大数据背景下的人力资源管理应用研究

    杨才甫

    [摘 要] 在大数据背景下，各个领域的生产与发展都发生了翻天覆地的变化，人力资源管理工作亦是如此。对各单位的人力资源管理部门而言，大数据时代的到来是一把双刃剑，用好了这把双刃剑，单位及职工的发展都会更进一步。反之，各单位将迎来重大的打击。文章主要从大数据概述出发，对大数据给人力资源管理带来的影响、大数据的应用策略做了探讨和分析。

    [关键词] 人力资源管理 大数据

    中图分类号：C962 文献标志码：A

    一、大数据概述

    大数据指的是将客观事实以数据的形式进行科学呈现，让读者能够最大限度地了解“真相”。与随机分析法不同的是，大数据是对所有数据进行逻辑归纳、客观分析。大数据主要具备以下特点：容量大、多元化、价值高、分析速度快、客观真实、流动性强等。在互联网、云计算、物联网高速发展的今天，我国早已悄然进入大数据时代，各行各业正在尝试将大数据运用于实际工作中，各企事业单位也迅速地加入了此行列。文章以事业单位为例，着重探讨了与人力资源管理工作相关的一系列内容。

    二、大数据对人力资源管理的影响

    21世纪是大数据时代。事业单位要寻求新的进步与发展，唯有对自身的各项业务管理进行改革创新，实现单位内部各项业务管理数据与互联网高新技术的有机融合。对单位的人力资源管理而言，大数据时代的来临既是机遇，也是挑战。

    机遇主要体现在管理者可以借助大数据优化人力资源管理体系。各单位的人力资源管理工作都是围绕人、事这两个点展开的，并采用了谋划、布局、指示、批示、驱策、和洽、统筹等特定方法，深层次挖掘和运用单位内部的人力资源。通常情况下，各事业单位主要涉及的人力资源管理内容包括资源规划、任用与配置、培养与运用、绩效管理、劳资管理等。不同规模的单位在挑选职工、任用职工、培养职工、驱策职工等层面的侧重点会有所不同。鉴于此，各单位所产生的大数据是不同的，主要可划分为事实数据、才能数据、潜能数据、体能数据等。其中，事实数据主要呈现的是职工的年龄、文化水平、特长、工作经验、岗位职责、薪资待遇等内容；才能数据着重体现的是职工入职后的学习记录、考核记录、处理难题的能力、奖惩缘由等；潜能数据涵盖了工作效能提高率、收入提高率、职称晋升率、业绩提升率等内容；体能数据主要包括职工的心理素质、身体素质等。为实现各单位及职工的可持续发展，管理者应切实遵循大数据的应用规则，合理地开发和利用以上五大数据。

    而挑战主要体现在大数据的流动性非常强，单位职工的私人信息可能会产生泄露的风险。同时，单位受到的环境因素的影响会越来越大，若是无法合理地筛选数据，很容易出现混乱局面。鉴于此，各单位应进一步落实单位内部的数据安全管理工作，明确每一位人力资源管理职工的安全职责，加快构建适合本单位的安全防御系统，为单位的人力资源上一道“安全锁”。

    三、大数据背景下的人力资源管理应用策略

    （一）提升数据积累的量与质

    要想实现传统人力资源管理向大数据人力资源管理的顺利转换，各单位一定要确保自身拥有海量的数据资源。同时，拥有筛选优质资源的高新技术。

    丰富单位内部的资源库，可从以下几方面入手：第一，要统筹规划单位项目的各层次、各要素，将参差不齐的数据APP进行整合，研发出具备高自动化、高聚合性的数据APP，这一APP需要具备“一点录入、多点调用、零手动输入”的属性。第二，不要局限于单位内部数据的整合，还应着眼于外部资源渠道的拓展。不仅对职工年龄、职工薪资、职工文化水平等人力资源数据进行整合，还应收集业务经办过程中产生的数据，其原因在于人力资源管理工作不是孤立存在的，它与单位的整体运行与发展息息相关。第三，运用网络蜘蛛技術，对海量的数据资源进行科学、高速的分析与归纳。

    一个单位若是只有丰富的资源库，却不具备分析和整合资源的技术，就犹如“屠夫没有锋利刀”。因此，各大单位在拥有海量的数据资源之后，一定要做好数据整合工作，具体方法如下：第一，在正式筛选数据之前，需要制定与单位发展相适应的数据标准，为数据筛选奠定基础。第二，与物品维护一样，对数据的清理和维护工作并非一蹴而就，需要构建科学的维护系统，对单位信息进行长期监管、定期清理。第三，为提升单位数据的使用频率和效率，各单位需要通过源头数据整合出派生数据。第四，“无规矩不成方圆”，各单位在开展大数据人力资源管理工作时，应进一步明确各职工的职责，避免出现“问题频发却不知根源”的状况。

    （二）优化评价指标和模型算法

    上文中已经提到，不同的单位所涉及的数据信息是千差万别的，对职工考察的侧重点也有所不同。如果执意采用同一评价指标，单位管理者很难做到客观决策，职工也会因不合理的评价而消退工作热情。鉴于此，单位管理者一定要树立“具体问题具体分析”的科学理念，在参考大数据的基础上，针对本单位实际业务职能、职工工作详情，构建适合本单位健康发展的科学评价模型。

    一方面，运用最新的数据整合技术（数据挖掘能力、预测分析能力、可视化分析能力）归纳和分析零散信息，将信息与信息之间构建有机联系，最终构建成熟的评价指标和模型。若是筛选出的一些信息无法与其他信息建立良好联系，则证明这部分信息是无效的，可及时进行清理。

    另一方面，充分运用随机森林模型、决策树、贝叶斯分类器等简单算法，对大数据进行分阶段归纳，构建灵活性极强的动态模型，为人力资源管理中的挑选、任用、培养、驱策等工作奠定基础。

    此外，每一个单位都有属于自己的评价指标和模型算法。但是确立评价标准的最终目的都是一致的：第一，加深管理者与职工的联系，便于单位的管理者全面地认识职工。第二，为合理表彰和合理惩戒提供事实依据，以鼓舞士气、整顿风气。第三，为职工提供更适合他们的工作机会，以促进单位的健康平稳发展。鉴于此，各单位在构建评价指标时，一定从以上几点初衷出发，切忌顾此失彼。比如，“惩为主、奖为辅”的评价指标就违背了以上几点，不利于加强单位与职工间的黏性。

    （三）探索智能预测和战略洞察

    上文着重强调了各单位应如何科学地开发大数据。此处将重点论述各个单位应如何利用所开发的大数据，实现大数据的价值最大化。

    众所周知，大数据人力资源管理工作不仅涉及对信息的储存、整合、规范，更多的是如何调用大数据为人力资源管理工作服务。大数据人力资源管理是信息化人力资源管理的进一步发展和创新。因此，管理重心也应适当地发生变化，由以考核评价职工为重点过渡到以单位的战略布局为重点。比如，很多单位过去只注重如何激发职工的潜能，让职工为单位创造更多的价值。现在则应该从单位的价值文化理念出发，用积极上进的理念感染职工，调动职工的主观能动性，这样单位的整体绩效自然会提升。

    当然，将智能预测融入到人力资源管理工作中的方方面面也至关重要。既然人力资源管理工作已经由传统管控方式顺利地过渡到了大数据管控方式，那么具体的方法也应该发生改变。比如，人力资源管理中的事后评价方法应被预测分析方法合理替代，针对预测结果对职工调配、培养、激励等做出调整，以实现单位的统筹规划、正确决策和安全发展。

    （四）打造复合型人才团队

    大数据人力资源管理模式固然好，但是不能缺少一个必备要素——建立大数据人力资源管理模式的人。一个人不行，如此庞大的工程需要一支专业的队伍。因此，各单位要加快打造复合型人才团队，具体要求如下：

    创新人才培养机制。一方面，各单位在选拔人力资源管理人才时，应优先录取信息化人才和数据分析人才。另一方面，各单位应对人力资源管理职工进行有针对性的培训，培训和考核重心应放在行政管理、信息技术、数据分析、数学建模等方面。

    积极借鉴业内的优秀培养方法。在打造自身的复合型人才团队时，一定要善于学习先进单位的人才培养经验，这样可以少走弯路，节省大量的人力、物力和财力。

    要留住人力资源管理部门的主干力量。正常的人員流动对单位的发展有利，但如果人员流动过快，加之大数据人力资源管理工作对人才的专业要求极高，极有可能会造成岗位空缺，这对单位的运行和管理来说是极为不利的。

    优胜劣汰，适者生存。大数据人力资源管理工作对人才的专业素养要求极高，在团队中“浮水”的职工是无法胜任如此高强度的工作的，鉴于此，定期调整人力资源管理部门的人才配置，融入新鲜血液也是非常重要的。

    合理地发挥团队各成员的优势。俗话说：再快的刀，久不用，就容易生锈。经过千挑万选才组建成功的人力资源团队中，一定藏龙卧虎。团队领导者一定要拥有知人善任的能力，用心发现团队中每一位职工的特长及优势，分别为他们提供不同的发展机会，并能够为他们挑选适合他们的工作搭档，以此达到互相监督、取长补短的目的。

    四、结语

    “既来之，则安之”。既然大数据时代已经到来，各单位应该抓住机遇，直面挑战，迎难而上。不断地积累数据的“量”、确保数据的“质”，持续地优化评价指标和模型算法，积极探索智能预测，加快建设复合型人才队伍，争取一举成功，为单位及职工的健康长效发展打下基础。即使最终不幸失败，也能留下宝贵的经验。