“大数据”背景下企业人力资源管理问题对策研究

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  摘 要:被誉为“大数据时代的预言家”维克托·迈尔-舍恩伯格教授指出:“大数据开启了一次重大的时代转型;一旦世界被数据化,就只有你想不到,没有信息做不到的事情了”。本文针对当前企业人力资源管理中的困境,结合“大数据”的价值提出解决企业人力资源管理困境的对策建议以及运用“大数据”创新企业人力资源管理过程中应注意的问题。
  关键词:大数据;企业人力资源管理;问题;对策建议;注意事项
  “大数据”以其自有的方式悄然地进入世界的各个角落,城市的交通状况、医院专家门诊的预约情况,我们的行为轨迹、身体数据等每一个新动态都能够即时呈现在“大数据”海量解析图之中,成为被记录和被分析的数据,随时可能运用于广泛领域解决那些需要被解决的问题。大数据主要分为三类数据,第一类是结构化数据,一般是指传统系统中包括人事系统、财务系统、ERP系统中的数据;第二类是半结构化数据,一般是指在电子邮件或windows中处理的数字及文字信息;第三类的非结构化数据,即传统数据库捕捉不到的包括传感器、移动终端、社交网络在内的相关信息。“大数据”时代中的“大数据”有85%来自非结构化数据。也就是说“大数据”时代中我们主要提取来自传感器、移动终端、社交网络中的海量数据,来作为有效数据支撑,利用它们开启重大的时代转型。从高等教育中大规模网络公开课MOOC教育模式的任何一个渴望知识的学习者都能享受到世界一流的大学教育,到谷歌人力资源部门POPS员工数据追踪计划能够根据即时动态的员工数据制定科学的薪酬福利计划,再到国内某高校采用大学困难生预警系统能够向预估困难生提供必要的生活费用补助,对冲基金通过剖析社交网络twitter上的数据信息来预测股市表现,亚马逊和奈飞(Netflix)根据用户在其网站上的类似查询来进行产品推荐等,一个个真实案例显现出“大数据”蕴含的巨大潜力。针对企业人力资源管理中存在的待解决的问题,将“大数据”的价值运用到其中将会一定程度上发挥变革性的推动作用。
  1.“大数据”背景下的企业人力资源管理困境及对策建议
  当前许多企业的人力资源管理已满足不了以预测为核心的大数据时代和以云计算为核心的计算机技术与软件开发时代的诸多要求,仍停留在传统的人事管理的阶段,并由此产生了人力资源管理效率逐渐下降,主观臆断性强等问题,宝贵的人力资源没有完整地发挥其效用,让“数据发声”一定程度上可以有效解决企业人力资源管理在定量方面的不足。人力资源管理视野中的“大数据”主要分为三种数据,第一种是数字化了的员工个人职前信息称为原始数据;第二种是员工入职后的劳动能力量化数据称为能力数据,如员工培训经历等;第三种是预示员工未来发展前途的潜力数据,如工作效率提升率,职称提升频率等。
  1.1管理观念固化。虽然目前国内“大数据”仍处于发展阶段,但依然呈现出多样的定量化管理实践方法供企业HR参考使用,同时也有很多成功的人力资源管理案例涌出。许多企业对“大数据”有一定了解和认识,但不愿革新,仍旧使用主观臆断性较强、效率过低的人事管理方法,不善于将新技术运用到具体实践中。改变人力资源部门传统管理观念,将有助于解决企业人力资源管理困境,让企业人力资源管理具体实践与“大数据”时代对企业人力资源管理领域的具体要求相匹配,达到优化企业人力资源管理的目的。
  1.2人员需求预测、招聘形式、决策等主观臆断性强。传统的人员需求预测方法主要是趋势分析、比率分析、散点分析和德尔菲法等,这些方法在运用时有较多主观因素存在,决策多数依靠决策者直觉和经验。“大数据”背景下,为企业HR提供了另一种解决途径,即可通过建立科学的人力资源信息数据库,包含岗位需求库,员工原始数据库,员工能力数据库,员工潜力数据库。一方面针对外部招聘,当岗位出现余缺情况,系统会发出信号告知HR,HR通过以社交网络为主的外部招聘方式获取人才,其中较为成功的是LinkedIn,它弥补了传统网络的单向招聘的不足,能在节约招聘成本的前提下,加深雇主与应聘者之间的信息沟通传递,系统自动生成人才原始数据,供企业HR筛选。另一方面针对内部招聘,即“员工内推”,人力资源部门可利用自身人力资源库和员工关系网络进行人才推荐,人才雷达通过能力数据分析及智能匹配得到员工内推的最佳人选。
  1.3人力资源管理模式落后。上世纪80年代初,随着以计算机技术为主的信息技术的发展,特别是到了上世纪90年代末,Internet应用的迅速的崛起,以及宽带成本的不断降低,各类信息技术在管理领域得到普遍应用,企业管理的模式包括人力资源管理模式就受到了明显的影响和改变。人力资源管理在发展中经历了商务软件应用阶段、ERP应用阶段,逐渐形成了当前的人力资源管理系统。但面对当前的大数据时代,人力资源管理模式需要满足“大数据”时代的要求。企业人力资源的科学管理离不开对现代化管理工具的灵活运用。从管理信息处理功能流程来看,人力资源管理的核心数据和信息包括四大部分:一是人力资源分析数据及更新机制指导信息,为了实现资源补充、资源重组、资源优化、资源淘汰、资源流动;二是人力资源更新数据及开发机制指导信息,为了实现人力提升、沟通指导、工具提供、流程重组、角色转换等;三是人力资源开发数据及激励机制指导信息,为了实现成果分配、价值提升、长期激励、权责调整、后期评定等;四是人力资源激励数据及制衡机制指导信息,为了实现资源补充、资源重组、资源优化、资源淘汰等,从而实现人力资源管理上闭环流程。
  2.运用“大数据”应注意的问题
  2.1海量数据库需强化数据过滤。需要指出的是“大数据”背景下提倡的用数据说话,并不是指唯数据说话或者用数据主宰一切,过度依赖数据指导人力资源决策是不正确的。科学的决策应该在真实全面数据面前综合实际情况做出的,例如:在当前的“大数据”发展阶段,无法事无巨细的将每一个指标进行量化,某员工曾在原始数据的筛选中脱颖而出,拥有多次培训经历,并在培训考核中被评为优秀,工作效率提升率等数据较高,但任命者仍不能将其提拔,原因是其在工作中不与其他同事团结,拥有较强工作能力但不善于帮助别人,工作中缺乏耐心,喜欢亲近领导,却疏离同事。针对该员工这种情况,其缺陷部分是难以量化的,如果决策者仅凭数据任命该员工,该次决策势必是不科学的,且难以服众。同样复杂的数据库中并不是每一个数据都能适用于实际情境,去粗取精,过滤无关数据,提取到具有效用的数据才能指导具体实践。
  2.2反对滥用数据。“大数据”的本质是思维、商业、管理领域前所未有的大变革,是海量信息正处于整体性地被选择或删除中。换句话中“大数据”存在的意义是让思维、商业、管理领域中的人能够依据具体数据作出更科学的决策,惠及各个领域,优化各个领域,促进各个领域持续发展。
  2.3强调数据管理的责任意识。“大数据”来源于实际生活,可映射人们的实际生活动态、商业发展动态等敏感信息,这里就涉及到数据管理的安全意识和责任意识,和谐的“大数据”时代为的是在信息安全的前提下利用数据从事相关活动,信息安全是一个前提,同时也是数据使用者应该具备的责任意识。(作者单位:贵州大学)
  参考文献:
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