執行和董事會層面的戰略討論現實之外。

David An-grave（2015）提出，只有將大數據應用于人力資源管理分析，預測和數據挖掘，人力資源管理才能更好地發揮戰略作用，促進組織變革。

Peck（2013）指出，大數據的應用范圍應該基于候選人的概況和績效水平來預測候選人未來的復雜行為，例如郵件通信和交互模式選擇。

Du Plessis（2016）指出組織通過各種渠道（內部或外部）獲取數據，然后人力資源部門將數據輸入HRIS系統，并通過系統分析，形成組織和人力資源部門的戰略。

國內學者的研究主要集中在通過實證研究將大數據應用于人力資源管理，并給出有針對性的結論。

董曉紅和郭愛英（2014）構建了以社交網絡招聘為中心的人力資源招聘流程。田紅（2014）指出，大數據可以對招聘候選人的工作匹配進行排名，根據候選人的個人數據，從九個方面為員工提供一個“九維雷達圖”，該圖使用專業背景，專業影響力，個性匹配，朋友匹配，九維工作場所，職業定位，求職意愿，行為模式和信任關系決定了候選人的內在能力和潛在的態度和動機。孫明浩（2018）研究了如何將大數據挖掘技術應用于人才招聘，人力資源配置和分離。高奇峰（2018）倡導人力資源管理價值鏈的應用，構建“選拔，教育，保留，辭職”的資源平臺。

在績效薪酬領域的應用方面，公司為了績效管理對高性能數據信息（基本信息，績效數據，工作時間利用率，工作效率，工作和生活習慣，社會行為等）進行統一分析，從而描繪出高績效人才的標準和特征，以此作為績效考核的基礎，評估其他員工的工作和行為。

三、大數據背景下制造業人力資源管理的含義及特點

（一）大數據背景下制造業人力資源管理的概念

大數據時代背景下，互聯網技術飛速發展，從一定程度上改善了當下人力資源中存在的困境和難題。例如，通過改進數據利用技術進行人工搜索，數據庫管理技術可以通過將人力資源匹配實現企業的人力資源戰略發展方向制定，人力資源規劃形成，同時也為更加有效的人力資源管理模式提供了可能。通常，當下，人力資源的基本數據類型可以大致分為四種類型，如表2-1所示。

（二）大數據背景下制造業人力資源管理的特點

1.績效數據信息化

基于大數據的人力資源管理是通過大數據技術的應用，同時結合移動互聯技術，云計算技術等，采集員工流程績效中的數據點，并將收集到的各類數據采集到大數據技術處理平臺進行存儲和處理。

2.績效數據開放化

大數據背景下的人力資源管理是在大數據技術基礎上，以建立的開放的數據管理平臺，可以很好的獲取和共享數據，以得到數據的充分利用。開放數據使數據能夠實時共享，降低數據的流通成本;同時開放的數據可以直接發送給員工和經理，這樣員工就可以實時地觀察自己的績效數據，并與其他員工共享績效數據。

3.績效分析可預測

基于大數據的人力資源管理的一個極其重要的特征是性能分析的可預測性。 基于大數據的人力資源管理的可預測性主要體現在微觀和宏觀方面。

四、大數據背景下人力資源管理創新內容

在大數據時代背景下，管理層應逐步擺脫經驗主義，進行更多的數據管理和數據整合，再通過數據統計和分析進行客觀科學地進行決策和管理是非常必要的。同樣，在人力資源管理方面，為了提高人力資源管理的科學水平，人力資源的傳統模塊中均需要數據來支撐，將大數據作為人力資源管理的第七個模塊滲透到現有六個模塊中也是十分必要的。這里本文重點討論培訓和績效激勵等板塊來解決制造業當前面臨的一系列問題。

（一）員工培訓創新

員工培訓創新主要包括一線員工和管理者。對于一線員工，我們可以在日常生活中詳細記錄他們的效率數據，其中包括工作完成率，任務完成時間以及出錯率等，然后對這些數據進行整理分析，準確地識別出績效不滿意員工的技能差距、學習需求等，再制定科學的具有針對性的培訓來解決以往培訓效果得不到保證的問題，在最大程度上來挖掘員工的潛能。相應地，對于管理者來說，培訓大數據思想以及大數據技術是十分必要的，企業可以專門聘請大數據人才進行課堂講座等培訓。

（二）績效管理創新

首先由于大數據本身嚴謹性的特點，改變了以往績效考核結果模糊的缺陷，而是變得更加準確和有說服力。另外可以借助移動互聯網通信手段，改變以往的階段性考核，采用日常持續的數據記錄，這樣的實時跟蹤使得績效管理更加地簡捷準確。最后在整個考核過程中，應該讓員工也參與進來，實現管理人員與員工雙向的交流，給與員工最大的鼓勵，促進員工個人績效最大程度的提升。

（三）離職預測模型

制定員工活動跟蹤解決方案，方法是在不侵犯員工隱私的基礎上，通過日歷、電子郵件等接口收集和分析數據，從而獲得有關主題、時間、協作類型以及參與者的角色和地理位置等信息。通過分析匯總這些信息，可以形成整個公司的溝通和協作行為全景圖。再通過分析員工的任職期限，性格特點等數據，從而預測員工的離職傾向性。

（四）數字化職業生涯管理

隨著大數據時代的到來，員工的職業生涯也應該是建立在科學測評基礎上的。可以應用大數據技術將職業前輩們的工作績效，職業生涯等數據進行搜集整理并整合，建立一個大的數據庫供職業經歷相似的后來者們參考，這樣的系統平臺可以給到員工職業生涯一個最具有建設性的建議。

結論

大數據背景下的人力資源管理，特別是傳統制造業的典型人力資源管理，通過對員工的行為數據和績效數據進行調研和收集，再通過大數據平臺的綜合分析，可以顯著提高人力資源管理的效率。但是，仍然存在倫理道德等一系列問題，例如員工個人隱私數據無法得到有效保護以及對員工敏感數據的過度訪問等。接下來，在實際應用中，應該從系統、設備和技術中增強大數據管理功能，并確保員工數據在安全和道德范圍內。在大數據的背景下，筆者提出了重慶制造業人力資源的優化，希望能為其他城市和企業的人力資源開發提供有益的參考。

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