阴丽佳¹  张海霞¹  侯欣彤²

1.北京城市学院  北京  101309

2.辽宁民族师范高等专科学校，辽宁阜新 123000

摘要：随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，数据信息对于企业的发展发挥着重要作用，掌握数据信息的企业更能把握企业和市场的脉搏，推动企业不断发展。如何将大数据及其技术与人力资源管理相结合，是企业面临的一个重要问题。本文基于大数据的理论视角，将人力资源管理六大模块与大数据相结合，以期更好的发挥大数据在人力资源管理方面的价值，从而提升企业管理水平，发挥竞争优势。

关键词：大数据；人力资源管理；企业管理

一、引言

随着时代的发展，大数据已在各个行业及领域广泛应用，如研发、金融、教育、医疗等，愈发成为数据时代背景下宝贵的一笔社会财富，为管理变革提供新的契机，将给社会发展带来一系列重大变化。而面对大数据时代的到来，人力资源管理作为管理学科一个分支，也需要与时俱进，利用大数据技术实现人力资源管理的创新。因此本文基于大数据视角，分别阐述人力资源管理六大模块。

二、人力资源管理与大数据

（一）大数据

关于大数据的概念定义目前尚没有统一，这一词最先是由维克托·迈尔提出，综合业界的各种观点，大数据是以多源异构的数据集为基础，以先进的技术为支撑，能够对社会各领域产生颠覆性变革的一种强大生产力^[1]。研究者们总结出大数据具有4v的特点,即数量大（volume）、速度快(velocity)、种类多（vareity）、准确性高(value)。目前大数据已经运用到生活的方方面面，例如犯罪预测、选举结果预测、财务管理、营销管理、城市规划、商品陈列等，这些各种各样的数据信息，使得大数据成为信息行业用以研究开阔新领域的对象，基于此，本文研究大数据在人力资源管理中的应用。

（二）人力资源规划与大数据

人力资源规划是指企业依据自身组织目标和经营发展情况，综合考量组织内外部环境变化，对企业内部人力资源供给与需求进行预测，进而达到平衡^[2]。传统的人力资源规划大多是在发生事情后才解决问题，进行规划，随着时代的发展，研究者逐渐认识到事前和事中都可以进行人力资源规划，且预测效果更好，大数据可以提供强大的数据支撑。因此，企业可以依据大数据进行自身发展的需求预测，有助于管理者进行科学有效的人力资源规划。

在大数据时代，企业管理人员就可以利用大数据收集员工的各种相关数据信息，掌握企业员工的真实状况。企业可以了解员工的个人基本情况（民族、出生年月、政治面貌等）、教育经历、实习或工作经历、考评情况等。结合员工个人发展规划和企业近几年人员流动情况，人力资源部对此就可以作出客观的静态分析，包括员工的结构、数量、质量等，也可以

作出动态分析，预测岗位空缺所需求的人数，查询这些空缺的岗位哪些是可以通过内部招聘或培训，哪些是需要进行外部招聘来获得^［3］。由此，通过这些数据收集、统计和分析，与企业战略目标相结合，人力资源部能够准确客观地制定企业人力资源规划。

以腾讯公司为例，其实行的就是人力资源管理信息化，即在大数据时代下，人力资源管理部门在实际工作中运用先进的技术，如计算机、网络通信、信息管理等技术，提高人力资源规划的效能。2012年，腾讯实施了了HR的换心工程，2013年，腾讯与微信团队合作开发了人力资源产品—“HR”助手，使得人力资源管理部门更高效的进行人力资源规划^［4］。

（三）人员招聘和配置与大数据

如今企业招聘方式主要有校园招聘、现场招聘和网络招聘。其中，网络招聘时最常用的招聘方式。但是人力资源部在网络招聘过程中会遇到一些难题。在简历收集阶段，招聘人员需要管理好多个招聘网站，可能会出现网站管理混乱的问题；在简历筛选阶段，招聘人员要从数以百计的简历中筛选合适的求职者，因此会面临数据筛选难的问题；在考核候选人阶段，如何甄选和考核求职者，找到合适的求职者，达到人岗匹配也是招聘人员面临的难题之一。

针对上述问题，国内外众多互联网信息服务供应商开展了一系列的数据研究和新技术开发，期望在网络招聘基础上利用大数据技术帮助企业高效完成招聘任务。以人才雷达（Talent Radar）技术为例，这是数联寻英公司联合国内知名人力资源服务公司推出的，基于云端、进行数据定向分析和挖掘。通过九大维度分析（行为模式、职业背景、专业影响力、性格匹配、好友匹配、求职意愿、工作地点、职业倾向、新人关系），筛选有求职倾向和特定技术能力的用户，像“雷达”一样，智能、精确、个性化地员工筛选和推荐，为企业找到适合的人才提供极大帮助^[5]。

利用翔实的数据可以对招聘结果进行量化衡量，从而有助于人力资源部发现不足，进行改进，从而使招聘质量和效率得到提升。以蒙牛公司的校园招聘为例，该公司就有效地利用线上大数据，对其进行整合分析。招聘结束后，蒙牛人力资源部会对招聘进行各方面评估。

通过回溯校园招聘各站点数据，可以清楚了解到各站点采取的招聘方式所达到什么样的招聘效果。以站点为单位，蒙牛公司招聘分析主要从四个方面进行：一是通过计算招聘需求完成率、应聘录用比等，评估招聘效果；二是通过计算简历处理速度、面试反馈速度、录用速度等，评估招聘效率；三是通过计算人力成本、渠道成本等，评估招聘成本；四是通过分析不同渠道的简历收取量与录用人数等，评估渠道价值，以便之后择优选择有效的招聘渠道。由此，蒙牛公司通过对校园招聘工作的数据回溯，可以总结招聘中的不足，从而有针对性进行改进^[6]。

此外，企业可以利用丰富的数据库信息达到人岗匹配，例如员工的学历、年龄、工作经历、专业技能等，借助数据库中丰富、全面的员工数据信息，企业对员工会有更加清晰、明确的了解，从而可以根据员工的特点科学分配合适的岗位， 有利于提升人岗匹配度，从而推动企业更好发展。

（四）员工培训和开发与大数据

员工的培训与开发是企业人力资源管理的重要组成部分，它可以更加有效地开发和利用企业内部的人才资源。但是，传统的培训模式受时间和地点的限制，培训效果不佳。对于大数据的时代背景下，充分利用真实客观有价值的大数据技术来弥补传统培训的不足，可以极大地提升管理效率。

在大数据背景下，企业能够收集分析员工相关数据，包括员工的教育经历、专业技能、在职时间等，与企业岗位任职要求相结合，有针对性地编制员工培训计划，对员工专业技能进行系统性培训，并随着行业发展变化不断进行信息更新，使员工及时掌握自身工作岗位、行业发展状况等，加强复合型人才的培养。

图1  大数据背景下的企业员工培训模式

图1为大数据背景下的企业员工培训模式，如图1所示，首先，企业要建立人力资源大数据库，每一位企业员工的各种信息，如基本信息、岗位、技能、晋升意愿等都记录在企业的大数据库中，这些数据是企业开展培训需求分析的数据支撑。其次，大数据背景下的企业培训要有战略导向原则。依据人力资源战略规划，通过大数据库对人力资源未来规划的预测结果，企业制定出适合本企业发展的培训体系。之后，利用大数据做好分析，如组织分析、人员分析和任务分析等，进而确定培训人员、培训内容等。另外，通过大数据分析，企业能够选择合适的培训方式（行为示范法、角色扮演法、讲授法等），并且针对参与培训员工的特点，设计员工易于接受的培训方法。培训结束后，对培训结果进行评估，依据员工后期的工作表现数据记录量化培训效果，将结果记录到数据库中进行数据更新，以更好指导下次培训^[7]。

（五）绩效管理与大数据

绩效管理是对企业员工的考核和评价过程。目前，我国大多数企业的人力资源管理系统是通过管理部门导出数据，并使用办公软件进行处理，最后得出绩效考核结果。但是，在考核中，多数考核人对被考核人的评价只能依赖有限的记录，进而确定考核结果。这种评价较为主观，易受各种因素的影响，如上级观念，使得考核结果具有主观随意性和片面性。

据一项最新的调研结果显示，我国大部分企业员工的考核选拔仅凭领导个人意志而决定，其选拔出的人选，他们的履职能力只有半数左右符合岗位要求。这样的人才选拔方式依靠是只能是领导者自身的眼界，缺乏人员选拔标准，没有经过科学、系统的考评过程，由此导致选拔结果难以服众。并且人员考评过程中缺少评估标准也会造成评估数据的缺失，而评估数据恰是保证评估结果公平、客观的基础之一，全面具体的人员考核数据将使考核结果真实可靠^[8]。

然而，在大数据时代，客观真实的数据将使绩效考核结果更加令人信服。企业可以在内部建立微信、微博、贴吧等信息共享和互动平台，让员工参与到其中，进行积极讨论和交流，对绩效考核指标、绩效考核内容、实施流程等一系列问题发表意见。人力资源部就可以根据这些平台产生的数据客观地制定绩效考核方案，了解员工们的真实想法以及他们所关心的问题。通过建立信息交流互动平台，使员工也间接参与到绩效考核方案制定中，避免“一言堂”，使得沟通顺畅，组织管理和绩效考核公开透明。例如，惠普公司引入社交网络技术，放弃了单一的绩效评价系统，可以持续、动态地收集员工的意见和建议^[9]。这样一种交互式的方式促进了员工全身心地投入工作中，提升员工工作能力和工作效率。企业还可以建立绩效考核满意度数据库，通过了解员工对企业绩效管理的满意程度，进而分析企业绩效管理中的不足，结合员工给出的建议和企业发展目标，不断改进绩效管理方案，极大地激发员工工作主动性和创造性，从而促进企业发展。

（六）薪酬管理与大数据

薪酬管理是指企业灵活运用各种方法和手段，制定各种激励措施与公正公平的薪酬制度。有效的薪酬激励不仅是对员工之前努力付出的回报，结果的肯定，也是对他们未来能够更好工作的激励。现有的激励措施主要三个方面：物质激励、事业激励和情感激励，具体阐释如下。

物质激励主要有薪酬激励和福利激励，如基本工资、绩效奖励、五险一金等，这些都是员工基本物质生活来源的保障。在大数据环境下，一个基于数据和事实的薪酬体系能够客观公正。通过对基础数据的了解，根据马斯洛需求层次，对那些有能力和潜力的人进行事业激励，满足其自我实现需求。对于企业的高层和中层管理者来说，相对于丰厚的物质奖励，他们对于名誉和权威的需求更强烈。他们希望在事业上有所成就，在岗位工作中得到提升，所以单一的物质激励是远远不够的，并不能满足他们的需求，还需要多元化的激励手段。为此，企业可以以大数据为基础，确定进修员工名单，为他们制定相应的进修计划；此外，情感激励也是一种有效的激励手段，指对员工的尊重、关怀和体贴。例如，企业内部可以建立经济困预警系统。员工在食堂就餐的刷卡消费低于事先预设的金额时，预警系统就会启动，将员工的相关信息发送给特定人员，同时员工也会收到系统自动发送的是否需要申请救助的通知。相关人员会与员工进一步了解情况，进行核实，根据相关规定确定是否给予帮助、具体要如何帮助。

以腾讯公司为例，按照国际薪酬体系设计的理念，腾讯选取了10家行业内公司作为标杆进行参照。人力资源管理部收集和整合人力相关信息，以此为基础建立数据库，对员工进行实施、动态分析，从而建立了符合企业自身特点的薪酬管理体系。另外，通过对大数据进行分析，与劳动力市场的数据作对比，从中可以反映员工真实的薪酬水平以及行业整体的薪酬水平^[4]。

（七）员工关系与大数据

当今时代的竞争实际上是人才的竞争。人才的流失特别是关键性技术人才的流失会给企业的发展带来沉重的损失，而且员工的频繁离职会增加企业的运营成本，客户也很难留住，公司的财政支出相应会增加。因此，如何能够及时关注到有离职倾向的员工并加以引导，防止人才流失是一个重要的问题。在大数据的背景下，企业能够通过大数据进行分析，及时对员工的离职倾向示警。大型企业中离职人员数量较多，在系统中有很多离职人员相关的数据信息，如年龄、教育程度、入职和离职时间、薪资水平等，而离职倾向是和这些数据息息相关的。因此，可以通过收集整合这些离职员工的数据，对其进行分析，运用相关的数据挖掘模型，从而确定离职分析模型。将确定的模型应用于企业所有在职员工，最后可以得到一系列结果，包括影响员工离职的因素、有离职倾向的人员名单、员工可能离职的概率等，企业可以根据得到的结果采取针对性措施，留住人才^[10]。

以eBay公司为例，该公司就已经利用大数据技术来帮助解决人员流失的问题。通过大数据分析，公司对于员工离职问题找到了更深层次的原因，而不是仅局限于常见的、表面的问题。比如，有的员工在公司工作很多年，但却从未升职，也从没调换过岗位，对于这样的员工我们在平时交谈时可能就已经意识到问题的存在，但只有看到确切的数据，看到他们的离职率比不曾有过这种经历的员工高出很多时，才会意识到问题的严重性，认为需要采取措施。eBay公司的人力资源部门就从数据分析中意识到这种问题，并对此采取相应的措施。他们找到在公司中长期处于同一岗位的所有员工，与他们进行面对面沟通交流，探讨职业生涯规划。通过交流了解他们的职业发展规划以及喜欢从事的工作，这种做法可以帮助员工做好自己在公司的发展规划，或者寻找更加与其匹配的岗位，让员工感受到公司对他们是关注的，有利于降低他们的离职倾向。

三、结语

随着大数据时代的到来，企业人力资源管理者要充分认识到“大数据”的重要程度，将大数据技术切实运用到人力资源管理的各个模块，实现人力资源管理过程的科学化、定量化，

从“经验+感觉”向“事实+数据”的思维模式转型，提升企业管理水平。但是面临机遇的同时，也带来了一些挑战，例如人力资源大数据信息平台搭建的资金投入问题、大数据共享与安全问题、处理大数据的专门人才培养等，这些问题都将有待于思考和解决。

参考文献：

[1]维克托·迈尔-舍恩伯格.删除：大数据取舍之道[M].袁杰 译，杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]颜爱民，方勤敏.人力资源管理[M].北京大学出版社，2017.

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[6]马富萍，张倩霓，杨柳，李姝婷.蒙牛线上线下觅“牛人”[J].企业管理，2021（07）:81-83.

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[10]李欣.大数据时代下的员工离职倾向分析与预警[J].经营管理者，2016（07）:165-166