張 蕓

(金陵科技學院 人力資源處,江蘇 南京 211169)

0 引言

隨著數(shù)字化和信息化技術的發(fā)展,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人們關注的熱點話題。在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆炸式增長,這對高校人事管理提出了前所未有的挑戰(zhàn)。高校作為教育培養(yǎng)和科學研究的重要場所,其人事管理工作直接影響著高校的發(fā)展和穩(wěn)定。因此,如何利用大數(shù)據(jù)技術提高高校人事管理工作效率成為亟待解決的問題。本文旨在分析大數(shù)據(jù)在高校人事管理中的應用現(xiàn)狀,探討使用大數(shù)據(jù)技術優(yōu)化高校人事管理的策略,以提高高校人事管理工作效率。

1 大數(shù)據(jù)技術的相關概念和背景

大數(shù)據(jù)是指那些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫處理工具難以處理的大規(guī)模數(shù)據(jù)集合。這些數(shù)據(jù)集合通常包含從社交媒體、互聯(lián)網(wǎng)搜索和在線交易等方面收集的海量數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)技術則是指處理這些海量數(shù)據(jù)的技術和方法。大數(shù)據(jù)技術的背景可以追溯到20世紀90年代末期。當時,全球互聯(lián)網(wǎng)開始爆發(fā)式增長,各種新型應用程序和技術層出不窮,數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆炸式增長的趨勢。這些數(shù)據(jù)包括社交媒體、在線交易、移動設備傳感器等領域的信息[1]。然而,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫處理工具難以處理如此大量的數(shù)據(jù),無法滿足人們的需求。為了解決這一問題,計算機科學家開始研究新的技術和方法,用于處理這些海量數(shù)據(jù)。2000年左右,人們開始使用“大數(shù)據(jù)”來描述這些數(shù)據(jù)集合和相關技術。隨著時間的推移,大數(shù)據(jù)技術的理論和實踐得到不斷發(fā)展及完善,逐漸成為商業(yè)和科學界關注的熱點話題。今天,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一個廣泛使用的概念,它不僅僅是描述數(shù)據(jù)集合的大小,更是一種數(shù)據(jù)處理、分析和挖掘的技術及方法。在大數(shù)據(jù)技術的支持下,人們可以更好地處理和理解復雜的數(shù)據(jù)集合,從中提取有價值的信息和知識,實現(xiàn)更為精準的決策和預測。同時,大數(shù)據(jù)技術也在推動著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等領域的發(fā)展和應用。

2 大數(shù)據(jù)技術在高校人事管理中存在的問題

2.1 信息不對稱

在高校人事管理中,大數(shù)據(jù)技術可以通過收集各類員工的個人信息、學歷、職稱、學術經(jīng)歷等方面數(shù)據(jù),進行整理和分析,從而幫助高校更好地進行人才管理。但是在這個過程中,也存在著一些信息不對稱問題。

首先,高校內(nèi)部信息的不對稱問題。由于高校內(nèi)部人才競爭激烈,往往會存在某個部門或?qū)W院擁有了某位特定人才的信息,而其他部門或?qū)W院并不知曉[2]。這種信息不對稱對于高校的人才管理來說是非常不利的,因為它可能導致一些人才流失或者在高校內(nèi)部不被有效利用。

其次,高校與外界的信息不對稱問題。高校作為一個普遍接受封閉管理的組織機構,其內(nèi)部信息往往不會被隨意外泄,而外界對于高校人才的需求信息則相對較少。這種信息不對稱對于高校人才管理來說也非常不利,因為它可能導致高校無法更好地了解外界對于某些人才的需求,從而錯失一些更好的就業(yè)和培養(yǎng)機會。

最后,高校與員工的信息不對稱問題。在高校人事管理中,一些員工往往會對自己的個人情況和意愿等信息保密,高校可能無法全面了解員工的狀態(tài)和需求,從而難以進行更好的人才管理。這種信息不對稱可能導致高校無法及時發(fā)現(xiàn)并解決員工問題,影響高校人才隊伍的整體素質(zhì)和發(fā)展[3]。

2.2 流程煩瑣

大數(shù)據(jù)技術為高校人事管理帶來了很多優(yōu)勢和便利,可以通過收集各類員工的個人信息等方面數(shù)據(jù),進行整理和分析,從而幫助高校更好地進行人才管理。但是,由于高校人事管理涉及部門眾多,流程較為復雜,在大數(shù)據(jù)技術的應用過程中也會存在著一些流程煩瑣的問題[4]。

首先,高校內(nèi)部人事管理流程煩瑣問題。高校內(nèi)部人事管理往往需要通過一系列的審批流程來完成,例如聘用、調(diào)動、晉升、評定等各個環(huán)節(jié),每個環(huán)節(jié)都需要涉及各個部門的協(xié)同配合和文件審核,由于過程較為煩瑣,可能導致管理流程效率不高、耗時較長。而且,在數(shù)據(jù)采集和處理方面,各部門之間缺少有效溝通或者數(shù)據(jù)不統(tǒng)一,造成數(shù)據(jù)的冗余或者信息不匹配的情況,進一步加重了人事管理流程的煩瑣程度。

其次,高校外部人才市場招聘流程煩瑣問題。高校需要通過多種方式尋找到優(yōu)秀的人才,例如在招聘網(wǎng)站上發(fā)布招聘信息、組織校園招聘會、邀請外界專家到高校舉辦講座等,這些流程需要耗費大量的時間和精力。而且,在應聘者數(shù)量眾多的情況下,如何快速、有效地進行篩選和面試也是一個非常關鍵的環(huán)節(jié)。如果人事管理體系不夠完善,可能會導致招聘流程煩瑣、拖延甚至錯失優(yōu)秀人才的機會[5]。

最后,高校人事管理過程中對于數(shù)據(jù)處理的技術要求較高,進一步加大了流程煩瑣程度。由于高校擁有員工眾多,涉及各種類型的信息,這些信息需要收集、存儲、處理和分析,才能幫助高校更好地進行人才管理。但是,這些工作需要采用更為專業(yè)化、復雜的數(shù)據(jù)處理技術,需要一定的技術支持和投入,否則可能導致煩瑣的數(shù)據(jù)輸入、處理和統(tǒng)計,并且不利于高校將數(shù)據(jù)變現(xiàn)。此外,數(shù)據(jù)處理要求高也使得需要在人員或者技能素質(zhì)上做出一定的投入與轉(zhuǎn)型,以適應人才管理的全流程數(shù)字化。

3 使用大數(shù)據(jù)技術優(yōu)化高校人事管理的策略

3.1 采集和整合人力資源信息

對于高校來說,進行有效的人力資源管理需要收集并整合各部門的人事數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括員工的基本信息、薪資福利信息、績效評估信息、培訓記錄等。在收集和整合數(shù)據(jù)時,需要確保數(shù)據(jù)的準確性和安全性,避免數(shù)據(jù)泄露和損壞,可以使用現(xiàn)有的人事管理系統(tǒng)或者自主建立數(shù)據(jù)庫的方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集和整合[6]。

3.2 分析人力資源數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術的核心。通過對人力資源數(shù)據(jù)的分析,可以得出更好的人力資源管理策略。例如,可以通過分析員工的績效評估數(shù)據(jù),找出表現(xiàn)最佳的員工,并給予適當?shù)莫剟詈图睢＿€可以通過分析員工的培訓記錄,針對不同員工的培訓需求制定相應的培訓計劃。

3.3 建立預測模型

預測模型可以幫助高校更好地了解員工的流動情況,制定相應的人力資源管理策略。例如,可以通過建立離職預測模型,預測哪些員工可能會離職,及時采取措施加以挽留;還可以通過建立招聘需求預測模型,預測未來某一時間段內(nèi)需要招聘多少員工,并據(jù)此調(diào)整招聘計劃。

3.4 實施智能化決策

在人力資源管理過程中,經(jīng)常需要做出一些重要決策,如員工晉升、薪資調(diào)整等。將大數(shù)據(jù)技術應用于決策過程中,可以提高決策的準確性和效率。例如,在對員工進行晉升考核時,可以結合員工的績效數(shù)據(jù)、培訓記錄、社交網(wǎng)絡等信息,從多個角度評估員工的能力和潛力,做出科學合理的晉升決策。

綜上所述,大數(shù)據(jù)技術可以為高校人力資源管理帶來諸多優(yōu)勢。采集和整合人力資源信息、分析數(shù)據(jù)、建立預測模型、實施智能化決策是優(yōu)化高校人事管理的關鍵策略。隨著大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展和應用,相信高校人事管理將會越來越智能化、科學化[7]。

4 大數(shù)據(jù)技術在高校人事管理中的優(yōu)勢和局限性

4.1 大數(shù)據(jù)技術在高校人事管理中的優(yōu)勢

首先,大數(shù)據(jù)技術可以實現(xiàn)高校人力資源管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。高校的人事管理涉及大量的信息處理和分析工作,傳統(tǒng)的手動處理方式效率低下且容易出錯。而借助于大數(shù)據(jù)技術,可以對高校各部門的人事信息進行集中存儲、快速檢索和跨系統(tǒng)整合,實現(xiàn)高校人事管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這樣不僅能夠提高管理效率,還能夠為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和分析打下良好的基礎。

其次,大數(shù)據(jù)技術可以幫助高校更好地把握員工情況[8]。通過大數(shù)據(jù)技術,可以快速獲取和分析員工的績效、培訓、晉升等方面的數(shù)據(jù),并進行深入分析,了解員工的優(yōu)點和不足。高校人事管理部門可以制定更加科學、合理的激勵方案和培訓計劃,有效地提高員工滿意度和忠誠度。另外,大數(shù)據(jù)技術可以在高校招聘過程中發(fā)揮重要的作用。通過大數(shù)據(jù)技術可以對招聘信息、招聘渠道進行精準分析,得出最佳的招聘方案和策略。同時,對于候選人的簡歷和面試表現(xiàn)等信息,也可以通過大數(shù)據(jù)技術進行深入分析,幫助高校更全面地了解候選人的能力和潛力,避免錯過優(yōu)秀的人才。

綜上所述,大數(shù)據(jù)技術在高校人事管理中的應用帶來了諸多優(yōu)勢,可以提高管理效率、制定科學合理的激勵方案和培訓計劃、更好地把握員工情況、優(yōu)化招聘策略和選拔優(yōu)秀人才。未來,大數(shù)據(jù)技術將會有更廣泛的應用前景,為高校人力資源管理帶來更大的發(fā)展空間[9]。

4.2 大數(shù)據(jù)技術在高校人事管理中的局限性

首先,大數(shù)據(jù)技術需要有大量的數(shù)據(jù)作為支撐,但是高校人事管理的信息往往分散在多個系統(tǒng)和部門中。因此,要將這些信息整合起來并進行有效利用是一項非常困難的任務。此外,由于涉及個人信息的保護,許多數(shù)據(jù)可能無法被共享,這也影響了大數(shù)據(jù)技術在高校人事管理中的應用。

其次,大數(shù)據(jù)技術雖然可以對海量數(shù)據(jù)進行處理和分析,但是在具體的人事管理過程中,仍需要結合實際情況進行綜合考慮。例如,在員工招聘方面,大數(shù)據(jù)技術可以幫助篩選出符合條件的候選人,但最終的決策還要由相關人員進行評估和確定。另外,大數(shù)據(jù)技術不足以完全替代人力資源管理的角色,它只是人力資源管理的一種輔助手段。在管理過程中,依然需要人工干預和決策。而且,大數(shù)據(jù)技術的運用需要專業(yè)的技術人員和設備的支持,對于一些小型高校來說,這可能是一個難以承擔的成本[10]。

最后,大數(shù)據(jù)技術的應用也需要遵循一定的法律和道德規(guī)范。比如,在使用員工信息進行分析時,需要保護員工個人信息的隱私權;在通過大數(shù)據(jù)技術進行決策時,需要確保這些決策的公正性和透明性,避免出現(xiàn)歧視或偏見的情況。

綜上所述,雖然大數(shù)據(jù)技術在高校人事管理方面有著廣泛的應用前景,但仍然存在著不小的局限性。未來,在推廣和使用大數(shù)據(jù)技術的過程中,需要平衡其優(yōu)勢和局限性,結合實際情況進行綜合考慮,探索更加合理和有效的人力資源管理方式。

5 結語

隨著大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展,其在高校人事管理中的應用前景將越來越廣闊。未來,高校可以繼續(xù)優(yōu)化人事信息系統(tǒng),完善數(shù)據(jù)采集和管理機制,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全保護能力。此外,還可以深入挖掘數(shù)據(jù)價值,結合人工智能技術,實現(xiàn)更加智能化的人才招聘、培養(yǎng)和管理。同時,高校還需要加強對數(shù)據(jù)隱私保護的重視,建立健全的數(shù)據(jù)治理機制,確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護。

首先,大數(shù)據(jù)技術可以實現(xiàn)高校人事管理的全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型。高校人事管理部門可以利用大數(shù)據(jù)技術對各部門的人事信息進行集中存儲、快速檢索和跨系統(tǒng)整合。這樣不僅能夠提高管理效率,還能夠為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和分析打下良好的基礎。未來,高校將會積極推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型,建設更加智能、高效的人力資源管理系統(tǒng)。

其次,大數(shù)據(jù)技術可以幫助高校更好地把握員工情況。通過大數(shù)據(jù)技術,可以快速獲取和分析員工的績效、培訓、晉升等方面的數(shù)據(jù),并進行深入分析,了解員工的優(yōu)點和不足。高校人事管理部門可以制定更加科學、合理的激勵方案和培訓計劃,有效地提高員工滿意度和忠誠度。未來,高校將會進一步優(yōu)化員工績效評估和培訓機制,借助大數(shù)據(jù)技術發(fā)掘員工潛力,提升員工綜合素質(zhì)。另外,大數(shù)據(jù)技術可以在高校招聘過程中發(fā)揮重要的作用。通過大數(shù)據(jù)技術可以對招聘信息、招聘渠道進行精準分析,得出最佳的招聘方案和策略。同時,對于候選人的簡歷和面試表現(xiàn)等信息,也可以通過大數(shù)據(jù)技術進行深入分析,幫助高校更全面地了解候選人的能力和潛力,避免錯過優(yōu)秀的人才。未來,高校將會進一步利用大數(shù)據(jù)技術優(yōu)化招聘流程,實現(xiàn)人才的精準匹配,提升高校整體的核心競爭力。

最后,隨著人工智能技術的不斷發(fā)展,未來的高校人事管理將會進一步智能化、自動化。例如,可以通過人臉識別技術實現(xiàn)考勤管理的自動化,減輕人力成本;還可以通過自然語言處理技術實現(xiàn)智能招聘咨詢,提高招聘效率。這些新技術的應用將為高校人事管理帶來更多便利,提升效率。

綜上所述,未來的大數(shù)據(jù)時代,高校人事管理將會向數(shù)字化、智能化方向發(fā)展。隨著大數(shù)據(jù)技術的應用不斷推進,高校人事管理的工作效率將會得到更大程度的提升。同時,新技術的應用將為高校人事管理帶來更多變革和創(chuàng)新,為高校的發(fā)展注入新的活力。