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大數據時代企業人力資源管理改革探析

2020-03-10 07:24:08鐘理奇
科學與財富 2020年32期
關鍵詞:挑戰大數據意義

鐘理奇

摘 要:人力資源是企業在發展過程中必不可少的一個部門,是統籌企業的人力以及各項資源的核心部門,其在企業中占據著重要的地位。傳統的企業人力資源管理主要負責對企業人力的招聘、培訓、制度的制定等,而這一系列活動的安排都是以個人意志為主,缺乏一定的科學性,這也影響了企業的發展。隨著大數據時代的到來,企業的人力資源也必須要迎來改革。本文就大數據的概述以及大數據在企業人力資源管理中應用意義進行闡述,分析大數據時代企業人力資源管理所面臨的挑戰,提出大數據時代企業人力資源管理改革和創新的策略。

關鍵詞:大數據;企業人力資源管理;意義;挑戰;策略

隨著時代不斷的發展,信息技術逐步普及至人們生活的方方面面。大數據是信息技術下的一個產物,其能夠將一些生活中存在的數據有效進行應用,挖掘出數據中存在的有價值的信息。將大數據和企業人力資源進行結合,能夠有效的轉變傳統人力資源管理的方式,發揮人力資源在企業中協調以及配置的作用,提升人力的價值,促進企業和員工的共同發展。

一、大數據的概述以及大數據在企業人力資源管理中應用意義

(一)大數據的基本概述

大數據是信息化時代的一種產物,據IBM所提出的觀點,大數據通常可以用4個特征進行表述。第一個特征是大量的,該大量所指的就是采集、存儲以及計算數據的量都是非常龐大的,從最初的TB到PB,逐步過渡到更高。第二個特征則是多樣化特征,從數據的來源以及數據的類型上看都是多樣化的,如來源方面,包含網頁、雜志、數據庫等。數據的類型上,包含結構性的,也包含非結構性的,這種多樣化的類型數據結構也對數據處理的能力提出了更高的要求。第三個特征則是指高速運轉的特征。具體是指數據的快速增長,數據的快速更新以及處理。第四個特征則是價值性特征。具體是指數據所包含的一種潛在性特征,通過對大數據合理進行利用,獲得較高的價值回報。

(二)大數據在企業人力資源管理中應用的意義

1、有利于精準定位員工

傳統的企業在進行人力資源的開發和管理時,通常在人力的招聘方面都是以人力資源管理者自我對招聘者的印象進行評判,而評判的標準是根據應聘者的學歷以及經驗,這種評判方式往往是不科學的,也會導致所招聘的員工和崗位之間不相匹配,影響了員工價值的發揮以及企業的發展。而融入大數據之后,企業人力資源則可以通過數據的幫助,合理的分析應聘者的相關行為以及過往的經歷,科學進行評定,合理配置崗位,確保人員和崗位的匹配度。其次在考核員工方面,也可以基于數據的輔助,分析員工和同事之間的互動次數,員工在工作中的日常表現,拜訪客戶的時間等,科學考量保證考核的合理性,提升員工在工作中的積極性[1]。

2、有利于提升員工培訓的質量

培訓對一個企業和員工而言都是非常重要的,其可以挖掘出員工的內在潛力,促使員工更好的為企業服務。而通常企業人力資源管理在安排培訓課程時都是以大課制度存在,并沒有有效的落實培訓的一些方案以及最終的考核,也影響了培訓的效率。融入大數據之后,可以通過深入分析員工本身的基礎能力,再進行再培訓時合理定位,分層次進行訓練。確保每一個員工都能夠在培訓中獲得相應的知識,為企業更好的服務。

3、有利于實現企業向現代化的方向發展

隨著信息技術的快速發展,企業內部也開始進行改革,以適應當下的社會。大數據和企業人力資源的結合,是對信息技術的一種充分利用,可以將信息技術滲透到企業的方方面面,真正的實現企業的現代化發展,提升企業的核心競爭力。

二、大數據時代企業人力資源管理所面臨的挑戰分析

大數據和企業人力資源的結合并不是一件簡單的事情,其對于企業而言是一個重大的挑戰。首先對于管理模式而言,就是企業需要面臨的第一大挑戰。傳統的管理模式過于的依賴企業的高層,高層的思想決定著管理的模式,約束著企業內部員工的各種行為。而融入大數據之后,依靠的是實際真實的數據對企業內部進行管理,人力資源管理者成為整個企業管理創新的一個重要性角色。這也使得很多的人力資源管理者無法適應當下自身的角色,放手進行企業內部的改革。第二大挑戰則是對于數據處理的一種挑戰。大數據顧名思義,其實是一種基于信息技術所發展起來的科技,其必須要具備一定的信息技術能力,才能夠對這些數據進行處理。就傳統的人力資源管理者而言,通常只是負責一些文案上的工作,并不會涉及到樣本數據的收集、處理,這是人力資源管理者難以達到的。第三個挑戰則是數據的透明化。大數據的應用,無疑需要對企業內部各個行為進行分析,有些部門的生產數據在大數據系統中就會成為一種透明,業務部門負責人也會失去談判預算的權利,在和人力資源部門博弈時失去了談判的籌碼,很容易造成根本上的矛盾。而這一系列問題都阻礙了人力資源管理向大數據方向的發展。

三、大數據時代企業人力資源管理改革和創新的策略

(一)大數據在企業人力招聘中的應用,提升人崗匹配的質量

就目前而言,我國大部分的中小型企業在招聘人員時采用的方式都是學校招聘、網絡招聘或者是人才交流會,雖然相比于傳統的招聘形式,如今的招聘形式更加的多元化,但是卻缺乏對求職者的全面了,除了對求職者的一些個人經歷、姓名、性別、學歷等基礎信息能夠掌握之外,并不能夠科學評估面試者的一些實際能力以及內在的潛力,因此所招聘的員工和企業內部的崗位很難實現精準匹配。將大數據和人力招聘兩者進行結合,可以將數據和網絡相連接,創新員工招聘的方式,避免人崗不匹配的情況。首先在企業內部需要設置招聘信息的系統,在系統中提前錄入一系列企業需要的人才的條件。此時計算機會將計算機中的候選人精準篩選。其次針對這些候選人的相關信息,再利用大數據核對功能,剔除弄虛作假的信息。另外企業在人才招聘方面可以采用數據以及社交平臺相結合的方式。在社交大平臺上企業和求職者都能夠相互了解,節省了大量的時間,且匹配會更高,能夠實現企業和應聘者的雙贏[2]。

(二)大數據在企業員工培訓中的應用,提升培訓質量

無論是哪一個企業,在發展的過程中都需要對員工進行培訓,以開發員工的潛力,促進員工更好的為企業服務。然而傳統的企業在培訓環節是存在一定的問題的,無論是培訓的時間還是內容,都缺乏合理性以及針對性,這些使得培訓效果較差。大數據在員工培訓以及開發的應用上,更加的注重因材施教,激發出每一個員工內在的潛能,讓每一個員工都能夠在培訓中獲得成長。首先在企業內部需要對原有的培訓機制健全,安排專門的人對培訓進行管理。其次將大數據和培訓進行結合。如培訓前,搜索和員工相關的信息,科學分析這些信息,大數據測算每個員工的不足部分,制度合理的培訓方案。在培訓環節根據員工的崗位以及發展需求開展內容,基于員工的差異化為其提供個性化的指導,達到“因材施教”的目的。培訓后科學評估培訓結果,進行相應的考核。除此之外,和員工的溝通也是必不可少的。通過日常的溝通,對員工目前對工作的滿意度,未來的發展等深入調查,并基于大數據做一個員工的深度分析,針對不同的員工采取合理的應對措施。最后則是要在職業規劃中融入大數據,通過大數據深入挖掘員工的內在潛能,對員工未來的發展科學進行評判,并設置一套適合員工規劃以及評測的職業生涯管理系統,以促進員工更好的朝著自身的方向去努力、發展。

(三)大數據在績效考核中的應用,保證考核的公平性

績效考核是對員工工作的一種評判,傳統的績效考核通常包括員工在工作時是否積極、日常的出勤率的狀況等,而這些基礎數據并不能夠真正的代表員工在工作中的具體狀況。同時在考核的時候,管理者的主觀意識會對最終的考核結果起到較大的影響,這也導致了績效考核缺乏公平合理性,而利用大數據和績效考核的深度融合,就顯得尤其重要。首先需要基于大數據設計績效評估的體系。具體可以從四個維度開發。第一個維度利用網絡以及科技,全面收集員工日常工作信息,實施動態化監測。第二個維度,基于崗位以及部門的差異,設置個性化考核指標。第三個維度科學合理的評價機制。第四個維度采用綜合型的合成考核法進行績效考核,著重關注重點性考核指標,全面評測員工的基礎表現。除此之外員工也可以成為整個考評中的參與者,企業可以建立信息互動平臺,讓員工及時了解自身的狀況,實現有效互動[3]。

(四)大數據在激勵機制中的應用,提升激勵的多元化

企業在發展的過程中,激勵機制是必不可少的,其是激發員工潛力,促進員工更好的為企業奉獻的一種方法。傳統的激勵方式比較綜合化,并沒有根據不同員工的需求合理設定,這也使得激勵機制難以發揮出真正的作用。大數據技術可以充分的挖掘員工的需求,精準的定位員工,繼而實現多元化的激勵機制模式。首先,企業需要基于崗位,利用大數據分析合理的薪酬體系,堅持公平、公開的原則,明確獎懲機制以及實施的相關標準。其次在具體實施的過程中,需要利用大數據對社會同行業的具體的薪酬狀況進行全面了解,確保薪酬激勵能夠符合市場狀況,但同時又具備一定的市場競爭力,以提升員工對企業的認可以及信賴感。最后需要準確掌握每個員工的生活、精神以及物質等需求,合理定位,采用多元化的激勵措施,最好能夠讓員工感受到雪中送炭的溫暖,這才能夠激勵機制發揮作用的體現。

大數據和企業人力資源管理的融合,是促進企業走向現代化的一種方式。具體在融合時需要轉變觀念,在企業人力招聘、員工培訓、績效考核等多維度進行融合,以實現對員工的精準定位,實現企業的真正創新。

參考文獻:

[1]黃小莉.探究大數據時代企業人力資源績效管理創新[J].中國商論,2020(09):85.

[2]李洪濤.大數據時代企業人力資源管理變革的思考[J].今日財富(中國知識產權),2020(08):100.

[3]潘云佳,馬春影.大數據時代企業人力資源管理的挑戰及應對策略[J].銅陵學院學報,2020(08):44.

(均勝汽車安全系統(上海)有限公司 ?上海市 ? 201315)

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