人力资源管理中大数据技术融合运用分析

摘要：互联网时代，大数据技术迅猛发展，代表着社会进入“数字经济”黄金时代。大数据技术为产业变革提供动力，逐渐成为企业竞争的新焦点，影响企业管理模式的变革。为促进企业人才储备工作全面创新，本文围绕大数据技术、人力资源管理展开深入研究，重点探讨了人力资源管理中大数据技术的融合运用，并简单论述了现阶段企业管理现状以及创新方向等内容，希望为相关工作人员提供借鉴，并帮助提高企业人力资源利用率。

关键词：大数据技术；人力资源管理

引言

大数据技术是现代社会持续性进步的产物，是以网络技术为基础所产生的一种信息资产，其呈现出类型多样化、处理高效化、数据海量化的基本特点，促进了社会资源挖掘利用形式、方法的转型。企业人力资源管理逐渐朝着信息化、智能化、数据化方向发展，通过有效融合运用大数据技术，能够创新员工培训方式、招聘方法等，促进企业可持续发展。

1. 企业人力资源管理现状

企业人力资源管理涉及员工招聘、薪酬管理、绩效考核、人员培训等内容，日常工作内容较为复杂。以员工招聘为例，主要围绕岗位所需专业能力、工作经历、岗位证书等内容，方式有社会招聘、内部推荐招聘等。其中，社会招聘以网络平台招聘、线下招聘的方式为主，吸引更多技术型人才，但招聘成本偏高；内部推荐方式能调动员工积极性，解决一部分人员晋升问题，但可能诱发不良的内部竞争。

大数据技术的出现与广泛应用，为人力资源管理变革发展创造了机遇。但目前由于受到诸多因素的影响，大数据技术普及度不高，多数员工仍未树立大数据思维模式，管理者对大数据技术的了解也较为片面化，导致大数据平台利用率不高，间接影响人力资源管理成效，忽略数据的潜在开发价值[1]。

2. 大数据技术对企业人力资源管理的具体影响

在大数据技术作用下，时代呈现出共享化的特征，人们可共享雨伞、充电宝、单车等，同时还可共享大数据分析结果。例如，一些企业具有收集、处理分析数据的能力，可为其他企业提供多样化的数据服务，帮助其作出正确的人力资源管理决策。大数据技术对企业人力资源管理水平的提升带来积极影响，主要体现在以下两个方面。

其一，人力资源管理工作中，运用大数据技术可检测和评价员工的个人素质、职业能力，发现一些细小问题，进而编制科学的员工测评报告，弥补传统测评方法的不足之处，降低主观因素带来的影响[2]。

其二，合理应用大数据技术，可以帮助企业招聘高质量人才。大数据时代，企业逐渐认识到数据的开发利用价值，积极运用大数据技术进行人才招聘、选拔管理等，能够激发员工的内在潜力。招聘期间，企业借助数据化的招聘平台，深入解读应聘者的多源数据信息，计算岗位竞争值，再判断是否录用。此外，还能参考企业岗位招聘的实际需求，借助大数据技术资源，为应聘人员提供个性化的服务，这不仅有助于健全招聘流程，还能提升招聘效率，完善企业人才储备结构。

3. 大数据时代人力资源管理创新方向

3.1 社交生活与组织机构密切联系

大数据时代，信息共享主体之间紧密连接，沟通距离缩短。鉴于此，企业进行人力资源管理时，需创新招聘方式，大力宣传企业文化，为引进高质量人才奠定基础。同时，管理者要以身作则，逐步培养员工的集体荣誉意识，自觉维护企业的社会形象[3]。

3.2 大数据技术赋能，强化人力资源管理成效

市场经济的高效率发展，加快了科技领域改革发展步伐，为现代信息技术的全面化普及应用创造了有利条件。在大数据技术作用下，企业人力资源管理质量显著提升。例如，大数据技术优化了人员岗位设计流程，加快了招聘资料审核速度，并能全面搜集员工基本资料，为薪资管理、岗位培训提供数据支持。同时，在人力资源管理过程中，搭建功能多样的员工资料库，便于各部门领导随时调取员工信息，精准挖掘每个员工的潜力。

3.3 人力资源管理愈加高效化

大数据时代背景下，企业人力资源管理过程中，借助指标分析技术、数据综合分析技术，可深入了解日常工作的不足之处，进而进行针对性调整与优化，生成数据反馈报告，实现管理高效化。

4. 人力资源管理中大数据技术的有效融合运用

4.1 依托大数据技术，创新人才培训方式

企业进行人力资源管理时，应首先优化并调整员工结构组织，再依托大数据技术，积极创新人才培训方式，提高员工的业务能力与职业素养。

首先，通过大数据技术全面调查与整理各部门员工的基本信息，包括学习水平、岗位表现、职业规划、兴趣爱好等，再生成个性化的员工档案，分成不同的类型，有针对性地制定人员培训方案。

其次，精准预测培训需求。互联网时代，行业发展有很多不确定性，要求企业在经营期间能够时刻关注行业动态，掌握市场环境动态变化规律。企业应借助大数据技术，全面分析行业发展趋势，更新对岗位人员的技能要求，预测人才培训需求，合理调整培训内容，使员工更好地适应岗位工作[4]。

最后，运用MOOC平台资源，丰富培训内容。该平台包含很多国家级精品课程，涉及在线测试、团队学习、免费学习、系统测试等多个模块，可满足不同类型员工的学习需求，提供自主化、个性化的学习空间。企业可利用MOOC平台，设计“个人+团队”的培训模式，使员工培训不再受时间与地点的限制，且员工培训工作能够信息化、数据化。整个培训期间，该平台能全面记录每个员工的表现情况，管理者能系统掌握员工的优势与不足之处，提高人力资源管理培训的有效性。

4.2 依托大数据技术，搭建员工流失率预测模型

人员流失率异常，不利于企业稳定经营发展，极易诱发重大的经营隐患。因此，在人力资源管理过程中，相关人员应融合运用大数据技术，搭建员工流失率预测模型，量化分析员工具体离职原因，及时采取可行性较高的应对措施。

其一，根据员工组织结构，制定完善的信息表，以工号、岗位为参考，通过大数据收集绩效信息、员工个人基本信息、培训信息、岗位调换信息。

其二，通过大数据技术，全面清洗员工信息表数据，及时发现错误信息，科学处理缺失值、异常值，提高预测模型的合理性。

其三，转化数据信息，变成用于计算机分析的变量。例如，员工在职表示为1，离职表示为0等，优化数据分析流程。

其四，利用数据统计分析法，找出异常信息、不同种类信息，分析对员工在职、离职的影响，搭建离职预测模型，确定员工离职的主要因素，并将其设定为入模变量。

其五，生成可视化图表，上传至人力资源管理部门。利用大数据技术，融入统计分析法、机器学习法，搭建贴合企业实际经营情况的预测模型，实现细致化计算和预测员工流失率，了解员工离职的主要原因，改进人力资源管理方法，做好员工的职业规划工作。

4.3 依托大数据技术，创新人员招聘方式

对人力资源管理来说，企业员工招聘是重要的工作内容。招聘期间，部门管理者可运用大数据技术，对招聘方式进行创新与优化，做到择优录取，加深对求职者的了解，使求职者的职业规划与岗位要求相匹配。

企业人力资源管理部门应发挥大数据技术的综合应用价值，制定员工数据库，先输入员工基本信息，再进行数据分析，为管理者决策提供参考。以员工岗位职能与素质关联分析模型为例，输入信息并运用岗位职能期望值信息技术，获取素质样本、计算素质要素、计算素质增益，生成员工岗位与素质的关联度报告。

企业还可以利用云计算技术平台，以大数据技术为核心，围绕人力资源、薪资管理、财务预算等方面，设计功能完善的云管理系统。采用云计算技术平台招聘方式，以第三方数据平台为载体，获取和筛选应聘者的信息，可以在短时间内找到适合的员工，不仅节省应聘者的时间，还能减轻人力资源部门的工作量，科学判断应聘者是否满足企业岗位的各项要求。

4.4 依托大数据技术，实行绩效考核管理

绩效考核能检验员工业务能力、职业素养，但传统人力资源管理模式下，经常受到考核者主观因素的影响，存在结果不准确、形式化的问题。融合运用大数据技术，搭建人力资源绩效考核平台，完善绩效考核指标，丰富考核数据，可以使绩效考核结果更加真实、完整。

绩效考核指标完善优化期间，利用大数据绩效管理系统平台，统一修改绩效考核内容，然后多维度采集员工信息，包括通用技能考核、专业技能考核指标等，再展开绩效分析，整理优质人才的基本特征与行为画像，初步绘制岗位人才素质框架，随后有序推进通用技能、专业技能考核评价，运用大数据技术详细分析考核结果，计算人员岗位匹配度。

丰富考核数据时，利用大数据技术，快速调查与整理员工学历、岗位技能、职业规划等，增设员工信息库，并统一制作企业内部员工的简历模板。设置动态数据模块，围绕入职员工数量、离职率、部门人员流动等指标，灵活调整人力资源管理方式。

4.5 加强大数据应用期间的风险防范

在人力资源管理中融合运用大数据技术，虽然能够提高管理效率，使人力资源管理工作朝着数据化、信息化方向发展，但也会间接产生信息风险，增加企业财务数据、员工信息泄露的概率，为企业运营与发展带来较大风险。因此，企业人力资源管理期间，需加强数据风险防范，应从数据收集、处理、应用方面入手，采取可靠的风险防范措施。

其一，数据收集阶段的风险防范。利用大数据技术收集数据信息时，涉及一部分人工操作环节，由人工因素所引发的数据错误，将影响各项决策的准确性。人力资源管理部门应加强对数据收集的关注度，反复核对数据信息，规避数据不准确的情况。以员工招聘环节为例，包括电子数据与纸质数据，其中，前者由大数据技术收集，后者由工作人员收集，在此期间应要求部门人员保持充足的耐心与责任心，将数据分成多种类型，再精准输入大数据系统。

其二，数据处理阶段的风险防范。企业正常发展期间，人力资源管理部门的数据量将不断增多，增加了数据存储、处理、分析难度，一旦数据挖掘处理方式不正确，将导致数据缺少利用价值，并损失大量的时间资源、人力资源。因此，须委派专业技术人员负责部门数据处理，灵活运用大数据技术，科学分类并存储，为企业人力分配与员工培训提供数据支持。

其三，数据应用阶段的风险防范。企业人力资源管理部门应用数据时存在潜在风险，包括员工个人信息与企业机密信息的风险、信息存储错误风险、数据安全风险。鉴于此，人力资源管理部门应用各类数据时，应重点培养员工的数据安全意识，自觉维护数据安全，一旦发现安全隐患立刻报告；加强数据应用筛选管理，防止融入错误信息；健全数据安全保护机制，制定多样化的数据安全保护措施，以实现全方位规避数据应用风险。

结语

互联网时代，大数据技术广泛运用于各行各业，为企业数字化转型创造了有利条件。在企业人力资源管理过程中，有效融合运用大数据技术，能够创新人才培养方式和人员招聘方式，并能搭建员工流失率预测模型，提高企业人力资源利用率，使人力资源管理向信息化、数据化方向发展，进而增强企业的核心竞争力。

参考文献：

[1]王杏蕊，任舜禹，李晋辉.人力资源管理数字化转型：一个整合性研究分析框架[J].中国人事科学，2024（1）：56-66.

[2]杜亚静.人力资源统计信息系统中数据挖掘技术的应用分析[J].中文科技期刊数据库（文摘版）社会科学，2024（3）：121-124.

[3]周丹琳.探究大数据时代企业人力资源管理数字化转型[J].经济与社会发展研究，2024（4）：166-168.

[4]郭淑君.大数据时代行政事业单位人力资源管理的革新[J].管理学家，2024（2）：58-60.

作者简介：李银，本科，经济师，研究方向：人力资源管理。