大数据时代下的企业激励机制

2015-07-07 19:13肖登谢思真
现代企业 2015年4期
关键词:激励机制人力资源管理

肖登+++谢思真

随着信息化社会的快速发展,数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,大数据作为当前信息时代最重要的一种数据处理方式,对社会的各个领域都产生了不可估量的影响。在大数据的影响下,企业人力资源管理也随之打开新的篇章,对企业员工激励机制的探索亦将告别传统主观、随意的方式,进入科学化、信息化和可量化的时代。

大数据技术的迅速发展让社会步入了一个全面数字化的时代,同时也引起了全球各政府、商业机构和学术界的广泛关注。那么什么是大数据呢?目前公认比较有代表性的是4V定义,即认为大数据需满足4个特点:规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)和真实性(veracity)。它所涉及的数据容量巨大、结构复杂,超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力。企业激励机制是指企业管理者采取特定的方法与管理体系,将员工对组织及工作的承诺最大化的过程。大数据时代的到来给企业的人力资源管理带来了新的变化和机遇,如何顺应时代变化创新企业激励机制,充分调动企业员工的积极性,提高企业效益成为了企业人力资源管理中的重点问题。

一、企业人力资本激励要素

企业的经营管理离不开人的主观能动性,激励机制的普遍性是因为人力资本的利用在经济生活中无处不在,因此企业激励的对象只能是人。企业的人力资本处于企业人力资源管理的中心,其激励要素主要表现在以下几个方面:首先,是最底层的生存需求,这是来自马斯洛的需求理论。对于企业员工来说,用劳动换取价值以解决生存的需求是每个工作者最初的要求和目的。其次,是工作中的权位追求。企业员工在得到了最基本的生存满足后,势必会对工作中的权位产生渴求,这不仅是关于人的自我提升,也是外部环境影响下的必然结果,企业应当尽可能地提供公平的竞争环境与健全的晋升制度。最后,是自我实现与认可。在企业中员工一旦实现高位的进阶,便会产生一种人对自我价值的认可,同时也需要得到他人肯定的高层次的精神需求。

二、大数据对企业激励机制的影响

1.表现在员工的需求激励上。传统的企业人力资源管理部门大多是相对静态的看问题,然而不同层次、不同工作性质和岗位的员工其需求是不同的,把握员工的动态需求是进行有效激励的关键。在大数据环境下,利用数据挖掘技术对企业员工个人的生活和工作信息进行分析和预见,综合多项参数进行处理,分析员工的物质需求以及个人价值追求,从而进行有针对性的激励,特别是对于企业中高层管理人员。

2.企业员工的绩效考核激励。绩效是员工激励的基本依据,数据化的人力资源绩效管理对于企业管理者来说并不陌生,如员工的人口统计数据、员工教育资历、绩效排名数据、人才流动数据、培训完成情况等。这些结构化数据大都只进行单一的分析处理,在大数据的技术支持下,可以将这些数据进行全面整合,分析出非结构化的企业员工特质与工作绩效之间的关系,提高其预测分析以及战略预判的能力,从而可(下转第21页)(上接第9页)以对症下药实行绩效提高计划,实现企业和员工的共赢。此外,应用大数据技术将员工的所有工作行为、态度和结果进行记录和分析,可以实现绩效考核的全面量化,公正、客观、准确、全面地评价员工为企业所做贡献,让功劳和苦劳都反映到自我价值的实现满足上。

3.员工的薪酬激励。薪酬激励是最基本的激励形式,企业一般是根据员工岗位、绩效、能力和市场来确定薪酬,其中岗位、绩效这种是固定的、可计量的因素,而能力是非量化的考查因素,在大数据的分析思路下,可以通过对员工显性能力和隐性能力进行综合挖掘和分析,如员工完成具有挑战性的任务、开发工作的新思路,或是员工参加技能培训、进行学历提升,些非量化的能力通过大数据技术分析将形成可供企业进行薪酬管理的参考依据。在市场方面,企业一旦拥有自主的大数据处理机制和条件,就可以通过大数据技术进行更加灵活和有针对性的市场分析,而不必再依靠外界的咨询公司,实现企业薪酬制度的科学化、规范化管理。

三、基于大数据的企业激励机制

1.基于大数据构建企业激励云系统。影响企业人力资本激励的因素是多元的,因此企业的激励机制是多层次、多维度的综合系统。构建企业激励云系统,将员工的学历信息、工作经验、技术职称等传统的结构化数据指标,与员工的各类网络社交圈、日常行为和金融信息等非结构化的信息进行整合,利用云端技术进行定向挖掘和分析,形成员工的社会、家庭和工作等的多方位激励云系统。

2.借助数据建立各级各类岗位员工的人力资本特征。在大数据时代,重要的是关联关系而不是因果关系,企业员工的行为和结果之间并不一定存在必然的联系,但是通过有目的的数据分析,就可以找到二者之间的关联。将企业各级各类岗位员工进行岗位和工作任务分析,掌握高绩效员工的简历数据、入职以来的年绩效报表、社交网络及其活动偏好,以这些数据为基础可以描绘出高绩效员工的工作模式、行为特征以及其他的相关因素,从而有助于发展高绩效员工和高度人职匹配的人力资源管理模式。

3.分析数据内在规律进行个性化激励。在企业的人力资源管理当中,通过对员工基本绩效指标的设置,将员工的出勤、KPI、基本工作量与完成情况等进行量化,通过大数据挖掘技术,发现隐藏在这些数据背后的规律,预测和指引员工未来工作方向,以数据激励员工进行自我改善。此外,通过对员工的个人生活、学历背景、兴趣爱好、行为偏好和网络社交等数据进行收集和分析,推导出员工的驱动性需求,找出个体内在需求,从而对其进行有针对性的个性化激励,同时也会在员工挽留方面产生效力。

大数据技术在改变企业管理模式的进程中也存在着挑战,在大数据环境下,员工各方面的信息都已被数据化,个人数据储存在云端,如何保护个人隐私,防止被违规查看和利用是当前所面临的问题,保护员工个人隐私需要建立分层的权限机制。此外,大数据技术目前还处于起步阶段,由于数据量巨大且复杂,在数据收集、存储和处理方面都需要强大的技术支持,需要硬件和软件同时作用才能实现。

在社交、移动、互联的今天,大数据技术在企业激励机制中的应用远不止如此,在信息技术发展的过程中,需要紧跟技术发展的脚步,将新的技术及时应用于企业管理中,积极建设数字化企业管理,通过大数据充分挖掘隐含在数据中的资源,运用各类信息系统和大数据技术辅助企业人力资源管理,建立科学的企业激励机制,促进员工与企业健康发展。

(作者单位:湖南农业大学教育学院)

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