以數據驅動為基礎的企業人力資源管理創新探究

孟佳佳 霍州煤電集團有限責任公司

一、大數據時代企業人力資源管理現狀及其成因

（一）招聘工作傳統低效

這些年網絡招聘崛起，對于求職者來說，通過網絡的方式投送簡歷更加方便，但從企業招聘的角度來說，也增加了難度。目前絕大部分企業招聘工作在篩選簡歷時依舊是工作人員進行手動篩選，由于互聯網投送的方式便利，公司會收到海量的簡歷，這也加大了公司篩選的負擔。因為招聘人員在篩選簡歷時要去獲取每份簡歷的有效信息，這在人力上面的工作量是非常大的，所以公司在招聘方面也遇到了一定的困難。而在設定招聘計劃時，招聘人員主要是根據自己的經驗，但在大數據時代下企業面臨的各種環境都處于變化之中，招聘人員對于每個崗位的精準理解還不到位，忽略了關鍵因素，所以崗位的需求需要進一步的明確。

（二）薪酬績效考核方式數據化水平較低

企業所設立的薪酬績效考核制度是很關鍵的，如果是非常公平的，會起到激勵作用，那么對于企業的發展來說是一種強有力的推動作用。常用的考核方法有關鍵績效指標（KPI）、平衡計分卡（BSC），但是這些方法都必須以數據為基礎，然而目前大部分企業的方案都有太強的主觀性，在領導，員工和自我的評價上占據的比例過高，在量化考核方面是不充分的，并且考核所設計的指標的具體分配以及綜合性需要進一步的完善。

（三）管理理念以及組織模式滯后

從傳統管理的角度來說，企業管理者會掌握企業的業務數據和信息資料，這些數據和資料實際發揮作用的時間點就在員工的升職方面，所以并沒有充分發揮這一部分數據的有效性。同時這種儲存方式也沒有加強溝通，在新時代背景之下要做到以人為本，如果只強調工作的效率，卻沒有注重員工個體的感受和發展，那么這樣的管理也是會出現問題的，因為組織內部的層級復雜，所以交流和溝通提升效率，沒有明確各個職能部門的任務，以及沒有做到密切的溝通。在大數據的背景之下，這種組織模式已不符合時代的發展，會對企業的決策和行動帶來很大的負面影響。

（四）企業人力資源管理現狀的成因

缺乏數據的意識和思維，在大數據的環境之下，在社會發展過程之中，數據資源發揮著非常關鍵的作用。但企業的管理者和員工卻沒有跟隨社會的發展提高對于數據的敏感性，沒有重視數據所帶來的重要作用，由于缺乏數據思維，所以管理者和員工對于數據作用沒有充分地發揮，不了解具體的方法和模型，也難以從數據中挖掘更多的信息，所以無論是企業招聘還是員工薪酬績效等方面都沒有提高數據化水平，還處于比較低的層次。

通過數據帶動技術發展所面臨的巨大挑戰，企業在管理人力資源時，所產生的數據是海量的，而且數據的內部是極其復雜的，存在著各種結構和關聯關系，所以獲取數據，進行儲存并進行詳細分析，這個工作是有巨大困難的。企業內部人員首先要讓自己擁有數據的思維，其次也要考慮到企業在儲存數據和分析數據方面的具體情況，建立起合理的工具和框架，并且還要培訓相關的人才，從而提升企業整體人力資源的管理效率。

二、數據驅動和大數據思維對企業人力資源管理的變革

（一）企業人力資源管理理念的數據思維變革

在大數據的背景之下，人力資源管理所產生的數據是非常龐大的，無論是招聘、績效還是培訓，這些系統的數據都非常的巨大。所以在進行人力資源管理時，首先應該更新思維方式，通過數據來推動發展，這是在大數據時代下每個企業應該要轉變的方向，所以企業人力資源管理者要對數據非常的敏感，有著精準的觀察力，要認識到數據背后關鍵的作用，要依靠事實和數據進行管理，而不再是傳統的經驗和感覺，企業人力資源管理者也要把這種思維擴散到整個公司的內部，使每一位員工都能夠逐漸培養數據思維。對于企業內部的員工來說，他們要記錄工作中的各種數據，然后通過數據的具體方法挖掘出背后的巨大價值，從而在企業中形成以數據為中心的管理模式，使得無論是管理者還是員工都具有大數據思維。

（二）企業人力資源管理組織架構的升級變革

傳統的企業人力資源管理主管位于頂端，是一種金字塔的模型，而從現在的眼光來看，這一模式太過復雜，同時信息極其不流暢。在大數據的背景之下，企業管理者和員工的交流溝通，更多的是通過數據展開，這種方式會更加容易，使得企業內部的各個層級更加簡明，所以企業的整體管理架構逐漸的扁平化，這是企業現代發展的升級變革，在人力資源管理中可以大大的節省成本，同時在溝通方面會更加有效，使信息的傳輸更加便捷。

（三）企業人力資源管理考核方法的科學變革

企業人力資源管理在傳統的模式當中，對于數據的收集和應用的整體層次都比較低，在具體考核時涉及招聘，績效薪酬等方面沒有足夠科學的考核方法，所以難以吸收大量的人才，沒有充分發揮人力資源的水平，這對于企業未來的發展來說是極其不利的。所以必須積極的采納數據推驅動的方法，可以以公司的具體情況為主，選擇各種不同的數據驅動模型，這樣使得考核會更加注重量化標準，可以讓公司獲取的海量數據變成有利于公司發展的信息和知識，從而使得公司內部的考核方法更加科學，人力資源管理也會更加高效。

三、數據驅動方法在企業人力資源管理中的應用

（一）構建企業人力資源管理數據倉庫

數據倉庫里面集合了大量的數據，有各種主題，數據的集成，整體是比較穩定的，通過分析這些數據可以了解數據的變化。對于企業的發展來說，在人力資源管理中所產生的數據是非常龐大的，所以要建立專門的數據庫，從而解決數據儲存的問題。同時企業成立了數據庫，在未來的決策和發展方向時，也可以根據歷史數據來進行協助，通過數據驅動的方法，使得企業人力資源的管理提升數據化的水平，要建立起數據倉庫，這個工作過程是綜合性的，要使得數據倉庫更加的完善，在具體的方案和架構方面必須成熟，同時對于企業的業務場景應該要有精準的定位。

所以企業在構建數據倉庫時，要全面梳理各種數據，分為不同的類型、不同的維度和特征等等。同時還要考慮到各系統數據的屬性，從而創建不同的組件，例如抽取工具、訪問工具等等。從而使得企業人力資源管理的數據庫更加的完善。企業要把招聘、績效、薪酬等系統產生的數據保存到倉庫之中，從而利用這些海量的數據構建起相應的分析模型，從中找出有利于企業未來發展的信息和知識，也可以幫助企業未來的決策。

（二）數據驅動方法在招聘系統中的應用

在招聘系統中篩選簡歷這個環節是極其關鍵的，只有選擇更高質量的名單，吸納的人才才更優秀，特別是在大數據時代的發展下，通過網絡招聘企業獲得的簡歷是非常龐大的，要在其中找出符合公司發展的人才，精準的把握求職者的特點，這是在選擇人才時需要重點考慮的問題。

企業招聘也發生了變革，通過數據驅動的思想來引領招聘的轉變。首先人力資源部門應該確定企業所需哪些專業人才，然后通過人才特征畫像來進行構建，通過這種畫像的方式來篩選具體匹配的特征，再應用機器學習模型找到匹配度比較高的人選，進行進一步的判斷之后，從而確定面試、錄用的求職者，這種方式可以大大提升效率，并且更加精準，從而使得企業的招聘有著科學的數據支持，而不再是僅僅依靠人工的篩選。

（三）數據驅動方法在培訓系統中的應用

企業在傳統的培訓模式之下，沒有重視員工個人的特點，針對性不強，而在大數據時代則可以通過相應的分析，針對性的培訓，使得培訓達到最佳效果。

在挖掘數據方面，數據聚類這個技術是非常關鍵的，主要是分析各個數據的特征，然后進行整體的劃分，分為不同的類別，對于每個類別又可以展開進一步的分析，所以面對數據倉庫時，首先劃分出每一個員工的特征，把特征提取出來之后，通過這種方法對不同崗位的員工來進行分類，特征比較類似的員工可以歸為一類，針對不同崗位的新員工所選擇的培訓方案是具有差異化的，從而提升培訓效率。

（四）數據驅動方法在薪酬系統中的應用

在企業人力資源管理中，薪酬的管理的作用是非常突出的，這一制度設立的是否科學，直接影響著企業未來的發展，而在大數據背景之下在建立薪酬制度時，首先要做到科學合理，在計算員工薪酬時，應該以客觀的數據來進行，可以通過一些不同的分析模型來對薪酬的情況進行預測。

人力資源管理部門可以根據薪酬建立起一個模型，例如構建多元線性回歸模型，通過模型對員工薪酬進行客觀的計算，首先要把員工的各方面信息數據納入其中，包括業績、效率、日常表現、行為等，每一個考核部分需要有具體的分配，這樣才盡可能全面的了解員工的綜合情況，這樣的模型是非常科學合理的，還可以通過實踐來建立相應的模型，預測員工未來的與薪酬發展情況，從而使企業的薪酬系統可以不斷地完善和優化，使得企業在各個方面都能夠盡可能地做到公平公正。

（五）數據驅動方法在企業人力資源管理中的其他應用

企業也應該充分發揮大數據平臺的其他作用，使得管理者和員工的溝通更加的順暢，可以及時地得到反饋，通過這種方式，管理者和員工會有更多的信任，從而進一步激勵員工。

企業可以建立相應的反饋系統，員工可以以提出自己的建議，以反饋系統為平臺，這樣的交流溝通會更加順暢，企業把這些建議可以儲存到數據倉庫之中，用于后續的數據挖掘工作，可以從這些海量的建議當中挖掘出有價值的建議，從而推動企業在未來的決策。

四、基于數據驅動的智能企業人力資源管理系統

微軟和IBM公司提供了可視化數據倉庫的商業智能解決方案，本文以此得到了啟發，在智能企業人力資源管理方面分為四個部分，分別是智能管理的平臺、工具、門戶和應用，要根據系統的特征設計適應系統的工具和應用。

1.智能管理平臺對于系統來說是最基礎的，里面包含了關鍵的環節和技術，例如對于數據倉庫中數據的抽取、清洗和加載，這些方式最重要的目的是把企業各種零散的數據統一的進行整合，這樣在進行更深層次的數據挖掘時會更加容易，對數據首先進行一般化的處理，而引擎的作用則是對于各種權限的控制訪問，對于事物進行快速的處理，這樣企業在面對處理大量的數據時，所涉及的智能工具才能符合要求。

2.企業通過智能管理平臺同從而對數據挖掘引擎和報表管理的引擎進行確立，然后通過管理工具展開交互，這樣進行數據可視化和數據挖掘展開具體的分析，因為對數據首先進行了一般化的處理，然后根據這些處理過后的數據，將其轉化為知識和信息，呈現給各個子系統當中的決策者，對決策展開提供數據的支撐。

3.而智能管理門戶的作用就是可以提供不同的入口，當不同的使用者在使用時可以通過相應的入口進入，從而了解招聘、培訓等各個子系統的相關數據，相關子系統的員工在個人門戶方面可以自己定制個性化的門戶，選擇一些與自己關聯性最強的數據，從而提升數據的訪問和使用效率。

4.建立了智能管理的平臺以及構建了相應的管理工具，在此基礎之上，某些子系統在特定業務上還有所需求，就可以創構建相應的管理應用，例如在招聘時要進行規劃，對求職者進行考核評價或是對員工展開數字模型的評價以及培訓針對性的計劃，通過對后續信息的分析進行工作調整。

五、結論

本文分析了大數據時代，企業進行人力資源管理應從數據化的角度開展，并且進行了具體的探究。目前企業之所以沒有提升數據化的管理水平，最本質的原因是在意識和思維上沒有引起重視，同時也缺乏相應的數據人才，所以就算企業掌握著龐大的數據，但是很難從數據當中找到推動企業發展的關鍵信息，難以提升工作效率。為了針對性的解決目前企業人力資源管理的突出問題，本文通過數據推動的角度對企業的管理展開了分析，包括在大數據下企業員工應該具備哪種思維，企業在內部組織和考核方法上應該進行創新和變革。此外還討論了數據倉庫，文本挖掘等具體數據驅動方法在企業各個系統中的具體應用。把數據科學當中的相關模型和方法與人力資源管理相結合，收集數據進行共享，從而提升企業人力資源的數據化管理水平，這樣企業通過科學合理的管理，才能獲取更大的競爭優勢，最后本文也構建了智能的企業人力資源管理系統。