大數據時代下企業人力資源管理新探索

謝麗 李吉 吳希賢

(1.江蘇通信置業管理有限公司 江蘇南京 210003; 2.南京審計大學 江蘇南京 211815)

人力資源管理，是指運用現代化的科學方法，根據企業發展戰略的要求，通過招募、遴選、培訓、報酬等多種管理形式，有計劃地對企業相關人力資源進行合理配置和有效運用，在滿足企業當前發展的同時，顧及未來長遠發展的需求，確保實現企業經營目標與成員個人發展最大化的一系列管理活動。人力資源管理過程中，涉及許多有關企業和員工的基礎數據。大數據作為一種數據集合，是信息化系統不斷記錄著的客觀數據，通過對這些歷史數據的挖掘和分析可以預測未來，產生新的知識點。因此，對于人力資源管理來說，運用大數據技術可以大幅提升管理水平。

1 企業人力資源管理中存在的問題

1.1 人力資源規劃不科學

人力資源規劃是企業戰略規劃的重要組成部分,也是企業各項管理工作的基礎和依據[1]。然而，相當一部分企業并沒有圍繞其發展戰略目標對人力資源進行規劃，不清楚企業到底需要什么樣的核心人才。此外，當企業戰略發生調整時，人力資源規劃卻不能及時隨之調整。如常見的企業重組，往往只是整合了業務和人員，而定崗定編等方面卻沒有隨環境的變化而及時規劃，造成員工的個人職業生涯發展規劃與企業的戰略目標不契合，制約了人力資源管理的有效發揮。

1.2 人才招聘陷入兩難境地

隨著我國中西部經濟的快速發展，當地提供了更多的就業機會，沿海地區就業優勢減弱，人才就業的選擇更加多樣化，就地擇業受到青睞。在經濟高速發展過程中，自主創業、自主就業等形式增加，90后、00后新生代就業主力軍所追求的不僅是薪酬待遇，提高個人閱歷、展現個人風采、實現個人價值等高層次的個人需求也是他們選擇就業非常重視的因素，這在很大程度上也造成了企業招聘的困境。此外，大量中小型企業在人才選拔流程中沒有在心理測評、性格測評、能力測評、職業傾向測評、行為面試、職業背景調查等環節做到面面俱到，很難將人才和企業及崗位進行精準匹配。因此，當下很多企業時常面臨“招人難”的問題。

1.3 員工訴求得不到有效支持

當前，企業為員工提供的福利往往只體現在工資和績效上，并不能完全滿足員工的合理需求。通過專業機構對員工及其直系親屬提供指導、培訓和咨詢，可以解決員工及其家庭成員的各種行為和心理問題，提高員工的工作效率。依靠對組織環境的分析，提前發現并消除可能存在的影響員工績效的各種因素，從而提升企業內部員工的團結程度，提高企業凝聚力，最終達到提升企業形象的效果。這些都需要企業為員工制定一套系統的、長期的福利與支持制度，否則會削弱員工工作積極性，進而影響整個組織機構業績目標的實現。

1.4 績效考核缺乏定量標準

許多企業對員工的績效考核標準與權重往往是接近年末時才匆忙制訂的，其績效管理目標不是從企業的發展戰略逐級分解得來，從而不能引導所有員工的行為趨向組織的發展目標，導致與企業戰略目標相背離[2]。除此以外，企業制定考核標準時通常僅從員工德、能、勤、績等定性方面考慮，沒有量化性指標，實施困難，績效考核客觀上流于形式。績效考核層面存在欠公平、不科學的問題，導致員工滿意度降低。再加上績效獎勵缺乏彈性，千篇一律的獎勵機制損害了競爭性和公平性，無法起到激勵員工的作用，導致優秀員工缺乏工作動力，而后進員工又缺乏壓力。

現行人力資源管理制度中存在的這些問題，會使得員工喪失進取心，進而影響企業整體效率。此外，很容易造成人才流失現象，經常性崗位空缺會增加人工成本，同時也會影響企業內部員工的凝聚力。

2 大數據分析在人力資源管理中的應用

下文給出了大數據分析技術針對當前人力資源管理中普遍存在的問題方面的一些應用場景和案例，以期為企業在暗流涌動的市場中獲取主導地位提供有益參考。

2.1 針對性的人力資源規劃

考慮到經營模式的調整優化及其他業務的需求，企業在業務快速發展的同時，對人力資源的需求也不斷攀升。然而，隨著企業員工數量的快速增長，不僅造成了用工管理風險急劇增大，也會不可避免地提高人力資源費用及其他相關費用的支出。

如果人才結構配置不合理，很容易導致人力資源浪費，引發人才頻繁流動[3]。在信息化、數字化管理廣泛普及的21世紀，企業的各類信息管理系統層出不窮，為了順應當今的大數據時代環境，人力資源部門的主管應當借助這些管理系統，搜尋并整理員工數量和質量、人力資源管理結構、人員的流動、員工個人發展等成體系的數據集合，同時將企業的整體發展規劃和人力資源管理的理念相結合，為企業的人才儲備計劃和合理有效的人力資源規劃提供科學化、數字化的決策指導，摒棄傳統的人力資源規劃靠感覺、憑經驗決策的舊方法，推崇人力資源管理用事實、數據為依據。

人力資源管理會產生大量高價值的數據，通過對這些數據的合理采集和利用，我們可以提取企業用工類型及用工總量、各部門用工總量、人員流動性等信息，從中針對性地辨析發現問題，并對需優化改進的方面提出舉措建議，輔助經營管理決策。例如，可以利用大數據多維度可視化技術即時概覽組織形態及當前配置情況，清晰地辨析出組織結構、管理分工、各職能部門分類設置，以及人員配置現狀。又如，在當前人才結構狀況的基礎上，通過馬爾科夫鏈模型制定人才流動方案。根據人員流動性等信息，制定人才調入調出逐年計劃，使人才數量接近理想人才數量，并用遺傳算法實現人才規劃的數學問題求解，提高決策效率和決策效果。

2.2 精準化的人才招聘機制

傳統的招聘流程一般包含以下幾個部分：首先，將線上App或網站發布與線下宣講相結合，多方向、多角度地發布企業招聘信息，力求盡可能多的接收就業者投遞簡歷；其次，當一定數量應聘者提交求職簡歷后，對投遞的簡歷進行初步篩選，統計出復試名單；再次，通過面試、復試選出最佳的企業職工候選人；最后，確認最終招聘名單，完成員工招聘。除了效率低、耗時長等問題，傳統招聘模式的最大弊端在于，在求職人員的篩選過程中，面試官可能憑經驗進行面試，在對面試者的能力進行評估時存在依賴面試官主觀經驗的現象，這些弊端可能導致所招人員技能與崗位不匹配、錯失優秀人才等問題。

依托大數據，招聘單位首先明確各崗位技能需求和勝任力等特征，然后基于大數據從外部人才供應商或者人才服務市場中得到候選人畫像，在此基礎上建立起一套有效考察、全面評估、確保篩選到優秀人才的員工招聘機制，同時，為了有效評估識別高水平的人才，應當針對不同的職位分別描繪其“數字畫像”，在識別人才的同時實現崗位安排的科學性與合理性。

針對企業不同的崗位招聘需求設計人才測評問卷，以企業內部高績效人才填寫的問卷為依據，全面評估崗位的員工職能需求，完善高績效人才的“數字畫像”，提高招聘精準度。例如，領英基于全球近10億人才數據庫，結合大數據和人工智能發布了“領英大數據洞察”。該產品可通過多維度數據(身份數據、行為數據和動機數據)幫助企業克服常見的數據使用痛點，包括數據的時滯性、質量差、單維度、不實用和微觀散點等，實現了從人工智能到人才智能的轉變。該產品可幫助企業根據自身的需求獲取實時數據，并轉為貼近自身需求的、有價值的信息。當決策者或HR在領英平臺上輸入任何關鍵詞或選擇某個行業后，經過人工智能加工處理，可派生出相應的報告。在實現高效查找目標人才的同時，與潛在人才進行良性互動，以達到提前培養未來人才、將人才智能貫穿于人才決策全過程的目的。

2.3 個性化的員工幫助計劃

信息化時代，員工的知識儲備需要及時更新，完善培訓體系對人力資源管理提出了新的要求。企業可通過健全場景學情數據中心，以數據驅動提升組織培訓效率。一方面，以游戲化服務激發員工學習興趣，打造智慧、自驅型組織。員工可以通過網頁、App小程序進入答題頁面，并通過趣味答題和實時監控反饋發現員工學習興趣。另一方面，企業可以依靠大數據主動鎖定培訓對象。例如，利用基礎信息(如考勤數據等)，過濾出加班超過常規時限的人員，然后通過分析識別是因為技能不足，還是工作負荷較大導致的加班。如果是技能不足，可為相關人員及時安排個性化培訓。此外，通過對員工關注點的數據搜集，可以及時發現員工需要援助的點，并第一時間給予支持幫助。大數據還可以通過對員工表情、情緒的識別，實時了解員工的壓力情況，把信息及時傳達給上級從而讓他們給予員工支持。

利用基于大數據的實時壓力與情緒監控，能保證員工的心理健康從而保證員工績效的穩定，實現良性循環。例如，初創公司Tinypulse開發了同名的大數據應用程序來評估員工表現，包括員工的信心和心理健康水平。通過Tinypulse，企業管理者將能夠了解員工對工作的看法。TinyPulse采用簡單調查的形式，可以讓員工在工作日完成調查。它使用深度學習更好地了解員工的表現，并提供更好的見解。然后，該應用程序提供有關員工情緒和工作感受的詳細統計數據。這可以幫助管理人員以與傳統銷售數字或績效評估不同的方式，有效解決項目中或特定團隊成員的確切問題。企業團隊的心理健康水平將對他們的工作產生重大影響。通過Tinypulse，管理人員可以了解團隊成員的感受，并能夠盡早解決問題，這表明企業不僅注重員工的貢獻，也關心員工的身心健康。

2.4 合理的效績考核評定

大數據思維正在成為企業推動績效考核的重要一環，可以解決傳統考核體系中存在的缺陷及問題。在數據分析技術的加持下，現代企業應當盡可能提高績效考核制度的公平性與科學性，使績效考核制度真正起到對員工的約束作用，充分調動企業員工的積極性。數據分析技術能夠對員工近期的工作數據進行詳細統計，包括員工每日工作量、每日打卡簽到、制度考試成績、每月績效考核成績、遲到早退、病假事假、評優評先等一系列數據，同時再參考近幾年的考核基礎數據，能夠更加合理地制定考核目標[4]。對員工全年績效進行綜合考察評定，并將全體員工的年終績效獎金與公司當年整體指標完成情況進行掛鉤，通過考核形成“倒逼機制”，促進員工針對自身不足，努力補齊“短板”，不斷提升能力素質。

針對不同崗位，需要設置不同考核項和考核周期。例如，市場運營的當期建設行為往往不能立即體現其價值，可通過延長考核周期，針對業務成長速率、客戶數量變化等數據進行長期觀察，實現業務人員的價值變動的動態分析。不同于將考核周期拉長的傳統長線考核，現代長線考核主要注重對業績趨勢變化的一種滾動性與動態性的觀察，運用大數據分析技術，考慮到被考核行為的特點的同時，選擇適宜的考核階段，對被考核對象進行綜合性的準確評估，從而有效提升評估的精準性。數據分析的準確性會伴隨數據收集的頻率增加而提升。

3 人力資源大數據服務平臺建設舉措

為大幅度提升自身人力資源管理水平，企業應對新概念、行業領域業務進行深入學習研究，以大數據的思維方式實施管理和治理，圍繞優化人力資源的目標，打造自己的大數據平臺。

3.1 大數據采集與運維

企業應設立大數據運維組，實現采集規劃需求與運維生產職能相結合，將主動采集作為運維團隊的核心職能；以企業級中臺概念為指引，將數據倉庫建模下沉為企業的公共服務，致力于滿足企業各個部門的數據訴求并進行有效整合；將聯機分析處理OLAP的開發與運維相整合，以效率為先實現大數據標準及治理。下文主要從人力資源管理相關的數據采集、數據清洗、數據標準及數據安全幾個方面給出具體參考。

(1)數據采集。在信息化時代，企業人力資源系統基本上囊括了所有員工的基本信息，包括：崗位信息、學歷信息、合同信息、績效信息等。將各個數據庫匯入數據池，從人力資源經典的冰山模型角度分析，確定大多數人所適應崗位的類別。在這些靜態信息基礎上實現全狀態采集，包括企業的社群、留言板、群聊、會議中的圖像音頻、物流路線的動態跟蹤等，以及企業外的開源性和非開源性數據、公共系統數據，如朋友圈動態、社交媒體賬號、消費賬單等，刻畫出更加立體、全面、真實的人力資源數據。將重點放在數據之間的相關性分析，全面分析數據與結果之間的關聯，拋棄傳統的對應測數據的分析，讓無意識、下意識的數據取而代之，同時，還需注意將評價體系轉換到互贊數據。

(2)數據清洗。數據清洗是指發現并糾正數據文件中可識別的錯誤，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。與問卷審核不同的是，錄入后的數據清理并不是由人工完成的，而是由計算機完成。數據的錯誤性、數據的殘缺性、數據的重復性及數據的不一致性是數據清洗主要的清洗對象。

(3)數據標準。數據標準涵蓋了數據字典、邏輯數據模型、元數據標準。數據規范包括數據建模規范、數據編碼規則、數據集成規范。現階段人力資源數據標準化包括：基礎表單、元數據格式；社會關系、職業關系、網絡關系等標簽；工作行為的場景化、顆粒化設計；員工能力維度、標簽及能力項的設計。標準化的最終目標是易于機器識別，提升效率，除了常規信息字段的標簽統一和語言統一外，從與任務相匹配的角度來制定標準，為算法做基礎性工作。

(4)數據安全。人力資源管理中牽涉的員工數據往往與隱私密切相關，所以從數據地圖的設計角度應該以企業內部數據多角度、多流程的獲取為主。在所有的數據生成之前，需要有一個確認環節，讓員工清晰知道自己在平臺上可能會留下痕跡。使用公開數據，如在微博中展示的照片、文章等需獲得員工同意。此外，開源性數據也要選擇員工自愿公示的數據。要保護信息系統或信息網絡中的信息資源免受各種類型的威脅、干擾和破壞，即保證信息的安全性。未經用戶授權，任何人不得觸碰用戶數據；工程師所有的運維管理操作，都會被記錄并有審計；每次登錄系統都需要通過雙因素驗證方可操作。企業信息化和數據化建設過程中需要人力資源部門深度參與，而且人力資源部門需要建立一個共同價值觀，即保護元隱私，并將其放在首位。

3.2 大數據中臺開發與管理

企業完成了人力資源大數據匯聚只是走出了第一步，而如何將這些數據對外開放是巨大的挑戰。因此，還需要組織力量負責大數據中臺工具建設及優化、數據開發及挖掘服務環境建設及優化，以及數據中臺新技術的落地。利用大數據中臺強大的分析功能可根據業務需要快速完成數據報表開發，同時，基于人力資源多維分析模型，業務人員可進行自助分析，快捷查詢出分析數據。另外，對于集團型企業而言，系統外人力資源業務數據獲取相對困難，往往通過下屬企業線下上報匯總。而數據中臺在線數據填報能有效解決線下填報低效和數據準確性差的難題；還可以基于預置分析模型動態生成人力資源數據分析報告，使人力資源專題分析工作化繁為簡。大數據中臺充分挖掘了數據的業務價值，變身數據服務平臺，不僅減輕了業務人員工作量，提升了工作效率；還使人力資源工作的開展有據可循，支持業務創新。

隨著人力資源管理工作的精細化，還要提供跨平臺一站式可視化數據開發生產環境，直接面向開發和人力資源管理人員，提供標準化的開發方法，降低開發門檻；以交互式、分布式及可視化的方式提供機器學習訓練、發布及預測的一站式服務；提供從元數據管理、數據質量管理、數據資產評估、數據與系統運維監控的一體化管理平臺。

4 結語

綜上所述，大數據的發現與大數據技術在人力資源管理中的有效應用，將推動組織層面和企業層面的變革，從多方面促進企業發展，從而為企業提供更高質量的人力資源服務。本文從幾個典型視角對面向大數據分析的人力資源管理創新工作展開分析和探討，希望為人力資源管理者提供有益參考。