數據驅動下的人力資源管理創(chuàng)新研究

范瑞芳　朱換影

摘要：人力資源的數據化管理是大數據背景下的必然趨勢。為了提高人力資源管理系統(tǒng)的應用水平，企業(yè)不僅需要擁有充足的數據人才儲備，還需要擁有一定的數據思維。文章在人力資源管理中融入了大數據思維，對企業(yè)內部組織架構、內部工作人員的思維模式及考核方法的變革展開了詳細分析。還介紹了基于數據驅動的方法和技術在招聘、薪酬等系統(tǒng)中的應用。一方面，企業(yè)需要結合實際情況，建立相對完善的人力資源管理數據倉庫，推進人力資源管理模式的創(chuàng)新，從而提升企業(yè)的核心競爭力。另一方面，建立智能企業(yè)人力資源管理系統(tǒng)，為企業(yè)構建智能化數據化人力資源管理系統(tǒng)提供新思路。

關鍵詞：數據驅動；人力資源；管理創(chuàng)新

近年來，數據廣泛應用于各行各業(yè)，逐漸成為全新的生產要素?！叭旨夹g、七分管理、十二分數據”是企業(yè)信息化建設的指導思想，突出了數據的重要作用。數據化管理可以有效提升企業(yè)人力資源管理的質量和效率，大數據時代背景下，為了提高決策的科學性和有效性，企業(yè)必須加強對大數據的應用，構建更完備的人力資源管理系統(tǒng)。

數據驅動指的是利用數據構建全面的評估體系，提高企業(yè)的整體經營管理效率，促進業(yè)務的創(chuàng)新增長。數據驅動方法涉及深度學習、機器學習等技術，能夠給企業(yè)帶來多種形式的算法資源和數據處理方法。目前，數據增長迅速，企業(yè)如果繼續(xù)使用過去的一些分析方法，很難對這些數據進行科學有效的處理，而數據驅動方法在數據規(guī)模較大的情況下表現較好，所以越來越多的企業(yè)開始使用這種方法，旨在幫助企業(yè)分析決策。陳小倩以數據驅動為基礎，創(chuàng)建了企業(yè)營銷服務系統(tǒng)，不僅促進了與客戶之間的交流，而且有效提高了企業(yè)信息化水平。李照慧基于數據驅動，通過分析和研究總結出了其可能會給企業(yè)戰(zhàn)略績效帶來的影響，為了能夠深層次挖掘數據信息，李照慧還因此創(chuàng)造性地提出了成立機器學習研究院的想法，從而為客戶提供更優(yōu)質的服務，提高企業(yè)決策的科學性。

對企業(yè)人力資源管理而言，大數據和數據驅動理念具有重要意義。王逸菲通過分析發(fā)現，企業(yè)應用先進的人工智能和大數據，能夠提供有力的數據支持，使得企業(yè)管理者可以作出更為科學的招聘計劃，從而在一定程度上提升企業(yè)的招聘效率。屈騰探討了大數據對企業(yè)人才招募、人才培訓、人才管理的影響，推動人力資源管理的智能化、數字化。但是，在當前的大部分已有的文獻，更側重理論層面探究大數據對人力資源管理的作用，關于大數據方法和技術的具體應用的相關研究較少。

本文介紹了數據驅動在人力資源管理創(chuàng)新中的意義，并對企業(yè)人力資源管理現狀進行了分析，之后又詳細探討了數據驅動和大數據思維對人力資源管理的變革，接著又分別從五個方面討論了數據驅動方法在人力資源管理中的應用，又根據企業(yè)發(fā)展的實際需要，構建了智能企業(yè)人力資源管理系統(tǒng)。本文在人力資源管理方面，創(chuàng)造性地引入了科學的數據驅動方法，助力企業(yè)人力資源的數據化管理。

一、數據驅動在人力資源管理創(chuàng)新中的意義

（一）促進業(yè)務增長

當前，企業(yè)人力資源管理部門的發(fā)展目標，主要是根據自身的發(fā)展要求，通過人力資源管理實現企業(yè)業(yè)務的高效發(fā)展，并在此基礎上，有效促進企業(yè)和員工的協(xié)同發(fā)展。所以在實際的工作中，企業(yè)在進行人力資源管理時要從全局出發(fā)，充分掌握當前的戰(zhàn)略導向和業(yè)務要點，并結合所獲得的詳細信息，制定具有針對性的解決策略。此外，企業(yè)還需要根據實際需要，提出有效的人力資源規(guī)劃方案，通過以上這些方法，最大程度地發(fā)揮出各種資源的實際價值，并在此基礎上，盡可能地實現企業(yè)產品和服務的創(chuàng)新，只有這樣，企業(yè)才能夠有效推動業(yè)務增長。企業(yè)在開展人力資源管理工作時，通過創(chuàng)新應用先進的大數據技術，能夠建立完備的人才數據分析平臺，從而進行智能化的人力規(guī)劃分析，除此之外，企業(yè)還可以利用該平臺進行更復雜的高潛預測和高職預測，根據所得出的數據，能夠進一步幫助管理者作出更為準確的決策，從而提高戰(zhàn)略業(yè)務的創(chuàng)新性。

（二）提高管理效率

在任何行業(yè)或領域的經營管理過程中，如果能體現出數據驅動的特征，就能真實了解和把控自身的財務運營情況。而且通過應用大數據技術，企業(yè)能夠極大地提高自身的決策效率，如果從產能方面分析，可以發(fā)現大數據技術的應用，能夠提高企業(yè)的經濟效益，進而提升企業(yè)的市場競爭優(yōu)勢。所以在大數據時代，企業(yè)要提高人力資源管理效率，就必須結合自身的發(fā)展情況，創(chuàng)新應用大數據技術，從而在實際的工作中，充分挖掘和利用數據信息，同時能夠準確客觀地探討企業(yè)的人力資源管理體系，并根據具體的探討情況，制定適合的智能化解決方案，從而最大程度地提高企業(yè)自身的人力資源管理決策質量。

（三）提高管控效果

基于數據驅動的人力資源管理，可以幫助企業(yè)做好管理者的壓力管理，通過利用大數據技術，對繁雜的重復性工作進行優(yōu)化。除此之外，在面試人才或簽訂時，企業(yè)通過創(chuàng)新應用先進的AI技術，能夠在一定程度上簡化人力資源管理流程，在此基礎上，企業(yè)使用隨機森林算法等算法模型，可以結合相關數據信息，準確地分析員工離職傾向性，并根據所得出的具體內容，制定相應的解決方案，提升企業(yè)人才流失風險的管控水平。

二、大數據時代人力資源管理現狀

（一）薪酬績效考核方式數據化水平較低

為了實現企業(yè)的健康發(fā)展，確保人力資源管理工作的高效進行，企業(yè)需要根據自身的具體情況，建立公平的薪酬績效考核制度。在實際工作中，關鍵績效指標、平衡積分卡是許多企業(yè)普遍使用的考核方法，但是不管使用的是哪種方法，企業(yè)都要擁有準確且充足的數據作支撐。但是在現階段，仍然有不少企業(yè)在薪酬績效考核中，過于看重主觀性評價，其中工作人員的自我評分、領導評分和員工互評占了整個薪酬績效考核的50%，有的企業(yè)甚至會超過50%?？己巳鄙贁祿С?，在這種情況下，直接導致企業(yè)的量化考核嚴重不足，考核指標不夠全面。而且部分企業(yè)沒有將最終的考核結果詳細地展示出來，導致員工難以對比分析考核結果，也無法總結經驗教訓，這就導致了企業(yè)不能有效發(fā)揮薪酬績效考核的作用。

（二）招聘方式傳統(tǒng)低效

近年來，隨著互聯(lián)網的發(fā)展和普及，網絡招聘興起，求職者可以利用這種方法在相關的平臺上傳遞簡歷，與傳統(tǒng)的線下招聘相比，這種線上的招聘方法更加方便快捷，但是在一定程度上增加了相關工作人員的工作難度。當前，手動篩選簡歷仍是企業(yè)最常使用的一種方法，然而海量的簡歷極大地增加了工作人員的任務量，他們要從簡歷中提取有效信息，這不僅增加了企業(yè)進行人才招聘的成本和時間，而且還給企業(yè)招聘方面的工作帶來了困難。除了以上這些問題，企業(yè)在制定具體的招聘計劃時，常常會直接依據企業(yè)相關工作人員的經驗，而隨著信息技術的不斷進步與發(fā)展，當前企業(yè)內部環(huán)境變化快，在這種情況下，工作人員無法明確崗位的關鍵因素，因此他們不能夠清楚地了解和掌握企業(yè)內部各崗位的真正需求。

（三）組織模式和管理理念滯后

當前，大部分企業(yè)仍然深受傳統(tǒng)管理理念的影響，企業(yè)的管理者牢牢掌握著各種信息資料與業(yè)務數據，然而他們能夠使用這些數據的機會并不多，基本上只有在員工升職時才用到，這種情況不僅使得企業(yè)的各種數據利用率較低，而且由于數據都被管理者掌握，導致企業(yè)各部門的工作人員難以利用這些數據進行有效溝通。許多企業(yè)的人力資源管理部門在開展相關工作時，由于沒有樹立以人為本的管理理念，使得他們對于企業(yè)內部工作人員個性化發(fā)展并未給予充分的重視，除此之外，管理者和工作人員的交流過少，這就使得企業(yè)的組織內部職能界定模糊、層級冗雜，進而直接影響到企業(yè)不同部門間的信息傳遞。因此，如果企業(yè)不能及時地改變組織模式，則會給管理者的工作帶來很大的困難。

（四）企業(yè)人力資源管理現狀及成因

當前，數據已經成為最重要的資源，然而許多企業(yè)未能充分認識到數據的重要性，因此沒有形成良好的數據思維和意識，而且人力資源管理者和員工不夠重視數據，缺乏對數據的敏感度，這就使得他們無法深刻地了解基于數據驅動的方法，而且也無法真正地掌握和運用數據挖掘能力，導致招聘、薪酬等系統(tǒng)的數據化水平低。在人力資源管理工作中，工作人員經常需要處理大量的數據，這些數據同時還具有較為復雜、多變的內在結構，所以對工作人員而言，采集、存儲和分析數據存在一定的難度。為了更好地完成人力資源管理工作，提高工作效率，工作人員必須要加強相關知識和技能的學習，培養(yǎng)數據思維。除此之外，企業(yè)還應該積極地引進數據人才，并根據自身的實際需要，建立數據存儲、分析框架和工具，從而使得人力資源管理效率獲得有效提升。

三、數據驅動和大數據思維對人力資源管理的變革

（一）人力資源管理理念的數據思維變革

在實際的工作中，當企業(yè)內部的人力資源管理部門開展相關工作時，經常會在招聘、薪酬等系統(tǒng)中產生大量數據，為了能夠更好地處理和分析這些數據，企業(yè)應形成數據驅動和大數據思維，并積極地創(chuàng)新人力資源管理思維方式。人力資源管理者不僅需要了解數據的重要性，同時還需要努力提高對數據的敏感性，從而更好地實現思維模式的轉變。除此之外，還應該加強對內部工作人員的培養(yǎng)力度，使他們能夠形成良好的數據思維，并讓他們記錄工作中產生的數據，然后采取合適的方式對這些數據進行處理和分析，讓管理者和工作人員養(yǎng)成“用數據說話”的工作習慣。

（二）人力資源管理組織架構的升級變革

傳統(tǒng)的人力資源管理組織架構為“金字塔”形，而往往在這種形式中，企業(yè)的人力資源主管處于頂端位置，且呈現多級管理模式，使得組織內部無法實現有效、順暢的數據交流，而且組織結構較為冗雜。隨著信息技術的不斷發(fā)展，企業(yè)通過使用數據驅動方法，極大地簡化了管理層級，并且在一定程度上加強了各級管理者和工作人員之間的信息交流，促使人力資源管理組織架構更加扁平化，從而提高信息傳輸效率，同時還可以減少工作過程中所產生的溝通成本。

（三）人力資源管理考核方法的科學變革

在過去，企業(yè)無法高效地收集和應用數據，因此在薪酬、招聘等方面沒有足夠的數據支持，進而使得考核方式缺乏客觀性，限制了企業(yè)人力資源的開發(fā)，導致企業(yè)不能有效地培養(yǎng)和引進數據人才，不利于企業(yè)的未來發(fā)展。近年來，大數據技術發(fā)展迅速，尤其是在人工智能和機器學習領域表現較為突出，極大地推動了人力資源管理方法的變革，而在實際工作中，運用基于數據驅動的方法，結合各種數據驅動模型，從而對人力資源管理進行更為有效的量化考核，通過把數據轉換成有用的信息，從而創(chuàng)新招聘、薪酬等系統(tǒng)的考核方式，在此基礎上，可以更加科學地進行人力資源管理。

四、數據驅動方法在企業(yè)人力資源管理中的應用

（一）建立人力資源管理數據倉庫

對于現代化企業(yè)而言，數據倉庫是各種的數據集合。近年來，社會經濟快速發(fā)展，企業(yè)改革也不斷深入，由于在人力資源管理過程中，相關工作人員需要面對大量的數據，因此，企業(yè)為了能夠有效地解決數據存儲問題，應根據自身的實際需要，建立數據倉庫。數據倉庫可以提供充分的數據支持，結合數據驅動方法，實現人力資源管理的數據化。企業(yè)不僅要熟悉企業(yè)業(yè)務場景，還要擁有科學的技術方案和技術架構，只有這樣才能夠建立健全的數據倉庫。除此之外，建立人力資源管理數據倉庫，企業(yè)應該要清楚地了解招聘、薪酬等系統(tǒng)產生數據的屬性，并基于此構建信息發(fā)布系統(tǒng)、數據倉庫數據庫等數據倉庫的組件。只有這樣，企業(yè)才能夠建立更為完善的人力資源管理數據倉庫，從而上傳并保存招聘、績效等系統(tǒng)產生的數據，這種情況下，企業(yè)可以借助數據倉庫的數據，建立基于數據驅動的分析模型，從而為企業(yè)未來的決策提供有力支持。

（二）數據驅動方法在培訓系統(tǒng)中的應用

在大數據時代，企業(yè)必須對以往的培訓模式進行改進和創(chuàng)新，這是由于以往的培訓模式不具有針對性，沒有充分重視企業(yè)內部工作人員自身的特性，聚焦式培訓可以很好地解決這種問題，不僅有助于提升工作人員的工作水平，而且還可以有效提升培訓效率。為了充分運用這種培訓模式，企業(yè)需要掌握數據聚類技術，通過聚類分析，可以根據數據的特征把數據集分成不同類別，企業(yè)則需要分別對這些不同的類別進行分析。在實際工作中，相關工作人員可以先從數據倉庫提取出員工的特征，然后再利用數據聚類的方法，詳細地分析企業(yè)內部的每一位新員工，接著則需要按照相關標準，把特征相似的員工歸為一類，最后企業(yè)可以制定出具有針對性的培養(yǎng)計劃，通過這種方式，可以讓企業(yè)的每一位新員工都能得到有效培養(yǎng)，進而提高他們的工作能力，提升培訓效率。

（三）數據驅動方法在招聘系統(tǒng)中的應用

近年來，網絡招聘逐漸興起，對于企業(yè)人力資源管理部門而言，他們要從簡歷中迅速找到求職者的特點，而且他們還需要結合企業(yè)的實際情況，篩選出符合崗位需求的人才，只有這樣，才能真正完成人力資源管理工作的預期目標，實現企業(yè)和人才的雙贏?；跀祿寗拥乃枷耄谝欢ǔ潭壬辖o企業(yè)內部的招聘工作帶來新變革。在實際工作中，相關工作人員需要擬定崗位需求，主要涉及所需人才的工作經歷、基本技能等指標，根據這些內容，工作人員能夠較為準確地建立人才特征畫像。之后工作人員在大量的求職者簡歷中提取他們的特征，并利用先進的大數據技術，構建機器學習模型，這主要是為了快速、準確地計算求職者和人才特征畫像匹配程度，而相關工作人員在利用這種模型計算出匹配程度后，還要結合具體的崗位要求，以此來評判求職者是否勝任該崗位，然后再根據最終的評判結構篩選符合崗位需求的人才，通過采用這種方法，能夠最大程度地提升企業(yè)的內部招聘效率。

（四）數據驅動方法在薪酬系統(tǒng)中的應用

為了提高企業(yè)的核心競爭力和凝聚力，要建立合理的薪酬管理制度。大數據時代，企業(yè)需要構建更為完善的薪酬體系，利用先進的大數據技術收集和處理數據，并借助相關模型計算薪酬。企業(yè)可以構建不同形式的統(tǒng)計分析模型，利用統(tǒng)計學中的數據分析方法，從而更好地統(tǒng)計和預測薪酬情況。除此之外，還可以建立薪酬系統(tǒng)的多元線性回歸模型，從而更為準確地計算薪酬。第一，人力資源管理部門需要收集工作人員的詳細資料，主要涉及他們個人的日常表現、業(yè)績信息、工作效率等方面，之后需要根據具體的情況來為不同的考核部分設定權重看。為了讓薪酬的計算有模型數據作支撐，人力資源管理部門還需要建立薪酬和工作人員綜合情況的多元線性回歸模型。第二，采集工作人員按照時間順序的薪酬數據，建立薪酬的時間序列模型，從而更準確地預測工作人員的未來薪酬情況。企業(yè)應根據相關的統(tǒng)計學模型，為決策提供數據支持，加強對先進的大數據技術的應用，從而完善薪酬管理系統(tǒng)，確保每一位工作人員都能得到合理的薪酬。

五、基于數據驅動的智能企業(yè)人力資源管理系統(tǒng)

微軟和IBM公司提供了可視化數據倉庫的商業(yè)智能解決方案，基于此，在企業(yè)的人力資源管理系統(tǒng)中添加了數據倉庫的商業(yè)智能體系，并且還通過這種方式建立了基于數據驅動的智能企業(yè)人力資源管理系統(tǒng)，為數據化管理提供新方向。本文把智能企業(yè)人力資源管理系統(tǒng)分為智能管理平臺、智能管理工具、智能管理門戶和智能管理應用。

第一，智能管理平臺是數據倉庫的關鍵環(huán)節(jié)和技術，它是智能企業(yè)人力資源管理系統(tǒng)的基礎。涉及報表管理引擎、數據的抽取、清洗和加載，以及數據挖掘引擎和數據倉庫引擎。第二，智能管理工具將平臺中的報表管理引擎和數據挖掘引擎進行交互，從而利用相關工作進行分析。結合平臺提供的預處理后的數據，然后再把這些已經進行科學處理的數據轉換為知識，從而為決策者提供決策依據。第三，智能管理門戶為系統(tǒng)使用者提供訪問入口。它主要包含了薪酬、績效等子系統(tǒng)的數據，除此之外，企業(yè)內部的每個子系統(tǒng)的員工都能夠根據自身的實際需要，建立個性化的個人門戶，同時每個子系統(tǒng)的員工也都能夠選擇和自身相關的數據，通過這種方式，可以極大地提升員工數據訪問和使用的效率。第四，智能管理應用可以有效解決特定子系統(tǒng)業(yè)務的需求。比如在使用培訓子系統(tǒng)時，為了能夠幫助企業(yè)客觀、準確地評價員工，可以借助應用能力素質模型進行評價，并根據最終的結果來制定具有針對性的培養(yǎng)方案；招聘子系統(tǒng)中的招聘規(guī)劃和對求職者的考核評價等。

六、結語

本文通過分析人力資源的數據化管理，發(fā)現企業(yè)人力資源管理水平低的主要原因是缺少專業(yè)的數據人才、管理者和工作人員數據意識和思維淡薄，這些問題使得企業(yè)不能夠在較短的時間內從復雜繁多的數據中提取出有用的信息，導致人力資源管理部門的相關工作人員效率低下。因此，本文探討了數據驅動和大數據思維對薪酬績效考核方法、工作人員思維模式、內部組織架構的變革，并且還詳細分析了企業(yè)在招聘、薪酬等系統(tǒng)中如何應用文本挖掘、數據倉庫、數據聚類等數據驅動技術，在人力資源管理領域有效地運用了數據驅動模型和方法，結合數據收集、共享和建模，實現人力資源的數據化管理。通過這種方式，能夠有效地提高企業(yè)的市場競爭力。

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（作者單位：范瑞芳，漯河利通液壓科技股份有限公司；朱換影，漯河億家馨食品有限公司）