大數據背景下企業人力資源管理應用研究

□葉紅春 王昕正

現今，我們正處于一個以“PB”為單位的結構與非結構數據信息時代，云計算技術的順勢而出，為我們處理如此巨量、不規則的數據提供了快捷、實惠的可能，一個大規模生產、分享和應用數據的新時代已經拉開帷幕，大數據將逐漸成為新時代聚光燈下的主角，給企業管理帶來天翻地覆的變化。 與此同時，人力資源管理作為企業管理的重要組成部分，正面臨著大數據所帶來的前所未有的機遇與挑戰。 長久以來，企業人力資源管理六大模塊的數據在實務中分開儲存、分析、評價，導致各大模塊之間聯系不緊密，若與大數據進行融合，既有利于六大模塊數據整合，又有利于創新六大模塊的應用模式，提升人力資源管理整體效益。 人力資源管理的著重點在于人的分析，大數據的著重點在于數據分析，大數據與人力資源管理融合，在人力資源管理中引入數據思維，將管理藝術與數據分析結合，使人力資源管理得以量化分析，減少人為的主觀性，促進人力資源管理的智慧化。

一、大數據背景下企業人力資源管理應用的理念發展

伴隨著數據處理技術的變革，海量數據的應用給企業人力資源管理帶來了巨大沖擊，與此同時，國外學者對大數據時代下的企業人力資源管理應用研究愈發深入。John Buderu 借用醫學中的“循證”，強調人力資源管理決策依據是最好證據。Ishan Fafadia 對舊金山政府雇員的數據進行數據挖掘和分析后發現其薪酬結構存在問題。 Perk 強調大數據應用要能夠根據個人檔案和績效水平來進行人員預測。 Richard Vidgen 從組織結構、過程、人和科技四方面著手，探索大數據在應用中的新模式。

大數據時代，企業人力資源管理置身于數據變革之中，受到極大沖擊，但同時也給人力資源管理帶來了機遇，可謂是機遇與挑戰并存，企業只有抓住機遇，積極探索大數據與人力資源管理模式的創新，用數據提升管理“智慧”，才能在新時代發展中“乘風破浪”。王定紅指出，伴隨著云計算數據處理技術的出現，企業處理海量數據成為可能，為人力資源管理的循證管理提供了可能。 李越恒提出構建“人才雷達”系統、繪制人才“數字畫像”、數據聯機分析等基于“大數據”的管理手段創新，以此提升人力資源管理效能。 穆勝指出，人力資源管理的大數據化即人的數據化、崗位數據化、培訓資源數據化和激勵資源數據化。和云等發現數據化滲透到了人力資源的各個模塊，導致模塊內容和模塊關聯模糊，邊界再造凸顯。王群等提出了基于大數據的人力資源管理六大模塊的創新模式，促進了人力資源管理數據化發展。 姚凱等認為人力資源大數據有三種基本類型， 即生理大數據、行為大數據和關系大數據。翟金芝指出了大數據時代人力資源管理模塊優化的方向，點明了人力資源數據化管理的關鍵在于管理層重視、平臺建設、數據化實施。

綜上所述，國外學者在此方面的研究更偏向具體操作，探討大數據在企業實際中的應用，而國內學者則較為偏向應用的未來方向和職能性發展，這既可能是受國內外政策不同影響，也可能是大數據產業發展不同導致的。其次，國內學者在此方面的相關研究雖較為豐富，認識也在逐步增強，大數據逐漸融合在企業人力資源管理中，并進行了模塊與模式的創新，但仍缺乏對人力資源大數據與人力資源管理模塊融合的深層次探討，且隨著時間的推移，技術在進步、理論在發展，研究也需不斷深入、不斷創新。

二、大數據背景下企業人力資源管理應用的現狀分析

1.HR 大數據知識的匱乏，導致認識上不到位。HR將考勤、招聘、培訓等日常資料數據化，并認為這就是人力資源大數據， 實際上這僅僅是人力資源數據化而已。人力資源數據化是將考勤、招聘、培訓等日常工作用數據來進行記錄，借以分析員工日常情況，并最終采取數據匯報的形式來展現的一種數據化形式。在大數據背景下，我們要清晰地認識到目前企業人力資源管理的數據量還遠遠達不到大數據的量級，但這并非說企業人力資源管理就不能利用大數據。 其次， 人力資源大數據的“大”是必要條件，但非充分條件，數據并不是越多越好，而是合適的數據越多越好。一份沒有關聯的大數據并不能給你帶來巨大的價值，相反，過多的無用數據會拖累你，不僅降低你的數據價值度，還可能導致你得出有偏誤的結論，所以人力資源大數據并不是簡單的人力資源數據化以及巨量化的數據。企業人力資源管理要適應大數據所帶來的沖擊， 就要學會真正地去利用大數據，首先要領會大數據的思維，運用大數據的技術，學會應用大數據；其次要學會將大數據應用到模塊中，學會對模塊中的大量數據進行融合分析， 不孤立各個模塊數據，整合數據。

2.受傳統數據分析觀念的制約，HR 對大數據的分析無法使管理層滿意。傳統的人力資源數據分析像是一種“體檢套餐”，HR 更像是一個內部監督者，將人力資源管理像體檢項目一樣分成模塊， 并按模塊定義出數據，分模塊進行統計，從收集到的數據里觀察各個指標的值，判斷哪個模塊的哪個指標不正常。可以看出，傳統的HR 數據分析主要依靠HRIS 中的學歷、出勤率、工作年限等結構化數據，這對數據的質量要求非常高，且注重數據的因果關系，收集成本也相對較高。 而人力資源大數據分析像是一種 “治療方案”，HR 更像是一個醫生，發現人力資源管理中哪個環節有“疾病”的時候，通過分析體檢檢測數據、癥狀相符的病癥，甚至是相似癥狀病人的網絡日記等巨量數據后， 根據數據反映的結果，HR 開出一個具有大概率療效的“藥方”。 由此可以看出，人力資源大數據分析更關注的是相關關系，而不是因果關系，而HR 繼續沿用傳統的分析方法，沒有適時地做出改變， 所進行的分析自然無法讓管理層滿意。其次，管理層真正關注的并不是單純的出勤率、敬業度這些數據， 因為這些數據并不能真正為企業帶來收益，重要的是這些數據背后的分析，其希望HR 能對所收集到的內外部數據進行價值分析。 例如，分析出如果要讓銷售額提高一倍究竟還要招聘多少人，怎么樣的招聘才能既完成任務又能使成本最低， 通過對大數據進行挖掘、分析后為未來決策帶來數據支持，提升企業價值，即“大計算+大數據=大價值”。

3.企業管理層不重視，導致大數據應用受阻。現今，雖然大數據的概念深入人心，但真正重視大數據應用的企業管理者少之又少，這既有高層對傳統管理方法的依賴，又有對如何運用大數據的迷茫。 企業過去發展起來有其成功之道， 這對其后來的成長有著重要的影響，過去對數據不重視，在發展過程中應用大數據往往也只是跟一波潮流，并不會真正地去學習、領悟、消化，而這自然會影響到企業人力資源管理部門， 以及其部門中的人，最終導致大數據運用不了了之。其次，人力資源管理的大數據并不僅僅是人力資源管理部門所收集到的數據，而是非常全面的企業內外部數據，這就需要企業各個部門的配合才能實現。 而管理層不重視，或者推行過程中受到的阻力大， 其部門之間的合作則自然無從談起，更別說部門間的數據整合了。最后，人力資源管理部門的一些管理者害怕變革，推行大數據變革，雖是趨勢使然，可以帶來巨大的收益，但管理者會擔心推行過程中所受到的阻力，害怕變革后自身的變化，以及變革推行不完全導致收效不顯著，得不到高層的肯定，因此對變革顧慮重重。

三、大數據時代人力資源管理應用的創新

1.大數據與人力資源規劃。人力資源規劃是通過預測企業未來人力資源需求， 制訂出適合的供給方案，使組織和員工在企業發展中得到長期利益。傳統的人力資源規劃進行需求預測往往是定性大于定量，主觀大于客觀，做出的分析與判斷不全面，導致預測不準確。在大數據的背景下，將“大數據”應用在人力資源規劃模塊中，則可以有效地避免這一問題。大數據之所以可以解決這個問題，在于它數據的全面、準確、及時，使HR 能夠基于真實、詳細的數據資料做出理性的分析與判斷。 大數據在人力資源規劃中的應用，基于內外部信息資料的收集，根據員工的血壓、心電、呼吸等生理大數據判斷未來身體狀況，根據在辦公室的時間、在公司休閑場所停留時間、 辦公軟硬件設施使用情況等行為大數據判斷員工未來工作活力，根據在項目中的參與度、辦公室同事友好度等關系大數據判斷未來發展情況， 并結合組織和員工的發展目標，預測人員需求，制定未來的人力資源規劃。

2.大數據與人才的招聘與配置。人才的招聘與配置是為了實現“人崗匹配”，滿足企業未來發展需求，主要以現場招聘、校園招聘、網絡招聘等方式來吸收外來員工。在招聘過程中只能收集到基本情況、學習情況、實習經歷、技能證書等結構化與半結構化的信息，無法深入了解應聘者的性格、能力、潛力等非結構化的信息，導致有時招聘的人與工作性質不符，造成人員流動和價值流失。 在大數據的背景下，融合互聯網大數據的新招聘應運而生，并伴有擴大化的趨勢。 如果將員工的個人信息比作冰山，那么基本情況、學習情況、實習經歷、技能證書等結構化與半結構化的信息是冰山上的部分， 性格、能力、潛力等非結構化的信息是冰山下的部分，互聯網大數據就是幫助我們看見冰山下那部分的透視鏡。企業運用數據挖掘與分析構建起招聘人才的雷達系統，并通過分析應聘者留在互聯網上的包含他們生活方式、“網絡性格”、工作效率、潛力開發等數據集，探索藏在冰山深處的那部分“寶藏”，再用數據權衡最優人才。

3.大數據與員工的培訓與開發。員工的培訓是人力資源管理中的重要環節，既有為了讓新入職人員快速履行崗位職責的入職培訓，也有為了提升老員工業務水平的進修培訓。員工的開發是最大限度利用企業內部人才資源，避免對外部人才資源的過度依賴，同時也利于增強員工的向心力和凝聚力。員工的培訓與開發首先在于明確員工的培訓需求，而以往的員工培訓往往沒有針對性，并不能真正開發員工的潛力。在大數據的背景下，每一位員工的培訓與開發都是基于全部數據的，通過收集員工的實時生理指標來為其安排合適的培訓時間，收集員工在某段培訓視頻停留的時間、 網上提問的次數、圖書資料的使用情況等教育行為大數據來安排相關培訓內容。 數據累積量達到某一程度時，員工的群體行為會顯現出某種規律，通過分析這種規律，未來企業對員工的培訓與開發才能真正幫助員工勝任職位，并發掘出員工的潛力，滿足企業的需求。

4.大數據與績效管理。一是建立起以大數據為依托的考核制度，運用大數據技術全面挖掘企業崗位的相關數據，再進行崗位分析和績效考核，使其既要充分考核員工當前的工作成效，也要對員工未來的發展給出建設性的意見。 二是建立以大數據為手段的后續激勵機制，當前員工的績效評價過于注重工作效率的評價，在性質上懲大于獎，容易挫傷員工的忠誠度和積極性。 通過依托關系和行為大數據，企業可以及時、快速地知道員工的精神需求，從而做出快速、有效的反應。

5.大數據與薪酬管理。薪酬管理是企業對員工過去的工作行為和工作成效所給予的回報，關鍵在于保證其競爭性、公平性和激勵性。 企業以往的薪酬管理存在兩個主要問題：一是期望通過削減薪資來降低成本，提高利潤；二是員工薪資核定存在隨意性，工資水平不穩定，同部門同工種不同員工的工資可能相差很大。在大數據的背景下，員工的薪酬管理要基于數據，讓數據“發聲”，這樣才能保證薪酬制定的公平性和科學性。企業通過分析員工基礎數據， 對工作年限較長的員工提高物質獎勵；分析能力數據和效率數據，對培訓優秀和工作效率高的員工采用多元化的激勵手段；分析潛力數據，對發展潛力高的員工給予發展機會和情感激勵。 其次，企業還要用大數據的思維看待薪酬，要能動態預測員工未來的薪資趨勢。

6.大數據與員工關系。員工關系是公司與職員之間雇傭關系的處理和表現，傳統的員工關系認為公司與職員之間是雇傭關系， 大多基于企業利潤最大化的理念，很少從員工的角度來思考，不注重員工的滿意度。 在大數據的背景下，企業通過對生理、行為、關系大數據的分析，使企業的員工關系更具人性化，更能達到員工滿意。例如， 得益于可穿戴設備， 員工可將監測到的血壓、體溫、睡眠等生理大數據上傳到公司數據系統中，以便公司制定合理的員工保健開支。 其次，企業要開放權限讓員工參與數據收集和分析過程，讓員工能對數據進行自我分析，從而實現“雙贏”。

四、結語

大數據背景下，企業將大數據滲透到人力資源管理六大模塊之中， 大數據與人力資源規劃模塊相結合，數據全面、準確、及時，HR 在真實、詳細的數據資料下做出理性分析和判斷，使人力資源規劃更科學化；大數據與人才的招聘與配置模塊相結合，通過數據挖掘和分析探索員工性格、能力、潛力等非結構化信息所蘊藏的那部分“寶藏”，用數據權衡最優人才，使人才的招聘與配置更精確化； 大數據與員工的培訓與開發模塊相結合，企業基于全部數據，分析出員工群體行為規律，并挖掘出每一位員工的潛力， 使員工的培訓與開發更個性化；大數據與績效管理模塊相結合，通過大數據技術挖掘當前崗位相關數據，并進行崗位分析和績效考核，既考慮員工當前工作成效，又對員工未來給出建議，使績效管理更全面化；大數據與薪酬管理模塊相結合，企業基于數據本身所具有的客觀性，讓數據來“發聲”，減少人為的主觀性，使薪酬管理更公平化，企業還要能夠借大數據思維動態預測員工未來的薪資趨勢，使薪酬管理更科學化；大數據與員工關系模塊相結合，基于對企業員工生理、行為、關系大數據的分析，注重員工滿意度，使員工關系更人性化。

時代在不斷變化， 企業要在變化之中積極求變，積極應對。 在大數據背景下，企業只有利用大數據將人力資源管理得到進一步提升后，才能真正迎來屬于人力資源管理的“云時代”。