大数据技术在人力资源管理中的运用与趋势
新时代科技的创新,大数据技术成为各个领域管理模式变革的重要驱动力。在人力资源管理实践中,大数据技术以“数据挖掘”为依据,摈弃了传统“经验+感觉”的主观判断,坚持“数据导向”,提升了决策的科学性,关注“个性潜力”挖掘,推翻了标准化管理,进而最大限度激活人的能动性,实现人力资源管理效率的提升。
信息数据是人力资源管理的重要载体,大数据技术在人力资源管理各个环节的应用,通过对海量数据的收集、整理、提取、处理,为人力资源规划、人才管理、人力发展与成长、绩效管理、激励机制的变革提供了科学依据。通过挖掘大数据技术的价值优势,来构建更高效、更具人性化的人力资源管理模式,为人力资源可持续发展提供有力保障。
一、大数据技术在人力资源管理中的优势
大数据技术通过从海量数据中挖掘有价值的信息,为人力资源管理模式的变革提供了良好支撑。一方面,大数据技术可以实现人力相关数据的收集、整合。另一方面,通过数据分析、数据挖掘,为人力规划、人才配置、人力绩效管理等提供科学依据。
(一)大数据技术的优势
从技术层面来看,大数据技术有三个优势,一是记录原始数据。将学习、生活、工作中的各类信息进行记录,并形成庞大的数据集合,作为解决问题、得出决策的数据依据。二是存档优势。利用大数据技术,除了收集和整理数据外,还可以通过数据挖掘技术,来发挥数据的更多价值。三是对原始数据进行统计、纠偏。通过对预期目标纠偏来调整计划,使其满足既定目标需要。四是预测优势。可以回溯历史数据,对未来可能情况做出科学推测。
(二)大数据技术在人力资源管理中的作用
人力资源管理是确保企业运营的基本条件,将大数据技术运用到人力资源管理实践中,其作用有三点:一是提高企业市场竞争力。人力资源管理的对象是人,人是企业最核心的要素。在现代市场环境下,人力资源管理效率的提升,将直接提升企业的核心竞争力。大数据技术与人力资源管理的融合,利用大数据技术加持来全面掌握市场动态,快速做出人力资源管理决策,为赢得市场竞争奠定基础。二是优化人力管理模式。在企业整体管理工作中,人力管理是基础。通过对企业人力信息资源的收集、整理,运用数据挖掘技术来优化人才配置。同样,根据人力数据分析,创新人力资源管理模式,激发员工个人潜能,提高人力管理质量。三是顺应人力市场发展潮流。市场环境下,企业要想获得有利的竞争地位,必须要加强人力资源管理,最大化发挥人力效能。大数据技术从人才的招聘、培训、薪酬、绩效等方面为企业提供科学的人力资源规划方案,帮助企业获得人才和技术优势,提升企业人力管理水平。
(三)人力资源管理中的大数据类型
聚焦人力资源管理的各个环节,大数据技术的应用需要管理者能够树立大数据思维,重视大数据技术在决策领域的科学运用,特别是在人力管理中,要由经验导向决策转变为数据导向决策,充分发挥大数据的技术优势,让人力管理更高效。人力资源管理数据类型有三种:一是事实性数据。与人力相关的各类基础数据信息。如员工个人信息,包括姓名、性别、学历、职称、技能、工作经验等;企业人力基本信息,招聘时间、部门人数、岗位信息、工作业绩等。事实性数据,来源于人力资源管理各个部门,作为最基础的决策依据。二是动态性数据。即与人力资源管理活动相关的数据。如人员流动比率、招聘规划、人力计划执行率、核心人才流失比率等。动态性数据的获得需要通过对基础数据进行追溯、核算,通过对选、育、用、留四个环节的分析,为管理者提供人力管理参考依据。三是整合性数据。该类数据具有多个来源,通过对基础数据进行整理、分析、挖掘而得到的人力数据。如人才素质特征、人才投资和产出比等,这些数据需要对员工的多个数据信息进行综合评估。
二、人力资源管理中大数据技术带来的主要影响
大数据技术为人力资源管理工作搭建了全面的信息化平台,可以确保人力管理信息的全面收集、整理和挖掘,激发员工的工作积极性,提高人力管理效率。
(一)人力资源管理者要转变角色
人力资源管理从人才的招聘、培训、考勤、绩效、激励等方面,过去多是基于管理者的“经验”和“主观感觉”,难免会出现决策失误,特别是一些管理者依靠人与人之间的亲疏远近关系来做出职位任命决策。大數据技术应用到人力资源管理中,可以根据相关数据,减少决策偏差。数据本身具有客观性、事实性,能够避免人的主观性判断。同时,人力资源管理者也从过去的数据采集者,转向数据决策者。在过去,人力管理各项工作要求管理者能够参与到人力数据的采集,并对相关数据进行汇总、分析。利用大数据技术,与人力相关的数据被集中于大数据管理平台,管理者不必再进行繁琐的数据采集、分析,可以借助于大数据技术,快速对相关数据进行统计、分析、汇总,从而做出科学管理和决策。另外,大数据技术的运用,管理者从幕后走向前台。借助于大数据分析,围绕企业人力管理工作实际,对存在的问题、不确定性,人力管理者要与相关部门展开合作,共同研讨和优化组织战略目标,提高各部门工作效率。
(二)实现人力资源精准化管理
人力资源管理工作在过去非常细碎、繁琐,且在管理决策上,多依赖于管理者的经验。比如在制定人力发展政策和发展规划时,管理者更依赖前人经验。大数据技术让人力管理数据化、信息化,管理者通过数据分析,可以快速、准确获得有价值的参考数据,提高管理的科学性、精准性。比如在人才招聘中,利用大数据分析技术,可以对所有的应聘者进行非结构化信息整合,从中挖掘每个员工的性格、爱好、特长、素质、技能水平等信息,为后续人岗准确匹配提供依据,也让每个员工都能够发挥各自优势。再如在岗位管理中,通过对各岗位员工个体学习行为数据的记录、统计和分析,来准确获得员工的培训需求,提高人力培训工作的针对性。
(三)激活员工个性工作潜能
从人力资源管理实践中,过去在制定人力政策时,多强调标准化,基于群体行为来实现人力管理。但这种管理模式不利于员工个性的激活,也难以调动员工岗位积极性。利用大数据技术,从数据挖掘中更加关注个体特质的分析,员工个性化需求也不断增强,人力管理者可以为员工提供个性化管理方案,以激发员工的个性与潜能。比如通过对员工基础信息的分析,再结合员工职业成长经验、知识背景、工作能力、兴趣爱好挖掘员工的个性需求。人力管理者通过精准分析员工,制定与之相对应的人力管理方案,比如向员工提供家庭关怀,满足员工的教育培训需求,加强员工团队建设,通过增加岗位福利来发挥员工的个人生产力。如此一来,人力激励机制更加完善、更加多样、更加精准,员工工作能动性更强。5E5B11A6-40DF-416C-84CD-A367449C62EC
三、大数据技术在人力资源管理中的主要應用
人力资源管理在过去,单凭人的经验来管理,导致人才总体质量不高,人才流失严重,内控体系不完善,人均效益偏低等问题。大数据技术在人力资源管理中的应用,可以实现知识、能力、素质等各项特征的数据化管理,利用数据分析、数据挖掘来提高人力管理精准度、科学化。
(一)促进人力资源规划更科学
在人力管理中,人力资源规划是重要任务。通过人力资源规划,分析企业的人才需求,进而为人才引进方案的确定提供依据。企业人力资源管理的最佳状态是人才供需平衡,但很多企业在人力规划中缺乏数据支撑,导致人才供需失衡。招工难,招到的人才与岗位不匹配等问题突出。在大数据应用中,从人力资源规划层面,通过分析现有的人力数据,借助于回归分析、比率分析等手段,来准确预估人力需求。同时,通过对企业内外数据信息的挖掘和整理,结合职业岗位远景规划,得出人力资源规划战略目标。在人力资源规划目标中,明晰了具体的人力数量、岗位能力、人才结构等指标,让人力资源规划更客观、更精准,化解过去由经验导向带来的决策失误等问题。
(二)确保人才招聘到岗位配置更匹配
在人力资源管理中,招聘人才,配置适宜的岗位,往往周期长,效率低。在做法上,各部门提出人才空缺计划,由人力资源部门结合空缺人数、岗位,制订招聘计划。要么通过线上招聘,获得一定数量的应聘信息;要么通过线下渠道,对相关人员简历进行筛选、面试,最终确定适合的人选。相比而言,这种招聘模式不仅耗时长,还会出现面试官因个人经验招到不优秀的人,在人岗匹配中,也会出现匹配不当等问题。大数据技术通过对各岗位需求、岗位职责、岗位胜任力特征的分析,以数据分析方式,可以对企业所有员工进行甄别、搜寻、筛查,进而获得优秀人才识别机制,来优化现有员工与职位的匹配关系。同样,在招聘环节,将岗位、职责、能力等需求,利用社交网络媒体,可以对应聘者进行个人视频图像、生活、工作经历、社会关系、职业能力等要素进行立体化分析,精准掌握候选者的具体情况,精准实现人岗匹配。
(三)促进人力激励与绩效管理更精准
人力资源管理中,激励机制的制定有助于激活人力效能。从激励方式上,一种是物质性激励。以薪酬、福利等物质、生活待遇等作为激励保障条件,来匹配员工自我预期,更好地激发员工工作能动性。另一种是事业激励,通过企业未来发展规划,以职位提升、职业成就感等来激励人才。第三种是情感激励,通过关爱、关怀等方式,来赢得员工的情感认同,以达到稳定人才队伍之目的。通过大数据技术来完善激励机制,一种是通过采集员工在具体岗位的工作表现,参考相关行业、相似岗位行业薪酬水平,对员工的工作绩效、成绩进行客观评价,分析其薪酬水平与岗位贡献是否匹配。另一种是通过综合分析员工在生活、工作中的表现,了解员工的价值需求和职业期望,综合运用物质、事业、精神激励方式,实现差异化激励,提高员工工作满意度和工作效率。同样,在人力绩效领域,借助于大数据技术完成对员工出勤、工作状态、能动性、创造性等通用型、半结构化资料的收集和分析,并作为绩效考核指标来评价员工的工作能效。通过预测分析,人力资源管理者可以提前干预员工工作状态,让绩效管理更精准。
四、大数据技术对人力资源管理的变革趋势
大数据技术对人力资源管理工作所带来的影响是深刻的,未来人力资源管理模式也将发生变化。管理者要与时俱进,充分发挥大数据技术优势,为提升人力管理效能奠定基础。
(一)人力资源组织结构去中心化
与传统人力资源管理层级化结构相比,大数据技术变革了人力资源管理框架,逐渐实现“扁平化”,更加注重学习型组织的建立,即以自主管理为特色,强调个体自我管理。从组织管理效益和价值实现上,员工个体能效更强,以知识、数据为主要链接点的去中心化管理趋向将成为必然。
(二)人才潜能挖掘成为主流
对于人力资源管理,人才潜能的挖掘是重点。大数据技术更加关注人才的成长,强调人才与组织共同发展。在实现人岗匹配时,要充分挖掘人才潜能,发挥其特长。树立大数据思维,要打破固化的人才评价标准,突出人才潜能的发挥。
(三)强调组织的人文关怀
人力资源管理的核心是“人”,对人的管理要上升到艺术层面。情感交流是人际交往的重要条件。在人力管理中,让每个人都获得组织的人文关怀,才能增强人的归属感、凝聚力,才能提升人对组织的忠诚度。
五、结语
人力资源管理在科技的推动下,管理模式与机制也将发生变化。大数据技术为人力管理带来新的机遇和挑战。管理者要树立开放的思维,关注人的潜能开发,运用大数据技术,让优质人才发挥最大效能,提升人才核心竞争力。
【基金项目:中国高校产学研创新基金资助课题《AI技术在大学混合式教学中的应用研究——以中外合作办学双语授课实验为例》(项目编号:2020HY03006)。】
(金渝琳,硕士研究生,教授,研究方向:人力资源管理、数字经济等。)5E5B11A6-40DF-416C-84CD-A367449C62EC
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在2023年街道深化作风建设推动高质量发展走在前列动员会上的讲话同志们:今天我们召开“街道深化作风建设推动高质量发展走在前列动员会”,这次会议是街道三季度召开的第一场...
【军训心得体会】 日期:2024-03-17
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【学习心得体会】 日期:2022-12-14
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【学习心得体会】 日期:2022-12-24
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2024年主题教育民主生活会批评与自我批评意见(38条)(范文推荐)
2023年主题教育民主生活会六个方面个人检视、相互批评意见:1 理论学习系统性不强。学习习近平新时代中国特色社会主义思想不深不透,泛泛而学的时候多,深学细照的时候少,特...
【邓小平理论】 日期:2024-03-19
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2024年交流发言:强化思想理论武装,增强奋进力量(完整)
习近平总书记指出:“一个民族要走在时代前列,就一刻不能没有理论思维,一刻不能没有思想指引。”党的十八大以来,伴随着新时代中国特色社会主义思想在实践中形成发展的历程...
【三个代表】 日期:2024-03-19
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2024年度镇年度县乡人大代表述职评议活动总结
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【马克思主义】 日期:2024-03-19
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“千万工程”经验学习体会(研讨材料)
“千万工程”是总书记在浙江工作时亲自谋划、亲自部署、亲自推动的一项重大决策,也是习近平新时代中国特色社会主义思想在之江大地的生动实践。20年来,“千万工程”先后经历...
【三个代表】 日期:2024-03-19
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2024年在市政协机关工作总结会议上讲话
同志们:刚才,XX同志对市政协机关20XX年工作进行了很好的总结,很精炼,很到位,可以感受到去年机关工作确实可圈可点。XX同志宣读了表彰决定,机关优秀人员代表、先进集体代...
【邓小平理论】 日期:2024-03-18
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在全区防汛防涝动员暨河长制工作推进会上讲话提纲【完整版】
区长,各位领导,同志们:汛期已经来临,我区城区防涝工作面临强大考验,形势不容乐观。年初,区城区防涝排渍指挥部已经召开专题调度会,修订完善应急预案,建立网格化管理机...
【马克思主义】 日期:2024-03-18
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2024年镇作风整治工作实施方案(完整文档)
XX镇作风整治工作实施方案为深入贯彻落实党的二十大精神及省市区委深化作风建设的最新要求,突出重点推进干部效能提升,坚持不懈推动作风整治工作纵深发展,根据《关于印发《2...
【毛泽东思想】 日期:2024-03-18
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2024市优化法治化营商环境规范涉企行政执法实施方案【优秀范文】
xx市优化法治化营商环境规范涉企行政执法实施方案为持续优化法治化营商环境,激发市场主体活力和社会创造力,规范行政执法行为,创新行政执法方式,提升行政执法质效,着力解...
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2024年度关于开展新一轮思想状况摸底排查工作通知(完整)
关于开展新一轮思想状况摸底排查工作的通知为深入贯彻落实关于各地开展干部职工思想状况大摸底大排查情况上的批示要求和改革教育第二次调度会议精神,有针对性做好队伍教育管...
【三个代表】 日期:2024-03-18
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2024年公路养护中心主任典型事迹材料(完整文档)
“中心的工作就是心中的事业”——公路养护中心主任典型事迹材料**,男,1976年6月出生,1993年参加工作,2000年4月调入**区交通运输局工作,大学本科学历,中共党员,现任**...
【马克思主义】 日期:2024-03-17