李越恒 广州工程技术职业学院
摘要：当全社会多领域正经历大数据浪潮的洗礼时，企业人力资源管理也不例外，企业HR工作中呈现出越来越依靠大数据技术的发展趋势。如何在“大数据”时代背景下，通过对巨量的、碎片化的数据实现科学有效的提取和分析，产生更大的管理智慧和价值，为企业人力资源管理提供决策参考，顺应时代变化创新管理手段和方法，是企业人力资源管理者在大数据时代面临的最大的挑战和机遇。
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关键词 ：大数据 企业 人力资源管理
随着大数据时代的到来，一场全新的思维变革、管理变革应运而生，大数据的使用已成为企业提升竞争力的关键要素。如何在“大数据”时代背景下，通过对巨量的、碎片化的数据实现科学有效地提取和分析，产生更大的管理智慧和价值，为企业人力资源管理提供决策参考，顺应时代变化创新人力资源管理的手段和方法，是企业人力资源管理者在大数据时代面临的最大的挑战和机遇。
一、何谓“大数据”
早在二十世纪八十年代，著名未来学家阿尔文·托夫勒于就在他的《第三次浪潮》一书中，热情地赞颂“大数据”为“第三次浪潮的华彩乐章”，但当时，“大数据”并未充分引起重视。直到2011年5月，“大数据”的概念再由以倡导云计算而著称EMC公司“抛出”，紧接着，麦肯锡、IBM、谷歌等众多科技和管理咨询机构发布相关研究报告，纷纷对“大数据”概念积极予以回应和跟进，大数据从此成为了耳熟能详的时尚词汇。根据IDC（International Documentation Centre，国际文献资料中心）的研究发现：全球信息量大约每两年翻一番，即使是在全球遭遇金融危机的2009 年，信息量也比上一年度增加了 62% ，达到80 万 PB (Petabyte 千万亿字节，1PB=10 亿GB) ，从2010年起，全球数据已跨入ZB (Zettabyte 十万亿亿字节)时代，预计到2020年，全球数据量将达到惊人的35ZB，此种现象被称为“大数据摩尔定律”。大数据又称巨量资料，指的是由于所涉及的资料量规模巨大和复杂性，无法在合理时间内通过传统的IT技术和软硬件工具实现撷取、管理、处理和服务的数据集合。大数据绝不同于“海量数据”，后者只强调数据的量，而大数据不仅用来反映数据量的巨大，还重在描述数据的复杂形式和快速的时间特性，以及通过对数据的专业化处理最终获得有价值信息的能力。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在的时日已久，近年来却随着互联网和IT行业的发展被人们日益关注。
大数据具有四个层面的特征，分别是“Volume，Variety，Value，Velocity”，简称4“V”。“Volume”表示数据体量巨大，从GB到TB、PB再到EB、ZB，截至目前，人类生产的印刷材料的所有数据量是200PB(1PB=210TB)，而自人类产生至今全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。“Variety”代表数据类型繁多，通常数据类型分为结构化和非结构化两种，结构化数据是以往便于存储的以文本为主的数据，非结构化数据指非文本形式的数据，包括视频、音频、网络日志、图片、地理位置信息等，由于非结构化数据的类型越来越多，对数据的处理能力提出了更高要求。“Value”为价值密度低，商业价值高，以一段连续不间断的视频为例，可能只有一两秒的数据是有用的数据。“Velocity”是指处理速度快，这是大数据区别于传统数据挖掘技术的最显著的特征，又称为1秒定律。由于数据以爆炸的速度增长，不断涌现新的数据，要使大量的数据得到有效的利用，要求数据处理的速度随着数据量的快速增长不断提升，而且数据在互联网络中不断流动，具有时间价值，如果数据得不到及时、有效的处理，就会丧失其意义和价值。由于大数据具有的4V特征，要求数据的使用者具有相应的大数据技术，即通过特殊方法从类型多样的海量数据中，迅速获得有价值的信息的技术。
二、企业遭遇“大数据”的喜忧参半
毋庸置疑，大数据时代已改变了我们的世界。Google公司基于数据推出“流感趋势”，跟踪诸如“感冒”、“咳嗽”、“喷嚏”和“发烧”此类词语，能比较准确地判断出流行感冒在那里得以扩散。Walmart通过收集社交网站的海量信息和数据，运用大数据工具，将“挖掘”顾客需求转化为“创造”消费者需求，成功地实现了尿片和啤酒营销……
EMC公司近期通过对数据科学家展开调查，得到的调查结果是：83%的调查对象坚信“大数据”会使得企业对数据科学家的需求空前增长；64%的调查对象表明，现有的人才供应量处于供不应求的状态。事实上，麦肯锡公司预测，在未来六年里，单美国就会面临缺少14万甚至19万拥有深厚数据分析技术的人才这一窘势，而能够通过运用大数据进行合理决策的管理和分析人才的缺口更是达到150万。由此预见，大数据在各行各业尤其是企业，应用前景非常广阔。无论从我国还是全球来看，企业人力资源管理在“大数据”时代遭遇了喜忧参半的境况，即面临着全新的机遇和挑战。《人才大战》的合著者即电子商务巨头eBay公司的副总裁贝丝·阿克塞尔罗德在其著作中写道：“将大数据技术运用到人力资源管理工作中具有重要的价值和意义，人力资源管理通过数据分析不断实现增值，不管是以数据引导和分析定位企业外部人才，还是借助数据对企业内部员工进行预测评价，提前获得员工的离职可能的信息，找出导致离职的关键因素，从而及时做出准备和干预，数据都为此提供了大量的机会和空间。”
首先，大数据正在改变企业人力资源管理的现实环境。以前，在企业人员配置过程中，总是相对静态地看问题，人才的数量、学历结构、年龄结构、能力结构等数据在一段时期内基本保持不变，而在大数据时代，每天会诞生海量的数据，人才的人力资本存量、知识结构、工作状态和绩效等无时不刻不在发生变化，在一天的时间就可能产生巨大的信息量。企业管理者已身处一个数据的“海洋”，大数据使得人才和管理者双方彼此更加“透明”，通过大数据技术，有更多的信息为对方所掌握，基于委托-代理关系的博弈双方由于“信息不对称”而带来的管理困境因大数据而发生改善。
其次，人力资源管理的传统的思维和手段被数据“颠覆”。大数据是一种不可忽视的冲击旧有思维模式的新浪潮，势必给企业人力资源管理带来一场思维和方法的革命。随着数据采集和监控的精细化，决策的挑战来自于数据采集，而不再是通过传统的IT技术进行的简单存储。企业人力资源的发展前景可以通过数据收集进行预见，通过对所获得的信息及时进行分类并做出明智的决策，采取迅速准确的行动。很多有关人才的数据在收集的时候也许无关其他用途，但最终却会产生许多创新性的用途。比如通过跟踪IP 地址，给人才招募提供目的地参考。在大数据环境下，企业人力资源管理部门的价值从后台服务发展到协助相关业务部门挖掘、聚集和培养人才，HR部门通过对员工的相关数据进行分析，从而成为企业业务的驱动者。
第三，大数据重新解构企业管理者的素养。预测数据与洞察变化成为企业管理者必备的素质，管理者必须要通过对“即时”数据的掌握，从海量的信息中捕捉有效的数据，获知员工的“当下状况”，并迅速作出反应。由于大数据带来的“透明度”的提高，管理者要形成“大数据思维”和“透明”的管理理念，管理也不再是单一管理与控制，而重点在于协调，在队伍建设中要充分利用数据协调方方面面的关系。
第四，数据安全、数据隐私成为不可回避的问题。在倡导灵活、开放和共享的“大数据”时代，数据的安全是一个重要的命题。每个企业员工都将建立一个数据档案，在这个档案库里记录了每个人的基本信息、教育经历、工作经历、工资福利、工作业绩等一切在企业“从始至终”的数据，并留下日常工作中每时每刻的数据脚印，从而带来“个人被放在显微镜下观察”的困境，因为企业员工尤其是技术人才有着较高的受尊重和自我实现的需求，“数据维权意识”相对较强，各企业要有相应的数据安全措施，以确保员工的“数据权”不受侵害。
三、基于“大数据”的管理手段创新
1.构建广泛辐射的“人才雷达”
自从镀金公司的创始人卢卡·邦马萨通过数据的“算法”发现优秀的程序员，越来越多的企业管理者将大数据应用到人才搜寻和人员招募的过程中。新的数据理念让人才招聘者将把目光从诸如学历学位、从业经历、工作经验等传统的人才指标转移到非结构化的数据变量上，如通过了解一个人在在社交网站上展示自己的方式、在互联网的“朋友圈”中得到的评价、在网上如何和人交流等信息，为招聘提供重要的数据。大数据技术对企业如何组织人才招聘，以及判断优秀的人才是否在招聘过程中被遗漏等有着重要的应用价值。基于云端技术，运用大数据定向挖掘和分析，帮助企业建立起寻找适合人才的“雷达”系统，即通过数据搜集和联机分析构建的推荐平台，形成点、线、面的完整分析，再用数据按图索骥、招揽人才。如在某些专业技术岗位的招聘中，就如何细分候选人群，可以运用数据挖掘的方法对用人成本、候选人才供应量、招聘风险和人才质量等多个因素进行权衡，根据不同的人才获取策略选择细分对象。
当然，“大数据有大数据的偏见，”对于人才处于“冰山”深处的如直觉和感召力这些隐性特质必须借助有效的人才测评技术将隐性转化为显性，通过测量和“运算”，让发现人才的过程实现了“自动化”。人才雷达改变了以往企业在人才招聘中单凭直觉与经验进行决策的不足，是支撑人才招聘的不可或缺的“外脑”。
2.绘制高绩效人才的“数字画像”
在大数据时代，重要的是关联关系而不是因果关系，一些行为和结果之间并不存在必然的联系，但通过有质量的数据分析，就可以找到彼此的关联。比如究竟什么样的人才能创造高绩效，应该如何对工作任务进行分配，什么样的人适合在本企业工作，什么岗位配置什么样的人才能最大限度地激发人才的工作激情……通过如此定义找到能够反映这些的数据表现。人力资源管理部门通过收集和整理人才的相关数据（来自于人力资源部门的原始数据、相关业务部门及合作伙伴的数据），建立起一个数据体系，这些数据可以对人才的实时动态信息作出分析。在定义高绩效人才时，需要掌握四个方面的数据，才能做出正确的决策，第一是简历数据，第二是人才入职一年的业绩数据，第三是人才对其工作时间利用和工作效率，第四是他在社会圈子里做些什么。以这些数据为基础，可以描绘和定义出高绩效人才的“画像”。 例如美国某保险公司通过对招聘的数百名初级销售代表的实际业绩进行跟踪分析发现，与业绩有着较高相关系数的应聘者素质有：求职简历文本质量（语法是否准确，表述是否清晰）、学习和教育背景及其完整性、以往类似的工作经验（尤其是成功的工作经历）、在不确定工作环境下的稳定性和能力等。研究表明，传统观念中认为重要的一些因素，诸如毕业学校的档次、在校成绩和表现等因素和业绩的相关度并不高。
3.通过数据联机分析实现人员配置精准化
人员配置的关键是“能岗匹配”、“人岗匹配”，即把最合适的人放在最合适的岗位上。为达到人尽其才、才尽其用的人力资源配置目的，许多发达国家的人力资源管理研究者已经开发出各种各样基于数据的精细化的人才能力模型，这种模型从多维度描述什么人进入深入岗位才是最合适的。在企业的人才配置中，企业管理者要改变以往“大而化之、重定性轻定量”的旧式思维模式，对人才数量、质量和结构数据做到一清二楚，对各岗位的素质要求、技术含量、工作要点做到心如明镜，通过相关数据搜集、分析和应用，探索工作规律，实现人员配置的精准化，不断提高人力资源管理的科学化水平。另一方面，使用大数据技术，可以改变企业以往引进和管理人才的粗放模式，在传统的人力管理中，对于哪些企业需要何种人才，哪些高校培养输出哪些人才，科研院所孵化哪种特定产业人才等方面的判断，基本上是通过抽样调查或估算得到，进入大数据时代之后，通过数据搜集和联机分析，能够形成完整的点（企业）、线（产业链）、面（区域）的动态数据，改变以往静态孤立的数据报告形态，能够有针对性有的放矢地编制人才引进的中长期规划和短期计划，实现精准的投放，以数据的搜集、分析和应用提高人力资源管理的科学化水平。而且，当以上这些数据的采集和应用达到一定年限后，就能通过数据挖掘技术找到潜藏在数据后面的历史规律，借此对未来做出预测。
4.把握数据内在规律实现个性化激励
企业员工普遍具有工作自主性强、对激励高期望、较高的精神需求等特征，员工与企业之间是依靠一系列契约关系联结的，契约关系中工资报酬、工作时间、福利待遇、精神激励等数据反映出企业对各类人员的激励水平和程度。一方面，企业对人员作用发挥的衡量离不开绩效评价，绩效评估离不开数据的说明。通过设定绩效目标，科学合理设置评价指标，如“基本工作量”、“任务完成情况”、 “出勤情况”、“关键绩效行为”等进行量化考评，以动态的业绩评价推进员工在组织中作用的发挥，同时借助大数据挖掘技术，发现潜藏在业绩数据背后的规律，对评价对象未来的工作业绩进行预测和指引，凭借“数据”激励员工朝着业绩目标方向努力。另一方面，可以通过对员工个体成长的经历、知识背景、工作行为、兴趣爱好等数据的搜集和分析，从具体的指标和数据倒推出员工的驱动性需求，就可以很轻松地梳理出员工的内在需求，找出个体需求之间的差异性，为员工在培训教育、创新创业、就医保健、子女入学、社会保障方面等提供便捷服务。有针对性地进行个性化激励，从而大大地提高激励的科学性和有效性。此外，通过为员工提供“贴心”的信息服务，借助企业信息平台，将企业的采购管理、生产管理、人力资源管理、财务管理、销售管理、财务管理、后勤管理等方方面面的数据通过公开、透明的方式提供给各类员工，充分尊重员工的知情权和“主人翁”地位，可以使其与企业之间有更紧密的心理契约关系。
5.建立数据“防火墙”尊重员工数据隐私
由于数据管理和使用过程中存在数据安全、数据隐私的问题，因此在人力资源管理过程中运用大数据时一定要建立相应的工作标准明确规定工作流程、各环节工作权限和责任。对应用程序、用户访问采取分层授权的方式，设置数据“防火墙”保护存储在大数据集群中的数据，避免受到非法入侵，被违规查看和复制。为规避历史数据的丢失和系统崩溃的风险，要及时对各类数据进行备份，同时确保数据的可恢复性，建立起数据的“防灾”机制。因为数据都是由人在操作，所以不仅要从关注网络层面的安全着手，对程序员、网络员及相关工作人员也要加强安全防范意识教育，加强数据工作队伍的建设，规避数据工作人员的道德风险，对其数据工作要进行定期或不定期的审计。通过为大数据本身、大数据的处理过程、大数据处理成果装上“防护”装置，以充分尊重员工的数据隐私。
综上所述，在大数据时代“除了上帝，任何人都必须用数据来说话”。我们所处的时代既是最好的时代，也是最坏的时代，用此话来描述大数据给企业管理带来的影响最恰当不过，企业人力资源管理者须做到未雨绸缪，充分认识到“大数据”的应用对于企业人力资源管理既是挑战，更是一个可以大幅度提升管理效能的良好契机。企业的HR工作，不可避免地越来越依靠大数据，企业人力资源管理者理应对“大数据”抱持开放的态度，通过大数据为企业人力资源管理提供的数据定向分析和挖掘的平台，有效地发现人、使用人、激活人和发展人。
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参考文献：
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