數據驅動下的企業人力資源管理研究

梁倩倩 郭鑫

中國人民大學

一、引言

數據的獲取和有效應用也為企業的發展帶來契機，如果企業能把握經濟發展規律，合理利用各種數據，其發展潛能巨大，發展前景廣闊。特別是一些對數據依賴度高的企業，如通信公司、技術型公司對數據依賴程度越來越高，也帶動了數據在人力資源管理領域的運用。這些公司開始不斷思考如何將數據與人力資源管理進行有效的融合，包括數據的提取、整合與應用等。但目前尚有很多企業對數據仍只是簡單的應用，并沒有將二者進行有效的融合，該研究領域仍存在空白。

二、數據驅動下的企業人資管理相關概述

（一）人力資源管理

人力資源管理概念的提出是基于經濟學以及人本思想，提出之后逐漸盛行并取代了傳統的人事管理概念。伴隨著經營環境的復雜化、多樣化，企業越來越認識到人力資源管理的重要性，也越來越重視如何做好企業的人力資源管理。

在學術界，有諸多學者對人力資源管理的定義、特征、應用等進行研究。雖然，目前學術界對于人力資源管理的定義沒有統一的標準，但是不少學者都從不同角度出發提出了自己的看法，可以感受到眾說紛紜中的核心內容還是大同小異的。本文認為人力資源管理要根據企業以及員工個人的需求來進行綜合考慮，從而做到對人力資源的有效開發利用，要展現出人力資源的吸納能力、規劃能力、驅動開發能力以及維持能力。吸納能力指的是如何能夠更好地發現與挖掘人才，為企業以及該崗位找到合適的員工，將外部人才資源內化為企業人力資源；規劃能力指的是如何將企業員工隊伍進行合理配置，使其更好地符合企業的戰略規劃，從而發揮出最大的整體效力；驅動開發能力指的是新經濟時代的環境日益復雜多樣，如何能夠驅動員工融入企業中并且積極努力地工作，如何開發員工提升自我并且與企業一起不斷前進，這將關系著一個企業未來的持續發展；維持能力指的是要維持員工的忠誠感和集體榮譽感，營造良好的工作環境來讓優秀的人才對企業心生向往，讓內部員工對企業心生不舍。

提升人力資源管理能力是為企業的發展以及戰略目標所服務，最重要的一點是追求企業利潤最大化。當今時代，經濟高速發展，各行各業的企業都希望能夠提升產品技術、提高工作效率、降低企業成本和達到科學經營等目標。要做到這些，都離不開“人”。因此，“人”可以說是企業中最重要的資源。將人力資源進行最合理的配置，企業整體員工的綜合素質提高，企業的核心競爭力會大幅上升，所追求的企業利潤最大化的戰略目標也能夠加速實現。

（二）基于數據驅動的人力資源管理

在當今的互聯網時代，企業對于人力資源管理的重心也越來越多地放在“互聯網+人力資源管理”，其實質應該是基于數據驅動的人力資源管理。將數據與人力資源管理結合，從而有效提升人力資源管理能力，使得工作更加便捷準確。基于數據驅動的人力資源管理中的關鍵一點是人力資源數據，它是在人力資源管理中具有價值的數據或者數據集合。而基于數據驅動的人力資源管理指的是盡可能地利用數據工具，來抓取一切與人力資源管理相關的并且有價值的數據或者數據集合，并將其轉變成能夠指導企業人力資源管理實踐的商業數據資源，從而提升企業的商業價值并最終為其帶來利潤最大化。

關于人力資源中的數據，學術界將其劃分為四類：“基礎數據”、“能力數據”、“效率數據”以及“潛力數據”。它們各自的主要指標、作用以及應用也是不一樣的。基礎數據主要是體現員工的基本信息，如：年齡、姓名、學歷、履歷和職業證書等，有利于企業對員工進行初步了解，主要被應用于企業招聘選拔過程中；能力數據主要是體現員工能力的優劣，如：員工培訓考核成績、獎懲情況、競賽情況等，有利于企業對員工進行因材施教，除了被應用于招聘選拔外還會應用于員工的開發培養；效率數據主要是體現員工業績方面，如：員工工作、績效、生產等多方面的效率水平，有利于企業設計員工薪酬體系，主要被應用于員工的績效、福利和薪酬管理中；潛力數據主要是體現員工的前景如何，是否值得被企業培養，如：收入的漲幅度、業績的提升度等，有利于企業來進行篩選持續型人才，主要被應用于人力資源的規劃配置中。

三、數據驅動下的企業人資管理問題分析

（一）管理層面問題分析

1.數據觀念意識薄弱

企業的觀念意識薄弱主要在于兩方面，一個是對人力資源管理的管理觀念較為陳舊，另一個是數據化意識較為薄弱。一定程度上，觀念決定著未來的發展，企業在觀念上的與時俱進是十分重要以及必要的。管理觀念的改變不是一蹴而就的，企業的管理者們已經形成了自己的思維定式，所以即使能夠接受數據化以及想要進行管理模式上的更新換代，也不能夠快速行動，這種根深蒂固的東西是很難被打破的。因此，企業內部傳統的人力資源管理模式是緩慢而又艱難地進行革新中，而數據化在其中的應用更是慢不可言。

同時，我國整體上數據化的意識就比較薄弱，無論是技術層面還是數據信息的安全性層面，社會上也是最近幾年才更加重視。我國擁有著龐大的人口，這意味著各行各業都會產生巨量的數據信息，由此可見，我國不缺乏數據來源，然而遺憾的是缺乏數據處理的技術以及人們的數據化意識。幸運的是，最近幾年，這種觀念意識在逐漸加強中，無論是企業還是個人都逐漸對數據信息越發重視，極大地推動企業以及社會的發展。

2.數據技術層面較為落后

信息數據化要求規模大、具有多種結構、處理工具運行速度十分快，同時在散亂無序中會蘊含著不可估量的價值。這種特征的疊加使得人們對于數據信息的抓取整理變得不是那么容易，傳統的信息處理工具也無法較好地滿足數據處理的需要。因此，數據化時代的到來將會給科學技術帶來一定的挑戰，需要不斷地推陳出新來緊跟數據化時代的發展步伐。對于企業來說，應該要加大科研投入，要能夠從散亂無序的數據海洋里撈取出有價值的符合公司需求的信息。同時，要爭取在公司內部多個部門以及旗下多個子公司中合理地運用數據處理工具，從而使得公司發展更加協調穩定。

（二）員工績效管理方面的問題

1.績效管理目標與企業戰略發展目標偏離

企業的績效管理以及人力資源管理的最終目的應該就是要符合企業戰略發展目標并促進企業的戰略發展，從而使得企業穩步前進。企業績效管理目標的主要制定依據與企業戰略發展目標不匹配，這會造成在績效考核時候不能夠更好地結合企業發展數據，并且可能為企業后期的發展埋下隱患，從而不利于企業戰略發展目標的實現。

2.績效考核不具備科學數據支撐

對于企業來說，績效考核是用于考核與評估員工的工具，對于企業的正常運營來說更是必不可少。對于員工來說，建立保持公平公正的績效考核制度，以及運用科學的績效評估手段無疑是至關重要的，這會關系到員工的收入。企業普遍在進行績效考核時主觀性較強，數據分析使用程度較低。可見，企業對于數據的重視度薄弱，領導以及員工們的數據意識需要提升，績效考核的數據支撐力度有待加強。

（三）員工勞動關系方面的問題

1.員工勞動關系的處理方法簡單

科學合理的員工關系管理體制對于打造良好員工關系和營造良好工作氛圍來說是十分重要的，能夠解決許多已出現甚至潛伏中的問題。而一個松散簡單的員工關系處理方法則無法有效解決一些隱藏在員工之間的弊病，長久以往，對于企業的穩定健康發展來說是極其不利的。企業普遍對于員工關系的管理重視度還有待加強，應當學會把數據工具運用于其中，從而做到事先判斷，更好地解決問題，營造良好的員工關系。

2.缺少員工關系問題的預見性機制

企業普遍在處理員工關系問題時事后處理較多，其事前預見性較為薄弱。這種問題事前預見機制的缺乏不利于很好地處理員工之間的矛盾糾紛，不利于良好員工關系的長久維持。同時，事后才能處理問題與矛盾的處理成本顯然會高于提前把問題扼殺在搖籃里的成本。因此，事后處理問題的員工關系管理機制會加大企業成本，對企業正常運營也會造成一定損害。事后問題盡管處理了，但是矛盾已經發生了，員工之間的根本矛盾依然存在，這對于創造良好工作氛圍是不利的，也不利于激發員工積極性。而員工積極性不高且員工間關系不夠良好，很可能引起員工對當前工作的不滿意甚至產生想要辭職的念頭，這對于企業塑造員工忠誠度是極其危害的。同時，若持續地造成員工的流失，企業的工作效率以及社會形象都會大打折扣，人力資源也難以發揮良好作用，因此，企業建立并完善員工關系事前預見機制是十分必要且重要的。

四、基于數據驅動的企業人力資源管理優化

（一）做好人力資源規劃中數據驅動的頂層設計

倡導數據思維。企業自上而下應該培養起數據意識與思考慣性，要有將數據處理技術應用于人力資源管理以及其他各項工作的思維模式。公司可以邀請相關專家來公司講座，傳授知識的同時還可以通過他們帶來的案例，不斷刺激員工的神經，激發他們對數據化的熱情，逐漸形成數據化思維慣性；另一方面，可以定期或者不定期地開展數據化相關知識以及思維模式的培訓課程與分享交流會，從而形成良好的應用氛圍，培養數據化意識。

統一公司內部數據平臺。為了能夠有效地利用數據處理技術，企業應該搭建屬于公司內部的數據信息平臺以及引入相關數據處理工具，從而使得公司內部可以共享龐大的數據信息并挖掘出價值。基于數據，能夠使得規劃更加合理地與公司戰略發展相匹配。目前企業引入的數據平臺很多，如在薪酬管理方面、績效考核方面都有了相應的數據平臺，這些數據平臺從不同的信息公司引入，各自在相對獨立的領域發揮作用，卻沒有實現數據的互通，這容易出現人力資源管理中的數據遺漏、信息反饋不真實的弊端。因此，企業應整合現有數據平臺，在此基礎上實現數據平臺的統一管理。

（二）注重員工招聘與配置中的數據篩選

首先，招聘程序進行數據分析篩選。企業目前的招聘方式較為傳統，甚少結合數據處理技術，大都是進行線下現場招聘，對于人力物力財力都會造成不少浪費。同時，利用人工從海量的紙質簡歷中進行篩選，無疑工作量巨大。并且人工處理的主觀性強，無法保證數據合理科學，容易錯失公司所需求的人才。

因此，應充分利用數據分析篩選功能，企業可以打破傳統招聘思維，多利用網絡及網上信息。通過調查能夠發現目前的應聘人員在線上進行投遞簡歷以及尋找工作是十分普遍的，尤其是青年員工，而這個年齡段的員工正是企業所需要的“新鮮血液”。因此，企業應該利用數據處理技術從線上來多渠道地搜集整理人才信息，從而建立起一套屬于自己的人才信息庫，然后建立相搭配的人才篩選系統。之后在進行員工招聘時，當應聘人員投遞簡歷進來時，利用人才篩選系統初步判定該名應聘人員是否適合本公司以及適合公司哪個崗位，如此一定程度上為人力資源管理部門節省了不少人力物力。同時，每當應聘人員來應聘的時候，都能夠利用數據處理工具抓取和整理人才信息并錄入公司內部的人才信息庫中，這有利于人力資源管理部門后期調取出科學合理的數據進行正確的認識分析與決策。

其次，招聘標準構建數據化的“人才畫像”。通過調查能夠發現，企業在進行員工招聘的時候依舊跟傳統模式一樣，主要關注應聘人員的學歷、專業以及工作經驗等指標。對此，本文認為企業應該拓展一下思路。數據化時代，每個人的基本信息包括性格、生活習性、興趣愛好等都可以在網上查閱，企業的人力資源管理部門可以通過社交網站或者其他渠道來了解應聘人員的生活動態、個人素質以及性格等。利用數據處理技術把應聘人員的相關信息進行搜集和分析，從而形成“個人畫像”，其不僅包括應聘人員的學歷和專業等一些傳統指標，還能夠包含著應聘人員的性格分析和生活習性等新指標，如此，讓每一位應聘人員更加立體化和形象化。同時，對于公司內部每個崗位來說，不同崗位需要的人才不一樣，因此可以給每個崗位勾勒出該崗位需求的“人才畫像”，從而將其與外部應聘人員的“人才畫像”相對比，能夠更容易以及更準確地找到公司崗位所需要的人才。除此之外，企業可以分析在崗期間表現得良好的員工們有著什么樣的共性，從而制定出公司內部的人才標準，在進行招聘的時候也就有了側重點，可以篩選出優秀的人才。

最后，利用數據引導實現崗位與員工的合理配置。對于企業來說，要想把人力資源效益最大化，那么自然是應該將每一位員工都放到最適合的崗位上。企業的員工配置是存在不合理性的，從人員進入就并非按工作崗位需要進行配置，有些人員專業和崗位都存在不對口的情況。除了一些不可控制的因素外，還是有很多崗位是可以通過恰當的手段進行人員配置。

（三）強調員工培訓與開發中數據分析作用

員工培訓計劃的制定需要分析員工工作數據。企業目前的制定方式主觀性強且缺乏科學數據信息支撐。要想更好地發揮出員工培訓的作用從而對員工真正起到素質提升作用，企業應改變傳統的員工培訓定勢思維，轉為利用數據處理技術來綜合分析各崗位員工需求從而制定出合理科學的員工培訓計劃。一方面，員工培訓方式和內容上立足于數據分析。企業可以利用相關技術抓取多樣化培訓方式數據并從中篩選，如：聯合本地高校以及其他培訓機構定期開展員工培訓，從而提升員工素質；還可以跟同行業兄弟企業多溝通交流、數據共享，定期或者不定期地開展專業技能友誼賽，既促進跟兄弟企業的感情也能提升員工技能水平；可以在企業內部開展員工技能比賽或者相關活動，來代替傳統的課堂與會議培訓，做到寓教于樂；除此之外還可以請公司或者母公司優秀員工來進行經驗分享交流，在促進感情的同時提升自我。另一方面，員工培訓后反饋也應立足于數據分析。這既能檢驗員工的培訓效果也能為后續制定培訓計劃與內容搜集數據信息。

五、結語

綜合現有研究現狀和文獻來看，目前單獨對人力資源管理和數據應用的理論研究較多，但將數據和人力資源管理結合做實證研究的相對較少。針對這種情況，本文以數據化高速發展的社會背景，從理論上豐富數據化企業人力資源管理的研究體系，能幫助企業建立更有效和人性化的人力資源管理體系的同時，也能為人力資源管理領域問題的解決提供參考經驗，還能為數據化時代下企業人力資源管理提供新的思路和新的對策。