基于大數據技術的鐵路企業人才管理信息平臺方案研究

江少斌，夏彥凱，姚 軍，陸 峰

（1.中國鐵路北京局集團有限公司 人事部（黨委組織部），北京 100860；2.中國鐵路北京局集團有限公司 信息技術所，北京 100860）

大數據是在計算機和互聯網基礎上形成的更為先進的數據應用形式。相較于傳統數據應用技術，更加強調數據來源的廣泛性。海量數據在云計算、人工智能（AI，Artificial Intelligence）等先進技術的加持下，能夠得到有效優化并形成多重價值[1-3]。研究基于大數據的人才管理信息平臺，是補強人才管理短板、提高管理質量和效率的迫切需要，是新形勢下人才管理順應鐵路企業創新發展戰略的必然要求。

鐵路企業普遍建立了較為完善的人才管理體系，形成了完備的工作制度，但工作方法及手段仍然存在不足：數據共享機制不健全、數據采集和處理手段相對落后，人才評價精細化程度不高。文獻[4]指出了當前鐵路人事管理機械重復性工作多、數據處理不夠系統、全面等問題，提出了加強人事管理工作信息化建設的思路，但在如何通過大數據共享實現多部門協同管理方面沒有深入探討；文獻[5]提出了一種通過在線答題進行人才測評的信息系統實現方案，其測評結論依賴于被測評人員提交的答案，對人才實際履職經歷、業績成果、單位評價意見等數據未予充分運用。目前，已有部分黨政機關探索運用大數據手段創新人才管理實踐[6]，也有部分高校、企業在人才培養和網絡招聘等方面對大數據技術進行了一定的嘗試[7-8]，但鮮見大數據技術應用于鐵路企業全流程人才管理方面的研究。本文提出基于大數據技術的人才管理信息平臺構建方案，為推動鐵路企業人才管理從“經驗+感覺”向“數字+事實”轉型升級提供思路和方法。

1 主要研究內容

1.1 建立大數據人才管理信息平臺

按照人才工作流程設計開發人才管理信息平臺，功能上突出以下3個特性。

（1）互動性：在人機交互中使用歷史數據分析提示、審驗繼承等功能，實現數據高效采集；允許用戶靈活搭建數據模型，滿足不同場景下多樣性數據需求。

（2）開放性：構架設計充分考慮需求變更與拓展，預留自定義功能接口，動態響應需求變更。

（3）智能性：設計人才管理全流程功能模塊，具有對半結構化、非結構化數據的語義識別分析能力和自我學習能力，具有大數據動態分析、挖掘功能和圖形化輔助決策界面。

1.2 設計開發人才大數據電子檔案

建立人才大數據電子檔案。

（1）全面采集人才自然情況、學歷學位、職務職稱、工作經歷、業績成果、獎勵懲處等各類信息，經加工處理后，形成規范、可用的人才基礎數據、能力數據、效率數據、潛力數據。

（2）智能分析并標注人才崗位性質、專業分類、履職經歷、專業特長等情況，對人才進行標簽化管理。

（3）形成人才崗位、職務、業績變動日志，實現歷史數據可追溯。

（4）運用多維度數據接口，實現與相關信息系統的數據共享。

1.3 利用大數據技術優化人才選拔工作

運用大數據技術對人才進行“全信息”檢索[9]，從海量人才數據中挖掘、圈定合適的選拔對象。

（1）對符合需求的人員“應篩盡篩”，更好地實現“優中選優”，提升人才識別的針對性和準確性。

（2）針對評審類選拔，將評審政策條件從自然語言轉化為程序指令，智能判斷人才參評范圍及資格。

（3）針對特定任務人才需求，按照預設條件為人才“畫像”[10]，推薦與目標任務契合的專業人才。

1.4 利用大數據技術優化人才考核工作

依據人才考核策劃、執行、檢查、處置（PDCA，Plan-Do-Check-Action）循環管理過程[11]設置考核模塊功能，收集、整合和分析績效數據，對被考核人員盡可能做出準確評價。

（1）考核內容：依據專業履職關鍵績效指標（KPI，Key Performance Indicator）建立考核評價模型，提取電子檔案績效數據并對照指標評價完成情況，通過“觀察數據”來“考察人才”。

（2）考核時間：變集中考核為動態考核，實時掌握人才隊伍整體及個體情況。

（3）考核空間：綜合各級、各類人才數據進行橫向和縱向比較分析，精準掌握個體績效提升水平及其在團隊中所處的位置。

2 平臺設計

2.1 平臺總體架構

人才管理信息平臺總體架構如圖1所示。

2.1.1 數據資源層

（1）數據共享：采用應用接口、加解密、數據存取等技術，實現與組織人事、科技管理等系統的人才數據（包括履歷、業績、獎懲等數據）共享。

（2）數據集成：完成數據庫建設和組織，實現基礎數據采集、共享數據結構重組、非結構化數據存取等任務，為整個平臺提供數據支持。

2.1.2 數據分析層

實現從數據到應用的構建。通過數據融合、接口、No SQL數據庫等技術實現數據集合；通過聚類、統計分析、預測等分析挖掘技術實現數據挖掘分析；應用前后端技術設計友好的交互界面，實現安全的前后端數據交換，以及高效的數據展示與訪問。

2.1.3 業務應用層

通過電子檔案、人才選拔、人才考核和畫像甄別4個系統，實現人才管理全流程標準化、規范化和智能化處理功能。

2.2 數據交互流程

以電子檔案系統數據為中心，數據交互流程如圖2所示。

圖2 人才管理信息平臺數據交互示意

（1）電子檔案系統從組織人事、科技管理等相關系統中讀取個人業績成果、安全履職等各類數據，經語義分析、智能處理后作為人才能力、績效評價的重要依據。

（2）用戶通過電子檔案系統錄入個人其他業績成果信息，經真實性、規范性審核處理后，與單位考核、考察意見等數據一并存入電子檔案。

（3）人才選拔系統調用人才電子檔案學歷、資歷、崗位、職稱及業績成果等數據，對參評條件進行資格審核，完成評審類人才選拔。

（4）人才考核系統從人才選拔系統中抽取當選人才相關數據，確定考核人員范圍及考核方式；從電子檔案中抽取績效數據，按既定KPI對績效完成情況進行分析判斷，形成人才考核結果。

（5）畫像甄別系統從人才選拔系統中調用專業答辯評語、已有專家稱號、歷年考核結果等數據，運用大數據相關技術進行人才畫像、批量甄別，甄別結果推送至人才選拔系統，用于輔助決策。

2.3 平臺技術架構

基于微服務技術理念，技術架構如圖3所示。

圖3 技術架構

（1）應用展示層：采用Html5+Vue的組合開源技術和HTTPS傳輸協議，完成電子檔案、人才選拔、人才考核、畫像甄別等應用展示。

（2）應用服務層：基于.Net Core，采用Ocelot+Consul的微服務方式和開源的規則引擎，進行高可用配置，完成應用服務。

（3）數據存儲層：包括結構化和非結構化數據庫，通過數據庫中間件技術，實現數據連接、數據同步等功能。

（4）基礎設施層：采用鐵路企業云平臺，通過云平臺的計算和存儲資源，對應用的正常運行提供基礎支撐。

2.4 平臺功能

平臺功能結構如圖4所示。

圖4 平臺功能結構示意

2.4.1 人才電子檔案

人才電子檔案是管理信息平臺的數據基礎，包括用戶管理、個人基本信息管理、個人成果管理、個人獎懲信息管理等模塊，各模塊數據組織過程又分為數據提交→本部門審核→本單位審核→鐵路局集團公司審核等環節。

2.4.2 人才選拔

人才選拔系統主要實現職稱評審、專家評選和特定人才甄別推薦功能。參評人員按需從電子檔案系統中抽取可用于參評的業績成果，人事部門借助系統提供的智能審核模塊，對參評人員資格進行審核，通過人機交互和機器學習不斷校正系統自動審核的結果；系統提供參評人員代表作線上閱評、視頻答辯、專業組線上評議、評委會線上表決等功能；為特定人才需求提供條件設置入口，系統根據需求對人才大數據進行分析挖掘，形成推薦人選建議。

2.4.3 人才考核

人才考核系統從電子檔案內挖掘人才績效、獎懲、單位考核意見等數據，對照既定周期內KPI判斷人才履職表現，生成考核結果和年度津貼發放計劃，如圖5所示。

圖5 基于大數據的人才考核示意

2.4.4 畫像甄別

畫像甄別系統從人才電子檔案中抽取人員基本數據、標簽化的履歷數據，以及教育培訓、單位考核評價、獎懲和業績等數據，經智能分析處理并運用商業智能（BI，Business Intelligence）技術，生成“基本情況”“工作經歷”“關鍵歷練”“知識能力”“要素評價”“性格特質”“業績貢獻”“獎懲情況”等畫像結果；分別從專家評選系統、考核系統抽取數據，生成“既有專家稱號”“歷年考核結果”；綜合各類數據，按照既定計算規則生成“綜合能力環評”雷達圖，最終形成人才個體畫像，展示界面如圖6所示。系統可根據特定人才需求條件，結合“畫像”結果，對人才進行批量甄別。此外，系統對企業各類人才關鍵歷練、業績成果、考核結果等數據進行分類匯總，對各年度人才存量、學歷和年齡結構、各專業分布數量等相關數據進行統計，生成展現人才總體特征和變化態勢的人才群體畫像，展示界面如圖7所示。

圖6 人才個體畫像界面示意

圖7 人才群體畫像界面示意

3 關鍵技術

3.1 數據融合

3.1.1 數據采集

采用數據融合、開放數據接口、軟件機器人、網絡爬蟲等技術實現人才數據采集。開放數據庫方式可以直接從目標數據庫中獲取需要的數據，準確性高，實時性也有保證。

3.1.2 數據存儲和管理

人才數據涉及海量半結構化和非結構化數據，采用NoSQL數據庫實現對人才數據的存儲和管理。采用NoSQL數據庫的優勢在于可以支持超大規模數據存儲，其靈活的數據模型可以很好地支持Web2.0應用，具有強大的橫向擴展能力。

3.2 數據挖掘和分析

3.2.1 數據挖掘

通過預測模型，實現主觀預測（如人才畫像評分）和客觀分析預測（如業績成果分類評分）。采用數據總結法，對人員基本信息，以及履歷、成果、評價等數據進行分類匯總。通過依賴關系模型，對業績成果量化評分情況、團體成果的成員排序情況等進行依賴關系研究[12]。

3.2.2 數據分析

采用聚類、相似匹配、統計描述等數據分析模式。其中，履歷和業績可以作為聚類分析的元素，符合聚類分析的特征；畢業院校、學歷學位、所學專業等可通過相似匹配的算法進行分析、統計并得出結論；統計描述法用于分析單位人才總體態勢、能力側重、結構分布等情況[13-14]。

4 結束語

本文研究基于大數據的人才管理信息平臺架構。依據人才工作流程，設計了平臺功能模塊；提出采用數據融合、數據挖掘和分析等技術，實現電子檔案、人才數字化甄別畫像、人才評價考核等功能。該平臺的設計在可拓展性方面還存在一定的局限性，如何使平臺能夠更好、更快地響應需求變更、管理方式變化等將是下一步的研究重點。