三管齐下，推动大数据融入人资管理

随着大数据时代的到来，各行各业均积极探索大数据技术的应用。作为人才培养和知识创新的重要基地，高校如何利用大数据技术优化人力资源管理，为决策提供有力支持，成为摆在高校管理者面前的一个重要课题。

大数据在高校人力资源管理中的应用现状

●高校人力资源管理信息化建设情况

近年来，众多高校不断加强人力资源管理信息化建设。许多高校建立了人力资源管理信息系统，实现了人事档案、招聘录用、职称评定、绩效考核、薪酬福利等业务的电子化管理；同时，积极探索移动办公、在线培训等新技术应用，推动了人力资源管理模式创新。但总体而言，高校人力资源管理信息化还处于以业务应用为主的阶段，数据整合共享程度不高。

●大数据在高校人力资源管理中的应用案例

某高校基于信息化技术，对教职工的基础信息、工作履历、科研成果、教学评价等数据进行了整合分析，绘制出教师成长地图，并据此优化教师职业发展通道；利用大数据技术进行人才需求预测，建立了一套科学的编制和岗位管理方法，有效指导人力资源配置。

某高职院校应用大数据技术分析师资队伍现状，发现该校存在师生比、双师型教师占比偏低等问题。该校遂针对问题制订了“人才强校”计划，通过内部挖掘、外部引进、校企联合培养等多种渠道，有针对性地补充优质师资、优化师资结构，为本院校专业建设和人才培养提供了有力支撑。

●高校人力资源管理中大数据应用存在的问题

尽管部分高校已开展大数据在人力资源领域的应用探索，但仍面临多重挑战。一是一些高校人力资源数据的标准不统一、质量参差不齐，数据缺失、冗余问题同时存在，高校亟须加强顶层设计，建立健全数据治理体系。二是部分高校缺乏复合型人才，人力资源管理者的信息化意识和大数据分析能力不足，亟须转变管理理念，创新人才培养模式。三是一些高校领导对大数据应用重视不够，部门协同联动不佳，缺乏系统性的管理推进策略。四是部分高校在数据安全保障方面存在短板，对数据分级分类不科学，访问控制不严格，防护措施不完善，数据泄露风险较大，须从制度、教育、技术等方面多管齐下提高数据安全性。

综上，众多高校已在积极探索人力资源管理与大数据技术的融合，但应用实践还不成熟。高校要想充分释放大数据在人力资源管理应用中的潜力，还需要在优化数据治理、深化数据分析、建设智能决策支持系统等方面下功夫。

大数据在高校人力资源管理优化中的应用策略

●加强数据治理

建议高校建立健全人力资源数据治理体系，制定治理策略，明确目标、原则和范围；梳理数据源，统一数据标准，整合数据，建立主题数据库；从数据信息的全生命周期这一角度考虑，建立数据质量管控机制，提升数据质量。人力资源数据治理体系参见第133页图1。

例如，南京某高校构建了一套涵盖师资队伍、人事管理、薪酬绩效等不同维度的人力资源数据库。该数据库汇聚了该校近5年的人力资源数据，数据量达到了百万级别。为有效管理这些数据信息，该校通过数据 ETL（Extract-TransformLoad）技术和质量管控，使人力资源数据的准确率从 80% 提升到 95% 以上，数据缺失率从 15% 降低到3% 以下。清晰、准确、全面的信息数据为该校人力资源宏观决策和精细化管理奠定了坚实基础。

●深化数据分析

建议高校人力资源管理者培养大数据思维，将数据分析融入人力资源管理全过程；做好人力资源业务数据分析，重视并深入挖掘招聘录用、岗位管理、职称晋升、培训开发等管理环节产生的数据，总结数据间联动规律，优化业务流程；针对师资结构失衡、人才流失、薪酬分配不合理等重点问题，可跨部门整合数据并开展专题研究，形成可落地的对策建议；运用数据分析技术评估人力资源决策效果、改进决策机制，提高人力资源管理决策的科学性和有效性。

某高校利用大数据分析技术优化教师绩效考核。该校通过对教学、科研、社会服务等数据进行综合评价，形成了一套多维度、可量化的考核指标体系，如第134页表1所示。该校自实施新考核指标体系以来，考核结果能够更加客观、全面地反映教师的绩效水平，教师的工作积极性得到明显提升。

●建立决策支持系统

高校要想加快推进人力资源管理智能化升级，需要建立一套集数据集成、模型分析、可视化展现等功能于一体的决策支持系统。该系统可为管理者提供人力资源全景视图，使其能够更为直观地了解人力资源运行状态；可模拟人力资源决策场景，预测决策效果，提出科学的决策方案；可智能预警人力资源风险隐患，及时采取应对措施。

上海某高校开发了一套人力资源决策支持智能系统，包括人力资源规划、人员优化配置、绩效考核等多个功能模块。该系统界面友好，图表丰富，能够为管理者提供人力资源全景视图。通过该系统，该校人力资源规划编制效率提高了50%，人力成本下降了20%，人均产出（科研成果、教育质量、社会服务）提高了15%。管理者可通过移动终端随时登录该系统以掌握人力资源“指挥棋盘”，并利用系统的智能分析功能，科学制定人力资源管理决策，有力促进本校内涵式发展。

1.人力资源需求预测与规划决策支持。大数据技术可帮助高校实现人力资源的精准配置。高校利用大数据技术，可对教学科研任务、学科专业发展趋势、人才培养目标、教职工整体规模及结构等信息数据进行分析，建立人力资源需求预测模型。该模型可预测未来一定时期内高校、各院系、各岗位对各类人才的需求，并提供不同情境下的需求预测值，为人员补充或调整等人力资源规划决策提供参考，从而提高人力资源配置的前瞻性和精准性。如第134页表2所示为某高校运用需求预测模型，得出的未来5年的教师需求量，该高校据此对照校内现有人员情况制订了相应的年度人才引进计划。

2.人力资源配置优化决策支持。大数据技术可帮助高校实现人力资源的精准配置。高校运用大数据技术，可基于对教学科研任务、教职工工作量等信息数据的整合和分析，建立人力资源优化配置模型，进而测算各院系、岗位的人员需求，提出人员补充或调整建议，以达到优化教职工配置，盘活存量人力资源，最大限度发挥人力资源效能的目的。

3.人力资源绩效评估决策支持。高校可运用大数据技术，通过对教学、科研、管理、服务等多方面信息数据进行整合和分析，构建多维度的绩效评估模型，以精准计算教职工绩效得分，自动形成绩效评估报告以及生成改进建议；同时，将绩效评估结果应用于薪酬分配、职称晋升等决策，激发教职工的积极性。数据驱动的绩效评估，可以提高评估的客观性和公正性，为绩效管理提供科学依据。

4.人力资源风险预警决策支持。高校还可利用大数据技术，建立人力资源管理风险预警模型，通过实时监测人员异动情况，及时发现、预测和报告有关风险。如某高校搭建了人力资源风险预警模型，该模型可通过搜集和分析教职工的工作业绩、薪酬变化情况、工作行为、请假情况、职业发展目标等信息提示教职工的稳定性水平，并对人员异动情况进行监测，一旦某项风险指标超出预设阈值时，系统将自动触发预警提示。该校据此采取有针对性的帮扶措施，提高教职工，尤其是高级别教师和青年教师的稳定性，最大限度规避人力资源管理风险，保障人才队伍平稳发展。

高校人力资源大数据应用实证

当前，不少高校已经在人力资源管理中融入了大数据应用，并取得了显著成效，这些成功的实践经验对其他高校开展管理信息化升级转型具有很好的示范引领作用。Z大学搭建了“学校—院系—教师”三级人才画像模型，该模型涵盖了教师在教学、科研、社会服务、发展潜力等多方面的多维数据。Z大学基于大数据技术对以上数据进行分析，优化本校人才评价指标和人才评价方式，完善人才激励政策等。经过三年的改革实践，Z大学人才队伍建设获得显著成效。如第134页表3所示，三年间，该大学高层次人才引进数量增长50%，新引进人才人均科研产出显著提高；青年教师占比提高至30%，其中，博士化率达85%；教师对学校人才政策的满意度超过90%。大数据驱动的人才选育机制改革，有效提升了该高校人才队伍的质量、活力和凝聚力。

大数据技术是高校人力资源管理变革的强劲引擎，可驱动管理向科学化、前瞻化迈进。高校应秉持需求导向，由浅入深，分阶段实施大数据应用，实现从经验管理到科学决策、从事后补救到事前预防的深刻转型。大数据在高校人才需求预测、资源配置、绩效评估及风险预警等多方面的深度应用，可为人力资源管理决策提供坚实支撑，加速人才强校战略的落地，为高校的长远发展与持续繁荣注入强劲动力。

未来，高校可进一步通过内外协同创新，深化大数据、人工智能等新技术在人力资源管理中的应用，立足新发展阶段，以大数据思维和大数据应用推动人力资源管理变革，为建设高质量、创新型人才队伍，实现教育强国战略目标贡献力量。

作者单位 南京医科大学康达学院