基于數據挖掘的人力資源考核管理系統研究

趙海穎 遷安市社會保險服務中心

一、數據挖掘人力資源考核管理系統的現狀分析

（一）數據挖掘概念分析。企業之中關于人力資源考核的數據能夠直接反應員工的工作能力，根據數據直接分析出員工的實際工作經驗，解決員工工作的需要。在企業中，能夠為每一位員工構建自己的數據庫是非常重要的。

（二）人力資源管理運行機制的現狀分析。人們在思想中的人力資源管理認知是有所欠缺的，這直接導致了人力資源管理在行動上的落后。但是在一個企業中，如何的招聘人才，如何的面試，都需要有一個完善的運行機制。在企業中，員工工作積極性不高是一種常態，加強對員工積極性的提升需要有一個完善的運行機制，完整合理的績效考核機制直接影響了員工的收入水平，關系到了員工之間的切身利益，增強對企業中績效考核系統的完善工作，能夠促進企業的發展。

二、數據挖掘中人力資源績效考核管理應該存在的問題

（一）人力資源管理不到位。加強對人力資源的管理非常重要，加大對人力資源管理的力度，才能夠保證員工最大限度的發揮自己的價值，能夠為企業的建設添磚加瓦。其次，在保證企業人力資源良好發展的同時，信息化時代飛速發展。此外，企業還應該樹立良好的人力資源管理良性循環系統，大力開發先進的計算機技術，加強對專業技術的應用，努力減輕對人員分配工作上的壓力，提高人力資源管理的效率。

（二）缺乏了解人力資源管理數據挖掘的專業性人才。現在的公司員工缺乏對數據的專業性了解，直接導致了相關數據分析的事項，員工們不能夠直接解決。當前，大數據時代，對企業的員工提出了更大的要求，加劇了這方面人才的需求，作為企業之中最優秀的職員，公司應該加強對他們的要求與相關的培訓。在人才的招聘過程中，需要有指定合理的規劃方案、挑選專業的人員對新的人才進行簡歷的篩選，筆試與面試，這樣能夠吸引更多的有想法有能力的人員加入進來，一起努力奮斗。

（三）相關的管理制度不到位。企業中的人力資源管理是建立在有效的數據分析結果之上的，針對企業的人力資源績效管理進行分析，同時加上科學的數據分析，更有效，更高質量的進行相關問題的解決。提升員工在本企業中工作的幸福指數，使得員工在幸福中能夠迸發出更強大的工作動力。樹立優秀的人工榜樣，使其他的員工能夠學習。

強化員工之間的交流與合作，有利于形成一個良好的工作氛圍，為了使得管理制度更加被員工接受，可以在工作中安排適當的問卷調查，通過問卷調查，不斷的去發現問題，解決問題，及時的了解員工的思想動態，及時的幫助到員工來避免可以避免的問題，保證員工可以在工作中減輕煩惱，認真的工作，提高工作效率。

三、加強對數據挖掘中人力資源績效管理的對策

（一）加強對數據挖掘專業的教育工作。數據技術的普遍應用對于社會上各個行業都有一定沖擊，各行業都在積極變革，社會的大環境也發生了相應的變化，這一現象就要求人力資源管理避免止步不前，而是要引進新興的大數據理念，在這一理念的影響下積極求變、與時俱進。大數據技術的普及，對于傳統的人力資源管理來說，既有益于傳統的人力資源同時又有一定的不足。將大數據分析技術與自身發展相結合，提高了人才的管理效率，為企業注入了發展的動力，為企業發展注入了新的活力。

（二）建立以人為本的人工績效考核管理措施。績效管理方法缺乏科學性，對組織績效和員工績效評價缺乏一套科學的評價方案；績效管理流程不規范，企業內部標準不同，缺乏統一的評價依據；企業績效評價成本高，效率低，缺乏有效的監督和反饋管理體系。隨著企業人員規模的不斷擴大，日常考勤數據的增多，人事部門不能在短時間內判斷每個員工的考勤情況，需要大量的時間進行統計；這就進一步造成了對于人力資源管理的準確性和無效分析。然而，隨著大數據分析技術的應用和普及，人們通過使用這一技術來處理分析各種復雜多樣的繁亂數據，比將會替代傳統的人力資源管理模式，也必將為人力資源管理者提供更加前衛、更加開放的思想觀念和運作方式。

（三）在大數據的背景下，加強績效考核的公開程度。當前，國有企業需要讓自己的績效考核機制更加完整，就需要從制度管理中增強自己企業中績效考核的透明程度。首先，人力資源管理工作人員可以將已經制定好的績效考核標準和相應的激勵方案用文字的形式進行發送到員工的郵箱，讓每一位員工都知道，并公開的展示出來。增加績效考核的透明程度。其次，人力資源管理者應該充分的了解每一位員工的思想動態，尤其是當前工作不積極的員工。做好思想教育工作，針對員工中出現的問題，思考公司制定的績效考核機制的不足之處，并加以完善。最后，相應的績效考核的激勵方案可以采取階梯激勵的獎勵措施。

結語：著企業競爭中，人才具有越來越重要的地位，早期的人力資源管理重在控制人才，大數據環境下的人力資源管理更加注重對滿足人才需求，為人才發展提供服務。隨著互聯網發展，未來人力資源管理將注重前瞻性預測，力求實現人力資源效益最大化。為此，當前的人力資源管理必須跟隨互聯網發展趨勢，改變傳統模式，加強數據挖掘力度，培育專業人才，為企業人力資源管理提供科學數據依據。