从信息化人力资源管理到大数据人力资源管理的演进

2019-02-16 11:38陈慧君
中国管理信息化 2019年1期
关键词:人力资源管理大数据信息化

陈慧君

[摘 要] 随着“互联网 +”的进一步推进,大数据时代对人力资源管理提出了更高的要求。从目前的形势上看,大数据已经被运用到众多行业的管理当中。全球数据量也呈现出了前所未有的爆发式增长态势。换句话说,大数据作为互联网、云计算、物联网等产业之后的又一次技术性变革,展现了前所未有的景象。从另外一种层次上看,大数据并不是某个个体或者某个事件上进行引爆或者颠覆的传统形象,更不是在传统基础上行走的人力资源管理路线,更多是借助大数据的新思维模式,为信息化人力资源管理工作提供一个变革性的方向与进程。因此,本文以腾讯为例,基于战略人力资源管理的视角下,针对信息化人力资源管理到大数据人力资源管理演进实践进行了深入的探究。

[关键词] 信息化;人力资源管理;大数据

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 01. 039

[中图分类号] F270.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2019)01- 0089- 03

1 从信息化人力资源管理到大数据人力资源管理的演进背景

新常态的背景下,《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》中就有效地指出,典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等数据集的能力探究[1]。总体来讲,大数据展现了数据增长的快速性与庞大性,数据结构性,数据处理的实效性与数据处理的有效性。因此,这个时候,企业人力资源管理,也应该顺应时代的发展需求,调整对应的思维方式,引入新的智慧与技术,促进企业的有效管理。其中“大数据”的到来,将会引领人力资源管理系统向着数据化与互联网广泛化的方向进行延伸。接着,人力资源管理系统也为组织人力资源管理系统提供了全面的参考性作用,展现较强的人力资本概念。并在此基础上,优化组织架构,在扁平的人员管理上,创新条件,实现数据的交互。与此同时,大数据在人力资源管理中的应用价值上,展现了可开发的空间性与未来性,并为企业大数据在人力资源管理的引入中,提供了一定的思维启迪驱动。

2 相关理论性探究

2.1 大数据

从本质上看,大数据也被称之为,“第三次浪潮的华彩乐章”。因此,我国也在 5-10 年大数据发展过程中,提出了具体的发展目标与发展任务。所谓的大数据就是在规模超出传统数据库的过程中,就可以利用对应的工具进行捕捉、储存、管理、分析数据等的主要内容探究。除此之外,大数据还展现了智能化的发展特点,可以在针对相关的内容进行行为与结果分析的时候,还可以针对其主要内容进行延伸,最终实现有效的功能性预测[2]。

2.2 信息化人力资源管理

所谓的信息化人力资源管理主要指的是,组织中利用网络化的技术手段,在意识与战略性人力资源的支持下,展现较强的实践性实施。

2.3 资源基础观

第一,展现了较强的企业资源属性与价值性、稀缺性、难以被复制性等。构建了有形和无形的资源,整合了多样化的生产技能,打造了企业核心竞争力。第二,人力资源,主要是在知识、技能、能力、稀缺的人力资源本身上,构建的核心资源。因此,组织中的稀缺人力资源,属于核心资源。第三,资源创造核心竞争优势;展现了有形或者无形、人力资源能带来核心竞争优势[3]。

3 大数据时代下腾讯的人力资源管理演进

2013年,王斌主要针对企业人力资源管理的现状与趋势进行了探究,并在人力资源管理模式上,拓展渠道,升级数据,转变核心竞争力。2015年卢强等人主要是针对企业的信息进行挖掘与收集,完成人力资源管理理念的切合点。2015年,张欣瑞等人主要针对腾讯的人力资源管理进行了细致的探究,展现了 e-HRM 的升级思路。2016年,徐燕主要针对大数据的有效利用,最大限度挖掘员工的潜力,提升核心竞争力。2016年,张丽娜运用大数据,实现了人岗精准匹配。2017年,张欣瑞等人再次针对谷歌与腾讯进行大数据的实践对比,并展现了实践的价值性[4]。

4 研究方法与资料搜集

4.1 研究设计

本文主要应用的是单案例研究方式,以腾讯为例,针对人力资源管理领域的教授与管理者、博士研究生和硕士研究生进行了调查研究,并在此基础上进行数据收集。

4.2 案例选择和资料搜集

第一,案例选择;腾讯企业是我国领先的前沿行业,并在互联网的增值服务中,构建了行业领先的前沿水平。其中,包含了广告、游戏、视频等主要内容、大数据人力资源管理还处于初级的发展阶段,展现了较强的典型性与实践性。第二,资料收集;主要使用的是半结构化访谈法、档案文件法、外部资料法等。接着在 SSCI、CSSCI 等数据库的基础上进行文献检索[5]。其中被访者人数与类型,具体的参见表1。

4.3 资料分析

主要是针对图书、期刊等进行探究,展现了无形资源演变、人力资源演变、无形资源演变、资源创新演变等几个方面的主要内容。

5 案例分析与发现

从目前的形势上看,腾讯公司在对市场与内部人力资源管理信息化。第一阶段,是把信息“孤岛”进行有效的整合。第二阶段,是构建应用型人力资源管理业务流程。第三阶段,是提升人力资源管理的服务质量,并保持较强的决策力度。并且腾讯企业人力资源管理与微信团队进行了有效的合作,最终构建出了符合社会主义现代化,符合社会需求的移动端的人力资源产品,也就是所谓的HR 助手。

那么从有形的人力资源演进上看,人力资源大数据基础设施构建上,e-HRM一般可以分为三种层面。具体的参见图1。

第一,源数据层;主要是腾讯人力资源数据进行构建的自招聘、绩效等主要内容,并在人力资源实践的基础上,进行优化产业结构。一方面,腾讯SDC与源数据层的关联性最强的就是信息维护服务,并在系统操作的过程中,实现员工转正、权限维护等主要内容实施。从另外一个角度进行分析,员工也可以利用“HR助手”实现数据源的调查。数据安全和质量分析,运营方面的监控。第二,派生数据层;从人力资源数据管理的角度进行分析,不仅明确了计算与统计的范围,还在一定程度上,实现了存储和再利用。从目前的形势上看,腾讯 SDC 的派生数据层构建还不够完善,需要进一步进行优化。其中计算的方式可以分为两种类型,第一种类型计算方式就是,离职率=期间内离职人数 / 预算员工人数 ×100%[6]。第二种类型计算方式就是,离职率=期间内离职人数 /[( 期初人数 + 期末人数 )/2]×100%[7]。第三,建模层,主要是针对需求进行构建,并在此基础上针对问题性,进行构建一个指标体系。例如:员工健康水平如何管理等主要内容。第四,应用层,主要是大数据针对业务的关怀与支撑,例如:SDC 的 HR 在后台进行数据提取等主要内容。第五,人力资源大数据上,保证了结构化数据与非结构化数据之间的有效优化。腾讯对非结构化数据認知更加深刻,内部沟通、聊天的探究比较批判。

無形资源的演进中,大数据人力资源技术性管理是基础支撑,实现了各个领域上的有效分析。知识和技能上,实现了统计、问题分析、监控三个方面的能力探究,并在此基础上,针对离职率的问题进行了有效的探究,实现信息化到大数据化人力资源管理的有效路径分析与管理。

人力资源的演进中,具体的参见图2,由此可以发现,人力资源和管理咨询、信息管理、数据库、系统开发等主要内容是一体化构建的。

从资源创造核心竞争优势上看,主要是针对离职进行预警的“红线”项目构建,降低运营量的“先知”项目构建,帮助员工招聘与保留的员工稳定性分析项目进行构建。

从目前的形势上看,从信息化到大数据人力资源管理演进的过程中,主要是针对数据进行统计、问题分析与监控等方面的构建。并在此基础上,提升竞争优势,完成相关的排列组合。具体的实践参见表2。

从有形资源的演进及其与竞争优势的关系中可以发现,派生数据就是一种无形的资源,并在信息化的指标中,形成新的派生指标,展现更多的动态性与可能性,并在智能化的人力资源数据中,实现主动收集和监测的能力,为组织提供有价值的战略与业务洞察能力。从无形资源的演进及其与竞争优势的关系探究中,一直是围绕结构化数据进行统计与问题、监控等主要内容的问题分析[8]。并在此基础上,实现经验、知识、技能的前置管理。从大数据人力资源管理通过组织能力构筑企业的优势上看,已经展现了价值成本,实现了人力资源用数据决策意识和能力的加强。

6 总 结

新常态的背景下,以腾讯为例,探究信息化人力资源管理到大数据人力资源管理的演进过程中,数据管理转型是一种构建模式,需要在组织竞争的优势上进行验证,提升专业的技术性与复杂性,并在实践的过程中,帮助企业实现人力资源数据管理演进,并对大数据的挖掘、分类、预测等内容进行有效的分析与探究。将大数据新理念渗透到人力资源各个板块当中,实现用户和员工共同参与的开放性共享创新生态构建。

主要参考文献

[1]陈永进,李茂.经济转型视角下绿色人力资源管理的应用思考[J].领导科学,2018(26):100-101.

[2]耿慧科.刍议邮政企业人力资源管理[J].人力资源管理,2018(6):99-100.

[3]史瑞涛.邮政企业人力资源管理方略探索[J].企业改革与管理,2017(4):75-76.

[4]秦向东.关于大数据时代企业人力资源管理创新思考[J].人才资源开发,2016(24):106.

[5]薄美麟.浅谈互联网时代大数据对腾讯公司人力资源管理的影响[J]. 知识经济,2017(5):102-103.

[6]齐向宇.大数据,让未来已来——对话吃在云上董事长沈周俞[J]. 人力资源,2017(5):12-17.

[7]王欣,李越.华为企业文化对我国中小企业人力资源管理的启示[J].现代经济信息,2017(10):179.

[8]齐名军.郑州移动人力资源管理系统的设计与实施[J].科技资讯,2017(17):131-132.

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