行業動態:大數據該如何走進人力資源管理?
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管理學認為“管理部分是藝術，部分是科學”。相較于其它管理模塊如制度管理、流程管理、產品管理、資產管理等針對物的管理，對人員的管理，藝術性成份體現的更多。多年以來，人力資源管理從業者常有的困惑是其價值難以被客觀評估、人力資源的專業性難以得到充分認同。
近代管理實踐中，心理學、行為學的研究成果逐步被應用到人力資源管理中，同時通過數據分析的手段來幫助人力資源管理決策，如此種種，增大了其科學管理的成份，使得人力資源從業者成為更“專業”的一個群體。
對此需稍作說明。在人力資源的選、育、用、留的各個環節中，以數據技術為依托的預測和評估已經相當普及。科學管理要求可測量、可記錄、可分析、可改善。
在人才聘用上，通過能力測評、性格測試、特質分析、行為取向界定等，企業努力發現和預測候選人的外在未可見的動機、意愿、壓力適應性等特點(所謂冰山理論，水面下隱藏的冰山信息更為重要)，幫助找到適合企業要求的“對”的人;
在人才選拔上任用上，通過測評工具，發現員工的潛力素質方向和差距空間將幫助企業界定員工的可發展性方向和制定發展規劃;
在員工效能管理上，評估工具將幫助企業分析影響員工可持續敬業度(sustainableengagement)的關鍵驅動因子并籍此制定有效和趨向性的的激勵機制，調節資源配置使得員工和組織的效能達到最大;
在領導效能提升上，通過對領導力風格的數據分析幫助企業構建合適的領導力文化，等等。科學管理在此體現的價值就是所謂讓管理的藝術性更加富有“智慧”。
然而，現有數據分析技術的應用還不是完全意義上的“大數據下的人力資源管理”。在大數據時代，過往的人力資源管理實踐還將有更大的顛覆和變化。大數據時代對人力資源管理的影響會是什么呢?
大數據通常是指所涉及的資料數量巨大、數據類別繁多、無法用傳統數據庫工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集。20世紀90年代，數據倉庫之父比爾.恩門首次提出大數據概念，開始是用來描述為更新網絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數據集，后來不僅用來描述大量的數據，還包括處理數據的速度。
其具有4V的特點：Volume(大量)、Velocity(高速產生)、Variety(多樣性)、Veracity(真實性)。也就是說在某些領域通過傳感器和屏幕等入口自動高速產生了大量、多樣的數據，這些數據輔以合理的算法和強大的云計算能力，能夠告訴你其領域的本質的關鍵的信息!
大大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據對于未來人力資源管理的影響可能有以下幾個特點：
1、塑模――構建更科學的模型
定量化分析是科學管理的關鍵。其價值在于將正確的信息在正確的時間交付到正確的人手中。數據之中蘊藏著價值,關鍵在于發現其本質和其真實性。
過往人力資源所掌握的數據大多是結構化數據，構建測評模型的時候更多的是參考現有理論和業界最佳實踐。大數據的海量非結構化數據(“源數據”而非處理過的數據)提供給我們突破現有理論不完善性的可能，在構建結果和成因之間關系模型的時候，大數據將更多呈現數據本質上的真實性，反映其真實關系，幫助我們在追求科學管理上更加“極致”。比如，未來大數據下企業將構筑的是人力資源商業智能(Human Resource Business Intelligence)。
區別于面向業務過程的一般性報表的電子人力資源管理，人力資源商業智能的價值在于通過其“多維數據”倉庫功能，進行數據建模，提高大數據情況下的人力資源分析效率，使得人力資源管理體系能夠找到不斷調整與優化的方向與策略，更好的支持業務發展，真正適應企業整體發展戰略的需要。
2、動態――適應人的不斷變化的要求
人是最富于變化的。時間和環境都可能是造成人的變化的要因。大數據由于是即時產生和處理，保證隨時刷新而且是全貌數據，使得過往對人員進行“拍照”似的靜態分析變成動態分析。比如過往企業對組織進行一次員工效能分析和改善要持續半年到一年，通常只能每兩年作一次，如果業務戰略時過境遷，這種人員分析就是無效的。
在大數據時代，分析更快捷，行動更迅速，也包括提供更個性化的服務，資源分配更到位，所謂通過大數據實現資源的“可擴展獲得”，提升資源的利用效率。
3、對標――打開視野
企業自身的數據價值毋庸置疑，但對比才能產生各大價值。現有企業實踐中，苦于對標困難，沒有公共數據庫，沒有行業相關數據庫。有些咨詢公司擁有十幾億人的部分特征數據，已是很難能可貴，但依然滿足不了現實要求。在大數據下，可實現指向性選擇對標，這種開放系統將極大地推進企業組織的發展和進步。
似乎大數據時代給我們描繪了一幅很美好的藍圖。但要實現大數據下的人力資源管理提升，困難也是很多的。
首先，要以開放的心態構建科學的數據平臺，或者說企業要更加透明。數據是高價值資源，分享是互為價值的。整個社會體系是開放的體系，才能保證信息資源的共享。
其次，科學地分析平臺。對海量數據進行深入數據挖掘，必須依托科學有效的分析計算平臺和架構。比如云計算、云存儲、虛擬化技術等。
無論如何，大數據浪潮正席卷而來，如果不想被它傾覆，就做一個瀟灑的弄潮兒吧。
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