大数据时代企业人力资源管理创新思考

*本文已于2015-03-27 15∶42在中国知网优先数字出版。 网络出版地址：http：//www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20150327.1542.012.html

大数据时代企业人力资源管理创新思考*

王群， 朱小英

(沈阳大学 工商管理学院， 沈阳 110044)

摘要：随着互联网的发展和大数据时代的到来，企业已具备掌握并处理大量数据的能力。将大数据这一全新概念运用到人力资源管理领域，带来了巨大的机遇和挑战。以大数据环境为背景，通过分析大数据与人力资源管理的关系，总结出人力资源管理中包括基础数据、能力数据、效率数据和潜力数据四类大数据。提出管理环节中基于大数据的人力资源管理六大模块的创新模式，对更好地发挥大数据在促进人力资源管理创新方面的大价值进行思考，为人力资源管理系统的创新指明了方向。同时，针对融合大数据的人力资源管理应注意的经济及安全问题，提出创新工作的注意事项。

关键词：大数据； 人力资源管理； 人力资源管理系统； 基础数据； 能力数据； 效率数据； 潜力数据

收稿日期：2014-11-10

基金项目：沈阳市科技局项目(F13-315-5-08)。

作者简介：王群(1971-)，男，辽宁沈阳人，副教授，博士，主要从事人力资源管理、企业管理等方面的研究。

doi：10.7688/j.issn.1674-0823.2015.03.11

中图分类号：C935文献标志码：A

随着信息技术的迅速发展，大数据几乎已经渗透到各个行业和领域，日益成为数据时代背景下全新的生产要素、无形资产和宝贵的社会财富，成为商业变革和管理变革的新契机，将给经济社会的发展带来翻天地覆的变化。

人力资源管理作为管理学科的一部分，也正接受着大数据的洗礼，在当前情况下如何把握和对待大数据，实现人力资源管理的创新，是人力资源管理系统迫切需要探索的问题。

一、人力资源管理中的大数据

不同的领域所呈现的大数据的内容各不相同。在人力资源管理领域，人力资源部门围绕“人”和“事”进行工作时，会产生大量的数据。总的来说，其数据类型大致可以分为四种，具体如表1所示。

表1　人力资源管理中构成大数据的数据类型

二、基于大数据的人力资源管理六大模块的创新

人力资源管理包括人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬管理及员工关系六大模块。六大模块之间相辅相成，相互联系，对解决企业人才的“留、选、育、用”问题具有极为关键的作用。大数据时代的到来，为其注入了新的能量，有人认为，大数据将成为人力资源管理的第七大模块，渗透到六大模块之中，为每一模块提供过硬的数据支持，推动人力资源管理系统的全面创新。

1. 大数据与人力资源规划：事实+数据

人力资源规划的主要任务是预测人员需求，目前所采用的工具主要有专家预测、回归分析、趋势分析和比率分析等。管理者在使用这些工具的时候大多具有主观臆断性，不能做到全面客观，而大数据时代的到来却可以很好地解决这一难题。

在大数据的环境下，通过对组织内外部信息资料的收集，管理者可以确切地掌握反映每一位员工真实情况的各种数据。在了解了员工的基本情况、受教育信息、实习或工作经历、普遍兴趣和爱好等结构化和非结构化的基础数据，解决问题的时效、参与竞赛情况等非结构化的能力数据；以及员工的任务完成效率和绩效成果等效率数据和潜力数据之后，结合员工个人的目标和发展需求以及企业近几年的人力资源流动情况等，人力资源部就可以对员工的数量、质量、结构等作出客观的静态分析，对人员的流动性等作出精确的动态分析，随时预测空缺岗位的需求人数，查看其中哪些岗位可以通过企业内部培训来填充，哪些岗位必须通过企业外部招聘获得[1-4]。

人力资源部通过对数据进行收集、统计和分析并结合企业的战略目标，制定未来人力资源规划。按照这样的原则，企业所有的人事决策都以“事实+数据”的形式进行，不仅可以客观地确定未来人力资源工作的重点，还可以确定具体的方案和计划。人力资源部要善于利用数据、正确利用数据，作出的每一步规划都要以事实为前提、以数据为基础，这对企业公平地建立、制定与实施人事政策等多方面都将产生不可估量的影响。

2. 大数据与人才的招聘与配置：社交网络+数据处理

在招聘的过程中，企业大多采用网络招聘、校园定向招聘和现场招聘等形式，招聘者只对求职者的部分基础数据有大致的了解，如专业情况、实习经历等半结构化数据，而对求职者的动手能力、专业技能掌握情况等一些重要的非结构化能力数据却并不太了解，对于员工的一些业绩完成时效、职称提升率更是全然不知。在大数据的背景下，一种不断融合社交网络的立体化的新招聘形式逐渐受到人们的关注。这其中较为成功的社交网络就是LinkedIn，它能够借助社交基因弥补传统招聘的不足，既能使招聘者对应聘者的社交信息有详细的了解，提高招聘的质量，节约招聘成本，又能拓宽求职者了解所应聘公司信息资料的渠道，提高其应聘的效率。

社交网络拥有很多数据集群体，基本涵盖了与一个人有关的全部信息，如工作信息、生活状况、社会关系、工作效率、能力和潜力开发等。人力资源部借助社交网络的大数据能够直接获取应聘者的各类信息，不仅包括人力资源管理中所涉及的大数据信息，还包括其他财务数据信息和隐私数据信息等，从而形成与应聘者有关的立体信息集，全面了解应聘者的实际情况，实现精准的“人岗匹配”，达到人尽其才，才尽其用，人事相宜的状态。

企业人才招聘在“社交网络”的大数据库里加以遴选和聘用，不仅可以避免“井底之蛙”的眼光，还可以防止一些拥有人事权利的人以权谋私，从而促进人才的高效流动。对人力资源部门而言，一方面要把求职者的简历信息、职位申请信息等不断地聚集起来，为招聘工作的大数据分析奠定基础[5-8]。另一方面，要在此基础上充分利用现代的云计算技术对大量数据进行处理，筛选有用的信息，摒弃无用的数据，得到申请职位情况、就业倾向等系列分析成果，并结合企业的人力资源规划情况得到企业各部门的招聘计划，使招聘工作做到有理有据，流程更有成效，使配置工作定位更精确，实现“引”和“用”的艺术结合。

3. 大数据与员工的开发：最大潜能+查缺补漏

职业生涯管理作为人力资源开发的重要组成部分，在企业的人力资源管理中发挥着重要的作用，可以更加有效地开发和利用企业内部的人才资源，减少对外部招聘的依赖，节约招聘成本，节省招聘时间；增强员工对企业的忠诚度和向心力，提高工作的积极主动性，减少离职率[9]。在大数据时代，海量的具体量化数据可以为职业生涯管理提供更具有说服力的信息并增强决策的可行性。

在大数据的理念下，职业生涯规划是基于全部数据的，因此在信息的收集上，人力资源部不仅要了解员工的应聘岗位、晋升意愿以及职业规划等结构化与非结构化的数据信息，还要深入挖掘与职业生涯规划相关的其他信息，力求保证信息的完整性与整体性，然后对这些信息进行量化分析，摒弃一部分干扰数据，最终形成员工的立体信息集，使职业规划定位和职业引导更具有针对性和说服力。企业可以利用软件技术开发设计一套基于大数据理念的职业生涯管理测评系统，对于传统的职业生涯管理取其精华，去其糟粕，与大数据下的职业生涯管理结合起来，发挥二者的优势。由此一来，企业可以全面地掌握职工行为，主动地为职工提供“量身定做”的人事服务，帮助员工胜任工作并发掘员工的最大潜能，提高企业的竞争力。

然而，在大数据时代，现有的人力资源开发方式存在严重的局限性，其中较为明显的就是人力资源的培训开发[10]。培训分为岗前培训和在职培训，能使员工了解岗位的工作职责，认清工作重点，改善工作中的不足，提高工作效率，实现“人岗匹配”。因此，对员工进行培训十分重要。目前，大多数企业都采用问卷调查的形式，让员工参与其中以确定培训的内容。然而，随着大数据时代的到来，这些方式日见其片面性。大数据中的一个“大价值”就是在应用中纠正错误，因此人力资源管理部门应关注相关数据所表现出的错误，实施针对性的培训，做到查缺补漏[11-12]。

例如，对于煤炭企业的煤矿挖掘机操作作业的专业技术人员来说，可以从其业绩完成率等结构化的效率数据来反映其需要培训的内容。换句话说，如果专业技术人员的业绩指标出现了下滑，人力资源部就可以针对问题进行数据的收集、整理与分析，深入挖掘根源数据，确定问题来源是专业技术知识的缺乏还是团队士气的不足，从而确定不同的专业人员的培训计划。企业可以根据不同的情况，制定不同的部门培训计划、一般人员的培训计划、选送进修计划等。这样一来，人力资源管理部门就能对员工的培训做到游刃有余。

4. 大数据与绩效考核：岗位数据+员工参与

在以往的考核中，考核者大多依赖有限的记录对被考核人进行主观评价，进而确定考核结果。例如，通过记录员工的出勤率、工作热情程度等通用型结构化和半结构化的基础数据和故障率、任务完成效率等岗位型的效率数据来确定员工对企业的贡献。

然而，在大数据时代，想要在考核中做到客观公正，消除员工的机会主义行为，人力资源部门就必须改变原有的考核方式，建立以数据为依托的人员考核和胜任力分析工具。在绩效考核指标的设计中，首先进行的就是岗位分析。因此，企业要充分利用现代科学技术和平台，全面收集和深入挖掘岗位相关数据，建立以数据为依托的绩效考核指标，进而设计员工考核的分析工具，使其不仅可以客观地肯定员工过去对企业的贡献，还可以对员工未来工作的改进提供量化的指导。

此外，还可以在企业内部建立信息共享和互动平台，如微信、微博、贴吧、bbs等，让员工对绩效考核指标的筛选、内容的确定、实施的流程等一系列要点的确定各抒己见，积极地进行讨论互动。由此一来，人力资源部就可以利用平台所产生的大量数据客观地确定绩效管理的方案，明确员工最关心问题和最希望解决的途径等。利用这样的互动平台，员工就间接地参与了绩效考核政策的制定，还可以对企业的领导及其他人员的绩效进行直接的考核，有助于推动组织管理和绩效考核的透明化、领导对员工绩效的把握和员工对领导工作的监督以及员工之间的信息共享和相互沟通。让员工参与其中，使其更能感受到企业对其重视，进而调动其工作热情，提升其对企业的忠诚度。

5. 大数据与薪酬激励：针对性+多元化

有效的激励不仅是对员工过去业绩的肯定，使其获得成就感，还对员工未来工作积极性的提高具有重大的意义。随着人力资源管理系统的不断发展，薪酬激励的手段不断增多，体系日趋完善。就目前来说，主要有以下几种激励措施：物质利益激励、事业激励和感情激励。

物质利益激励主要包括薪酬激励和福利激励，如基本工资、绩效奖金津贴和五险一金等，这些都是员工基本生活和稳定工作的保障。在大数据时代，要以数据为基础，用事实说话来制定薪酬体系才能做到客观公正，保证人才队伍的稳定。通过对基础数据的了解，对那些长期服务于公司的员工要加大物质激励的力度，可以采取提供无息购房贷款的政策并且通过全面的数据分析来确定贷款的额度。

对那些在能力数据和潜力数据方面表现优秀的员工来说，仅仅采用丰厚的物质激励是远远不够的，还要采取多元化的激励手段。根据马斯洛的需求层次理论，人都有自我实现的需要，在企业内，尤其是高层或骨干员工，他们都希望在专业上有所建树，在职位上有所提升，其名誉权威需求比物质利益更加强烈。因此，企业可以制定相应的进修计划，其名单的考核和确定一定要以员工所产生的大数据为基础。

此外，感情激励也是一种很好的激励手段，是对员工的尊重与信任、理解与支持、关心与体贴。企业恰当地利用感情激励能够充分调动员工的工作热情，培养员工的忠诚和信任，从而打造一支稳定的工作团队。例如，在企业内部建立经济困难预警系统，当员工持餐卡在食堂的餐饮消费低于一定数额时，系统会自动给其发送通知，询问其是否需要帮助，相关人员还将根据预警进一步地详细核实，最终确定是否对其提供帮助以及帮助的具体程度。

6. 大数据与员工关系：劳动契约+心理契约

劳动契约明确规定了企业与员工之间的权利与义务，而在大数据时代，劳动契约要更多地体现人性化的原则才能保证员工满意，降低企业的离职率。例如在考勤管理方面，随着大数据时代的到来，计算机技术的广泛开发和应用，一种由打卡记录员工出勤情况的考勤手段发展到指纹记录，有些企业甚至已经采用瞳孔记录等一些更为先进的手段，这些都很好地体现了以人为本的原则。

此外，企业仅仅以劳动契约与员工建立关系是远远不够的，还需建立以共同愿景为基础的心理契约。以数据和客观事实为基础进行人事决策，让员工参与其中，对数据进行全面分析，使员工感受到客观公平，从而对工作更加积极，更容易在核心价值观上达成共识，由此来培养员工的职业道德，实现员工的自我发展与管理。大数据时代人力资源管理的信息化及全球化，使得员工通过计算机技术与网络技术逐渐改变其原有的工作方式，不断提高工作效率、规范业务流程，为企业带来更好的增值服务，实现企业与员工个人共同成长和发展，为实现双赢的目标而共同努力。

三、人力资源管理融入大数据时代应注意的问题

1. 权衡大数据带来的收益与支出

企业要想将大数据融入人力资源管理体系中，首先要考虑其可行性，即要考虑其规模和资产，权衡收益和成本，始终以利益最大化为目标。

目前，一些中小型企业盲目跟风，急切地将大数据引入到人力资源管理系统中，认为拥有大数据就是拥有先机和脱颖而出的法宝。然而，很多企业不明确大数据的真实含义而一味地收集无用的信息数据，消耗了大量的财力建造基于数据的信息管理系统，并对其进行维护。这样的行为完全忽视了收益与成本的关系，有可能得不偿失，容易造成人力资源管理系统的瘫痪。因此，在今后的发展过程中，企业首先要考虑大数据与人力资源管理系统结合的必要性，避免盲目跟风，用谨慎认真的态度权衡利弊。

2. 人力资源的共享与安全

大数据时代的到来带来了优势和方便，同时也存在着弊端。目前针对大数据安全问题的应对措施及技术不断被提出，但其共享与安全问题仍然存在。大数据的人力资源系统也同样存在着安全隐患。例如，大数据时代的招聘新模式——网络招聘，即人力资源部通过网络获得应聘者的所有数据信息，不仅包括与工作有关的数据，还包括与生活有关的大量隐私数据、财务数据等，这些关于应聘者和员工的种种数据如何保护，被访问的权限如何设置等都应该引起企业的高度重视，这些数据一旦泄露或丢失，后果将不堪设想。所以，数据安全问题将成为今后人力资源管理系统创新的重点。

参考文献：

[1]王定红.大数据时代的循证式人力资源管理 [J].中外企业家，2013(8)：157-158.

[2]熊怡.“大数据”时代的人力资源管理创新 [J].中国电力教育，2014(6)：24-27.

[3]唐魁玉.大数据时代人力资源管理的变革 [J].中国人力资源社会保障，2014(3)：57-58.

[4]万腾飞，翟天意.大数据环境下人力资源管理的变革研究 [J].企业研究，2014(16)：152-154.

[5]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考 [J].科技广场，2013(12)：104-107.

[6]陈莉玥.大数据时代人力资源管理创新模式研究 [J].现代商贸工业，2014(17)：24-25.

[7]刘玉娇，孟飞.当今经济时代企业人力资源管理的创新问题 [J].企业研究，2013(16)：104-106.

[8]王媛媛，孙佩.浅谈知识经济时代的人力资源管理创新 [J].知识经济，2012(12)：6-9.

[9]赵恩学.新经济时代企业人力资源管理创新问题研究 [J].科技致富向导，2014(3)：111-112.

[10]郭晶，倪肖纳.人力资源管理中组织创新探讨 [J].人力资源管理，2014(8)：61-62.

[11]田莉莉.试论新时期企业如何做好人力资源管理工作 [J].中小企业管理与科技，2014(8)：30-31.

[12]潘丽晶.有关大数据时代下职业生涯管理的思考 [J].人力资源管理，2014(8)：161-162.

Thinking of innovation in enterprise human resource

management in big data age

WANG Qun, ZHU Xiao-ying

(School of Business Administration, Shenyang University, Shenyang 110044, China)

Abstract：With the development of internet and appearance of the big data era, the enterprises have had the ability to master and handle huge amounts of data. Applying the big data as a new concept in the field of human resource management has brought great opportunities and challenges to enterprises. With big data as the background, through the analysis of the relationship between big data and human resource management, the four types of big data in human resource management are summarized into four types of data, i.e., basic data, ability data, efficiency data and potential data. An innovative mode of six modules is suggested in human resource management based on the big data, which is a reflection of the great value of big data in the better promotion of innovation in human resource management, and point out the direction of innovation of human resources management system. Precautions are proposed in the innovation to overcome the economic and security problems in the coupling of human resource management and big data.

Key words：big data; human resource management; human resource management system; basic data; ability data; efficiency data; potential data

(责任编辑：张璐)