大数据背景下企业人力资源管理应用研究

□叶红春 王昕正

现今，我们正处于一个以“PB”为单位的结构与非结构数据信息时代，云计算技术的顺势而出，为我们处理如此巨量、不规则的数据提供了快捷、实惠的可能，一个大规模生产、分享和应用数据的新时代已经拉开帷幕，大数据将逐渐成为新时代聚光灯下的主角，给企业管理带来天翻地覆的变化。 与此同时，人力资源管理作为企业管理的重要组成部分，正面临着大数据所带来的前所未有的机遇与挑战。 长久以来，企业人力资源管理六大模块的数据在实务中分开储存、分析、评价，导致各大模块之间联系不紧密，若与大数据进行融合，既有利于六大模块数据整合，又有利于创新六大模块的应用模式，提升人力资源管理整体效益。 人力资源管理的着重点在于人的分析，大数据的着重点在于数据分析，大数据与人力资源管理融合，在人力资源管理中引入数据思维，将管理艺术与数据分析结合，使人力资源管理得以量化分析，减少人为的主观性，促进人力资源管理的智慧化。

一、大数据背景下企业人力资源管理应用的理念发展

伴随着数据处理技术的变革，海量数据的应用给企业人力资源管理带来了巨大冲击，与此同时，国外学者对大数据时代下的企业人力资源管理应用研究愈发深入。John Buderu 借用医学中的“循证”，强调人力资源管理决策依据是最好证据。Ishan Fafadia 对旧金山政府雇员的数据进行数据挖掘和分析后发现其薪酬结构存在问题。 Perk 强调大数据应用要能够根据个人档案和绩效水平来进行人员预测。 Richard Vidgen 从组织结构、过程、人和科技四方面着手，探索大数据在应用中的新模式。

大数据时代，企业人力资源管理置身于数据变革之中，受到极大冲击，但同时也给人力资源管理带来了机遇，可谓是机遇与挑战并存，企业只有抓住机遇，积极探索大数据与人力资源管理模式的创新，用数据提升管理“智慧”，才能在新时代发展中“乘风破浪”。王定红指出，伴随着云计算数据处理技术的出现，企业处理海量数据成为可能，为人力资源管理的循证管理提供了可能。 李越恒提出构建“人才雷达”系统、绘制人才“数字画像”、数据联机分析等基于“大数据”的管理手段创新，以此提升人力资源管理效能。 穆胜指出，人力资源管理的大数据化即人的数据化、岗位数据化、培训资源数据化和激励资源数据化。和云等发现数据化渗透到了人力资源的各个模块，导致模块内容和模块关联模糊，边界再造凸显。王群等提出了基于大数据的人力资源管理六大模块的创新模式，促进了人力资源管理数据化发展。 姚凯等认为人力资源大数据有三种基本类型， 即生理大数据、行为大数据和关系大数据。翟金芝指出了大数据时代人力资源管理模块优化的方向，点明了人力资源数据化管理的关键在于管理层重视、平台建设、数据化实施。

综上所述，国外学者在此方面的研究更偏向具体操作，探讨大数据在企业实际中的应用，而国内学者则较为偏向应用的未来方向和职能性发展，这既可能是受国内外政策不同影响，也可能是大数据产业发展不同导致的。其次，国内学者在此方面的相关研究虽较为丰富，认识也在逐步增强，大数据逐渐融合在企业人力资源管理中，并进行了模块与模式的创新，但仍缺乏对人力资源大数据与人力资源管理模块融合的深层次探讨，且随着时间的推移，技术在进步、理论在发展，研究也需不断深入、不断创新。

二、大数据背景下企业人力资源管理应用的现状分析

1.HR 大数据知识的匮乏，导致认识上不到位。HR将考勤、招聘、培训等日常资料数据化，并认为这就是人力资源大数据， 实际上这仅仅是人力资源数据化而已。人力资源数据化是将考勤、招聘、培训等日常工作用数据来进行记录，借以分析员工日常情况，并最终采取数据汇报的形式来展现的一种数据化形式。在大数据背景下，我们要清晰地认识到目前企业人力资源管理的数据量还远远达不到大数据的量级，但这并非说企业人力资源管理就不能利用大数据。 其次， 人力资源大数据的“大”是必要条件，但非充分条件，数据并不是越多越好，而是合适的数据越多越好。一份没有关联的大数据并不能给你带来巨大的价值，相反，过多的无用数据会拖累你，不仅降低你的数据价值度，还可能导致你得出有偏误的结论，所以人力资源大数据并不是简单的人力资源数据化以及巨量化的数据。企业人力资源管理要适应大数据所带来的冲击， 就要学会真正地去利用大数据，首先要领会大数据的思维，运用大数据的技术，学会应用大数据；其次要学会将大数据应用到模块中，学会对模块中的大量数据进行融合分析， 不孤立各个模块数据，整合数据。

2.受传统数据分析观念的制约，HR 对大数据的分析无法使管理层满意。传统的人力资源数据分析像是一种“体检套餐”，HR 更像是一个内部监督者，将人力资源管理像体检项目一样分成模块， 并按模块定义出数据，分模块进行统计，从收集到的数据里观察各个指标的值，判断哪个模块的哪个指标不正常。可以看出，传统的HR 数据分析主要依靠HRIS 中的学历、出勤率、工作年限等结构化数据，这对数据的质量要求非常高，且注重数据的因果关系，收集成本也相对较高。 而人力资源大数据分析像是一种 “治疗方案”，HR 更像是一个医生，发现人力资源管理中哪个环节有“疾病”的时候，通过分析体检检测数据、症状相符的病症，甚至是相似症状病人的网络日记等巨量数据后， 根据数据反映的结果，HR 开出一个具有大概率疗效的“药方”。 由此可以看出，人力资源大数据分析更关注的是相关关系，而不是因果关系，而HR 继续沿用传统的分析方法，没有适时地做出改变， 所进行的分析自然无法让管理层满意。其次，管理层真正关注的并不是单纯的出勤率、敬业度这些数据， 因为这些数据并不能真正为企业带来收益，重要的是这些数据背后的分析，其希望HR 能对所收集到的内外部数据进行价值分析。 例如，分析出如果要让销售额提高一倍究竟还要招聘多少人，怎么样的招聘才能既完成任务又能使成本最低， 通过对大数据进行挖掘、分析后为未来决策带来数据支持，提升企业价值，即“大计算+大数据=大价值”。

3.企业管理层不重视，导致大数据应用受阻。现今，虽然大数据的概念深入人心，但真正重视大数据应用的企业管理者少之又少，这既有高层对传统管理方法的依赖，又有对如何运用大数据的迷茫。 企业过去发展起来有其成功之道， 这对其后来的成长有着重要的影响，过去对数据不重视，在发展过程中应用大数据往往也只是跟一波潮流，并不会真正地去学习、领悟、消化，而这自然会影响到企业人力资源管理部门， 以及其部门中的人，最终导致大数据运用不了了之。其次，人力资源管理的大数据并不仅仅是人力资源管理部门所收集到的数据，而是非常全面的企业内外部数据，这就需要企业各个部门的配合才能实现。 而管理层不重视，或者推行过程中受到的阻力大， 其部门之间的合作则自然无从谈起，更别说部门间的数据整合了。最后，人力资源管理部门的一些管理者害怕变革，推行大数据变革，虽是趋势使然，可以带来巨大的收益，但管理者会担心推行过程中所受到的阻力，害怕变革后自身的变化，以及变革推行不完全导致收效不显著，得不到高层的肯定，因此对变革顾虑重重。

三、大数据时代人力资源管理应用的创新

1.大数据与人力资源规划。人力资源规划是通过预测企业未来人力资源需求， 制订出适合的供给方案，使组织和员工在企业发展中得到长期利益。传统的人力资源规划进行需求预测往往是定性大于定量，主观大于客观，做出的分析与判断不全面，导致预测不准确。在大数据的背景下，将“大数据”应用在人力资源规划模块中，则可以有效地避免这一问题。大数据之所以可以解决这个问题，在于它数据的全面、准确、及时，使HR 能够基于真实、详细的数据资料做出理性的分析与判断。 大数据在人力资源规划中的应用，基于内外部信息资料的收集，根据员工的血压、心电、呼吸等生理大数据判断未来身体状况，根据在办公室的时间、在公司休闲场所停留时间、 办公软硬件设施使用情况等行为大数据判断员工未来工作活力，根据在项目中的参与度、办公室同事友好度等关系大数据判断未来发展情况， 并结合组织和员工的发展目标，预测人员需求，制定未来的人力资源规划。

2.大数据与人才的招聘与配置。人才的招聘与配置是为了实现“人岗匹配”，满足企业未来发展需求，主要以现场招聘、校园招聘、网络招聘等方式来吸收外来员工。在招聘过程中只能收集到基本情况、学习情况、实习经历、技能证书等结构化与半结构化的信息，无法深入了解应聘者的性格、能力、潜力等非结构化的信息，导致有时招聘的人与工作性质不符，造成人员流动和价值流失。 在大数据的背景下，融合互联网大数据的新招聘应运而生，并伴有扩大化的趋势。 如果将员工的个人信息比作冰山，那么基本情况、学习情况、实习经历、技能证书等结构化与半结构化的信息是冰山上的部分， 性格、能力、潜力等非结构化的信息是冰山下的部分，互联网大数据就是帮助我们看见冰山下那部分的透视镜。企业运用数据挖掘与分析构建起招聘人才的雷达系统，并通过分析应聘者留在互联网上的包含他们生活方式、“网络性格”、工作效率、潜力开发等数据集，探索藏在冰山深处的那部分“宝藏”，再用数据权衡最优人才。

3.大数据与员工的培训与开发。员工的培训是人力资源管理中的重要环节，既有为了让新入职人员快速履行岗位职责的入职培训，也有为了提升老员工业务水平的进修培训。员工的开发是最大限度利用企业内部人才资源，避免对外部人才资源的过度依赖，同时也利于增强员工的向心力和凝聚力。员工的培训与开发首先在于明确员工的培训需求，而以往的员工培训往往没有针对性，并不能真正开发员工的潜力。在大数据的背景下，每一位员工的培训与开发都是基于全部数据的，通过收集员工的实时生理指标来为其安排合适的培训时间，收集员工在某段培训视频停留的时间、 网上提问的次数、图书资料的使用情况等教育行为大数据来安排相关培训内容。 数据累积量达到某一程度时，员工的群体行为会显现出某种规律，通过分析这种规律，未来企业对员工的培训与开发才能真正帮助员工胜任职位，并发掘出员工的潜力，满足企业的需求。

4.大数据与绩效管理。一是建立起以大数据为依托的考核制度，运用大数据技术全面挖掘企业岗位的相关数据，再进行岗位分析和绩效考核，使其既要充分考核员工当前的工作成效，也要对员工未来的发展给出建设性的意见。 二是建立以大数据为手段的后续激励机制，当前员工的绩效评价过于注重工作效率的评价，在性质上惩大于奖，容易挫伤员工的忠诚度和积极性。 通过依托关系和行为大数据，企业可以及时、快速地知道员工的精神需求，从而做出快速、有效的反应。

5.大数据与薪酬管理。薪酬管理是企业对员工过去的工作行为和工作成效所给予的回报，关键在于保证其竞争性、公平性和激励性。 企业以往的薪酬管理存在两个主要问题：一是期望通过削减薪资来降低成本，提高利润；二是员工薪资核定存在随意性，工资水平不稳定，同部门同工种不同员工的工资可能相差很大。在大数据的背景下，员工的薪酬管理要基于数据，让数据“发声”，这样才能保证薪酬制定的公平性和科学性。企业通过分析员工基础数据， 对工作年限较长的员工提高物质奖励；分析能力数据和效率数据，对培训优秀和工作效率高的员工采用多元化的激励手段；分析潜力数据，对发展潜力高的员工给予发展机会和情感激励。 其次，企业还要用大数据的思维看待薪酬，要能动态预测员工未来的薪资趋势。

6.大数据与员工关系。员工关系是公司与职员之间雇佣关系的处理和表现，传统的员工关系认为公司与职员之间是雇佣关系， 大多基于企业利润最大化的理念，很少从员工的角度来思考，不注重员工的满意度。 在大数据的背景下，企业通过对生理、行为、关系大数据的分析，使企业的员工关系更具人性化，更能达到员工满意。例如， 得益于可穿戴设备， 员工可将监测到的血压、体温、睡眠等生理大数据上传到公司数据系统中，以便公司制定合理的员工保健开支。 其次，企业要开放权限让员工参与数据收集和分析过程，让员工能对数据进行自我分析，从而实现“双赢”。

四、结语

大数据背景下，企业将大数据渗透到人力资源管理六大模块之中， 大数据与人力资源规划模块相结合，数据全面、准确、及时，HR 在真实、详细的数据资料下做出理性分析和判断，使人力资源规划更科学化；大数据与人才的招聘与配置模块相结合，通过数据挖掘和分析探索员工性格、能力、潜力等非结构化信息所蕴藏的那部分“宝藏”，用数据权衡最优人才，使人才的招聘与配置更精确化； 大数据与员工的培训与开发模块相结合，企业基于全部数据，分析出员工群体行为规律，并挖掘出每一位员工的潜力， 使员工的培训与开发更个性化；大数据与绩效管理模块相结合，通过大数据技术挖掘当前岗位相关数据，并进行岗位分析和绩效考核，既考虑员工当前工作成效，又对员工未来给出建议，使绩效管理更全面化；大数据与薪酬管理模块相结合，企业基于数据本身所具有的客观性，让数据来“发声”，减少人为的主观性，使薪酬管理更公平化，企业还要能够借大数据思维动态预测员工未来的薪资趋势，使薪酬管理更科学化；大数据与员工关系模块相结合，基于对企业员工生理、行为、关系大数据的分析，注重员工满意度，使员工关系更人性化。

时代在不断变化， 企业要在变化之中积极求变，积极应对。 在大数据背景下，企业只有利用大数据将人力资源管理得到进一步提升后，才能真正迎来属于人力资源管理的“云时代”。