大数据时代档案信息化视角下人力资源管理研究★

于咏梅

（山东省临沂市中心血站 山东临沂 276000）

21世纪是知识经济时代，开展科学、高效的人力资源管理，成了各单位实现持续发展的首要工作。人事档案管理的质量对人力资源工作的有效性能够产生重要的影响，有效挖掘人才的相关信息，能够推动各单位的发展。[1]人力资源能够协助企业实现健康发展，是单位职工实现自我价值的系列性工程，是指应用合理有效的方式。

一、大数据时代中人力资源管理面临的困境

现阶段，人力资源管理还没有实现趋势预测，人事档案信息数量有限，没有实现由“经验+定性”管理到“数据+定量”管理的转变，主要面临以下几个困境：

（一）没有实现人岗精准匹配。在人事制度改革中，由于工作内容与职责的差异，每个人只能适应特定的岗位，各岗位对人员的专业结构、工作能力等要求各不相同。事实上每个员工不一定最适合这个岗位，如果人岗匹配不精准就不能充分发挥个人潜力，会阻碍工作的有效开展。其次，目前单位招聘的人才不一定与应聘岗位精准匹配，只能凭借经验进行判断。现有的人事档案信息还没有建立符合岗位条件的人才模型，无法充分了解应聘者各方面的能力、条件和性格等，这样片面、错误的信息会导致招聘工作出现偏差，无法精准预测应聘者是否能够完全满足岗位要求。

（二）高层次人才流失现象严重。目前，各个单位普遍存在着人才流失严重的现象，制约着各个单位的发展。如：优秀骨干人才在人才市场中具有更强的竞争优势，往往会在将本单位与其他单位的各个方面进行比较后产生一定的心理落差，如：薪资待遇、事业发展平台等。如果本单位人力资源部门不够重视这种落差，就会导致高层次人才纷纷离职，无法抵御“外界诱惑”。[2]目前，人力资源部门在预测离职倾向方面存在困难，无法做到事前有针对性地实施可行对策挽留人才，等到员工深思熟虑后提出离职申请时，一切都无法挽回，对单位造成了极大的损失。

（三）岗位绩效考核流于形式。首先，人力资源考核评价量化程度低，缺乏各岗位详细的考核指标，仍然以年度考核为主，很多单位对岗位职责完成情况方面不具备实质性考核。其次，根据现有的考核体系，繁重复杂的年度工作情况不能被真实地反映出来，考核得分高低与人际关系密切相关，客观公正性不强，大多是干多干少一个样，考核结果对职工没有实质约束力，排在末位的职工，难以实行调整岗位、解聘等措施，无法调动职工的积极性。

（四）人事档案信息缺乏前瞻性。部分单位的招聘计划都是在当年制定第二年的招聘计划，招聘计划与国家产业结构调整等中长期发展趋势结合度不高，都是依据有限的人事档案信息进行招聘，较少考虑社会发展趋势、产业结构调整方向等影响因素，人事档案信息无法对人力资源未来的发展趋势做预测，在人员引进过程中，容易造成“本单位所需而引的局面”，缺少全面数据分析提供的决策依据。这种招聘计划没有考虑产业发展趋势，缺乏预见性，具有一定的滞后性。如果产业已处在由盛转衰的没落趋势，那么大规模引进人才将成为本单位发展的人力负担，反之则会使本单位错失良好的发展机遇。

二、大数据时代中人事档案信息化建设为人力资源管理带来的变革

进入大数据时代以来，大数据改变了人力资源管理的思维方式和管理模式，大数据技术的应用不仅可以对人事档案进行快速处理，还为人力资源管理提供了一个全新的视角，能够提前做出管理决策以应对可能的变化，实时收集“大人事档案数据”，能够第一时间了解人力资源发展趋势。

（一）不断拓展人力资源管理的信息基础。人事档案大数据管理系统中，员工客观形成的所有人事档案数据都被收集，不再对数据做任何形式的挑选，保证了数据的客观性与全面性。首先，在大数据管理系统中，纸质人事档案中静态档案成了“活跃信息”，都全部被采集。其次，职工个人的其他个体信息也被纳入了系统采集范围中，如：性格、爱好、社会关系等。并且与职工日常工作相关的岗位、绩效、薪酬等相关信息也被系统自动收集。通过对这些数据的收集，各单位人事档管理系统收集的数据量将非常庞大，足以支撑人力资源管理过程中的分析使用，也足以支撑大数据对人力资源整体和个体的准确描述、评价和预测。[3]

（二）人力资源管理步入数字化科学管理时代。以往各单位人力资源管理凭借着经验进行管理和定性管理，工作无法得到客观、定量化管理。而通过相关大数据技术的应用，人事档案信息化管理能够在数据定量分析的基础上，准确、客观地描述出职工的工作状态、效率与结果，客观地描述出岗位的工作要求，使人力资源管理中的岗位、人员、激励等相关要素全部数据化，从而将复杂的事情简单化，使人力资源管理步入基于数字化定量分析之上的科学管理时代。

（三）准确预测人力资源发展趋势并作出决策。人力资源管理通过相关大数据技术的应用，不再纠结于人事档案信息间的因果关系，能够从战略角度上找到人事档案数据之间的相关关系，对这些数据进行聚类、分类、相关性分析，从而精准地预见人力资源管理的发展趋势。建立在大数据技术分析基础上的人力资源管理工作，能够使人力资源管理决策实现人岗精准匹配，符合社会及经济发展趋势，将重点放在岗位需求、产业结构调整方向等上面，有效消除了离职诱因稳定高层次人才队伍预期，为各个方面人力资源管理工作提供了新的思路，全面提升了各单位人力资源管理工作的智慧与效率。

（四）人力资源管理转向“无限接近最优”。一直以来，人力资源管理决策是以满意决策为目标的，满意决策不是实现管理目标的最优路径，而是意味着基本符合管理目标，虽然结果是可接受的，但是传统的人力资源管理无法满足信息的完备性、要完全准确预知别人的行动以及不受时间的约束三个条件，因此，不能带来最优结果，无法达到最优化。而随着大数据技术的不断发展，在人力资源管理过程中，借助人事档案大数据管理，增强了掌握数据信息量、处理数据、预测未来等能力。也就是说借助大数据技术，人类的满意决策势必被“无限接近最优”的决策所取代，理性将无限接近完全理性。

三、大数据时代中提升人力资源管理的有效途径

21世纪是一个人才知识竞争的时代，人才成了各个领域发展的最核心问题，尤其是高级人才及团队的竞争。而为了更好地促进人力资源优化配置、完善绩效考核，人事档案管理要充分利用相关信息化技术，全面收集人力资源的各类数据，预测人力资源发展趋势，探求各大数据间的相关关系，才能积极稳住高层次人才及团队，充分调动员工的积极性。

（一）多渠道、全面收集人事档案数据，为人力资源管理提供数据基础。人事档案信息管理系统的大数据收集范围广泛，是通过多个渠道进行信息搜集的。首先，通过人事档案管理系统与采集终端等数据接口，自动收集诸如职工薪酬、绩效、社会服务等方面的相关权威信息。其次，现代人力资源管理下，纸质人事档案中的个体可以借助人事档案信息化建设而被全部采集，各个方面都将成为信息化建设中的基础信息，如：基本信息、政治面貌等信息。另外在人事档案信息管理系统中，职工个人自行填报本人的其他信息将被采集，如：社会关系、性格、爱好等。同时对于外部环境数据来说，通过人事档案信息管理系统与互联网的数据接口，也将被全部采集，如：社会环境、反映本人真实意图的社交网络信息、信用等相关信息。这些数据能够为人力资源的量化管理、科学管理提供坚实的数据基础，能够全方位、立体地反映出员工的全貌。

（二）通过实时全面收集信息，提高客观公正、可量化的绩效考核。首先，在日常工作中，职工会产生大量的数据，如：考勤数据、任务复杂程度等，这些数据真实地反映出年度工作任务的复杂程度和完成情况，记录着各种实时数据通过与单位内部管理的各子系统对接，自动收集职工日常工作数据，实现绩效考核的全面量化，能够使考核结果公正、客观、准确，充分地体现了考核的公正性和客观性。其次，通过人事档案大数据分析，可以分门别类地采取多元化的激励手段进行激励，了解员工事业发展的不同阶段及个性化需求，如：对有物质需求的可以考虑提升待遇或福利；对于需要自我实现的，要通过高度定制化的激励措施切实发挥人才激励作用，适当考虑其在职位上有所提升的成就感需求并对其进行激励；对于有尊重需求的，要在签订聘用合同的基础上使其产生归属感，给予充分的尊重，与新人建立稳固的心理契约。

（三）通过大数据资源及大数据技术，实现人岗精准匹配。首先，结合各岗位工作内容与职责的差异，根据各岗位优秀人才模型，挑选各个方面与岗位需求匹配程度最高的在编员工，如：工作能力、性格特点等，实现精准匹配，充分发挥个人潜力。其次，应用相关算法，通过收集在岗工作绩效优秀的职工在各个方面的各项信息及个体的特征要素，建立该岗位的优秀人才模型。另外，在获取应聘者的简历信息基础上，对于拟招聘岗位的人员可以通过互联网的大数据，形成关于应聘者的立体信息，全面获取应聘者诸如生活状况、兴趣爱好等其他各方面信息。并且为了避免面试官由于信息不对称对招聘带来的影响，应使用该岗位的优秀人才模型与应聘者的匹配程度来进行筛选，从而实现人岗精准匹配。[4]

（四）借助大数据技术，最大限度维护高层次人才队伍的稳定。首先，通过对已离职员工的各项信息进行大数据分析，在日常管理工作中，档案管理部门可以提出有针对性的对策，找出其离职的影响因素。同时，为了确保人力资源的稳定性，要借助大数据，尽量消除可能出现离职倾向的重点员工的离职影响因素。尤其是要保证高层次人才及团队的稳定，提升单位的有形资产和无形资产，为单位多争取发展经费，推动技术创新和进步。其次，从长远角度来说，为了符合经济、顺应产业结构调整，利用大数据技术进行分析，结合环境数据，对未来的人力发展趋势做出前瞻性预测，通过掌握现有各类人才结构情况，制定出科学合理的中长期人才引进规划，能够防止今后岗位没落，造成单位发展的人员负担，从而更好地用人、管理人、激励人，制定出符合未来发展趋势的人力资源管理决策。