大數據時代企業人力資源管理策略研究

陳洪冉

(山東華新建筑工程集團有限責任公司 山東泰安 271219)

1 引言

當前，數據已經成為與土地、資本、勞動力同等重要的生產要素，充分利用大數據技術可以激活數據要素潛能，將數據轉化為生產力，加快經濟發展變革，構建現代化產業體系。企業作為現代產業體系的重要組成部分，應把握大數據發展機遇，主動借助大數據技術，推進運營管理工作。當前，擁有優秀的人才是企業保持競爭力的關鍵，提升人力資源管理水平有助于提高企業競爭力。基于此，企業有必要將大數據應用在人力資源管理中，科學做好員工招聘、培訓教育等工作，從而提升人才隊伍建設水平，為自身發展注入活力。

2 大數據時代的介紹

大數據時代是指隨著技術的發展和應用，產生和處理大規模、多樣化、高速度的數據時代。在大數據時代，人們能夠獲取以前無法想象的龐大和多樣化的數據，這些數據來自各種來源，如社交媒體、傳感器、日志文件、交易記錄等。總體來講，在大數據時代，人們獲取的數據量是巨大且復雜的，以致傳統的數據處理方法難以提升數據處理水平。因此，人們需要借助先進的技術和工具來處理和分析大數據[1]。當前，大數據技術和工具的發展為人們提供了更高效、快速和準確的數據處理能力。所以，可以運用大數據技術和工具處理巨量且復雜的數據，更好地挖掘數據價值，滿足人們對數據分析的需求。

3 大數據在企業人力資源管理方面發揮的作用

3.1 優化企業人力資源配置

大數據對人力資源管理的影響之一是優化企業人力資源配置。這是因為通過大數據分析技術，企業可以更準確地預測和評估人才需求，了解員工的技能和能力，從而優化人力資源配置。具體來說，大數據技術可以幫助企業分析員工的績效數據、培訓記錄、工作經驗和個人特點等信息，從而識別合適的人才，并將其分配到合適的崗位上。此外，大數據技術可以幫助企業預測未來的人才需求[2]。主要表現在：大數據技術通過對市場趨勢和企業發展戰略的分析，容易確定所需的人才類型和數量，企業可以提前做好招聘計劃、培訓計劃和人才儲備，避免人力資源短缺或過剩，提高自身競爭力。

3.2 減少人力資源管理成本

大數據在減少企業人力資源管理成本方面起著重要作用，主要表現在以下方面：一是自動化流程。大數據技術可以幫助人力資源部門將許多煩瑣的、重復性的任務自動化。例如，使用人力資源管理系統和大數據分析工具，可以自動收集和整理員工數據，自動生成報表和分析結果，減少人力資源部門的手動工作量；二是培訓和發展。大數據分析可以幫助企業更好地了解員工的培訓需求和發展潛力，從而制定個性化的培訓計劃和發展路徑[3]，提高培訓的效果和員工的滿意度，降低培訓成本；三是績效管理。大數據分析可以幫助企業更準確地評估員工的績效，企業可以更有針對性地進行獎勵和激勵，減少績效管理的費用支出。

4 大數據時代的人力資源管理策略

4.1 數據驅動的招聘和選拔策略

招聘是指企業為了滿足自身發展和運營需求，通過各種方式和渠道主動尋找、吸引和吸納合適的人才。而選拔是指在招聘過程中，通過評估和篩選候選人的能力、技能、經驗、知識和適應性，選擇最適合企業需求的人才。通過有效招聘和選拔，企業可以提高人才素質、增強競爭力，并確保人力資源與企業目標和戰略相匹配。由此可見，招聘和選拔是企業獲取和選擇人力資源的關鍵步驟，影響著企業的發展水平，因此企業應當積極開展招聘與選拔活動。在大數據時代，企業可將大數據技術融入招聘與選拔工作中，借助數據驅動招聘和選拔工作，從而起到良好的招聘和選拔效果，為自身發展注入新鮮血液[4]。具體可從以下角度出發，把握基于大數據技術的招聘和選拔工作。

舉例來講，一家科技企業正在尋找一名軟件開發工程師。他們收到了大量求職申請，每份申請都包含了求職者的簡歷和相關技能證書。為提升招聘與選拔水平，該企業可以借助大數據分析技術優化招聘與選拔流程(見圖1)。首先，自動化篩選簡歷。由于機器學習算法可以根據關鍵詞匹配和經驗匹配等標準對簡歷進行評估和排序，篩選出與崗位要求最匹配的候選人，所以企業可以使用機器學習算法對求職者的簡歷進行自動化篩選，進而初步選出符合軟件開發工程師崗位工作要求的應聘人員，為后續招聘工作的高效推進打下基礎；其次，分析招聘相關數據。該企業需對初步選出的應聘人員進行面試及能力測試。之后，需要借助大數據技術分析面試評估結果和能力測試成績等招聘相關數據。通過對這些數據進行綜合分析，容易更精確地評估候選人的技能和潛力，以便做出更準確的選拔決策。例如，如果某個求職者在面試時表現出色，且在能力測試中取得了優異成績，那么他們就更有可能適合這個軟件開發工程師的職位。相比之下，如果某個求職者在面試中表現平平，且在能力測試中表現一般，那么他們就可能不太適合這個職位。由此可見，大數據分析技術不僅可以幫助企業提高招聘效率，還能減少招聘和人力成本，同時可以提高員工的匹配度。

圖1 數據驅動的招聘和選拔流程

4.2 數據驅動的員工績效管理策略

加強員工績效管理有助于提高員工生產力和績效，培養高績效文化，識別和獎勵優秀績效，及時發現和解決問題，促進員工的發展和成長，推動企業的持續進步和競爭力的提高。也就是說，加強員工績效管理對促進企業發展至關重要。在競爭日趨激烈的社會經濟背景下，企業有必要科學開展員工績效管理工作[5]。由于大數據技術為績效管理工作的開展提供了更多可能性和便利，所以可以借助大數據技術進一步優化績效管理工作。其中，企業可從以下角度出發，加大大數據技術在員工績效管理中的應用力度，充分發揮大數據技術在員工績效管理方面的價值(見圖2)。

圖2 數據驅動的員工績效管理思路

(1)數據驅動的績效評估與激勵。企業有必要利用大數據分析技術對員工的工作成果、數據指標和行為數據進行分析，以便于更全面地評估員工的績效。例如，一家電商企業可以借助大數據分析技術對銷售人員的銷售額、訂單量、客戶滿意度和退貨率等指標與銷售人員的排名結果，將他們劃分為不同的業績等級來評估銷售人員的業績。之后，可根據銷售業績劃分等級，如劃分為高績效、中績效和低績效等級，同時需要根據不同業績等級制定相應的激勵措施。對于高績效銷售人員，可給予額外的獎金、提升職位或晉升機會；對于中績效銷售人員，可以提供培訓和發展機會，幫助其提高業績；對于低績效銷售人員，可以設定明確的改善計劃，并提供必要的指導。

(2)實時反饋和持續跟蹤。企業可借助大數據技術實時收集和分析員工的工作數據，為員工提供實時反饋和跟蹤。對企業來講，需要科學使用大數據技術，加強反饋持續跟蹤。例如，一家物流企業可以利用物流數據和GPS定位數據實時監控司機的行車情況和配送效率，并及時提供反饋和指導，以優化配送流程和保證績效。

(3)預測和預防績效問題。企業通過大數據分析和預測模型可以預測潛在的績效問題和風險，并采取相應措施進行干預和改進。例如，一家銀行可通過分析員工的銷售數據和客戶投訴數據，預測哪些員工可能存在銷售不足或服務質量低下的問題，并及時提供培訓以提升績效水平。

4.3 數據驅動的員工培訓和發展策略

員工的培訓和發展是人力資源管理中的重要環節。企業在發展過程中需要積極開展員工培訓活動，幫助員工提高工作能力，促使其實現個人職業成長和提升，更好地推動自身發展。在大數據時代，借助數據驅動加強員工培訓和發展有助于幫助企業更好地利用數據提高員工能力和技能，使員工獲得充分發展，從而適應日益變化的市場需求和技術發展。為此，企業有必要借助大數據技術，優化員工培訓工作，提升員工發展水平。以下是三個大數據驅動下的員工培訓和發展要點(見圖3)：

圖3 數據驅動的員工培訓和發展要點

一是數據分析驅動的培訓需求預測。企業可以構建一個集成員工數據的大數據平臺，收集員工的績效數據、培訓記錄、能力評估等信息，并利用數據分析技術對這些數據進行挖掘和分析。例如，一家銀行可通過分析員工的銷售業績數據、客戶滿意度數據及市場競爭情況等，及時發現銷售團隊在不同產品或領域的培訓需求，從而有針對性地進行培訓計劃的制定。

二是個性化學習路徑設計。企業基于大數據平臺的數據分析結果，能夠為每位員工設計個性化的學習路徑。假設某家IT企業通過構建大數據平臺收集了員工的各項數據，經過分析發現，員工A在數據分析領域有較強的背景和興趣，而員工B則在項目管理方面有較強的背景和興趣，企業可基于這些數據分析結果，設計個性化的學習路徑，針對員工A，企業可為其推薦相關的數據分析培訓課程、數據挖掘工具和技術等學習資源，在此情況下，員工A就容易在學習過程中獲取實時反饋和個性化的指導，從而不斷提高數據分析能力。針對員工B，企業可以為其設計個性化的學習路徑，包括項目管理方法、團隊協作技巧等方面的培訓課程，員工B則可通過在線學習平臺參與課程學習，并與其他員工進行協作和知識分享[6]。

三是數據驅動的培訓成果評估和反饋。企業可通過大數據平臺收集員工的培訓成果數據，并進行數據分析和比對，評估員工的培訓效果。例如，一家零售企業可以通過分析員工的銷售數據和培訓記錄，評估培訓對銷售業績的影響，并為員工提供相應反饋和改進建議。

4.4 數據驅動的薪酬和福利管理策略

薪酬包括員工的工資、獎金、津貼等直接與員工工作相關的經濟報酬；福利則是指企業為員工提供的一系列非經濟性的福利待遇，如醫療保險、養老保險、休假制度、員工活動等。薪酬和福利管理是指企業對員工的薪資和福利進行有效管理和規劃的過程，通過加強薪酬和福利管理有助于激勵員工，提高員工的滿意度和績效，吸引和留住優秀人才，以及維護良好的員工關系。大數據時代，企業有必要積極使用大數據技術做好薪酬和福利管理工作(見表1)。

表1 數據驅動的薪酬和福利管理步驟

首先，薪酬和福利調研。企業需要收集行業內的薪酬數據、福利方案和相關調研報告，從而為數據分析與預測及薪酬和福利管理工作的高效開展提供數據支持；其次，數據分析和預測。企業可利用大數據分析技術對自身內部的薪酬數據進行分析，找出不同崗位、不同級別的薪酬差異，了解薪酬的分布情況。同時，可以分析員工的績效、工作表現等因素與薪酬之間的關系。基于這些數據和分析結果，可以建立預測模型，預測未來的薪酬水平和趨勢[7]；再次，個性化薪酬和福利設計。企業有必要根據分析結果和預測模型為員工設計個性化薪酬和福利方案。例如，可根據員工的績效水平和貢獻度，給予其不同級別的薪酬獎勵；根據員工的需求和生活階段提供個性化的福利選擇，如彈性工作時間、健康保險、子女教育支持等；最后，監測和調整。通過定期監測薪酬和福利應用效果，企業可以了解員工的滿意度和需求變化，及時進行調整和改進，以保持薪酬福利的競爭力和適應性。由此可見，監測和調整是使用大數據技術進行薪酬福利優化的重要環節。在運營發展過程中，企業需要運用大數據技術做好薪酬福利監測和調整工作。其中，可從以下角度出發，加強大數據技術的應用。假設一家企業通過分析員工在薪酬福利方面的反饋數據，發現員工對子女教育支持的需求較高，但企業目前的福利方案并未涉及此項。基于此發現，企業可以考慮調整福利方案，增加子女教育支持的福利，以提高員工滿意度，激發員工工作動力。

5 大數據時代的人力資源管理保障措施

5.1 加大數據安全及隱私保護力度

大數據時代，企業人力資源部門收集和管理的數據規模不斷增加，雖然企業通過挖掘這些數據能夠使自身獲得發展，但數據安全及隱私泄露問題則在一定程度上制約著自身發展。在此背景下，企業加大數據安全和隱私保護力度尤為重要。為提升數據安全及隱私保護水平，企業可主動推進以下工作：一是數據加密。企業有必要采用加密技術對存儲在系統中的敏感數據，如員工個人信息、薪資數據等進行保護。其中，需要保證只有授權人員才能解密和訪問這些數據，從而增強數據的安全性；二是訪問控制。企業應建立嚴格的訪問控制機制，對系統中的數據進行權限管理，如果沒有訪問權限，就不能修改或刪除數據；三是數據備份和恢復。企業有必要定期對系統中的重要數據進行備份，防止數據丟失或意外損壞。同時，建立有效的數據恢復機制，確保在數據丟失或損壞時能夠快速恢復；四是定期安全檢查和漏洞修復。企業需要定期進行安全檢查和漏洞掃描，及時發現和修復系統中的安全漏洞，防止出現數據泄漏問題。

5.2 積極培養人力資源數據分析人才

大數據時代的人力資源管理中，培養人力資源數據分析人才非常重要。為此，企業應采取科學的措施做好人力資源數據分析人才培養工作[8]。第一，建立培訓計劃。企業需要制定培養人力資源數據分析人才的培訓計劃，包括培訓課程、培訓材料和培訓方法。培訓內容可包括數據分析技術、統計學知識、數據可視化等方面的知識和技能。在此情況下，很容易順利推進培訓教育活動；第二，提供學習資源。企業應為員工提供學習資源，如在線培訓課程、書籍、專業論壇等，幫助其深入了解和學習人力資源數據分析的知識和技術；第三，實踐和項目經驗。企業有必要提供機會讓員工參與實際的數據分析項目，便于通過實踐的方式提高其數據分析能力。其中，可以安排員工參與人力資源相關的數據分析項目，如員工績效分析、招聘數據分析等，讓員工在實際操作中學習和應用數據分析技巧。

6 結語

綜上所述，大數據時代的企業人力資源管理是一個不可忽視的重要領域，它將為企業帶來更多機遇。為此，企業應充分利用大數據的力量，便于加強人力資源管理，為員工提供更好的工作環境和發展機會。同時，企業需要在利用大數據進行人力資源管理工作的過程中注重數據的合規性和隱私保護，確保大數據的應用不會對員工造成負面影響。在兼顧數據分析和員工權益的基礎上，企業就能在大數據時代取得長期成功和可持續發展。