基于数据分析的人才盘点技术研究与实践——以中国石化西北油田为例

深感于“企业感叹无可用之才，员工感叹无用武之地”的人才管理困境，西北油田清晰认识到，摸清人才家底，优化人才供给，补齐人才短板，搭建全体员工人尽其才、才尽其用的平台，尤为关键。在中国石化集团公司和西北石油局有限公司党委的高度重视和战略部署下，西北油田迈出了人才盘点探索之路。历经四年实践，西北油田人才盘点方案从“能用”到“必须用”，从“可用”到“可大用”，正式形成数据驱动型人才管理模式，为精益化管理实践奠定基石。

一、回答人才四问，创新盘点模式

管理者在2015年提出“人才四问”——需要什么人才、拥有多少人才、如何发展人才、如何配置人才，引发了西北油田人力资源团队的深刻思考，人才盘点工程由此开启。为回答这四个环环相扣的人才管理问题，人力资源团队展开了系统研究与广泛调研，逐步将目标转化为思路、思路转化为方法。

（一）聚焦目标，解析思路

1.目标要聚焦，推动管理艺术向管理科学转化。我们的目标是低成本、高效率地解决问题，回答“人才四问”，驱动科学的管理决策。这既要求我们追求“效率”，克服数据缺失、信息孤岛等问题，坚持以问题导向建模分析、采集数据，同时要求我们追求“价值”，避免有数据没行动，“高举轻落”。

2.问题要找准，建立起数据意识和体系意识。大国企往往是大数据的重灾区，数据资产匮乏，盘点首先面临数据缺失。但是，盘点源于数据，但必须高于数据，数据问题不是制约我们回答“人才四问”的本质。我们需要建立体系意识，也唯有打通基础人事数据体系、人岗标准体系、培训发展体系、评价激励体系等人力资源管理的方方面面，才能有效作答。从这个角度来讲，盘点方案绝不是一套数据收集与分析方案，而是一套管理体系诊断与提升方案。

3.方法要创新，因地制宜设计有效路径。人才盘点并不是新技术。传统人才盘点工作，是一套通过确定任职资格、识别人岗差距、发掘员工潜能、明确需求变化，评估组织内部人才数量和质量的固定流程。著名的通用电气开创了Session C，以一套长达一年的标准化盘点流程开了会议式、研讨式人才盘点先河。国内外多家咨询机构，将盘点流程发展成为基于素质模型开发与评价中心测评的较为成熟的360度盘点技术。通过查询研究资料、调研外部实践、访谈咨询公司，西北油田发现，无论流程式盘点、研讨式盘点，还是360度盘点，都面临着可行性、科学性、直观性的挑战。第一，通过访谈调研、构建素质模型、组建盘点专家组，定期对西北油田南北疆近4000名员工逐一开展面试评价，可行性极低，也难以统一评价主体和评价尺度，因此传统盘点仅限于核心人才盘点，不适合全员盘点。第二，以素质模型作为人才标准，既针对能力与业绩的关联缺乏说服力，又存在能力评价的量化难题，员工接受度低。第三，人才地图作为人才盘点的核心成果，可以直观回答“人才四问”，但这个名词到处都可以“听到”，就是“见不到”，咨询公司也给不出可视化的成果。因此，我们不能盲目引入外部成熟但不适合西北油田的盘点体系，必须找到可行、有理、有形的盘点方案。

（二）因地制宜，创新模式

在明确了问题导向、系统诊断、数据支撑、全员盘点、因地制宜等核心思路后，西北油田打破常规，以“数据产生方法、方法形成标准、标准形成结论、结论驱动行动”，环环相扣，开发出数据驱动型人才盘点的新模式。

1.步步为营“结构化”。西北油田通过梳理自身4000条人才数据集、70万条历史数据发现，数据容量虽然不小，但不准确、不连贯、无结构，无法直接应用。因此，怎样从大量的“小”数据中寻找规律，挖掘数据价值和管理价值？这要求我们把已经有的数据处理好，把需要的数据采集好，把不准确的数据修正好，最后把想要的数据规划好。从数据到变量，从指标到模型，有迹可循的数据关系，将逐步推动我们在完善数据的同时理清标准、获取结论。从某种意义上讲，数据体系的结构化过程就是人才体系的标准化过程。

2.以小见大“模型化”。为聚焦核心问题，节约分析成本，我们要构建最小化模型，找到可以预示业绩、潜力等人才价值的核心数据与变量，构建人才标准体系，拟合人才价值模型，避免大数据迷失。如果模型的拟合优度、解释程度足够好，符合人才管理的基本特征规律，一定可以做到以20%的数据成本，生产80%的关键结论，支持我们以小见大，快速识别人才。

3.以用为本“可视化”。相对于不是人人都看得懂的“财报”，我们希望人才盘点能一目了然地呈现“才图”。初期，我们支持“有什么看什么”，集中解决人才数量、分布、质量、发展等问题的可视化；未来，我们可以逐步优化穿梭查询、交互对话等高级体验。

4.小题大做“方案化”。多数企业因举措迟缓无力，将大数据分析结论束之高阁。为此，我们坚定要“动作连贯”，强化对盘点结论的分析应用，真正兑现人才盘点的价值。同时，逐步实现盘点个性化和实时化，力求“一人一策”和“一时一策”。

5.循序渐进“精益化”。基于紧盯问题的原则，人才盘点要逐渐从“有什么、看什么”转向“要什么、算什么”，支持从问题出发，构建分析模型，为管理问题“定制”决策依据。实际上，通过与年龄、性别等员工特征，公司发展、重点工作等组织特征交互分析，结合动态与静态、分析与预测等不同场景的管理需要，“人才四问”将更加立体。从某种意义上讲，回答“人才四问”的过程就是实现管理精益化的过程。

图1 数据驱动型人才盘点

总之，数据驱动型人才盘点模式（见图1），能够将管理功能紧密耦合在一起，相对于“经验驱动型”的传统模式而言，更加符合“知”本时代的管理要求和数字时代的技术趋势。

二、落地六项举措，明确技术路径

管理就是实践。西北油田经过近四年摸索，逐步将思路、模式转化为行动。2018年，依托于信息系统提供的数据支撑，通过110人次访谈，3场研讨会，70万条数据收集处理，近4000人次的盘点和结果分析，首次完整实施了数据驱动型人才盘点方案，初步摸清了人才家底，找准了管理痛点，取得了阶段性成果。

围绕数据驱动型盘点模式的结构化、模型化、可视化、方案化、精益化要求，以快速、准确、节约、有形和有利为标准，数据驱动型人才盘点方案具体包括以下六项举措。

（一）事实数据化，建立全面准确的人才数据库

在已有基础数据的基础上，西北油田开发了人才盘点系统，补充采集了大量个人荣誉、成果奖励等履历数据及动态数据，通过分段赋分、建模分析等方式，量化关键信息、探索内在联系、生成运算关系，初步实现了人才信息的精准化、结构化、数据化表达。

图2 三维度人才评价指标计算方式

例如，通过匹配人才信息与履历数据，定义生成“功底厚实”“业绩突出”“行业公认”等三维度的人才评价指标（见图2），使管理意义更加明确（不唯学历、不唯资历、不唯奖励），使用效率更高、分析功能更强。

高质量的人才数据库，是精确盘点的关键基础，也同时建立了新的数据规范，有利于持续拓展数据来源，增强分析功能。

（二）人才格式化，形成三横三纵的人才分类

为进一步整合人才信息数据，科学的人才分类尤为重要。在实践中，严格按学科进行人才分类的做法与生产经营活动存在明显的不适合性。因此，西北油田依据人才流动技术壁垒层级，按照“同一专业方向的人才流动基本无障碍，不同专业方向之间的人才流动一般存在难度”的基本原则，将人才分类确定为油气勘探、油气开发、石油工程、安全生产、党群政工、经营管理6个领域，并依据业绩和功底得分进行“九宫格”划分，在经营管理、专业技术和技能操作队伍形成领军人才、核心人才和潜力人才的“三横三纵”的人才库，实现人才的“格”式化，同时统一了人才识别语言。

（三）认识体系化，固化可行的人才分析方法

认识体系化的过程，既是建模分析、数据降维的过程，实现从数据到指标；又是标定人才标准，寻找人才“快照”拍摄角度的过程，促进人才“标签化”。

为进一步推进数据指标化与人才标签化，升级数据库价值，西北油田基于三维评价指标，搭建二维数据结构（见图3），以业绩与功底为两大坐标，设定人才标准，并通过人才标准建模会，研讨明确了不同序列和专业领域的能力标准，极大增强了“能力数据”的解释度和接受度。

图3 西北油田人才标准二维表

在二维数据表基础上，西北油田开发成熟度、充足率、准备度、饱和度、活力值和均衡性等六个人才质量评价指数，旨在超越职称、职位、工龄等传统标准，全面、整体扫描人才状态。六个指数各有侧重：成熟度为个体质量高低的体现，充足率为支撑业务发展的体现，准备度为职位接替是否有序的体现，饱和度为人才通道是否畅通的体现，活力值关注队伍年轻化，均衡性关注单位间、专业间的协调发展。

二维标准和六个指数的开发，促使数据分析与业务分析、个体分析与组织分析、静态分析与动态分析密切结合，为识别人才专业间、单位间的不平衡发展，洞察人才发展趋势与潜在风险，做好了充分的准备。

（四）信息可视化，绘制一目了然的人才地图册

为使盘点成果更加直观、有形，西北油田借助软件工具，将数十万条数据的分析认识转换为人才地图册，清晰展示当前人才队伍的规模、结构和质量。人才地图册可以充分发挥人类视觉的强大能力，一眼看出以往要花大量指标和文字都难以描述的规律。

相对经验驱动型人才管理模式，人才地图是数据驱动型人才管理模式的典型特征，以人才数据库为核，以可视化技术为形。当前的人才地图，虽然并不支持穿透查询、交互反馈等复杂功能，但将我们最关心的、说不透的问题，跃然纸上，很有冲击力和预示性。

（五）决策具体化，制定可操作的人才管理措施

人才盘点实践，行百里者半九十，如果盘点结果不能得到有效应用，高举轻落，则“人才四问”仅仅是“有对无策”“有道无术”。

数据驱动型人才管理以“人才”为中心，并不是以“数据”为中心。因此，基于盘点结果优化人才体验最为关键。在完成数据分析、绘制人才地图之后，西北油田针对个人、专业或岗位的具体情况，精准指导了人才引进、培养、使用、激励与保留等实践，目标具体、对象具体、可操作性强。

例如，通过开展女员工挖潜专项研究、员工成长规律影响因素研究等，发现了很多易被忽视却很重要的管理结论。针对人才转岗流动、专家选聘、年轻化队伍建设、福利假期设计等问题，均形成了具体方案，真正做到了“盘点指哪儿打哪儿”。

（六）管理科学化，构建着眼未来的人才工作布局

最后，西北油田明确了人才盘点的未来规划，持续完成人才工作的三个“升级”。首先，进一步充实人才数据库，全面刻画人才的行为、经历、关系、价值，将人才数据库升级为人才全生命周期数据库，支撑从描述统计分析走向推断预测分析。其次，加强人才发展研究、人才资本运营和人才风险控制三大管理功能，将人才报表升级为人才“预报”，有的放矢、未雨绸缪地推行人才举措；将人才地图升级为“导航”地图，更加科学地解决人才识别、布局、配置、接替、发展等问题，保障人才管理在技术上可行、经济上有效、风险上可控。

至此，以“人才四问”为探索起点，历经方案设计、试点推行、算法升级、盘点采集、数据分析以及诊断应用等环节，结合数据拟合、建模降维、可视化处理等技术，数据驱动型人才盘点方案从大胆想法成为可行方案，基本形成了一套符合企业需要、独具西北特色的管理方法。这既是一次“数据唤醒”，真正挖掘冰山以下的数据价值；更是一次“人才革命”，力求支撑以数据论英雄的科学决策。

三、盘点成效

数字化时代的组织再造，就是数字再造。人才盘点成果，很快被应用于专家选聘、用工规划、流动配置、激励策略等方面，从形、神、魂三个角度，助推西北油田实现数字化的组织再造。

（一）形：沉淀数据，绘图成册

通过数据采集、处理与分析，西北油田改变了“数据多、用时少；报表多、用处少”的局面，实现了数据“上网”、地图“上墙”（见图5），使数据有“形”。“上网”，指将众多数据整合在一起，通过探索性地分析和可视化展示，形成新认识，为业务分析提供强大支撑。“上墙”，指绘制的人才地图和配套图册，为企业决策者研究部署人才工作提供便利。

（二）神：显化问题，排查风险

在人才稀缺、断层、拥堵、瓶颈期等紧迫的管理问题上，西北油田实现了“事前预警”，以积极主动的人才策略展示出数据驱动型人才管理的“神采”。

第一，针对“大熊猫”，西北油田识别出了人才数量不足5人的“濒危”专业，高度关注人才数量供不应求的紧缺专业，已出台2019年四大紧缺专业人才建设专项方案。

第二，针对识别出的人才断层现象，西北油田通过引导员工转岗、轮岗，通过积极引进结合后备培养，解决“后继乏人”问题。2018年年底，下属研究院已完成技术人员在各专业所之间重新上岗。针对石油物探、石油地质等方向人才在助理员、助理师等等级出现的严重断层现象，盘点提示应在人才引进时统筹考虑成熟人才和校招之间的数量比例。

图4 人才盘点的数据价值与管理价值

图5：西北油田人才地图示意

图6 人才分布均衡性分析

第三，针对识别出的人才分布不合理的“局部洼地”问题，公司加强流动管控，整体促进不同单位、不同专业间人才分布的均衡化。例如，鼓励采油气厂之间按需流动，严格限制采油气厂技术人员向其他单位、专业流动。

第四，针对部分专业“人才头雁”缺失的问题，公司制定重点培训项目，加强学科带头人培养，发挥人才雁阵效应。

第五，针对职位通道“拥堵”现象，西北油田依据人才饱和分析，标示通道“红绿灯”，构建人才通道的“弹性”特征。例如，当工程、开发领域人才成熟度高、数量大时，可加大专家选聘力度；当某专业下某职位的人才数量充足且成熟度整体偏高时，应拓宽上一职位通道。又如，相似年龄段（30岁-40岁）优秀人才的大量起用将导致管理岗位竞争激烈，提示公司在人才发展规划上需要高瞻远瞩、防微杜渐。

第六，针对“人才能力水平存在显著的成长期、成熟期和常态期”的人才成长规律，数据提示，人才能力随工龄增加而递增，快速增加至10年工龄后，增速放缓至16.0-18.2年之间达到峰值，之后趋于平缓。因此，西北油田积极推进“加速培养”计划，大胆起用年轻的优秀人才，促进更多员工实现“年轻有为”。

（三）魂：指导实践，精益管理

在“形神兼备”的基础上，西北油田进一步展开系统思考，以“精益”为魂，全面拓展盘点应用成效。

第一，在专家选聘工作中，将新聘专家职数精准投放到人才规模大、储备充足、成熟度高的专业，避免了争抢专家职数的上下博弈，树立了“专家是干出来的不是要来的”导向。

第二，针对激励性年金执行计划，公司将激励资源精准投放给组织认为最需要保留的员工，初步确定了15%的激励范围和3类重点激励对象：成熟度高且稳定处于高位、成熟度较高且快速进步、成熟度一般但进步巨大的员工。

第三，落实局、分公司领导反复强调的“每一名员工都是人才”的要求，将“女员工挖潜项目”提上日程，解决女职工在低职级岗位积压的问题。

第四，挖掘员工需求，制定更具针对性的关怀措施。数据显示，“80后”员工占比约50%，其中来自新疆以外的员工又占到三分之二，平均探亲距离2063.9公里（相当于北京到昆明的直线距离）。据此，公司加大“反向探亲”政策，通过将员工家人“请”到油田，了解艰苦但融洽的工作环境、体验扎根西北敢于奉献的荣誉感，增进情感认同。

总体而言，经过近四年的实践，西北油田创新了人才管理的“数论”，回答了管理者最关切的“需要什么人才、拥有多少人才、如何配置人才、如何发展人才”等四个问题，探索了数据驱动在人才管理中的实战应用，促进了多个问题场景的人才管理转型，打开了科学化、数字化、智能化人力资源管理的广阔空间。

实际上，“人才四问”需要以终为始，也因此有始无终。人才的需要、附着于人才自身的人力资本以及千变万化的组织环境，无时无刻不在变化之中，西北油田人才管理的方法价值，更多体现为方向价值，需要不断迭代增值。可以预见的是，西北油田形成了完全自有的管理方法和软件系统，具备对外商业推广的良好前景。由于这套方案基于数据分析与应用迭代来构建底层机制，它会越来越精确，越来越适合我们的时代。在数字化、自组织的新时代，数据驱动型管理体系将拥有更大的想象空间。