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大数据在人力资源管理中的应用思考

来源:用户上传      作者:李永忠

  [摘 要]大数据时代的到来对各行各业都产生了巨大影响,大数据俨然成为企业管理的重要手段,许多企业已经将大数据应用到业务、生产、管理等众多领域。本文主要就大数据在企业人力资源管理中的应用进行探讨,结合当前企业人力资源管理中存在的问题,阐述大数据在人力资源管理中的优势,并尝试在人力资源管理模式创新方面提出建议。
  [关键词]大数据;人力资源管理;应用
  doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.20.030
  [中图分类号]F272.92;TP311.13 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2019)20-00-02
  0     引 言
  大数据时代的到来对企业人力资源管理工作而言,是一次全新的发展机遇。抓住机遇,充分利用大数据进行人力资源分析,能够帮助企业更好地开展人力资源发展规划、人才招聘配置、人才开发、薪酬管理等工作。应用大数据对人力资源管理工作具有现实意义,对于企业不断提高人力资源管理工作的整体效率及水平有着重要作用。
  1     人力资源管理中的大数据
  1.1   大数据发展形势下人力资源管理应用途径
  在“互联网+”时代,数据化、信息化、电子化已是常态。在人力资源管理领域,从员工的姓名、年龄、学历、专业等基本信息,到员工的实践经历、工作经验、项目背景、业绩情况、奖惩情况等工作履历,再到公司各岗位的薪酬、绩效数据、离职率等管理信息,数据化场景无处不在。目前,人力资源管理仍处于信息基础整合阶段,在未来,如何充分利用大数据提升人力资源管理效率和管理水平,为公司决策提供参考依据,是企业人力资源管理创新和变革的重要方向。
  1.2   大数据发展形势下人力资源管理的优势
  人力资源管理在大数据网络化的影響下,通过广泛的数据接口对接网络,继而将来源于网络的数据结构化、半结构化以及非结构化。在企业管理过程中,人力资源系统为管理人员工作带来全面的量化参考。借助人才核定、测评等方法,展现出人力资本概念,继而在人力资源管理的基础上提高战略预判能力。在人力资源管理系统中,企业应优化、升级结构组织,充分展现出扁平化管理模式的优势,给予员工良好的发展前景。在大数据背景下,人力资源管理和传统模式相比,有很大不同,通过产生交互性数据,给员工提供更多参与人事管理的机会。根据市场大数据显示,现今大部分的国有企业管理者将人才分析和“大数据”当作人才战略考核的重要组成部分。就当前大数据研究来看,企业对其应用和挖掘仅涉及一小部分,还有大量的空间值得去探索。从未来应用空间和市场面对的挑战来看,引进大数据思维对企业战略性发展具有启迪性作用。
  2     人力资源管理潜在的困境
  现今,我国人力资源管理仍处于前期探索阶段,很多公司的人力资源管理还处在初级劳动人事管理阶段。人力资源管理工作停留在文件管理、会计和出勤率等方面。企业管理者对人力资源管理并未拥有正确的认知,本身的战略性作用尚未得到很好发挥。
  2.1   管理手段单一
  任何企业都应对人力资源管理秉持高度重视的态度,传统的人力资源管理模式过于老旧,实践方面很难得到创新式进展。在实际管理工作过程中,对未来工作带来很多负面影响。经过对现今企业人力资源管理手段的调研可以发现,管理方式单一是现今人力资源管理的潜在困境。在贯彻落实政策方面无法很好地应对创新模式和挑战。管理手段单一的发展模式,不能很好地发挥人力资源管理的综合作用。种种人力资源管理的制约性,对上下级处理关系以及满足员工诉求方面不能得到很好满足。长期发展下去,企业陷入发展困境。在工作拓展过程中,企业改革并未高度重视人力资源大数据化,继而产生了新的阻碍现象。
  2.2   管理内容匮乏
  从人力资源的管理角度来看,企业发展需要从长远的角度来看。陈旧模式的管理理念已经满足不了企业新时代发展的核心理念,因此,在创造出较高价值方面缺乏全面的衡量标准。一方面,并未与薪资管理、招聘管理、人力团队建设以及企业核心战略思想等内容进行有效结合。在实际管理中更多的是采取固有的内容模式,虽然从表面形式来看,提升了效率,但就长远发展看,和社会发展战略思维模式不符合。另一方面,并未重视员工资料收集工作。在企业管理中,员工管理和实际情况存在偏颇,管理方向上存在偏差,导致企业存在很多潜在隐患。
  3     大数据在人力资源管理中的应用
  在大数据时代,企业应当立足现有基础数据和历史数据,并充分借助网络大数据资源,运用数据技术和网络技术开展人力资源管理工作,将大数据技术应用到人力资源管理的方方面面。
  3.1   人员招聘配置
  利用大数据模式进行人才招聘将会成为新时代招聘人才的方式,传统人员招聘渠道包括现场招聘、网络招聘、移动端招聘和校园招聘等形式,传统模式虽然也能为企业招到合适的人才,但流程复杂,效率低下,工作量大。在大数据时代,人力资源管理部门不必再通过传统招聘渠道来了解所要招聘人员的基本信息,HR可以直接通过大数据挖掘进行意向人才精准定位和条件筛选,采取人工智能的方式、大数据分析,直接筛选出满足岗位需求的人选,从而极大程度上提高企业人才招聘工作的效率和质量。
  在大数据时代,融合社交网络综合性的招聘模式已经逐步得到推广和普及,以社交网络平台Linkedln为例,基于社交网络的招聘模式能够有效弥补过去传统招聘过程中的各种不足,让招聘人员对应聘者的社交信息有所了解,通过互联网社交平台获取的信息也更加精准和透明,HR能够方便快捷地获取应聘者除知识层面外的个人信息,根据社交轨迹、兴趣爱好、个人偏好、性格特征等角度充分了解人才的各方面能力和特点,从而对其进行全方位测评与判断,以更好地解决人岗匹配问题,最终实现人力资源最优配置。   3.2   人力资源培训与开发
  大数据时代,海量的数据信息能够为企业人力资源管理决策提供更多信息,比传统的主观推荐等方式更具有客观性和针对性。在大数据以及大数据技术的支持下,企业可根据员工的个人信息、以往工作情况等内容,更加深入地了解员工个人价值、个人优势以及员工岗位晋升、职业生涯规划等诸多信息,将员工的优势、个人发展规划与企业岗位需求有机结合起来,作为员工岗位晋升、岗位调整的重要参考依据,合理规划人才发展路径。同时,通过对员工相关数据分析,可以对员工绩效、能力素质等进行精准反馈,充分了解优势和不足,为员工培训提供依据,做到因材施教,“有的放矢”,精准画像。
  3.3   薪酬水平管理
  科学合理、富有激励性的薪酬管理体系,是企业留住内部人才、吸引外部人才的关键。薪酬管理薪酬过高,不利于企业长远发展;薪酬过低,既会挫伤员工的积极性,也无法吸引优秀人才。如何制定适合企业各个阶段发展需要的薪酬水平,一直以来都是企业人力资源管理的重要课题。大数据能够较好地反映行业的整体薪酬水平以及各类岗位、各级别人员的薪酬情况,为企业制定适合自身需求的薪酬水平提供参考依据,使企业定薪工作更加科学有效,解决以往“拍脑门”“找中介”才能解决问题的困境。
  以销售为主的企业薪酬绩效管理为例,按照传统的方式,大多是以邀請高薪员工分享保持良好业绩的方法。但是,提供绩效的方式因人而异,所分享的方法并不适用每一个人;无法快速、准确地对企业员工绩效的合理性展开分析。在大数据形势影响下,人力资源管理可以通过信息反馈方式,制定竞争力更高的薪酬方案激励员工;针对绩效高的员工全面分析该员工的性格、学识、能力以及工作状态等因素;综合所有资料,将参考内容融入员工基础教育、培训中。
  3.4   绩效考核管理
  根据《2017-2018年中国企业绩效管理成熟度》调查,59%的企业认为,目前的绩效管理远没有达到期望,其中半数以上的员工认为没有价值或不确定,47%的HR也没有完全认可绩效管理。这表明绩效管理在很多企业中正逐步失去公信力。究其原因,传统员工绩效考核工作中,考核指标数据难以收集、数据时效性不佳、评判过于主观、结果应用困难等问题一直令人诟病。
  大数据的发展为克服上述问题提供了有力工具,运用大数据,企业能够很好地进行绩效管理工作重构。比如,企业可以充分利用EHR等网络技术平台,收集岗位绩效考核指标相关数据,并运用信息技术进行数据准确性、合理性评估与修正,为考核评分提供客观依据,从源头提高绩效考核的真实性与客观性;通过对员工个人行为数据、工作数据等比较和分析,对员工的工作进行精细化管理,及时发现员工工作中存在的问题,提出绩效改进和提升方向,帮助员工提升个人工作绩效;由系统自动进行各个周期绩效考核结果的统计分析,为企业决策提供参考意见,从而较好地提高绩效管理工作效率。
  3.5   确定企业发展核心战略
  企业管理者要根据实际情况制定人力资源规划流程,继而确定企业的核心战略。依照现今时代发展形势的特点,权衡人力资源管理所带来的收益和支出。企业发展核心战略始终围绕利益最大化,避免盲目跟风行为。顺应市场变化,制订具有前瞻性的弹性人力资源规划,并要结合形势制定核心战略行为,及时展开调整和评估。加强各部门的管理监督,强化人力资源管理队伍建设,充分发挥企业的竞争优势,继而促进企业良性发展。
  4     结 语
  “互联网+”、信息化、大数据时代的到来,给企业人力资源管理工作带来了极大便利,企业人力资源管理人员应当转变观念,充分利用数据信息和网络平台优势进行人力资源管理,相信在借助大数据分析的作用下,企业人力资源管理工作会越来越好。
  主要参考文献
  [1]谷跃兵.大数据背景下企业人力资源管理模式的革新渠道[J].湖北开放职业学院学报,2018(23).
  [2]李娜.大数据融入人力资源管理的思考[J].人力资源管理,2018(6).
  [3]林雪.大数据形势下人力资源管理的加强措施[J].人力资源管理,2015(5).
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