基于大数据时代的人力资源管理分析

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基于大数据时代的人力资源管理分析王梓 周慧 东北林业大学经济管理学院 黑龙江哈尔滨 150040摘要:在大数据时代的背景下，技术，信息和管理思想之间的相互良性互动，会创造出越来越多的企业管理模式，思路，方法，将其加以实现和发挥，从而为企业的发展创造出无尽的活力和创新空间。

本文从大数据时代背景出发，分析大数据的定义和特点和作用，根据大数据的自身属性分析其在人力资源管理的作用，并提出企业应重视大数据管理的危机意识，在提高企业自身的安全技术水平的同时，最终实现提高企业现代化经营水平，高水平的人力资源管理，提高企业的管理水平等建议。

关键词:大数据人力资源管理一、前言近年来，各行各业都将注意力集中在大众信息数据的挖掘和应用上，这充分证明了大数据时代已经到来，并已经对我们的生活产生了深远影响。

这种趋势已经渗透至企业管理的工作中去，包括人力资源管理。

二、大数据的定义和特点“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，在其著作《大数据时代》中曾阐述大数据的核心就是预测未来，而大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。

因此可知，在其概念被提出之后就在社会上引起了广泛的反响，因为大数据不仅涉及到信息的预测技术方面，还涉及到社会的众多领域，这使得大众的决策行为不再依靠过去的经验和直觉判断，而是通过科学的数据分析和推理得出有依据的理论和结果。

在本文介绍大数据的作用之前，还应该了解大数据自身的特点，从而便于理解其在人力资源管理方面的应用。

通过广泛的查阅资料并详细分析后，笔者认为大数据有以下几个最为突出的特点。

1.技术人工智能化。

“大数据”在技术视角可以看作是大范围数据集合的高速智能化处理。

通过技术手段，可以充分挖掘信息、规则、机制等，进而对未来的态势做出预测。

在现在和不远的未来，想要对信息进行智能化处理，就必须运用人工智能技术、数据管理分析、预测化、感知化。

当前的人机交互、数据挖掘和开发、自然语言编制、信号模式识别等人工智能技术的运用早已经运用和开发在大数据领域。

2.信息生产廉价和广泛化。

摩尔定律从提出到现在的50余年世间内，至今仍未失效。

基于摩尔定律，计算技术迅速发展，信息计算能力一直以指数速度飞速增长，而这一条从未没有间断也无法停止的曲线，其上升趋势亦代表着未来社会将具有更廉价的储存空间，更精准的计算和更丰富的网络资源，使得信息的传播，生产，交流，存储变得更加变价和广泛。

因而，大数据概念的出现和风靡之势并非偶然，而是技术因素经过多年发展孕育的必然结果。

3.应用广泛性和专业性交互化。

基于当前的经济形式，已有企业有关大数据的并购案出现在商业案例中并显示出上升趋势，由此可知大数据的商业价值不断增加。

大数据本身在促进社会发展方面就有着巨大的成就，眼下有关智能城市，智能家庭，智能Human Resources | 人力资源MODERN BUSINESS现代商业88交通等理念的提出和方案的初步执行都和大数据技术离不开。

同时，在专业化领域如会计审计电算化，统计数据管理，人力资源开发等商业企业管理领域中，增加大数据技术的研究也是很必要的。

三、大数据在人力资源管理中的实际应用大数据资源的开发和应用是一门专业而先进的技术，其具有巨大的价值，通过综合运用大数据本身具有的多种功能和特点，企业可以实现高效地提升自身地人力资源管理水平。

通过该技术的功能预计可以实现以下方面的应用。

1.大数据与企业员工信息。

信息数据的连续不间断地记录，能真实地反应员工的绩效水平，综合素质，效率等，并以此作为人力资源部门定期考核的客观依据。

而原始信息应该含有个人年龄信息，技能水平，综合素质，相关资质等。

这些数据信息的收集具有重要的参考意义。

2.大数据与招聘与开发。

大数据的技术手段，与以往的手段相比，无疑是突破性的进步。

以前企业依靠传统保守的企业内部人力资源管理系统导致预测人力资源变化的速度较慢，难以预测员工的有效成长曲线和预期离职倾向，因而会造成较大的经济损失和人力资源损失，不利于企业的可持续发展和人才梯队的培养。

但假如企业的人力资源部门可以基于大数据时代背景，充分利用信息的交互性和资源性进行公司内部数据的探索并结合现代技术加以配合，推动人力资源招聘方面的变革，即可使招聘岗位和竞争人员之间匹配更加精确，从而大大地提高效率。

3.大数据与岗位提升和资源匹配。

岗位匹配度是检验企业招聘效果的指标之一，也是选拔目标岗位候选者应当满足的条件。

从理论方面来说，岗位匹配度和岗位提升为正相关关系。

在传统的人力资源的岗位选拔和提升过程中，由于信息的不完全和不准确性，岗位的匹配度关系往往非常模糊，难以研究。

因此在多数情况下，晋升选拔的决定都是基于主管人员的主观判断和管理者长期的经验对下属的能力和绩效水平做出判断。

但在大数据时代，企业可以通过将数据处理业务外包或者在企业内部构建数据分析处理系统进行有效的岗位匹配度测验，推动相关选拔平台系统的建立。

通过对选拔平台前台后台的岗位要求和选定者的能力匹配度进行维度分析，进而能够简单明了地显示两者的匹配情况，从而实现岗位提升效果的正向性和岗位资源的合理配置。

4.大数据与员工培训。

在大数据时代，员工培训作为企业人力资源的重要组成部分，也呈现出培训信息化和终端化的特点。

如今国内各大学习网站，如网易公开课，大型开放式网络课程，即MOOC(massiveopenonlinecourses)等以免费开放，资源共享，课后测试和复习，及时处理问题反馈等特点吸引了商业领域的关注，众多企业纷纷与学习平台开展相关合作，推进了一系列的培训课程。

由此可知，通过在网络云端以信息设备的方式进行个人或团体持续性学习，不仅可以根据学习的相关数据如学习的课程种类，学习的时间长短等等，还可以针对员工进行个人化的培训，满足“私人定制”的提升需求。

最后，根据大数据的综合分析预测个体的未来技能突破点。

5.大数据与绩效管理和薪酬管理。

大数据信息服务平台的建立，可以由其高速的数据挖掘和分析处理技术以及一定的信息整理能力，将企业每一名员工每日的工作内容，工作量，工作强度，工作时间地点和相应任务的完成情况，效率等都进行详细的记录，利用大数据的云计算技术对这些记录进行分析处理，并结合企业的绩效标准和KPI等指标，快速生成员工的工作考核结果和相应的薪酬水平。

同时，还能根据员工的长期工作表现进行绩效标准和薪酬奖励的变更，从而起到提高员工积极性和提高业务水平的预期效果。

目前看来，通过大数据云平台的计算能力和信息处理效率，可以让人力资源部门从冗杂的数据中抽身，实现科学准确的数据定量分析，提升管理水平和效率，以此推动绩效和薪酬管理的电算化发展的目的。

四、大数据应用的风险和相应对策1.应用风险。

虽经前文论述，大数据在人力资源方面的应用上有着较多优势和好处，但其应用方面的弊端和风险仍不能够忽视。

若企业将自由部门的人力资源信息都储存在大数据信息服务平台上，即使实现了信息资源的最优化配置，但其数据信息的安全性和保密性却是难以保证的。

如果数据库中的个人信息，企业内部资料和商业秘密泄露，丢失，残缺等，将对公司的正常生产管理运作和已有客户和人脉资源造成无法挽回的严重损失。