大数据在企业人力资源管理中的探索与实践

一、大数据技术在企业人力资源管理中的应用背景

1.1 数字化转型对人力资源管理的影响

加速企业数字化进程的同时，人力资源管理工作也发生了变化。以往的人力资源管理工作，需要依靠经验来进行判断并且采用人工的方式处理各项业务，包括招聘、绩效考核以及员工的发展情况。在数字化过程中应用大数据技术手段对企业各种数据进行采集、存储及分析，使用数据为企业人力资源提供更高效率的服务，形成企业的数据化管理体系。搭建起企业大数据平台，能够实现实时了解员工的工作状态、职业晋升状况以及员工的技能，通过数据指导企业制定相关的人力资源的决策；借助大数据让企业实现了人力资源的科学配置与智能管理，并能对人的资源作出合理的规划和决策。

1.2 大数据在企业管理中的价值体现

大数据对企业的价值体现：能将分散的数据收集并融合为一处的大数据技术能让企业的日常运转更加游刃有余，方便管理和操作；收集人力资源领域的各方面的数据，包括但不限于招聘平台的数据、绩效考核系统数据、员工的意见反馈数据等等，并将其整理成企业人才库；通过数据分析发现人才的共性特征以及人才的表现情况、企业重要人才流失风险等问题，实行精细化的管理。

1.3 基于大数据驱动的人力资源管理创新

大数据应用于企业人力资源管理能够促进企业管理模式的创新：一是招聘智能化。通过对海量简历和社交数据的分析，实现对求职者工作的选择性搜索；二是绩效动态化。通过对企业员工的工作指标、绩效趋势等的监控了解，实行对人员的科学评价；三是培训精准化。通过对员工个人能力短板的挖掘以及其培训效果数据分析，提供给个人最合适的培训方案；四是职业发展大数据运用。通过对职业发展趋势的数据分析，为员工提供精确的职业发展方向。

二、大数据在招聘管理中的应用

2.1 招聘需求进行岗位匹配

首先，在企业招聘方面，实现招聘需求和人才特质精准匹配，是招聘成功的重要保证；大数据的应用，能帮助企业更科学地判断出招聘需要；其次，通过企业内部人力资源数据和外部市场环境信息，建立人才需求预测模型，基于此模型，对过往招聘情况、离职人数及岗位需求变化情况等进行剖析，得出后续招聘走势判断。

2.2 多渠道数据整合与分析

对于企业来说，一般是利用招聘网站、社交通讯工具、校园招聘和内推等多种渠道来获取目标候选人的数据信息，但不同的渠道会有不同的数据格式，导致获取到的数据相互之间无法有效融合。因此需要建立一个招聘数据集成平台，统筹各路渠道，统一整理数据。使用数据清洗的方法来统一各个渠道间不一致或冗余信息，并结合NLP 将众多简历进行文字切割并获得关键字段，例如：专业技能、项目经验、工作能力等，并通过交叉验证对不同来源的人才数据进行比较，降低数据错误率与重复数据率。

2.3 人才筛选的智能化决策

人才筛选是招聘管理的重要环节，但是很多企业都只是依据眼见的一些主观性的因素来进行选择，无法将员工的一些综合实力进行量化。使用大数据为企业提供客观的决策依据，通过对大量的历史数据进行分析并用最新的模型来对数据进行拟合得出一套最适合的选择算法，然后配合企业现有业务流程将简历信息从粗放式转变为定量式的描述，配合权重系数计算出一个评分结果。而当候选人进入复试环节时，通过数据采集以及行为抓取，搭建出一份评价面试成绩的数据模型，这样可以量化每个候选人具体的表达能力和专业知识水平以及临场发挥的能力。

三、大数据在绩效管理中的应用

3.1 收集与整合员工绩效数据

在企业管理过程中，绩效管理是人力资源管理的一个重要方面，员工的积极性和组织的效率都受制于绩效管理水平。大数据技术能够帮助企业收集更多维度的数据，并整合加工数据。比如搭建绩效管理平台就可以实现动态记录员工的考勤情况、工作任务完成度、工作质效等多个方面的信息，这些都是可以直接获取的维度数据，从人力资源管理系统、项目管理工具、生产监控系统或员工自评系统都可以获取这些信息。为了保证数据的完整性以及准确性，在平台里运用了数据清洗的方法来去重并过滤掉了多余或错误的信息；使用标准化模板进行归类整理；并归纳出统一的绩效数据库。基于跨系统的数据汇集之后，管理者可以看到员工总体情况，又可以从一些具体的指标上看到员工的表现情况。提高分析的准确性，应用数据挖掘算法对历史绩效数据进行聚类分析，找到影响绩效的主要原因，再运用数据聚合分析方法找到绩效、工时、工作量和技能水平的关系，这样可以帮助管理者做出有针对性地绩效改进策略。

3.2 关于绩效评价指标体系的构建及优化

企业日常绩效管理时经常会遇到考评标准不一、考评指标设置不合理的问题，不利于考核公正及起到一定的激励作用。采用大数据的方式，在对员工的岗位职责、历史情况、项目参与等方面综合考量的基础上，再由大数据的方式来形成评价指标，更加具有针对性和可实施性。每个岗位都能够根据不同的职务设置相应的评价维度，比如任务完成情况、出勤情况、协同配合等，通过岗位的差异而确定不同的权重要点，后续结合数据就可以随时更新，对不同维度的具体情况进行汇总并可视化显示，也可以更加直观看到每一项指标是否被很好地完成，更利于领导掌握了解各个员工的具体表现情况，让绩效考核更加客观，同时也可以把考核的结果与员工的培训、晋级等挂钩起来。

3.3 绩效反馈与改进机制

在大数据驱动下建立的绩效管理体系要真正发挥其作用，前提是实现绩效的不断优化。

这就要求在绩效实施过程中要随时掌握员工完成工作的情况及过程达成的结果。管理者可以通过数据对比发现与预期指标不同的数据，在大数据平台的自动分析下，得出差异，并为改进作出决定，选择相应的方法来进行改进。并根据大数据平台提供的各种数据，来完善各种技能、强化或优化工作流程等。以数据来展现形式化，为员工提供更好的参与感以及更好的改进动力。借助于可视化工具，可以看到每个工作人员具体的绩效及改进的方向。随着更新的频率加快，员工可以知道了自己的优势、劣势是什么，并据此进行自我修正，提升自身的能力水平。

3.4 绩效考核的数据可视化和决策支撑

绩效管理中的数据量非常庞大并且相当复杂，而传统的表格式汇报无法让管理者直观了解到员工表现以及呈现出何种趋势变化，为提高管理人员作出决策的能力，大数据将绩效数据转变为各式各样的图表、仪表盘等可视化方式，常见的数据可视化方式有热力图、柱状图、多维数据透视图。热力图可以直观的显示出绩效波动所在区间与变化趋势；多维数据透视图可以按照部门、岗位、时间轴等维度进行绩效的对比分析，找出原因；绩效仪表盘可以把任务完成率、出勤率、工作质量等多项重点指标融合到仪表盘上来获取最终的综合绩效得分，管理者能随时查看到团队的整体情况，方便快速发现重点问题，年度绩效总结时通过动态的报表展现绩效提升效果以及发现的问题，便于管理层做出更适合的激励措施以及人力发展规划。通过用绩效数据进行可视化分析可以从复杂的绩效数据中抓取有价值的信息来提高绩效决策的准确度及科学性。

四、大数据在员工培训与职业发展中的应用

4.1 培训需求分析与技能匹配

在企业培训管理过程中，准确地分析培训需求才能达到好的培训效果。传统的需要分析多是依靠于管理者的经验判断，并没有数据支撑做依据，往往会造成一些需求偏差。当引入大数据分析手段之后就可以从员工的岗位要求、个人技能水平、绩效评价等方面全面了解需求，从而精准识别出培训需求；以人力资源管理系统中的历史学习记录以及技能评估的数据作为依托，建立个性化的需求模型，在模型中用到聚类分析、特征提取等方式发现员工技能的短板及潜能；通过模型分析的结果来为企业准确推送培训课程与技能提升计划，让培训内容更加贴合员工实际需要；根据职业成长规划的需要，按照一定的频率检查跟进员工的工作与项目参与情况，并做出培训方向的调整。

4.2 智能培训平台构建

为了实现企业培训的智能化、个性化管理，搭建基于大数据的智能培训平台势在必行，包括员工基础信息库、培训课程资源库及学习成果分析模块等三大子模块；采用数据挖掘、分析算法实时更新员工技能档案、完善培训需求模型，并向员工精准推送适宜自身的职业发展及岗位胜任力要求的培训课程、学习路径等；通过分析员工的学习偏好、以往培训情况、记录员工学习情况，设置相应测评考核指标，根据企业要求按需定制个性化的培训计划，保证培训课程的内容符合企业的具体岗位需求；线上设置知识测验、实战演练模块，监测学员的学习情况及掌握程度，并以智能化的学习推荐算法为基础，按照员工技能短板情况、岗位能力需求来修正培训计划，并在此基础上形成闭环式管理。

4.3 培训效果评价及持续优化过程

员工培训结束后进行培训效果评估对于保证企业把钱花在刀刃上至关重要。基于大数据背景下的培训效果评估能帮助企业对企业投入的每一分钱都进行有效监督。评估从第一步开始就是从培训之前和培训之后的技能考核成绩、工作成效以及员工自我评定的数据开始采集，然后通过对比分析模型把培训带给员工的工作能力的改善程度进行一系完整的评估过程，在这个过程中，利用绩效跟踪系统追踪到培训结束后员工工作表现的实际数据，包括但不限于任务完成量、工作质量等指标，并使用回归分析、学习曲线算法等对培训内容及培训方法的有效性进行评估分析，找出影响培训效果的关键制约因素，最后以统计分析表和仪表盘的方式将培训效果予以呈现，并形成数据，再由各部门负责人进行汇总。

4.4 职业发展的智能化运用途径

企业人才在职业发展过程中，需要制定合理的职业规划。使用大数据技术为企业实现员工个人职业生涯发展规划提供支撑和依据。对企业而言，运用大数据技术进行职业发展规划预测，有利于科学预测员工的发展路径与晋升空间。通过对企业的所有员工开展技能、绩效以及职业意愿的大数据分析工作，运用职业发展预测模型，挖掘出企业内部的关键性人才。职业发展预测模型主要利用决策树与神经网络等算法，计算出企业内每一名员工在未来不同职业道路下的成长概率，并根据自身情况制定出科学合理的中短期目标与长期发展计划，在智能化的平台当中，能够随时掌握自己未来的职业发展情况与技能发展的思路与规划，在智能化的企业人才培养模型之下，能够自动进行人才的需求预测，从而适应企业发展的需求。因此大数据平台可以帮助及时调整人才的培养方向，更好地进行人才的培养。

结束语

运用大数据技术为企业人力资源管理创新与效率提升赋能；在招聘、绩效、培训等方面运用大数据提高管理的科学性和智能化程度；充分利用数据为管理赋能，构建以数据为基础的人力资源数字化管理新模式，最终提升人才管理的精准度，以达成人才发展与企业发展同步发展的目标。

参考文献

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[2] 大数据分析对传统人力资源管理的影响[J]. 刘娟.冶金管理,2023(02)

[3] 煤炭企业人力资源管理的现状及信息网络技术的应用[J]. 陈文霞.中国集体经济,2022(16)