大数据在企业人力资源中的应用

2018-11-14 02:00安田河北大学河北保定071000
新生代 2018年19期
关键词:经理人人力资源管理

安田 河北大学 河北保定 071000

1 研究背景

2009年,美国咨询公司麦肯锡率先提出"大数据"是数据时代背景下产生的一种新的"生产要素",迅速获得了业界专家和学者的一致认可,并达成了共识。大数据思想开始被广泛的应用到各个学术研究领域。在这样的一个时代背景下,企业人力资源管理者如何将大数据的技术和理念同人力资源管理的手段和方法进行结合,为企业在人才方面的决策提供新的视角和思路,是一个非常有实践价值和划时代意义的发现和研究。

1.2 大数据的产生与发展

2011年5月,麦肯锡公司首次提出大数据概念,对此维基百科这样定义:大数据是一种可以达到企业经营决策目的的资讯,但是涉及的数据规模非常大,以至于主流的数据处理相关软件无法在有限的时间内完成对如此庞大规模的数据存储和处理。

网络光纤的普及、社交软件的发展、移动互联网的兴起,极大程度上拓宽了互联网的边界和应用领域,大数据时代的到来。2008年9月,《科学》杂志发表文章“大数据:PB时代的科学”,“大数据”这个词开始广泛传播。

2 大数据对人力资源管理产生的影响

2.1 大数据给人力资源管理者带来的角色转变

大数据时代的到来,管理理念有了进一步的创新,也给人力资源从业者带来了新的视角和思路。企业要求人力从业者们,无论从战略角度还是底层执行都需要有根本的转变,大数据思想无疑是给我们提供了一个非常有说服力的工具,帮助我们更加专业化。因此,人力资源从业者需做好下几点的转变:

(1)从“经验+感觉”到“事实+依据”,如果企业能够将大数据思想嵌入到人力资源管理过程中,摒弃“经验+感觉”的主观判断,相信数据反映出的“事实+依据”。(2)从信息收集者到决策者,在大数据时代,数据的收集不再需要hr们主动收集,取而代之的是由员工在人力资源信息系统或者是社交平台上自动提交或生成。(3)从幕后走向前台,大数据理论的核心观点有三个:一是相关关系;二是预测性;三是一切皆可量化。将“大数据”的理论应用于人力资源领域的方法,即把人为资源管理工作的每一步都建立在客观数据分析的基础上。

2.2 谷歌公司人力资源管理案例分析及研究

谷歌以新型技术为导向,它是全球企业中涉及到大数据比较早的公司。同样,它的人力资源实践也成为了全球学习和研究的标杆。

(1)鉴别卓越管理者的优秀特质,2009年,谷歌公司对一万多名员工进行了“一个好的经理人才是什么样的”问卷访谈及调研,并对这些资料进行数据分析,找到了有规律的模式,发现员工的工作表现和感受受其主管领导的影响远远超过其他任何一种因素,并找到了卓越领导者的八大特质。

(2)人力资源实验室,提高员工工作效率:它的人力运营部设置了一个专门研究员工工作效率的实验室团队,这个团队通过做一些应用型的实验,辅助科学的数据分析来研究通过怎样的环境优化可以最大化提髙员工的工作效率,并进行相应改善。(3)多样化人才管理,解决女性员工流动性大的问题:运用数据分析来处理人力资源管理过程中的多样化员工问题。利用数据对为什么女性员工的招聘、留任和升职比较难的原因进行了分析,并根据分析结果对此项工作进行了改进和优化。

(4)高效招聘算法,进行智能化招聘,实现科学招聘:谷歌开发了一种算法结合战略来预测候选人是否具备最佳生产力,并根据研究结果深度鉴别员工潜在价值,缩短聘请的周期 。

(5)改善工作环境的设计,促进跨部门协作:为了提升不同职能部门的间的协作水平,谷歌通过数据分析发现,有三方面的因素可以促进这一变革,即发现、合作、娱乐。

从谷歌的人力资源管理大数据实践的成果可以看到,大数据确实给人力资源管理领域展开了一个新的视角,应用空间非常大。

3 建议

虽然谷歌规模巨大、同时又是互联网行业以及技术的先进性,具备大数据应用的基本条件,但是本文认为对于中小企业来说,我们仍然可从如下几点来借鉴应用。(1)人力资源管理数据化管理的思路借鉴谷歌公司的人力资源大数据实践的核心思路便是人力资源的数据化管理,进行基于数据事实的人事决策。这一点对于中小企业来说是可以借鉴的,把人力资源领域当中产生的那些员工行为或结果类的数据统计汇总在一起作为数据化管理的依据,比如绩效数据、培训效果数据、人才测评数据等。

(2)找到与人力资源决策有关的因素

谷歌通过数据分析找到了与优秀经理人行为标准有关的8项指标。这些人力资源方面的实践对于中小企业来说也是可以借鉴的,把企业当中能够产出高绩效结果的经理人的相关数据进行统计分析,找到相关因素,抽出高绩效经理人的技能模型,为经理人的选拔和培养提供科学决策的依据。

(3)“预测”思想在人力资源管理当中的应用

谷歌公司的人才保留算法预测员工离职趋向;通过分析优秀专家与普通专家之间的差异,为公司培育和聘请或留下优秀的人才。这些都是利用现有数据预测未来动向,也可以借鉴。

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