徐新 李稔秋

（中粮集团有限公司，北京 100020）

随着企业不断发展，管理水平逐步提升，传统人力资源管理模式已经难以满足现代企业需要，人力资源管理过程中的一些问题逐步浮出水面，例如人岗匹配度低、量化考核不够精准、人力资源规划与企业发展战略结合不紧密、培训管理水平落后、人力资源数据难以对决策提供支持等。大数据时代企业管理正在发生巨大的变化，在大数据技术的支持下，人力资源的选、育、留、用都可以纳入量化范畴，使人力资源管理更加高效、更加精准并为决策提供更翔实的支撑。例如，将大数据应用于招聘，有望解决招聘过程中流程长、费用高和招聘质量不足等问题，最大限度实现质量和效率的平衡。通过大数据我们还可以建立目标岗位能力素质模型，选取到最合适的人才，做到人岗匹配。此外，通过大数据能更加有针对性地对员工进行培训，在短时间内提高其综合能力，以及实现更加精准的量化考核等。

一、大数据概述

通常，我们所说的大数据指的是规模大到一定程度，使用传统数据处理方式已经完全无法处理的大数据集合。需要对收集的信息进行深度分析，发掘这些数据背后所隐藏的价值信息。维基百科中将大数据定义为：所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。目前大数据不仅在各行各业都得到了有效地运用，直接或者间接地改变着人们的生产生活方式，在政治、经济、文化当中都有不同的体现，在现代企业管理中更是发挥着重要作用。人力资源全产业链正在发生巨变，人力资源的合理配置是提升企业核心竞争力的关键因素。将大数据运用于人力资源管理，是顺应时代发展的必然趋势，同时也是实现企业可持续发展的必要手段。

二、大数据对人力资源管理的意义

（一）节约人力管理的成本

传统的人力资源管理需要人工处理一些较为繁重的数据，从大量的数据信息中发现对本企业有用的信息，需要大量的时间和精力。现在通过大数据技术可以在短时间内完成此类工作，大大提高了人力资源管理的效率，节约管理成本。通过大数据我们可以实时了解员工的工作状态和能力特点，可以通过这些内容为员工提出针对性的改进建议。

（二）促进人力管理的规范

一方面，借助大数据，我们可以迅速了解员工自身的优缺点，及时让他们了解还能在哪些方面得到提升，充分挖掘自身潜力。同时，通过对大数据的分析可以帮助公司准确了解每一位员工的状况，针对这些状况对员工的工作进行调整，可以提高管理质量，调动员工工作积极性。另一方面，大数据的应用可以使员工绩效考核透明化，每个项目都有科学合理的评价数据，有利于企业和个人明确工作结果，提升工作效率，合理开展考核评价，建立横向比较基础，营造公平公正的考核氛围，也可以提高人力资源评估的准确性，为公司发展和员工个人发展提供坚实基础。

三、大数据在人力资源管理中的应用

（一）人才招聘

在传统的招聘方式中，求职者提供受教育程度、工作经历、获奖经历等信息，人力资源工作者通过长时间的分析和多人充分讨论，才能决定求职者是否被录用。近年来，传统招聘模式成本高、效率低、覆盖率低等弊端逐渐显现，传统招聘规模逐步缩小。随着网络招聘的快速发展，企业招聘需求增长，求职人员增多，招聘难度增加，对企业数据处理的能力提出了更高的要求，从而促进了大数据技术在招聘领域的应用。海量应聘者信息正是具备了大数据的特点，应用大数据技术分析应聘者求职信息中潜在的规律，以判断其与空缺职位胜任素质的匹配性，有助于企业快速做出正确的招聘决策，进而提高人力资源管理的运行效率。招聘信息发布后，系统会通过同时面向求职者和招聘职位的双向扩展匹配算法，围绕知识、技能、行为、性格、行业关系等多个维度建立职位胜任能力评价矩阵，对社交网络和简历数据库的大数据进行数据挖掘和深度分析，构建相关图谱并给出综合评分，得到候选人名单，进而挖掘到最合适该岗位的人才，大大提高招聘的质量和效率。

（二）员工培训

大数据在当代企业培训中也起着重要作用。运用大数据智能收集、统计、分析员工学习和工作经历、项目经验等相关数据，结合员工所在岗位要求，系统梳理培训需求，提出合理化培训方案和建议。同时，对于已配置网络培训平台的企业来说，可实现根据既定的培训方案配置必修和选修课程，推送辅助测试，收集培训反馈等。在培训结束后，可对培训效果进行量化分析，从师资、课程、互动、测试等多维度给出改进建议。对每个员工建立全面的培训档案，并与其他人力资源管理数据进行匹配和分析，立足员工岗位需求，分析员工当前学习习惯、学习偏好、知识短板等数据，升级出更加有针对性的、个性化培训方案，提升培训效果，更好推动人岗匹配，为企业节省培训成本、优化人力资源配置。

（三）绩效管理

目前仍有不少企业采用传统的绩效考核方式，记录的员工工作表现和数据，根据绩效考核数据综合决定员工的绩效成绩。这种传统的考核方式缺少对员工工作的全方位考量，在调动员工的积极性方面的弊端逐步凸显。将大数据技术运用到企业绩效管理中，可提升人力资源管理效能。通过大数据挖掘模式，调用日常考核数据、培训数据、项目数据等，充分了解员工状态和绩效表现，对不同维度数据叠加分析之后，可分维度呈现出员工胜任程度、工作能力、成长潜力等情况，在及时对员工进行反馈的同时，帮助其更好地完善和优化自身能力，发挥出其内在的潜能和价值。在应用大数据技术开展绩效管理时，应注重不断丰富数据维度和指标，为绩效考核提供更多科学可靠的数据信息。首先要对企业人力资源发展战略和目标进行分析，逐层分解形成员工绩效指标。收集整理客观基础数据，包括员工性格特质、岗位信息、职业技能、工作结果、项目经历、业务流程熟悉程度等，并对此类数据进行分类整理。同时，为满足未来职业发展和岗位调整需要，可对员工潜在胜任能力进行分析，包括潜在发展方向、知识技能短板、可能的培养方案等，从而形成以绩效考核为基础的职业发展和岗位调整建议，充实到员工档案中，加强对于人力资源的有效利用，实现人岗匹配良性循环，推动企业高质量发展。

四、结束语

综上所述，大数据时代背景下，企业要想提升综合竞争力，就必须要强化自身管理水平，尤其是人力资源管理水平。为更好地运用大数据提升人力资源管理效能，需要建立科学、完善、专业的人力资源数据库，搭建分类分级的培训体系，完善人才发展机制，构建公平合理的绩效评价管理模式。大数据技术的运用为人力资源管理提供了创新的工作模式和方法，提高了管理的效率和质量，同时也带来了一些需要企业面对和解决的问题，例如如何保障员工信息数据安全，以及不断更新的数据库可能带来的维护费用增加等。此外，对人力资源工作者采集、分析、运用数据的能力提出了更高的要求，实时收集的数据如果得不到及时整理分析，有效性将会大打折扣，影响数据被分析利用的价值。因此，合理利用大数据资源和技术进行人力资源管理是企业发展普遍要面对的课题，我们应在利用大数据的过程中注重分析和解决遇到的相关问题，使大数据能在人力资源管理中得到更好的应用，更好地推动企业健康持续发展。