大数据人力资源管理的变革与挑战研究
2021-11-22黄詹媛
黄詹媛
(西安外事学院 商学院,西安 710077)
0 引言
在互联网技术飞速发展的社会背景下,大数据技术开始在人力资源管理领域得到了相应的应用,极大地促进了人力资源管理工作的变革,促使管理实践中能实现对资源的优化配置,能结合人力资源管理各模块的特征制订差异化的管理方案,突出管理特色,从而使管理工作的开展能顺应整体工作的发展需求,能为企业人力资源管理现代化建设提供有力支撑。鉴于此,十分有必要从大数据技术的应用入手,对企业人力资源管理变革进行细化的研究和分析,把握大数据技术背景下人力资源管理遇到的挑战,重新对管理规划进行调整和设计,切实突出管理效能,实现对人力资源的优化配置。
1 大数据人力资源管理的变革
受到大数据技术广泛应用的影响,企业在开展人力资源管理工作的过程中,管理模式出现了巨大变化,对管理工作的开展产生了相应的影响。分析大数据技术应用背景下人力资源管理工作产生的变革,发现主要变革集中在3 个方面。
1.1 人力资源分析系统的变革
大数据技术的应用促进了人力资源分析系统的革新,主要影响从数据搜集、数据整合、数据分析、数据分析结果呈现、人力分析的组织流程等角度得到体现。大数据技术的应用,使数据内容出现了变化,其由生理大数据、关系大数据和行为大数据3 个部分构成。人力资源分析系统能从不同的渠道完成对数据信息的获取,还能促进传统人力资源管理与大数据技术的整合应用,实现人力资源管理数据与其他部门数据的多元融合,从而在新数据分析方法的作用下,更加全面、系统地呈现数据分析结果,助力人力资源分析的组织架构和组织流程得到相应的调整,形成完整的人力分析闭环,从而能提高人力资源管理数据分析的有效性,为人力分析的优化发展和人力资源管理水平的不断提高提供技术支持和管理支撑[1]。
1.2 人力资源工作流程和工作方式变革
在大数据技术的支撑下,人力资源管理工作的主要职能出现了相应的变化,并且这种变化在不同的管理模块中出现差异化变化,比如,在人力资源规划模块,基于人力资源大数据、市场大数据以及公司运营大数据的整合应用,能对企业发展方面人才供给和人才需求进行准确的预测;又如在人才绩效管理模块,借助大数据技术的应用能实现对绩效波动情况的实时跟踪和反馈,从而按照绩效动态的变化促使企业对薪酬激励制度进行合理调整,增强人力资源管理效能,使人力资源管理的科学性、实用性得到明显增强。此外,值得一提的是,大数据技术的应用使企业人力资源管理工作方式发生了根本性的转变。人力资源管理逐渐从经验和直觉类型的管理转变为数据驱动类型的管理,人力分析预测能力、人力资源管理的主动性都明显提高,人力资源管理的快速反应能力也得到了相应的优化。
1.3 人力资源管理组织架构和组织文化层面的变革
在企业开展人力资源管理工作的过程中,积极探索组织架构及组织文化的合理化应用,能促进人力资源部分角色出现变化,管理工作的基本范式出现变革,人力分析的重点倾向于促进公司重大战略目标的实现,才能为人才竞争服务。在此基础上,组织架构和组织文化也出现了相应的调整,在实际开展人力资源管理工作的过程中,要实现人力资源部门与数据分析部门的协调,促进管理激励机制的建设,形成管理层面的心智模式,可以基于数据的客观应用分析创造价值,从而助力人力资源管理工作优化开展。
2 大数据人力资源管理面临的挑战
大数据技术的广泛应用促使企业人力资源管理工作面临全新的挑战,在企业管理实践中,要想促进人力资源管理工作优化发展,较为重要的一点就是对人力资源管理工作遭遇的挑战进行分析,从而为人力资源管理工作的科学化推进提供相应的理论指导。
2.1 管理规划方面
企业人力资源管理规划缺乏科学性和系统性,人才和岗位无法实现精准匹配,在人力资源管理工作中考核量化难度大,人力资源规划与企业发展方向、社会发展趋势的联系不够紧密,难以制定契合企业发展需求的培训制度和激励制度,会对企业人力资源管理工作的优化开展产生消极影响,在无法有效应用大数据技术的情况下,人力资源管理工作的影响力和应用价值也会被削弱。
2.2 资源配置方面
人力资源管理模式落后,在实际工作中,较为忽视人力资源管理中相关数据信息的价值相值,也未能及时有效地发现敏感的数据信息,导致在制订人力资源配置管理方案的过程中,难以对人才的发展需求和岗位工作的现实需要采用合理的配置模式,人力资源的应用潜能受到限制,也会对企业发展实践中人力资源管理工作的稳定开展产生消极影响,甚至会弱化人力资源管理的综合发展效能。
2.3 数据分析预测方面
人力资源管理中对数据技术的应用存在片面性,数据分析预测能力也相对较弱,没有综合应用描述法、德尔菲法、回归分析法、灰色预测模型法、趋势外推法、经济剂量模型法、定员定额分析法、生产模型法等进行系统的分析和预测,导致大数据技术在劳动关系管理、薪酬管理和绩效管理方面的应用相对较少,也会限制人力资源管理工作的创新优化,甚至会对人力资源管理在现代社会的发展产生约束作用。
2.4 个人隐私安全方面
人力资源管理中个人隐私问题的保护难度增加,在应用大数据技术对人力资源管理工作进行改进和创新的过程中,为了能更好地开展人力资源管理分析工作,往往会对分析对象的身份进行识别,在此过程中就有可能会对工作对象的隐私产生不良影响,引发工作对象的不安全感,影响人力资源管理工作的综合效果,甚至会对人力资源管理工作的数据化和信息化发展造成严重的冲击[2]。
鉴于此,要客观认识当前企业开展人力资源管理工作中大数据技术的应用基本情况,结合时代发展需求对大数据技术的应用进行改进和创新,从而构建更加完善、多元的数据分析模式,循序渐进地提高企业人力资源管理总体水平。
3 大数据人力资源管理的优化策略
对大数据技术支撑下的人力资源管理工作的基本情况进行分析,发现其受到多种因素的影响,在实际开展人力资源管理工作的过程中,面临一定的挑战。要想顺应大数据时代的发展需求,对人力资源管理工作进行优化,就要结合人力资源管理工作面临的挑战,重新对人力资源管理工作进行优化调整,确保管理工作的开展能与时代发展需求相适应,能为企业管理工作的高效开展助力。
3.1 创新人力资源规划管理
在企业建设发展实践中,合理的人力资源规划管理能为企业稳定、长效化的发展提供有效的支撑,能推动企业发展实践中人力资源活动的合理化开展,促进各项管理工作的有机协调,为企业发展目标的实现提供良好的支持。在大数据技术的支撑下,人力资源管理工作进行改进和创新的过程中,能对企业人力资源供需关系进行准确的预测,从而构建完善的、准确的人力资源信息库,确保对企业员工基本信息、工作行为表现、工作绩效结果等数据信息进行准确的记录,从而提高数据分析预测的科学性和客观性,能为企业人力资源管理规划的制定和管理工作的高效开展提供良好的支持。
3.2 优化人力资源配置管理
人才的招聘和配置是人力资源管理工作中至关重要的组成部分。在应用大数据技术对人才招聘和配置进行优化的过程中,相关管理人员在大数据技术的支撑下要对企业员工参与企业生产、管理工作方面生成的多种数据信息进行整合应用,并在大数据技术的支撑下综合运用胜任力分析、行为特征分析以及工作能力分析等,对适合人才的岗位工作进行智能化的推荐。与此同时,要借助大数据技术对招聘的岗位任职资格进行分析,通过员工数据信息分析和岗位任职资格分析,做好人岗匹配;在对企业人力资源进行优化配置的基础上,挖掘人力资源潜能,从而提高人力资源管理工作的整体效能,为企业现代化建设服务[3]。
3.3 强化人力资源劳动关系管理
在人力资源管理体系中,劳动关系管理对大数据技术的应用不足。在实际开展的劳动关系管理工作中,试用期管理、薪酬支付方式管理、员工与企业纠纷管理、基本工资管理等都涉及大数据,因此在劳动关系管理工作中要注意加强对大数据技术的应用,以大数据思维对劳动关系管理进行记录和分析,对企业劳动关系发展情况和发展态势做出准确的判断,确保能在劳动关系大数据化管理体系中,及时发现企业管理工作中存在的问题,并采取合适的措施对问题进行有效的处理,挖掘数据背后蕴含的真相,有效促进大数据技术支撑下企业劳动关系管理的科学化发展,从而提高企业管理工作的整体发展效能[4]。要基于大数据技术的应用,以劳动关系管理中员工工作绩效方面的管理进行分析,对员工考核数据进行统计和整理,然后对数据信息进行提炼,按照绩效管理工作的实际情况优化企业薪酬预算,加强市场薪酬管理数据分析,用动态化的眼光调整企业劳动关系管理方案,循序渐进地提高管理工作的整体水平。
3.4 探索人力资源隐私管理
在应用大数据技术对人力资源管理进行改进和创新的工作中,较为重要的一点就是强化对企业员工个人隐私的保护。在管理工作中,首先,从技术角度看,要制定能为人力分析部门提供数据资源潜在价值挖掘的大数据分析系统,并在系统中对信息安全进行合理化控制,有效降低出现因素窥探风险问题。比如,可以借助数据脱敏的方式降低数据中涉及个人敏感信息的暴露概率,并开发智能化和自动化的数据信息处理技术,使关系到个人隐私的原始数据得到相应的保护[5]。其次,从保护个人隐私的角度,对相关法律法规和行为规范进行研究,对大数据人力资源管理工作中涉及的个人隐私边界和运行规范进行明确,明确个人因素保护的底线,从而为研究工作的开展提供良好的支持,增强大数据技术在人力资源管理方面的应用价值。最后,落实人力资源大数据产权方面管理工作,明确相关数据的产权归属,从而更好地开展管理工作,突出大数据技术支撑下人力资源管理效能,保障隐私安全问题能得到合理化的处理[4]。
4 结语
应用大数据技术对人力资源管理进行改革创新,已经成为人力资源管理工作中较为重要的发展方向。借助大数据技术的合理化应用对管理模式进行创新,可以进一步提升人力资源管理效率,展现人力资源优势,从而提高企业的核心竞争力,使大数据技术支撑下的企业人力资源利用效率得到明显提升,促进企业管理模式的转型和管理结构的升级,加快企业现代化发展进程,助力大数据时代企业逐渐实现持续稳定发展的目标。