大数据变革人力资源管理的路径研究

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摘要：【摘 要】大数据驱动的人力资源管理，其变革发生在与人力资源关键指标相对应的三条主要路径：在日常操作层面上优化人才分析、在部门运作管理层面上创新项目设计、在企业决策层面上对接经营战略，最终实现人力资源管理的战略转型和人力资源部门影响力的提升。

　　【摘 要】大数据驱动的人力资源管理，其变革发生在与人力资源关键指标相对应的三条主要路径：在日常操作层面上优化人才分析、在部门运作管理层面上创新项目设计、在企业决策层面上对接经营战略，最终实现人力资源管理的战略转型和人力资源部门影响力的提升。

　　【关键词】大数据;人力资源;人力资源管理

　　现代管理学有一句经典名言：“管理部分是艺术，部分是科学”。在人力资源管理领域，可以说“艺术”的力量远远大于“科学”的作用。相较采购、生产、物流、营销等其他管理模块，人力资源管理的可定量程度较低，决策更多依赖的是经验而非数据，这样的现状不利于人力资源管理价值的客观评估、专业性的广泛认同乃至话语权的掌握。然而，大数据时代的来临，为变革人力资源管理的游戏规则带来了绝佳的契机。

　　1.“大数据”在人力资源管理领域具有“大价值”

　　“大数据”(Big Data)一词最早出现在美国咨询公司麦卡锡的报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，被用以描述和定义信息爆炸时代急速增加的海量数据并命名与之相关的技术发展和创新。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，在三个方面改变了传统管理思维：1)采用并分析相关全样本数据而非随机抽样数据;2)接收并处理混杂的非结构化数据而非确定的结构化数据;3)发掘数据背后的相关关系而非因果关系。

　　●大数据的特点

　　大数据的主要特点可以用4V概括：Volume(规模性)、Variety(多样性)、Velocity(高速性)和Value(价值性)。1)规模性体现在巨大的数据体量，数据量的描述已从TB发展到PB甚至ZB。2013年全球数据存储总量达约1.2ZB，相当于12亿个1TB移动硬盘的存储量，预计到2020年将达到35ZB，增长近20倍。2)多样性体现在不同的数据类型，包括数字传感信息、交易记录、视频、图像、地理位置信息等結构化、半结构化和非结构化数据。3)高速性体现在高速处理实时数据流，需要快速演进的算法和处理工具为此提供支持，体现其与传统数据挖掘技术的本质区别。4)价值性体现在较低的价值密度和较高的商业价值。对数据的全方位收集、处理和分析有助于充分挖掘具有重大价值的数据信息。

　　●大数据引领人力资源管理的发展趋势

　　大数据正在影响企业的决策、组织和业务流程。借助大数据管理，企业将在汇集、整理、分析和挖掘指标的基础上开展有效的运营管理。在大数据技术的支持下，人力资源管理将由当前偏向主观感觉、个人经验和企业价值观体系转变为依靠客观数据。人力资源的选、育、用、留都可纳入量化范围，从而大幅度提升人力资源管理的效率和精准度。总体而言，人力资源管理系统将提供更加全面的量化参考，综合招聘、配置、培训、考核、绩效等各业务模块中的人力资源信息，提出人才流动分析、考核结果分析、培训需求及效果分析等内容，并通过持续深度挖掘，建立人力资源核算或人才测评分析等方法，体现大数据具有预判能力的核心价值。

　　2.面向操作层：大数据优化人才分析

　　大多数企业都拥有大量的人力资源数据信息，包括记录基本信息的原始数据、反映培训情况的能力数据、体现工作绩效的效率数据和预测发展前景的潜力数据等。与业界讨论众多的市场营销和消费市场研究方面相比，大数据应用于人力资源领域具有更大的市场潜力。

　　2.1人才招聘

　　当前企业在重要岗位招聘上往往通过长流程、高费用和多人参与保证招聘的质量。当大数据遇上HR，提高人才招聘的效率和准确度自然成为变革产生的首要路径。以谷歌公司为例，被称为“人员分析”的谷歌人力资源团队借助大数据技术对招聘流程进行了精简：让所有在职员工完成一份300道问题的问卷、根据问卷结果建立了一套数学模型，并以此为据，在每月至少10万份简历中筛选出最适合公司的申请者。与此相类似的是，全球客服呼叫中心Transcom公司在2012年使用大数据进行员工行为特征分析，根据负责收集和分析数据的Evolv公司提供的定量分析结果，Transcom公司改变了招聘策略，有针对性地提出需求，实现更精确的职位匹配，从而提高了整个团队的稳定性，也节省了培训新员工的成本。

　　大数据时代的企业招聘，从技术方法角度看，是持续的数据挖掘过程;从信息角度看，是持续的供需信息匹配和关联信息的交叉组配过程;从人力资源管理专业角度看，是对人才价值评估和岗位胜任力理解的专业展现过程。有互联网企业将数据资源和数据价值提升到自己的核心战略中，研发出一系列利用社交网络和大数据技术的招聘服务产品，如招聘规模报告、在线企业方案等。2012年，IBM公司以总价13亿美元的价格收购了美国人力资源外包公司Kenexa。Kenexa的业务遍及21个国家，其中世界500强客户约4000家，占其总客户数的一半以上。而SAP、甲骨文等公司也分别收购人力资源管理软件公司，跟进大数据招聘领域的服务。通过这种融合，企业从以流程和效率为中心向以人为中心进行转化。

　　2.2人才测评

　　人才测评作为人力资源管理领域的一项专门技术，主要通过专家评估、综合考评等方式进行。而胜任力模型的构建需要通过访谈、编码、调查问卷、统计分析等过程。依托大数据技术将彻底改变当前的主观测评方式和传统的构建模式，对人才测评中的人才绩效考核、人才选拔分类等进行研究，从大型的人力资源信息库中寻找依据，帮助人力资源管理人员发现数据间潜在的联系并指导人才测评工作。大数据技术可以精确计算出胜任力特征，即特定岗位中优秀员工的素质特征，使岗位胜任特征成为人才选拔的标准。

　　例如Hay Group提供国际上使用最广泛的海氏三要素测评法，为世界500强企业中的三分之一以上所采用。而国内专业提供人才测评产品的北森公司，利用行业专家经验积累了200万名测试者的数据并据此构建模型进行测评。从定量化积累、跨领域分享到模型化挖掘，越来越多的专业人才机构和创业团队正在为企业提供人才数据分析的大数据服务。

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