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1、 第 8 卷 第 3 期 2 0 1 5 年 6 月 沈 阳 工 业 大 学 学 报 ( 社 会 科 学 版 ) Journal of Shenyang University of Technology( Social Science Edition) Vol 8 No 3 Jun 2 0 1 5 doi:10 7688 / j issn 1674 0823 2015 03 11 大数据时代企业人力资源管理创新思考 * 王 群 ， 朱小英 ( 沈阳大学 工商管理学院 ， 沈阳 110044) 摘 要 : 随着互联网的发展和大数据时代的到来 ， 企业已具备掌握 并处理大量数据的能力 。 将大 数
2、据这一全新概念运用到人力资源管理领域 ， 带来了巨大的机遇和挑战 。 以大数据环境为背景 ， 通过分析大数据与人力资源管理的关系 ， 总结出人力资源管理中包括基础数据 、 能力数据 、 效率数 据和潜力数据四类大数据。 提出管理环节中基于大数据的人力资源管理六大模块的创新模式 ， 对 更好地发挥大数据在促进人力资源管理创新方面的大价值进行思考 ， 为人力资源管理系统的创新 指明了方向 。 同时 ， 针对融合大数据的人力资源管理应注意的经济及安全问题 ， 提出创新工作的 注意事项 。 关 键 词 : 大数据 ; 人力资源管理 ; 人力资源管理系统 ; 基础数据 ; 能力数据 ; 效率数据 ; 潜
3、力 数据 中图分类号 : C 935 文献标志码 : A 文章编号 : 1674 0823(2015)03 0255 05 随着信息技术的迅速发展 ， 大数据几乎已经 渗透到各个行业和领域 ， 日益成为数据时代背景 下全新的生产要素 、 无形资产和宝贵的社会财富 ， 成为商业变革和管理变革的新契机 ， 将给经济社 会的发展带来翻天地覆的变化 。 人力资源管理作为管理学科的一部分 ， 也正 接受着大数据的洗礼 ， 在当前情况下如何把握和 对待大数据 ， 实现人力资源管理的创新 ， 是人力资 源管理系统迫切需要探索的问题 。 一 、 人力资源管理中的大数据 不同 的 领域所呈现的大数 据的内容各不
4、 相 同 。 在 人力资源管理 领 域 ， 人力资源部门围 绕 “ 人 ” 和 “ 事 ” 进行工作 时 ， 会 产生大量的数 据 。 总 的 来 说 ， 其数据类型大致可以分为四 种 ， 具体 如 表 1所 示 。 表 1 人力资源管理中构成大数据的数据类型 数据类型 主要指标 大数据类型 年龄 、 受教育信息 、 专业技能 、 实 践经历 、 现任职 基础数据 能力数据 效率数据 潜力数据 务 、 所在班组等 培训经历 、 培训考核情况 、 解决问题时的效率 、 参与竞赛结果 、 奖惩情况等 工作任务完成效率 、 单项任务完成时间 、 坏 件 率 、 故障率等 工作效率提升率 、 收 入涨
5、幅水平 、 职 称提升频 率 、 业绩提升率等 结构化数据为主 ， 少数为半结构化和非结构化数据 半结构化和非结构化数据为主 多为结构化和半结构化数据 多为结构化和半结构化数据 二 、 基于大数据的人力资源管理 六大模块的创新 人力资源管理包括人力资源规划 、 招聘与配 置 、 培训与开 发 、 绩效管 理 、 薪酬管理及员工关系 六大模 块 。 六大模块之间相辅相 成 ， 相互联 系 ， 对 解决企业人才 的 “ 留 、 选 、 育 、 用 ” 问题具有极为关 键的作 用 。 大 数据时代的到 来 ， 为其注入了新的 收稿日期 : 2014 11 10 基金项目 : 沈阳市科技局项目 ( F
6、13 315 5 08)。 作者简介 : 王 群 (1971 ) ， 男 ， 辽宁沈阳人 ， 副教授 ， 博士 ， 主要从事人力资源管理 、 企业管理等方面的研究 。 * 本文已 于 2015 03 27 15 42 在中国知网优先数字出 版 。 网络 出 版 地 址 : http: www cnki net / kcms / detail /21 1558 C 20150327 1542 012 html 256 沈 阳 工 业 大 学 学 报 ( 社 会 科 学 版 ) 第 8 卷 能量 ， 有人认为 ， 大数据将成为人力资源管理的第 七大模块 ， 渗透到六大模块之中 ， 为每一模块提供
7、过硬的数据支持 ， 推动人力资源管理系统的全面 创新 。 1. 大数据与人力资源规划 :事实 + 数据 人力资源规划的主要任务是预测人员需求 ， 目前所采用的工具主要有专家预测 、 回归分析 、 趋 势分析和比率分析等 。 管理者在使用这些工具的 时候大多具有主观臆断性 ， 不能做到全面客观 ， 而 大数据时代 的到来却可以很好地解决这一难题 。 在大数据的环境下 ， 通过对组织内外部信息 资料的收集 ， 管理者可以确切地掌握反映每一位 员工真实情况的各种数据 。 在了解了员工的基本 情况、 受教育信息 、 实习或工作经历 、 普遍兴趣和 爱好等结构化和非结构化的基础数据 ， 解决问题 的时效
8、 、 参与竞赛情况等非结构化的能力数据 ;以 及员工的任务完成效率和绩效成果等效率数据和 潜力数据之后 ， 结合员工个人的目标和发展需求 以及企业近几年的人力资源流动情况等 ， 人力资 源部就可以对员工的数量 、 质量 、 结构等作出客观 的静态分析 ， 对人员的流动性等作出精确 的动态 分析， 随时预测空缺岗位的需求人数 ， 查看其中哪 些岗位可以通过企业内部培训来填充 ， 哪些岗位 必须通过企业外部招聘获得 1 4 。 人力资源 部 通过对数据进行收 集 、 统计和 分 析并结合企 业 的战略目 标 ， 制定未来人力资源规 划 。 按照这 样 的原 则 ， 企业所有的人事决策都以 “ 事
9、实 + 数 据 ” 的形 式进 行 ， 不仅可以客观地确定 未来人力资 源 工作的重 点 ， 还可以确定具体的方 案和计 划 。 人 力资源部要善于利用数 据 、 正确 利 用数 据 ， 作出的每一步规划都要以事实为前 提 、 以 数据为基 础 ， 这对企业公平地建 立、 制定与实施 人 事政策等多方面 都将产生不可估量的影 响 。 2. 大数据与人才的招聘与配置 :社交网络 + 数据处理 在招聘的过程中 ， 企业大多采用网络招聘 、 校 园定向招聘和现场招聘等形式 ， 招聘者只对求职 者的部分基础数据有大致的了解 ， 如专业情况 、 实 习经历等半结构化数据 ， 而对求职者的动手能力 、 专
10、业技能掌握情况等一些重要的非结构化能力数 据却并不太了解 ， 对于员工的一些业绩完成时效 、 职称提升率更是全然不知 。 在大数据的背景下 ， 一种不断融合社交网络的立体化的新招聘形式逐 渐受到人们的关注 。 这其中较为成功的社交网络 就是 LinkedIn， 它能够借助社交基因弥补传统招 聘的不足 ， 既能使招聘者对应聘者的社交信息有 详细的了解 ， 提高招聘的质量 ， 节约招聘成本 ， 又 能拓宽求职者了解所应聘公司信息资料的渠道 ， 提高其应聘的效率 。 社交网络 拥 有很多数据集群 体 ， 基 本涵盖 了 与 一个人有关的全部信 息 ， 如工作信 息 、 生活 状 况 、 社会关 系
11、、 工作效 率 、 能力和潜力 开发 等 。 人 力资源部借助社交网络的大数据能够直接获取应 聘者的各类 信 息 ， 不仅包括人力资源管理中所涉 及的大数据 信 息 ， 还包括其他财务数据信息和隐 私数据信息 等 ， 从而形成与应聘者有关的立体信 息 集 ， 全面了解应聘者 的实际情 况 ， 实现精准 的 “ 人岗匹 配 ” ， 达到 人尽其 才 ， 才尽其 用 ，人事相 宜 的状 态 。 企业人 才 招聘 在 “ 社交网 络 ” 的大数据库 里 加 以遴选和聘 用 ， 不仅 可以避 免 “ 井底之蛙 ” 的 眼 光 ， 还可以防止一些拥有人事权利的人以权谋 私 ， 从而 促 进人才的高效流
12、动 。 对人力资源部门而 言 ， 一方面要把求职者的简历信息 、 职位申请信 息 等不断地聚 集 起 来 ， 为招聘工作的大数据分析奠 定基 础 5 8 。 另 一方 面 ， 要在此基础上充分利用 现代的云计 算 技术对大量数据进行处 理 ， 筛选 有 用 的信 息 ， 摒弃无用的数 据 ， 得到申请职位情 况 、 就业倾向等 系 列分析成 果 ， 并结合企业的人力资 源规划情况 得 到企业各部门的招聘计 划 ， 使招 聘 工作做到有理有 据 ， 流程更有成 效 ， 使配置工作 定 位更精 确 ， 实 现 “ 引 ”和 “ 用 ” 的艺术结 合 。 3. 大数据与员工的开发 :最大潜能 + 查
13、缺补漏 职业生涯管理作为人力资源开发的重要组成 部分， 在企业的人力资源管理中发挥着重要的作 用 ，可以更加有效地开发和利用企业内部的人才 资源， 减少对外部招聘的依赖 ， 节约招聘成本 ， 节 省招聘时间 ;增强员工对企业的忠诚度和向心力 ， 提高工作的积极主动性 ， 减少离职率 9 。 在大数据 时代 ， 海量的具体量化数据可以为职业生涯 管理提 供更具有说服力的信息并增强决策的可行性 。 在大数据的理念下 ， 职业生涯规划是基于全 部数据的 ， 因此在信息的收集上 ， 人力资源部不仅 要了解员工的应聘岗位 、 晋升意愿以及职业规划 等结构化与非结构化的数据信息 ， 还要深入挖掘 与职业生
14、涯规划相关的其他信息 ， 力求保证信息 的完整性与整体性 ， 然后对这些信息进行量化分 析 ， 摒弃一部分干扰数据 ， 最终形成员工的立体信 息集 ， 使职业规划定位和职业引导更具有针对性 和说服力 。 企业可以利用软件技术开发设计一套 基于大数据理念的职业生涯管理测评系统 ， 对于 传统的职业生涯管理取其 精华 ， 去其糟粕 ， 与大数 第 3 期 王 群 ， 等 : 大数据时代企业人力资源管理创新思考 257 据下的职业生涯管理结合起 来 ， 发挥二者的优 势 。 由此一 来 ， 企业可以全面地掌握职工行 为 ， 主动 地 为 职工提 供 “ 量身定 做 ” 的人事服 务 ， 帮助员工 胜
15、 任 工作并发掘员工的最大潜 能 ， 提 高企业的 竞 争 力 。 然 而 ， 在大数据时 代 ， 现有的人力资源开发方 式存在严重 的 局限 性 ， 其中较为明显的就是人力 资源的 培训开 发 10 。 培训分为岗前培 训和在 职 培 训 ， 能使员工了解岗位的工作职 责 ， 认清工作 重 点 ， 改善 工 作中的不 足 ， 提 高工作效 率 ， 实 现“ 人 岗匹 配 ” 。 因 此 ， 对员工进行培训十分重 要 。 目 前 ， 大多数企业都采用问卷调查的形 式 ， 让员工 参 与其中以 确定培训的内 容 。 然 而， 随着大数据 时 代的到 来 ， 这些方式日见其片面性 。 大数据中 的
16、 一 个 “ 大价 值 ” 就是 在应用中纠正错 误 ， 因此人 力 资源管理部 门 应关注相关数据所表现出的错 误 ， 实施针对性的培 训 ，做到查缺补 漏 11 12 。 例如 ， 对于煤炭企业的煤矿挖掘机操作作业 的专业技术人员来说 ， 可以从其业绩完成率等结 构化的效率数据来反映其需要培训的内容 。 换句 话说 ， 如果专业技术人员的业绩 指标出现了下滑 ， 人力资源部就可以针对问题进行数据的收集 、 整 理与分析 ， 深入挖掘根源数据 ， 确定问题来源是专 业技术知识的缺乏还是团队士气的不足 ， 从而确 定不同的专业人员的培训计划 。 企业可以根据不 同的情况 ， 制定不同的部门培训
17、计划 、 一般人员的 培训计划 、 选送进修计划等 。 这样一来 ， 人力资源 管理部门就能对员工的培训做到游刃有余 。 4. 大数据与绩效考核 :岗位数据 + 员工参与 在以往的考核中 ， 考核者大多依赖有限的记 录对被考核人进行主观评价 ， 进而确定考核结果 。 例如 ， 通过记录员工的出勤率 、 工作热情程度等通 用型 结构化和半结构化的基础数据和故障率 、 任 务完成效率等岗位型的效率数据来确定员工对企 业的贡献 。 然而 ， 在大数据时代 ， 想要在考核中做到客观 公正 ， 消除员工的机会主义行为 ， 人力资源部门就 必须改变原有的考核方式 ， 建立以数据为依托的 人员考核和胜任力分
18、析工具 。 在绩效考核指标的 设计中 ， 首先进行的就是岗位分析 。 因此 ， 企业要 充分利用现代科学技术和平台 ， 全面收集和深入 挖掘岗位相关数据 ， 建立以数据为依托的绩效考 核指标 ， 进而设计员工考核的分析工具 ， 使其不仅 可以客观地肯定员工过去对企业的贡献 ， 还可以 对员工未来工作的 改进提供量化的指导 。 此外 ， 还可以在企业内部建立信息共享和互 动平台 ， 如微信 、 微博 、 贴吧 、 bbs 等 ， 让员工对绩 效考核指标的筛选 、 内容的确定 、 实施的流程等一 系列要点的确定各抒己见 ， 积极地进行讨论互动 。 由此一来 ， 人力资源部就可以利用平台所产生的 大
19、量数据客观地确定绩效管理的方案 ， 明确员工 最关心问题和最希望解决的途径等 。 利用这样的 互动平台 ， 员工就间接地参与了绩效考核政策的 制定 ， 还可以对企业的领导及其他人员的绩效进 行直接的考核 ， 有助于推动组织管理和绩效考核 的透明化 、 领导对员工绩效的把握和员工对领 导 工作的监督以及员工之间的信息共享和相互沟通 。 让员工参与其中 ， 使其更能感受到企业对其重视 ， 进而调动其工作热情 ， 提升其对企业的忠诚度 。 5. 大数据与薪酬激励 :针对性 + 多元化 有效的激励不仅是对员工过去业绩的肯定 ， 使其获得成就感 ， 还对员工未来工作积极性的提 高具有重大的意义 。 随着
20、人力资源管理系统的不 断发展 ， 薪酬激励的手段不断增多 ， 体系日趋完 善 。 就目前来说 ， 主要有以下几种激励措施 :物质 利益激励 、 事业激励和感情激励 。 物质利益激励主要包括薪酬激励和福利激 励 ， 如基本工资 、 绩效奖金津贴和五险一金等 ， 这 些都是员工基本生活和稳定工作的保障 。 在大数 据时代 ， 要以数据为基础 ， 用事实说话来制定薪酬 体系才能做到客观公正 ， 保证人才队伍的稳定 。 通过对基础数据的了解 ， 对那些长期服务于公司 的员工要加大物质激励的力度 ， 可以采取提供无 息购房贷款的政策并且通过全面的数据分析来确 定贷款的额度 。 对那些在能力数据和潜力数据
21、方面表现优秀 的员工来说 ， 仅仅采用丰厚的物质激励是远远不 够的 ， 还要采取多元化的激励手段 。 根据马斯洛 的需求层次理论 ， 人都有自我实现的需要 ， 在企业 内 ， 尤其是高层或骨干员工 ， 他们都希望在专业上 有所 建树 ， 在职位上有所提升 ， 其名誉权威需求比 物质利益更加强烈 。 因此 ， 企业可以制定相应的 进修计划 ， 其名单的考核和确定一定要以员工所 产生的大数据为基础 。 此外 ， 感情激励也是一种很好的激励手段 ， 是 对员工的尊重与信任 、 理解与支持 、 关心与体贴 。 企业恰当地利用感情激励能够充分调动员工的工 作热情 ， 培养员工的忠诚和信任 ， 从而打造一
22、支稳 定的工作团队 。 例如 ， 在企业内部建立经济困难 预警系统 ， 当员工持餐卡在食堂的餐饮消费低于 一定数额时 ， 系统会自动给其发送通知 ， 询问其是 否需要帮助 ， 相关人员还将根据预警进一步地详 258 沈 阳 工 业 大 学 学 报 ( 社 会 科 学 版 ) 第 8 卷 细核实 ， 最终确定是否对其提供帮助以及帮助的 具体程度 。 6. 大数据与员工关系 :劳动契约 + 心理契约 劳动契约明确规定了企业与员工之间的权利 与义务 ， 而在大数据时代 ， 劳动契约要更多地体现 人性化的原则才能保证员工满意 ， 降低企业的离 职率。 例如在考勤管理方面 ， 随着大数据时代的 到来，
23、计算机技术的广泛开发和应用 ， 一种由打卡 记录员工出勤情况的考勤手段发展到指纹记录 ， 有些企 业甚至已经采用瞳孔记录等一些更为先进 的手段 ， 这些都很好地体现了以人为本的原则 。 此外 ， 企业仅仅以劳动契约与员工建立关系 是远远不够的 ， 还需建立以共同愿景为基础的心 理契约 。 以数据和客观事实为基础进行人事决 策 ， 让员工参与其中 ， 对数据进行全面分析 ， 使员 工感受到客观公平 ， 从而对工作更加积极 ， 更容易 在核心价值观上达成共识 ， 由此来培养员工的职 业道德 ， 实现员工的自我发展与管理 。 大数据时 代人力资源管理的信息化及全球化 ， 使得员工通 过计算机技术与网
24、络技术逐渐改变其原有的工作 方式 ， 不断提高工作效率 、 规范业务流程 ， 为企业 带来更好的增值服务 ， 实现企业与员工个人共同 成长和发展 ， 为实现双赢的目标而共同努力 。 三 、 人力资源管理融入大数据时 代应注意的问题 1. 权衡大数据带来的收益与支出 企业要想将大数据融入人力资源管理体系 中 ， 首先要考虑其可行性 ， 即要考虑其规模和资 产 ， 权衡收益和成本 ， 始终以利益最大化为目标 。 目前 ， 一些中小型企业盲目跟风 ， 急切地将大 数据引入到人力资源管理系统中 ， 认为拥有大数 据就是拥有先机和脱颖而出的法宝 。 然而 ， 很多 企业不明确大数据的真实含义而一味地收集
25、无用 的信息数据 ， 消耗了大量的财力 建造基于数据的 信息管理系统 ， 并对其进行维护 。 这样的行为完 全忽视了收益与成本的关系 ， 有可能得不偿失 ， 容 易造成人力资源管理系统的瘫痪 。 因此 ， 在今后 的发展过程中 ， 企业首先要考虑大数据与人力资 源管理系统结合的必要性 ， 避免盲目跟风 ， 用谨慎 认真的态度权衡利弊 。 2. 人力资源的共享与安全 大数据时代的到来带来了优势和方便 ， 同时 也存在着弊端 。 目前针对大数据安全问题的应对 措施及技术不断被提出 ， 但其共享与安全问题仍 然存在 。 大数据的人力资源系统也同样存在着安 全隐患 。 例如 ， 大数据时代的招聘新模式
26、 网 络招聘 ， 即人力资源部通过网络获得应聘者的所 有数据信息 ， 不仅包括与工作有关的数据 ， 还包括 与生活有关的大量隐私数据 、 财务数据等 ， 这些关 于应聘者和员工的种种数据如何保护 ， 被访问的 权限如何设置等都应该引起企业的高度重视 ， 这 些数据一旦泄露或丢失 ， 后果将不堪设想 。 所以 ， 数据安全问题将成为今后人力资源管理系统创新 的重点 。 参考文献 : 1 王定 红 大数据时代的循证式人力资源管 理 J 中 外企业 家 ， 2013(8) :157 158 2 熊 怡 “ 大 数 据 ” 时代的人 力资源管理创 新 J 中 国电力教 育 ， 2014(6) :24
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29、王 群 ， 等 : 大数据时代企业人力资源管理创新思考 259 Thinking of innovation in enterprise human resource management in big data age WANG Qun， ZHU Xiao -ying ( School of Business Administration， Shenyang University， Shenyang 110044， China) Abstract: With the development of internet and appearance of the big data era， the
30、 enterprises have had the ability to master and handle huge amounts of data Applying the big data as a new concept in the field of human resource management has brought great opportunities and challenges to enterprises With big data as the background， through the analysis of the relationship betw ee
31、n big data and human resource management， the four types of big data in human resource management are summarized into four types of data， i e ， basic data，ability data， efficiency data and potential data An innovative mode of six modules is suggested in human resource management based on the big dat
32、a， w hich is a reflection of the great value of big data in the better promotion of innovation in human resource management， and point out the direction of innovation of human resources management system Precautions are proposed in the innovation to overcome the economic and security problems in the coupling of human resource management and big data Key words: big data; human resource management; human resource management system; basic data; ability data; efficiency data; potential data ( 责任编辑 :张 璐 )