基于大数据的制造业人力资源信息管理

摘要：大数据技术在制造业人力资源信息管理中的深度运用，使企业人力资源管理更加便捷、全面，使信息资源的挖掘和利用更加科学、精准和高效。本文分析了大数据背景下，制造业人力资源信息管理的特征，以及推进信息资源管理的主要方法，并针对企业现存在的主要问题提出了对策建议，为进一步提升制造业人力资源信息管理的科学性、规范性提供了参考和借鉴。

关键词：大数据；制造业；人力资源；信息管理

中图分类号：F272

0 引言

数据是对真实世界（包括对象、事件、概念等）的一种符号化描述，描述的方式包括文本、图像、声音、视频和数字等形式。[1]随着互联网、移动通信和物联网等技术的飞速发展，数据量以指数级的方式增长，大数据时代悄然而至。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[2]信息是被组织起来、对接受者有特定意义的数据。[3]信息资源，狭义上指“信息本身或信息内容，是指经过加工处理、对决策有用的数据”，广义上指“人类信息活动中各种要素（信息、信息技术以及相应的设备、资金和人等）的总称”。[4]

时至今日，大数据的应用渗透到人类社会生活的方方面面。“数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。 [5]

不论是主动求变还是被动应变，大数据的应用在制造业中日益普遍并愈发重要。生产大数据被用于优化流程、提高产品质量；设备大数据被用于故障预测和状态维护；物料大数据被用于供应链动态管理，以实现更有效的资源分配和优化。大数据技术为制造业带来了巨大的潜力和机会，推动制造业向更优质、高效、绿色、智能的方向发展。

1 大数据时代制造业人力资源信息管理的新特征

人力资源信息是与劳动者能力相关的所有信息，包括基本信息（年龄、性别、联系方式、社会关系等）、学历信息、技能信息（培训鉴定经历、工作经验等）、合同档案信息、考勤、薪酬福利信息等。这些信息产生于人力资源各项工作中，同时又为后续工作提供依据。

大数据驱动企业更准确地预测人才需求和员工流动趋势，优化招聘策略和人才储备；更全面地评估员工绩效，实施有激励性的薪酬福利方案；更合理地实施员工培训，提升员工满意度，达到企业和员工的双赢。大数据的应用使企业人力资源信息的挖掘和利用更加科学、精准和高效，同时也赋予人力资源信息管理新的特征。

1.1 人力资源数据量剧增，信息资源价值两级分化

随着智能制造的不断推进，企业产生大量的数据，其中人力资源数据量也呈现爆炸式增长，这些数据包括员工的个人信息、教育背景、技能等级、工作表现、薪资福利等各种信息。过去由于数据相对单薄和信息不完整，人力资源数据的价值难以得到充分发挥。随着大数据技术的发展和应用，通过对海量数据进行深度挖掘和分析，企业可以革命性地优化人力资源策略和措施，提高管理效率，提升企业的整体竞争力。

“大数据的数据量之大在带来了诸多机遇的同时，也带来了不少挑战。其主要挑战之一就是大数据价值的低密度问题，大数据资源的数量虽大，但其中蕴藏的有用的价值却是稀疏的，这就增加了开发和利用大数据资源的难度。”[6]人力资源大数据同样具有价值稀疏性的典型特征。人力资源数据的分散性和多样性使得数据的获取和整合难度较大，其获取和使用口径差异较大又导致数据质量参差不齐，有些数据可能存在错误、不完整、无效、重复等问题，又影响了企业对数据的分析和利用。如何迅速精准地从大数据中提取有价值的信息，并将不同来源的各种信息进行有效的整合，使其为决策提供有用的参考，是企业需要解决的重要问题。

1.2 人力资源数据类型多元，信息资源形式特征复杂

对人力资源管理更深层次、更广维度的需求，使企业不满足于仅仅关注员工的基本信息，信息化、智能化在制造业的不断推进，又为深度挖掘数据创造了条件，人力资源大数据在形式和特征上及其复杂。

传统的人力资源数据主要包括员工基本信息、教育背景、技能水平、绩效评估、薪酬福利信息等。在这场深刻的变革中，人力资源数据类型不再局限于传统的基础信息数据，而是涵盖了员工的工作表现、培训记录、职业发展计划、满意度等多个维度。这些多元化的数据类型更加准确地掌握员工的需求、能力和潜力，为企业管理提供了更为全面和准确的信息，有助于企业做出更为科学和合理的决策。

由于企业对人才的需求日益增长，人力资源管理的复杂性不断提高，而随着互联网的普及和社交媒体的发展，员工与企业之间的互动也越来越频繁，这些都为人力资源数据的收集和分析提供了更多的机会和渠道。企业不仅可以依赖传统的问卷调查、面谈，还可以通过在线调查、社交媒体分析、电子邮件追踪等多种方式来获取人力资源数据。

大数据的复杂性除了表现在其数量规模之大、来源的广泛性和形态结构的多样性外，还表现在其状态变化和开发方式等方面的不确定性。[7]随着市场环境的变化，企业对人力资源的需求信息也会发生变化；政策调整、法律法规的变化会直接影响企业人力资源管理的合规信息；企业战略调整、并购裁撤等可能导致组织结构的变化，从而影响人力资源管理的权限信息；而人力资源管理方法和工具的更新迭代，例如人工智能、大数据等新技术的应用，也会带来人力资源信息管理方式的激烈变革。

1.3 制造业人力资源信息的开放型和兼容性，对信息资源管理提出了更高要求

在数字化时代，各种信息系统和数据形式层出不穷，如何实现人力资源信息管理系统与其他内外部系统的无缝对接成为巨大的挑战。企业人力资源信息需具备兼容性，采用通用的数据标准和协议，确保数据在系统间顺利交换和集成。

为更广泛地获取人力资源信息，企业不仅需要通过人力资源管理系统采集提炼内部各系统产生的数据，还需要通过与政府、外部合作伙伴、供应商、客户等更多渠道连接。人力资源信息具备相当高的开放性，以实现快速传递和共享。

这些都对人力资源信息的管理提出了更高的要求。传统的人力资源信息管理方式往往依赖人工定期收集、整理和分析数据，再通过电脑进行存储和管理。人工采集和整合数据效率低下，时间和精力耗费巨大，难以实时更新和动态管理，且由于存在大量的人工干涉，数据的准确性和完整性也无法得到保证。另一方面，电脑虽然可以存储和管理大量数据，但对于复杂的数据分析和处理，能力仍然有限。

通过大数据赋能，实时收集、存储和分析各类人力资源数据，更加准确地匹配市场需求、政策要求，为决策提供高水平的人力资源信息支持，成为企业强化竞争优势的有力手段。而且为适应制造业内外部环境的不断变化，企业人力资源信息管理需充分考虑到未来的需求和发展，应具备一定的灵活性和延展性，确保信息资源的持续更新维护。

2 大数据时代制造业人力资源信息管理的主要方法

2.1 推进人力资源信息标准化建设

标准化是信息资源交流和利用的基础。人力资源信息的标准化建设就是对企业的人力资源数据进行统一、规范的管理，使其具有统一的标准和格式，以便于存储、检索和利用，避免不同系统之间的数据差异、矛盾或反复录入等问题，提高数据质量，促进企业内部各部门之间的数据共享和沟通。

在数据标准化的基础上，企业搭建人力资源信息管理平台。这个平台以人力资源管理系统为主，实时更新组织结构变革、员工职级变动、薪资福利变化等关键数据，确保信息的准确性和时效性。平台还可以实现与企业资源计划（ERP）系统、生产管理（MES）系统、自动办公（OA）平台等其他系统的数据集成，并对这些数据进行分类和归档，形成信息共享的一体化平台，打造一个完整的人力资源信息数据体系。

以人力资源信息管理平台为中介，企业可有效实施内部数据共享。通过平台，无论是人力资源部门还是其他部门，都可以便捷地访问和利用人力资源信息，减少了各部门之间手动传递信息的繁琐过程，提高了工作效率；员工能够了解到企业的人力资源规划，据此完善自己的学习地图，员工之间也可以分享各自的工作经验和专业技能，互相交流学习、提升能力；企业人力资源管理部门还能够与外部进行有效的信息交流和数据交换，帮助企业获取市场需求，满足法规要求，为企业与客户、合作伙伴、政府部门等建立更加紧密的联系提供便利。

当然，数据的共享利用应以分级授权为前提。数据信息安全同样是企业安全的重要环节，企业应建立完善的信息安全制度，防止信息的泄露和滥用。

2.2 大数据技术赋能人力资源信息管理

大数据技术为企业提供了丰富的数据分析工具和强大的数据处理能力，减少了人为错误和主观因素的影响，提高了人力资源信息管理的效率和准确性。

在员工招聘方面，企业能够更加科学和精确地预测未来的人才需求，提前做好人才储备，避免因缺乏人才而导致的业务停滞或发展缓慢。自然语言处理技术可以帮助企业自动筛选简历，有效收集、整合和分析求职者的个人信息、工作经历等信息，更加精准地识别和吸引目标人才，提高招聘效率和质量。

在员工任用方面，人工智能技术能够自动化处理员工的个人信息、工作表现等信息，大大减少了人力资源部门的工作负担。机器学习可以帮助企业多方位了解员工的需求和特点，多角度了解员工的能力和潜力，测算员工的绩效指标和行为模式，制定相应的政策提高员工的绩效水平，为人才的选拔、培养和使用提供有力支持。

在员工培训方面，通过大数据分析员工的工作能力、职业发展空间等数据，企业可以为员工提供个性化的培训和发展计划。对于新入职的员工，企业可以根据其专业背景和工作职责，为其提供相关的知识和技能培训，帮助其快速适应工作环境和岗位要求；对于有经验的员工，企业可以结合岗位需求和兴趣爱好，为其提供针对性的进阶培训和职业规划指导，帮助其不断提升自己的职业素养和竞争力。

在员工满意度方面，云计算平台实现了人力资源信息的集中存储和管理，企业能够及时发现员工的焦点和痛点，制定相应的解决方案，改善员工的工作满意度，提升员工忠诚度。例如，通过分析离职率、工作时长、绩效指标等数据，企业可以发现导致员工流失的各方面因素，针对性地采取措施，激发员工的主动性和积极性，留用好优秀人才。

2.3 部门联动整合利用人力资源信息

为形成高效、全面和规范的人力资源信息管理体系，企业需要通过部门联动的方式，以人力资源部门为主体，整合利用各部门的人力资源信息。

首先，应明确各部门的职责和权限。企业必须制定明确的工作流程和操作指南，规范各部门之间的协作关系和信息共享机制，建立相应的审批和授权机制。各部门的职责和权限应该根据其工作性质和任务来确定，以便更好地协调和管理人力资源信息。例如，人力资源部门是企业人力资源信息管理的组织、协调中心，财务部门有权查看和分析人力资源的成本数据，以便执行预算控制和成本效益分析；销售部门应该有权访问员工的业绩数据，以便分析销售业绩，制定员工激励计划。

其次，各部门应利用、维护好人力资源信息管理平台，实现人力资源大数据对其他相关数据的有效集成，将财务、采购、生产等信息实时注入人力资源信息平台。各部门可以在各自职责范围内，对人力资源相关数据进行编辑，实现职能上的补位，不仅减少了各部门间手动传递信息的繁琐过程，提高了工作效率，还确保了在信息传递和共享的过程中，不出现重复劳动或者遗漏重要信息的情况。

在实际工作中，企业还应根据自身的发展和变化，不断优化和完善人力资源信息管理。各部门应建立高效的沟通机制，一旦出现组织结构变更、人力资源配置变化等情形，人力资源信息需及时映射。各部门应定期召开联席会议，共同讨论和解决人力资源信息整合利用过程中遇到的问题。人力资源信息管理系统也应与时俱进地迭代，积极应用先进的信息技术。

3 大数据时代企业人力资源信息管理存在的问题和对策

3.1 人力资源信息的整合和利用能力有限

尽管已经意识到大数据赋能人力资源信息管理的重要性，很多企业在如何有效地整合和利用信息资源方面，仍然存在着明显的不足。

企业人力资源信息管理仍过于依赖传统的方法和技术，这无疑限制了人力资源信息管理的效率和效果。大数据时代，企业需要应用先进信息技术和工具来提升效率和质量。例如，应用区块链技术维护人力资源数据，应用人工智能技术进行人力资源需求预测，助力企业优化人才配置，通过在线培训平台提供远程培训课程，提高员工的学习效果和工作技能，借助社交媒体等工具，与员工进行更直接、实时的沟通和交流，增强员工的参与感和归属感等等。

收集和整理人力资源数据时缺乏系统性和全面性，导致企业无法从中获得深入的洞见和有效的决策支持。人力资源信息管理从来都不仅仅是人力资源部门的职责，各相关部门也需要在日常工作中承担好人力资源信息管理的工作。企业需要确保人力资源信息管理平台的系统性和全面性，制定明确的数据收集和整理流程，明确各部门的职责和任务。企业还要加强与外部相关组织的合作，获取更完整、客观的人力资源数据。

企业对人力资源信息的整合利用仍停留在表面层次，对数据的收集和储存有余，挖掘和分析则不足，这恰恰忽略了数据背后的深层次价值。如何将数据转化为可利用的信息资源，企业要对采集到的数据进行清洗和处理，使用统计学和机器学习算法对人力资源大数据进行分析，挖掘出潜在的模式、趋势和关联关系，并基于分析结果制定相应的改进措施，要定期监测和分析人力资源大数据，及时调整和优化改进措施，确保可持续性。

3.2 人力资源信息的共享和保护相对不足

企业内部信息共享机制不健全。分工协作中，各部门易产生本位主义思想，对本部门掌握的信息敝帚自珍，导致部门间的信息孤岛现象。这种情况下，企业很难实现全面的人力资源信息管理和决策支持。为了解决这一问题，企业可以建立信息共享平台，将人力资源信息集中存储和管理，确保只有授权人员才能访问和使用这些信息。同时，企业应制定明确的信息共享政策和流程，明确各部门之间信息交流的权限和责任。

企业外部信息共享意愿不积极。很多企业不愿意与外部合作伙伴分享员工的信息，担心泄露商业机密或侵犯知识产权。然而，这种做法可能会限制企业获取更广泛的资源和市场机会。因此，企业应该树立开放的态度，积极参与行业协会和专业组织的活动，与其他企业和个人交流经验，共享资源和信息，共同推动人力资源信息管理的创新和发展。

企业对人力资源信息的保护意识不强。没有建立完善的信息安全体系，导致员工的个人隐私信息容易受到泄露和滥用的风险。这不仅会对员工的个人权益造成伤害，也会给企业的声誉带来负面影响。企业应该加强对员工个人信息的保护，采取有效的措施来防止信息泄露和滥用。

3.3 人力资源信息管理人才短缺

人力资源信息管理岗位不仅需要掌握一定的专业知识和技能，包括人力资源管理、信息系统应用、数据分析等方面的能力，还需要良好的沟通能力和职业伦理，企业具备这些能力的复合型人才相对稀缺。

企业对人力资源信息管理的重视程度不够。很多企业在信息资源管理中，往往过于关注产品或服务方面，而忽略了人力资源信息管理。不均衡的管理策略导致企业在人力资源信息管理上的投入不足，从而无法吸引和培养足够的专业人才。企业应认识到人力资源是企业发展的核心驱动力，将人力资源信息管理纳入到整体战略规划中，确保其得到足够的重视和支持。企业应着力激发人力资源信息管理相关人员学习专业知识和技能的认同感和紧迫感，通过会议、培训、专题讨论等各类活动，积极提升他们的知识和技能水平。

人力资源信息管理的工作性质和要求导致了人才的缺乏。该岗位的职业门槛相对较高，影响了人才的供应。企业应以自身为主，积极与高校、科研机构等合作，建立完善的培训体系，在实战中培养人才。通过持续的员工培训，培养人力资源信息管理相关人员掌握各种信息技术工具，如数据库管理系统、人力资源管理系统（HRMS）、企业资源规划（ERP）系统等，理解数据挖掘、人工智能和机器学习等先进技术的基本原理和应用；掌握人力资源专业能力，面对可能会遇到的各类问题，如员工满意度低、招聘困难、薪酬结构不合理等，分析和解决问题；培养沟通和协调能力，与内部各部门和外部相关单位进行有效的沟通；具备职业伦理，遵守相关的法律和道德规范，保护员工的隐私和权益。企业还可以通过与高校、研究所等专业机构建立紧密的合作关系，获得更多的人才资源，并借助他们的专业知识和经验提升自身的管理水平。

组织结构不合理阻碍了人才的培养。组织架构过于复杂或层级过多，会导致信息传递不畅、决策效率低下，组织结构僵化会导致人才流动受限，使得优秀的人才无法得到充分的发展，难以得到施展才华的机会。企业应不断优化组织结构，合理配置人力资源，建立灵活高效的组织和沟通机制，为人才提供良好的成长环境和发展空间。

如今，我们已进入大数据时代，这个时代以数据为基础，以算法为驱动，通过大数据分析和挖掘获取有价值的信息资源，从而做出更科学的决策。制造业应主动顺应时代发展趋势，应用大数据技术赋能人力资源信息管理，优化运营和管理决策，为发展提供坚实的保障。

参考文献

[1][美]Nicholas Negroponte. Being Digital[M].刘未鹏译.北京：中信出版社，2015：1

[2][美]Nicholas Negroponte. Being Digital[M].刘未鹏译.北京：中信出版社，2015：1

[3]李兴国，顾东晓.信息资源管理[M].北京：清华大学出版社，2015：2

[4]李兴国，顾东晓.信息资源管理[M].北京：清华大学出版社，2015：22

[5]杨善林，周开乐，张强，范雯娟，丁帅，余本功，冯南平，刘业政.互联网的资源观[J].管理科学学报，2016，19（1）：1-11.

[6]杨善林，周开乐，张强，范雯娟，丁帅，余本功，冯南平，刘业政.互联网的资源观[J].管理科学学报，2016，19（1）：1-11.

[7]杨善林，周开乐.大数据中的管理问题：基于大数据的资源观[J].管理科学学报，2015，18（5）：1-8.

作者简介：方文拓（1985，4-），男，汉族，安徽安庆，中级经济师，本科。