大数据在人力资源管理中的应用思考

2020-12-07李小

魅力中国 2020年3期

李小

（中国石油西北销售郑州分公司，河南郑州 450000）

引言

随着现代信息技术的发展，为企业管理提供了新的工具和支撑，对于企业管理的要求也越来越高，在这样的背景下，如何利用现代信息技术，优化企业管理水平，是一个重要的课题。企业人力资源管理在整个管理体系中占据着十分重要的作用，在大数据时代，如何利用信息技术整合管理资源，也是现代企业人力资源管理的重点，有待深入探究，寻求科学的人力资源管理路径。

一、大数据技术对于企业人力资源管理的价值

在开展创新性企业人力资源管理工作中，要充分融入并运用大数据信息技术。在现代社会体系中，大部分工作资源都是以数字的形式存在，在这样的发展背景下，结合现代计算机技术，大数据技术得到了快速发展，在实践应用中，大数据技术有着诸多优势，可以实现人力管理资源的有效整合，通过数据分析与对比，总结出其中的科学规律，进而用于指引下一步工作的开展。在创新性企业人力资源管理实践中，通过整合并融入大数据信息，能够实现工作目标与工作人员、工作手段的最大程度匹配，提升工作效率，减小企业资源的浪费。在大数据实践应用中，企业人力资源管理人员要重视信息数据的收集和整理，形成基础性的数据体系，然后运用相应的算法，对其中的数据资源进行深度分析，在进行工作调整及下一步工作安排过程中，都能发挥相应的指引作用。

二、在大数据时代进行人力资源管理变革的策略

在推动创新性企业发展过程中，人力资源管理占据着重要地位，对于构建科学的企业体系具有指导意义，也是企业发展壮大的基础。随着“互联网+”时代的来临，在探索人力资源管理创新方面，要充分利用大数据信息技术，从制度建设、信息应用等多个层面入手，探索科学的大数据管理模式与管理体系，真正发挥大数据信息技术的指引作用，实现管理上的创新，提升大数据管理效能。

（一）要充分利用数据信息技术

在企业人力资源管理中，传统模式都是采取单纯的人力模式，没有有效利用和融入现代信息技术。在这样的背景下，人力资源管理普遍效果不够理想。随着现代信息技术的发展，特别是移动互联网、大数据和物联网技术的发展，让传统人力资源工作和现代技术有机结合起来，对于提升人力资源综合管理效能也具有积极意义。在实践中，企业人力资源管理专员要认识到大数据信息技术的作用，不断加强自身学习，同时强化整个大数据信息工作体系建设，注重大数据信息技术的应用效率，通过融入多元手段，提升综合效能。随着现代各种大数据应用软件的开发，应用于人力资源管理工作的程序也不断开发出来，智能化、实用性水平也得到了大幅度的提升。作为企业人力资源管理专员，要认识到现代企业的信息化发展方向，提升思想认知能力，让大数据信息工具真正发挥作用。作为企业，也要及时更新大数据硬件、软件设施，夯实信息技术基础，理顺工作流程和体系，推动传统人力资源管理工作与现代技术的整合效率，提升人力资源综合管理效果。

（二）利用大数据营造好的人才选拔氛围

对于任何社会和任何集团，公开、公正、公平的选拔任用干部都是最基本、最重要的人才选用理念，也体现出社会道德和品质的良性发展。在如今全球市场经济竞争激烈的条件下，企业要想良性发展，管理层的组建尤为关键，管理层对公司大小事务有决定权、传达企业的价值观与理念、适应千变万化的市场情况、带领企业稳步前进，确定企业未来发展的方向和目标。企业体现公正、公正、公平的选拔态度，才能使企业不断创新与发展，确保企业自身与外部环境要求以及自身发展要求保持一致。企业在人力资源管理的环节，要充分融入互联网思维，让大数据说话，不能过于陈腐，论资排辈不可取，要打开思维，突出举贤任能、唯才是举的选拔理念。

（三）优化管理制度

为了进一步提升人力资源管理效率，企业必须要优化管理制度。首先，扩充管理制度的内容。在管理制度内，不仅要有惩罚的内容，还要有激励的内容，通过惩罚与激励相互配合，提升人力资源管理人员的主动性，确保其严格按照要求，对相关数据进行整理与分析，以掌握基层人员的真实状况，为人员调整等活动的开展提供有力支持。如管理人员能够有效利用大数据，且分析出准确的结果，提升员工岗位等级，或者直接给予一定资金嘉奖。其次，根据现有制度上存在的漏洞，不断进行完善。以上述“员工在工作中出现重大事故，直接将其辞退”为例来说，应从对企业造成的损失，对企业发展造成影响等角度出发，从大数据思维着手，详细介绍重大事故的具体标准。

（四）构建高素质管理人才队伍

一方面，企业在招聘人力资源管理人员时，应改变以往的招聘方式，调整落后的标准，加入与大数据、计算机操作等方面的内容，从而全方位地对人员进行评价，确保企业引进的人力资源管理人员不仅具备较强的实际工作能力，而且还掌握很多大数据、计算机等方面的知识，为人力资源管理中大数据的应用奠定良好基础。另一方面，企业还要不断对培训内容进行优化，适当减少人力资源管理方面的培训内容，逐渐增加大数据采集、整理与分析等方面的内容，不断提升管理人员大数据使用能力。