方天涯

【摘 ?要】大數據技術的發(fā)展為社會帶來了很多的便利，將大數據技術應用在企業(yè)人力資源管理中是人力資源管理的必然發(fā)展趨勢。論文主要分析了大數據技術對企業(yè)人力資源管理的影響，并從四個方面提出了大數據背景下企業(yè)人力資源管理的創(chuàng)新措施。

【Abstract】The development of big data technology has brought a lot of convenience to the society. It is an inevitable development trend of human resources management to apply big data technology in human resources management of enterprises. This paper mainly analyzes the impact of big data technology on human resources management of enterprises， and puts forward innovative measures of human resources management of enterprises under the background of big data from four aspects.

【關鍵詞】大數據技術;人力資源管理;創(chuàng)新

【Keywords】big data technology; human resources management; innovation

【中圖分類號】F272.92 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2020）04-0005-02

1 引言

大數據技術是計算機網絡技術發(fā)展到一定階段的產物，從某種程度上來說，當前社會已經處于大數據時代，在大數據時代企業(yè)的人力資源管理思維已經發(fā)生了本質的變化。大數據技術理論可以進行相關關系分析、預測性分析和某種量化分析，如果將大數據技術理論應用在企業(yè)的人力資源管理中，可以確定企業(yè)人才能效的規(guī)律及影響因素等，從而制定針對性強的企業(yè)人事決策策略。

2 大數據技術對企業(yè)人力資源管理的影響

2.1 非量化信息數據化，利于人才規(guī)劃

人力資源管理數據中存在一些不可計算的、非量化的信息如個人能力分析、職業(yè)特點分析等，通過大數據技術實現這些信息的數據化，可以分析總結出不同員工的工作特征，從而合理規(guī)劃企業(yè)的人才培養(yǎng)計劃，以支持企業(yè)制定人才戰(zhàn)略決策。此外，企業(yè)人力資源管理過程中“能崗匹配”十分重要，在大數據技術環(huán)境下，人力大數據模型可以實現企業(yè)員工信息的分析和能力崗位的匹配，最大限度地實現人盡其才[1]。

2.2 優(yōu)化人力資源績效管理方案

企業(yè)通常每年都會對人力資源進行測評，傳統的測評方式主要以領導的主觀印象為主，考評的公正性欠佳。通過大數據技術采集員工的相關信息進行數據分析處理，可以提高測評的公正性，減少了人力資源管理部門的工作量，并且還可以優(yōu)化人力資源績效管理方案，提高企業(yè)人力效益。

2.3 優(yōu)化企業(yè)組織架構

大數據技術背景下的人力資源管理系統，提高了人力資源管理過程中相關數據的傳遞速度和質量，使工作更高效、透明，企業(yè)在對人力資源績效進行分析時，可以利用這些數據解決企業(yè)組織團隊中存在的爭端，有利于建立企業(yè)領導與員工之間和諧、開放的關系，形成良好的企業(yè)文化和工作氛圍，優(yōu)化企業(yè)的組織結構[2]。

3 大數據背景下企業(yè)人力資源管理創(chuàng)新優(yōu)化的措施

3.1 建立大數據人才庫

企業(yè)在人才招聘方面應該改變傳統的招聘模式，根據企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略及人才管理計劃，積極利用招聘網站及社交網絡的相關人才信息，設置關鍵詞并利用大數據技術實現崗位人才的篩選，建立企業(yè)的人才數據庫及人才篩選系統，通過崗位分析形成具有企業(yè)自身特色的人力資源發(fā)展規(guī)律，更有效地實現精準化的人員配置。在進行企業(yè)招聘時，首先利用大數據技術對應聘者的簡歷進行自動篩選，然后人力資源管理部門對篩選之后的應聘者信息包括工作經歷、就業(yè)意向、專業(yè)技能等進行整理和錄入，通過大數據人才庫分析應聘者與崗位的匹配度，以更好地推動企業(yè)的后續(xù)人才招聘計劃落實。

3.2 加強人力資源規(guī)劃，提升人力資源前瞻性

企業(yè)在人力資源管理過程中會產生大量的數據信息，根據企業(yè)的發(fā)展規(guī)劃利用大數據技術獲取員工的結構、質量等真實數據，了解當前員工在工作過程中的真實表現及能力水平，對員工的未來工作方向進行模擬分析，以數據事實為基礎制定客觀的人力資源規(guī)劃及培訓計劃，提升人力資源前瞻性。

3.3 改進人才考核方法

企業(yè)的人力資源管理中形成的人力資源數據包括人才培養(yǎng)數據、員工異動數據、員工考核數據、員工的個人及工作基礎信息數據，通過這些數據的整合、分析和預測，可以實現大數據技術環(huán)境下企業(yè)人力資源管理效能的最大化。傳統的員工績效考評方法選擇包括導向型績效考評方法和結果導向型績效考評方法，二者都有一定的缺陷。例如，傳統的360度考評方法不能實現考評結果的反饋，并且工作量大，考評過程需要花費大量的時間，因此，可以改進這種考評方法，選擇“大數據+360度考評方法”，利用該方法進行考核時，員工評價包括上下級、同級、崗位的外部客戶以及員工本身四部分，重視員工的工作過程，使得評價結果更具客觀性與準確性，考核完成之后通過大數據平臺實現考核結果的員工反饋?？己诉^程中，需要設計合理的績效指標考評體系，通過專家評分確定每個工作崗位的主要績效考評體系，例如，公司的銷售崗位績效考核指標主要包括服務態(tài)度、合同履行率、客戶投訴率、銷售費用、銷售額及其增長率五部分，通過大數據技術對這五方面的指標進行分析，確定關鍵指標的權重，提高考核指標的科學性，解決傳統考核中不規(guī)范的問題[3]。

3.4 完善績效考核激勵機制

大數據可以通過整個企業(yè)的外部市場環(huán)境和行業(yè)的薪酬水平，結合企業(yè)的具體經營狀態(tài)對企業(yè)的發(fā)展趨勢與未來的薪酬漲幅進行分析，從而制定合理的薪酬激勵制度，測算企業(yè)的員工對于薪酬的期望合理度。此外，還可以通過大數據算法確定提高員工績效的關鍵點，建立合理的激勵制度。根據管理的二八原則可知，20%優(yōu)秀員工對企業(yè)的貢獻巨大，創(chuàng)造了企業(yè)80%的利潤，人力資源部可以利用大數據技術對20%的優(yōu)秀員工的個人能力、工作特質進行分析，確定高績效工作的原因，構建成高績效員工的能力模型，對這部分員工給予績效激勵;分析低績效人員績效差的原因，如果存在非主觀因素造成績效低的情況，則提供轉崗機會。通過應用大數據技術并以馬斯洛需求理論為指導，構建企業(yè)的員工關愛系統及物質激勵系統，建立起針對員工內部的獎勵和懲罰措施，實現企業(yè)的多元化激勵，使得員工能夠將集體利益和個人利益有機的結合，提高員工對企業(yè)的忠誠度。

3.5 利用大數據技術深層次挖掘員工潛力

利用大數據技術對企業(yè)員工的績效數據進行收集、整理和深層次挖掘，根據員工績效的數據分析結果可以確定影響員工績效的關鍵因素，并以分析結果為基礎制定相應的激勵制度，這樣可更好地調動員工的積極性。例如，在企業(yè)的績效評估系統中設置員工的反饋意見模塊，這樣員工可以積極表達自己的想法，在一定程度上實現員工潛力的深層次挖掘，提高員工對于工作的滿意度。此外，通過大數據技術，員工可以利用社交軟件實現與企業(yè)管理者的直接溝通，參與企業(yè)的人力資源管理工作，對企業(yè)的發(fā)展發(fā)表意見，促進企業(yè)建立更加規(guī)范的流程，打破了從員工到領導者逐級匯報的傳統模式，加強了不同部門之間的協作。這種模式可以獲得更多的交互數據，同時，企業(yè)可以通過網絡互動，給予員工更多的關懷，提升員工的工作積極性，增強企業(yè)凝聚力。

4 結語

當前社會已經處于大數據時代，利用大數據技術對企業(yè)的人力資源管理進行創(chuàng)新，可以顯著提高企業(yè)的人力資源管理效能。通過應用大數據技術，可以建立大數據人才庫，加強人力資源規(guī)劃，提升人力資源前瞻性，改進人才考核方法，完善績效考核激勵機制，深層次挖掘員工潛力。總之，大數據技術的應用可以實現人力資源效益的最大化。大數據技術應用中應注意的問題主要是做好數據系統的安全保護工作，需要采取措施提高數據的安全性以免造成不良后果，遵循“誰管理誰負責”的原則，保證系統安全。

【參考文獻】

【1】王曉平.大數據技術背景下金融企業(yè)人力資源管理優(yōu)化思考[J].人力資源管理，2018（3）：418.

【2】廖依山.大數據背景下企業(yè)人力資源管理理念在高職院校中的應用研究[J].中國國際財經：中英文，2018（4）：170.

【3】徐子遙.大數據背景下的金融企業(yè)人力資源管理優(yōu)化策略[J].企業(yè)改革與管理，2016（24）：56.