让大数据打出HR精细牌

沙太宝

若干年前，我曾听过一个讲座，主题为“大数据为何走不进人力资源管理”。若干年过去了，在调研中我发现，大数据仍然没有走进人力资源的千家万户。大数据是什么？简单来说，大数据就是大量的数据，其具有4V的特点：Volume（大量）、Velocity（高速产生）、Variety（多样性）、Veracity（真实性）。进一步看，就是在某些领域通过传感器和屏幕等入口自动高速产生了大量、多样的数据，这些数据辅以合理的算法和强大的云计算能力，能够告诉你这些领域的一切信息。人力资源管理是关于分配人和相关资源（培养、激励资源）的工作，如果借助大数据，将人和其他资源数据化，再用算法进行匹配，显然有无限的可能空间。

不能承受之重

了解了大数据的概念，企业的人力资源从业者（以下简称“HR”）能否推动企业走入大数据人力资源管理呢？相信许多HR都会摇头说NO。我在软件公司从业多年，深知大数据发展缓慢绝不是硬件的制约。在传感器和屏幕遍布的今天，许多企业在硬件上已经具备了吸纳数据的可能，有些企业也将数据吸纳到了生产信息系统上。然而，数据却迟迟不能为HR所用，我认为主要有几方面原因：

第一，利益争夺问题。如果完全实现大数据管理，那么人力资源部门就会全部掌握业务部门的生产数据，这就意味着业务部门的机构、编制、人员都会完全透明，这显然让业务部门处于被动状态。举个简单的例子：某企业的销售部季度销售指标为20万，部门人员数量为四人。如果计划得当，安排精准，四个人是可以完成销售指标的。但是销售部为保留一定的空间，可以和HR谈判，增加销售人员的编制，这样无疑会提升人力成本。但导入大数据之后，销售部的各项指标都是透明的，再要增加编制显然不易。我曾经调研一家企业，HR意图建立大数据云平台，这意味着几个生产信息系统要与人力资源管理信息系统整合，但业务部门的负责人却以保密原则为由拒绝了HR的要求。

第二，跨界的担忧。要让电工去做水工，让踢足球的人打排球，让专业的人做非专业的工作，HR一定不会愿意。加之许多媒体的宣传侧重点，HR是与人打交道的职业，他们整日深陷在基础事务中，再高级一点，一些HR开始专修心理学、沟通学、职业生涯规划等等，从这些专业来看，大多偏向文科，而如大数据之类的专业，大多偏向理科。面对庞大的数据，HR们对于提升处理数据的能力极其有限。尽管前景广阔到可以让他们成为企业的掌舵者，但这种角色的转换也让他们感到陌生与恐惧，与其如此，还不如将工作范围保留在自己的“安全区域”。

第三，管理者的思维导向。这也是最重要的一点，当前国内企业，甚至国外企业，重视数据的老板并不多。即使许多高管们的办公桌都摆放着许多关于大数据的书籍，但是他们内心深处依然是传统思维。即使在最前沿的互联网行业，也有凡客这样因为不玩数据而使供应链失控的企业。这也不足为怪，因为凡客的成功并不是靠数据取得的。类似这样的企业，一线的业务尚且不利用大数据，更何况二線的人力资源管理？但是，部门博弈和HR的恐惧偏偏需要强势的高层管理来做顶层设计。因此，高层管理者的思维导向，决定了企业工具的使用情况。

探路者有经验

上述原因使得绝大部分企业即便在大数据时代下，也无法真正感受到大数据的魅力。尽管如此，仍有一部分企业积极探索大数据的秘密，并已享受到其带来的红利。腾讯在人力资源领域的大数据实践最早可以追溯到2012年，通过People Soft搭建起了HR的统一数据库，并开展了第一期的数据清理工作。而完整意义上的HR大数据体系探索则到了2014年初，在人力资源共享交互中心（以下简称“SDC”）内部成立了HR大数据团队。

腾讯的HR大数据平台由应用层、功能层以及团队三个部分组成。应用层主要解决HR大数据如何支撑HR业务的问题，阐述的是大数据的应用场景，以及需求如何被响应和落地。功能层主要解决HR大数据在后台如何运作的问题，阐述的是如何去科学地管理和使用数据，保障数据的质量和价值，包括元数据管理、数据质量管理和逻辑建模规划三大核心模块。从应用层和功能层我们可以看到HR的大数据涉及了HR专业以外的IT系统、数据库、数据分析、产品设计等多个专业，这也意味着仅凭专业的HR是无法搭建起HR的大数据平台的。以腾讯SDC的大数据团队为例，其成员由SSC（共享服务中心）、E-HR、区域中心的员工共同组成，是一个拥有人力资源、HR信息化、数据库、HR咨询复合工作经验和背景的团队。

笔者虽然不是人力资源工作者，但在软件公司多年，接触过各行各业的HR，在与他们交流的过程中，我深深地感到他们对新事物的向往、渴望。因此，我根据自身的行业和工作经历，有几点建议给到准备进行大数据探索的HR们。

第一，占有数量。以腾讯的某个HR大数据项目为例，一次调用的数据就超过了600万条，400多个字段，一般的PC机以及Excel、spss等工具都无法支撑此种量级的数据挖掘，但是其量级又达不到使用TDW（腾讯分布式数据仓库）的程度，加上数据敏感性等诸多因素，最终发现需要搭建用于HR大数据分析的服务器。

第二，质量决定价值。在一堆错误的数据中，你能指望得出正确的分析结果吗？我曾接触过一家企业，高层大力支持人力资源部开发行业数据，怎奈数据失误，因此制定出误导性战略，给企业带来巨大损失。

第三，活学活用。传统的HR数据分析用得最多的统计方法就是描述统计、箱型图等。因此许多HR还停留在“得公式者得天下”的思维。实际上，HR的大数据分析，相关性分析、方差分析、回归分析、聚类分析、决策树模型等用得会更多。其原因就像维克托·迈尔-舍恩伯格在其《大数据时代》中强调的，大数据研究的“不是因果关系，而是相关关系”。

对于企业的HR而言，当HR遇上大数据，我们更应该抓住这个机会，在大数据平台能力，连接的效能，牵引HR方向这三方面寻求突破，进行创新性的研究和探索，提升HR之于企业的价值和影响力。

让专业人做专业事

党的十九大报告提出，要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，为“互联网+”与行业发展指明了方向。

虽面临诸多挑战，但毫无疑问，大数据已为人力资源领域注入了新的推动力，催生出许多新的业态增长点。比如，科锐国际通过互联网技术建立超过400万人的中高端及专业技术活跃候选人才数据库，与2000余家跨国集团、国内上市公司、快速成长性企业等建立长期合作关系。

通过数据对比，可以分析出互联网技术带来的效益增长，科锐国际推出的互联网+灵活用工平台“即派”，将“互联网+”模式与“灵活用工”业务结合起来，通过数据化营销、社群营销触及更多客户。目前，“即派”业务平均每月人均可获取7个有效职位，顾问月人均服务费收入达到4万元。在技术的撮合下，一年就实现了线下发展7年的绩效。

专业化程度不高一直是我国人力资源领域发展存在的不足。在大数据时代的背景下，重度垂直商业模式的创新和发展正推动这一问题的解决。这几年，在招聘、猎头、人事代理等领域崛起了一批专注于某一细分市场、能较好融合互联网技术的创新型企业。例如，专注于中高端人才招聘的猎聘网、专做互联网行业招聘的拉勾网以及深耕于人事代理的51社保等，這些公司以其对各自细分领域的深度关注，形成了“小而美”的优势。

开发大数据，同样也离不开政府的帮扶。以苏州市相城区为例，近半年来，政府部门通过引入社会力量，有效破解工业企业资源集约利用、污染治理、人才引进等方面的难题，尝到了精细化手段提升政府管理水平的甜头。目前相城区1.2万余家工业企业，已基本实现了数据导入全覆盖，哪怕是对相城完全不了解的人，都可以通过该系统快速掌握全区工业经济运行情况。打开电脑，登入“工业云图”系统，全区工业企业的销售、纳税、耗能等情况一目了然。每隔一段时间，苏州市相城区经信局工作人员曹祺就要调出一些关键数据，分析判断全区工业运行情况，为决策者提供参考意见。

有了这样一个平台，各部门信息壁垒被打破，同时为推进工业企业资源集约利用提供支撑。相城强调“亩产论英雄”和“创新论英雄”相结合，将多维度开展工业企业综合评价，并基于评价结果实施综合政策，以正向激励和反向倒逼的方式推动企业转型发展。

大数据终归是人的伴侣。无论它能怎样腾云驾雾，为人力资源管理服务是其应有之意。利用大数据引才汇智，或可“智造”出核心人才、精细人才、更专业人才。因此，政府和企业不仅要打好存量的人才牌，更要打好增量的人才牌。过往的标本式的HR们，一直深陷在六大模块里，强化开发人才价值，但却常常被企业诟病。为核心人才的选用提供一道“安检门”，或有一天你也会喊一声麦，“厉害了我的大数据”。