生存在大数据时代的人事管理
2014-03-04 15:52:49 来源: 世界经理人网 作者:网络转载 浏览46次
随着信息技术的迅猛发展，数据正成为与物质资产和人力资源相提并论的重要生产要素。
随着信息技术的迅猛发展，数据正成为与物质资产和人力资源相提并论的重要生产要素。特别是近年来，“大数据”一词持续升温，其带来的信息风暴正逐步变革着我们的思维、工作和生活。什么是“大数据”？一是指数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是指新型的数据处理和分析技术；三是指运用数据分析形成价值。可见，“大数据”不只意味着巨量资料，还代表着一种价值观、方法论，是一场思维的大变革。
“大数据”、“数据挖掘”袭来，无论是政府、还是企业，都渴望在这大数据时代占得先机。大数据中心、数据研究中心争相建立，如果说现在是互联网的天下，未来将是大数据的天下。如果说大数据服务平台类似于互联网，则数据挖掘等同于互联网平台下的技术开发，数据挖掘的产品将遍及人们生活方方面面。
那么，人事管理如何在大数据浪潮中如鱼得水？当前可以看得到的前景是，运用大数据技术，能够改进当前人才引进和管理的粗放模式，通过相关数据搜集、分析和应用，帮助企业选拔高级人才，为人事数据统计提供方便。主要表现在以下几个方面：
帮助引进合适的人才
在没有大数据的条件下，发现与选拔都很难做到“全信息”搜索。也就是，很可能在被选人员不够充分的情况下进行人才选拔。而面对应征的人才，传统的招聘流程，可供雇主判断的资料来源非常有限，除了履历表、面试纪录以及调查之外，必须只能仰赖直觉去做判断，因此误判的机率也不低。一旦误判，雇用不适合的人才，不但会造成企业的损失，也造成人才自身的困扰。在大数据时代，由于可以参考的资料量大增，如果能够拿来运用，提升判断的准确度，对人才市场的双方都是利多。
首先需要建立准确的预测模型。从企业内外找出理想的人才模板，从他们产生的资料中去筛出高预测性的指标，加以校正形成模型。另一方面，无论是用传统的HR流程，或是用BigData去预测，都必须要考虑人才是动态的，会进步，也会有个性、情绪。因此需要取得潜力与性格的指标资料数据，并且预测出适合企业文化与DNA的人才，这一点也非常重要。
帮助实现 “人岗匹配”
人才配置的关键是“人岗匹配”。就是要把最符合岗位素质要求的人，配置到他最适宜的岗位上。发达国家的人才管理研究者为了做到人尽其才、才尽其用，已经开发出各种各样的精细化的能力模型。这种模型从多种维度来描述到底什么样的人，进入这个岗位才是合适的。有的还绘出了“人才素质模型雷达图”。如果是职工人数众多的企业，一个一个地进行人工对比，无疑是一件费时费力的事情，可是，依靠大数据就能够很快实现“人岗匹配”。这种方法，对于各级各类领导班子人才配置的意义更大。因为领导班子成员配置科学与否，对于企业健康发展的作用更大。
帮助进行人事数据统计管理
“招聘难”、“离职率高”、“岗位配置多少人”、“这么高薪水员工都不满意”等问题困扰着绝大多数的HR，最大的心酸是长期奔波于招聘与离职管理，仍然不受各部门待见。作为业务支持部门，无论是招聘还是其他，人力资源部存在着严重的滞后性和被动性，常常导致任务重，时间紧。所以要做好人力资源工作，需要有一定的前瞻性。
虽然很多HR认识到了这一点，可是无奈人力资源事项多，数据类型格式不统一，更多的是非量化数据，心有余而力不足，基本是根据自己多年的经验，作出预测估计。预测结果准确性难以保证。
而数据挖掘的核心功能就在于“根据已知，预测未知”。根据已有数据，来预测将来的变动，做到尽量掌控和心中有数。例如根据去年的岗位编制和人工成本来预测人员流动规律。需要注意的是，需要预测的对象在较长时期内性质保持稳定。根据事物关联性，应用起来相对复杂，需要多方面、多维度权衡。A与B有关联，简单理解是A发生了，B在某种概率上也会发生。关联性将是未来HR最常用的技术，如何把不同类型的数据联系起来从而得出结论是关键。
另一方面，面对众多的数据，简单、明了的结果是领导最想要的。建立相关的数据分析系统，进行数据挖掘和整理可以帮助HR整理分析员工的工作情况、以便领导者了解下属员工的工作状态。
迎接大数据时代，需要形成“大数据思维”。大数据不仅是一种应用性很强的实用工具，而且是一种重要的思维方法。每一个人才工作领导者都应该从对大数据的认识中，掌握工作重点，探索工作规律，提升人才工作的自觉性与主动性。
“大数据”、“数据挖掘”袭来，无论是政府、还是企业，都渴望在这大数据时代占得先机。大数据中心、数据研究中心争相建立，如果说现在是互联网的天下，未来将是大数据的天下。如果说大数据服务平台类似于互联网，则数据挖掘等同于互联网平台下的技术开发，数据挖掘的产品将遍及人们生活方方面面。
那么，人事管理如何在大数据浪潮中如鱼得水？当前可以看得到的前景是，运用大数据技术，能够改进当前人才引进和管理的粗放模式，通过相关数据搜集、分析和应用，帮助企业选拔高级人才，为人事数据统计提供方便。主要表现在以下几个方面：
帮助引进合适的人才
在没有大数据的条件下，发现与选拔都很难做到“全信息”搜索。也就是，很可能在被选人员不够充分的情况下进行人才选拔。而面对应征的人才，传统的招聘流程，可供雇主判断的资料来源非常有限，除了履历表、面试纪录以及调查之外，必须只能仰赖直觉去做判断，因此误判的机率也不低。一旦误判，雇用不适合的人才，不但会造成企业的损失，也造成人才自身的困扰。在大数据时代，由于可以参考的资料量大增，如果能够拿来运用，提升判断的准确度，对人才市场的双方都是利多。
首先需要建立准确的预测模型。从企业内外找出理想的人才模板，从他们产生的资料中去筛出高预测性的指标，加以校正形成模型。另一方面，无论是用传统的HR流程，或是用BigData去预测，都必须要考虑人才是动态的，会进步，也会有个性、情绪。因此需要取得潜力与性格的指标资料数据，并且预测出适合企业文化与DNA的人才，这一点也非常重要。
帮助实现 “人岗匹配”
人才配置的关键是“人岗匹配”。就是要把最符合岗位素质要求的人，配置到他最适宜的岗位上。发达国家的人才管理研究者为了做到人尽其才、才尽其用，已经开发出各种各样的精细化的能力模型。这种模型从多种维度来描述到底什么样的人，进入这个岗位才是合适的。有的还绘出了“人才素质模型雷达图”。如果是职工人数众多的企业，一个一个地进行人工对比，无疑是一件费时费力的事情，可是，依靠大数据就能够很快实现“人岗匹配”。这种方法，对于各级各类领导班子人才配置的意义更大。因为领导班子成员配置科学与否，对于企业健康发展的作用更大。
帮助进行人事数据统计管理
“招聘难”、“离职率高”、“岗位配置多少人”、“这么高薪水员工都不满意”等问题困扰着绝大多数的HR，最大的心酸是长期奔波于招聘与离职管理，仍然不受各部门待见。作为业务支持部门，无论是招聘还是其他，人力资源部存在着严重的滞后性和被动性，常常导致任务重，时间紧。所以要做好人力资源工作，需要有一定的前瞻性。
虽然很多HR认识到了这一点，可是无奈人力资源事项多，数据类型格式不统一，更多的是非量化数据，心有余而力不足，基本是根据自己多年的经验，作出预测估计。预测结果准确性难以保证。
而数据挖掘的核心功能就在于“根据已知，预测未知”。根据已有数据，来预测将来的变动，做到尽量掌控和心中有数。例如根据去年的岗位编制和人工成本来预测人员流动规律。需要注意的是，需要预测的对象在较长时期内性质保持稳定。根据事物关联性，应用起来相对复杂，需要多方面、多维度权衡。A与B有关联，简单理解是A发生了，B在某种概率上也会发生。关联性将是未来HR最常用的技术，如何把不同类型的数据联系起来从而得出结论是关键。
另一方面，面对众多的数据，简单、明了的结果是领导最想要的。建立相关的数据分析系统，进行数据挖掘和整理可以帮助HR整理分析员工的工作情况、以便领导者了解下属员工的工作状态。
迎接大数据时代，需要形成“大数据思维”。大数据不仅是一种应用性很强的实用工具，而且是一种重要的思维方法。每一个人才工作领导者都应该从对大数据的认识中，掌握工作重点，探索工作规律，提升人才工作的自觉性与主动性。
责任编辑：yaohaiz
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