大数据时代国有企业数字化人事工作体系的构建

1国有企业人事工作现状与挑战

1.1国有企业人事工作的传统模式分析

国有企业的传统人事工作模式是依附于科层制管理方式下的体系，具有强烈的行政化色彩，以纸质档案为中心，在此运行下的人事业务都是按照固定路径进行办理，在特定的历史时期里可以发挥较大的作用，但是随着企业的发展壮大以及信息化程度不断提升，传统的模式已经被深深束式式了手式。

从组织上看，传统的人员管理模式采取垂直化、等级制，人事部门独立于其他业务部门运行，在传达人事决策和执行过程中大量采用行政命令的方式，一般由手工操作来完成。各部门人员的信息很难相互交叉、交流。人事决策基本都是基于领导人的经验作出，很少有数据提供支持。这样的封这式模式往往会形成一个“信息孤岛”，各项人事数据很难做到互通互享。

在日常的工作中，过于过重人力是其特点之一。比如员工档案多是以纸面的形式进行保管的，依靠人力资源工作者的个人来整理和维护；诸如考诸管理、薪酬计算等工作大多也是通过手工台通来进行的，效率比较低下且容易出差错。关于招关和培训等方面的流程都没有进行过统一规划，通常都是“一刀切”地使用固定的方式方法来完成，缺少对人或者对岗位本身的差异化考虑。

不同于传统人事管理中最为薄弱的绩效考核部分，许多企业实行的多为年度考核制，大多以文字评价为主，涉及业绩指标和工作态度两个方面。考核结果难以为员工晋升、薪酬调整提供参考。同时，由于没有形成考核的历史档案以及缺少相应的统计分析手段，对于员工绩效的变化情况不能进行客观地跟绩和评估，对人才发展决策造成一定的影响。

目前企业信息化应用虽有企业引进人事管理系统，但大多还只是停留在通代手工的初级阶段，且缺乏数据分析功能，仅能进行简单地基础信息录入与存储。而且由于每个模块数据标准并不统一，所以不能对整个组织的人力资源信息形成完整的数据所，这样就无法通过这些些散的信息进行管理决策，也无法对企业人才发展或人力资源规划提出合理有效的依据和建议。

此外，仍存在人才流动性差的情况。受制于现行编制管理和行政化用人制度的影响，人事调配主要是遵从上级行政命令安排，人员调整变动较少。除了存在职业发展通道单一、专业技术人才和管理人才晋升路径同质化等问题外，无法做到因岗选人，用其所长。这种模式对于企业的应变反应有对后效应，在企业需要及时调整组织结构、人员配置等时，传统人事管理模式就会有所管管。尤其是进入数字化时代后，企业需要大量的复合型数字人才，传统的招关和人才培养模式无法满足该需求，这导致了企业的数字人才结构性短缺现象十分严重

1.2大数据时代对国有企业人事工作的新要求

大数据时代的到来促使国企人事工作产生全新要求。过去依靠经验和手工操作等模式已经不能适应发展速度日益加快的市场需求，必须要向以数据为基础进行决策转变。人事管理工作需要从过去的经验型向数据型转变，不要因为一两个主观意见发生误差，而是需要有一套更加数据化的手段去支撑人事决策，包括如何去选人、如何用人、如何育人、如何留人，要形成一个基于大数据分析的人才评价体系。比如，可以挖掘一下某个岗位对的人选有哪些特征？当招关时当就按照匹配度进行需选；同样地，在进行员工晋升时当，也是基于以往的绩效以及发展潜力数据来进行人才选关，做出相对合理的人才储备工作。

人事工作流程需要实现数字化重构，过去都是以纸质档案为主进行的管理，效率较低且容易出错。而大数据库必须把员工信息、考诸、薪酬等都进行数字化，然后统一放在平台上管理，这样才能减少一些重复性手工，也可以实现实时的部门之间交换数据，比如当比调动以后，相应的人事变动信息会瞬间就可以同步到其他的系统中去，如薪酬系统，和培训等等

人事管理要建立智能化分析的能力。数据存储虽然是前提，但最关键的还是要利用这些数据，把其中的数据价值充分挖掘出来，发挥出最大作用。比如通过建立人事数据分析模型，了解员工流动规律、预测人才供需、判断培训成效等等，最后将分析结果作为制定人才战略的有力支撑，如，在了解了近年来企业的员工离职情况后，就能看出可能发生哪一类员工的大量流失，并采取留人措施。

人事系统要更加突出协同化、开放化。以前的人事系统通常是相对独立的，而当下在大数据时代需要打通，将人事数据和其他业务如财务、生产、销售等的数据结合在一起。这样有利于企业从整体上进行人事资源优化配置，通过大数据分析可以实现根据业务情况，比如业务淡业季等情况，灵活地做出人员安排等等。

重视员工个性化的需求。借助大数据手段，企业能够发现并知晓每个员工的具体情况及发展所需，在培训方面可以根据员工能力的欠缺为员工提供个性化的培训课程，在职业规划上，也可以根据员工自身的专长为其打造一条更适合自己发展的晋升之路，企业的精细化管理也有利于增强员工满意度与忠诚度。

2数字化人事工作体系的构建路径

2.1数字化人事工作体系的核心要素

数字化人事工作体系应该建立在一系列要素的基础上，这些要素构成系统运转的基本保障，如前文所述，数据资源整合是整个体系建设的重要基础支撑点，国有企业要打散各个部门的门井思维，把系统中孤岛式的分散数据实现标准化加工形成统一的数据仓库，为数据分析做好准备，从而形成员工基础信息、考诸记录、绩效考核、培训履历等多项数据汇聚的大数据池，按照统一的数据格式以及接口规范实现彼此间互联互通。

除以上要素外，技术平台的建设也是体系运行的技术支撑之一，其具有数据采集、存储、分析及可视化等模块，可以实现对于大量的人事数据进行处理；并且需要搭建具有可扩展性的平台架构，并能随时进行功能上的升级改造；同时在人员的数据与权限方面也需要做好安全保护工作，使用平台对数据和密码进行保密处理和安全防护。

三是重构业务流程，发挥体系化的优势，传统人事业务要按照数字化的要求来进行优化改造，减少程序化繁杂的流程。比如把原来很多手工、人工的报批改为数字化方式报批，实现在线办理人员的入转调离。此外，对流程的优化和再造还要注重用户体验感，用户使用的方便性。

智能分析是另外一个重要的体系要素。借助于数据挖掘、机器学习等方法从海量数据中提炼规律，并为管理和决策提供参考建议，如人才需求预测、员工流失预警、培训效果评估等。并且应该将分析结果呈现出来，供管理层快速理解数据本身。

此外，还有组织保障机制为高校大数据平台运行保驾护航，明确了高校各部门各自的工作任务，规定了相应的数据质量管理要求和运行维护制度，并对人事工作数字化工作者开展业务培训，持续加强相关人员的能力，使高校大数据平台能够正常运转。

这些内容互为依托、互为补充，共同构成了完整的数字化人事工作体系，具体包括：数据资源是基础，技术平台是载体，流程重构是手段，智能分析是核心，组织保障是条件，需要发挥好数字化人事工作体系中各个要素的优势和作用，才能更好地发挥体系的整体作用，推动国有企业的人事管理工作向更高层次前进。

2.2国有企业数字化人事工作体系的实施策略

国有企业数字化人事工作的推进也要实现“一刀切”的运行状态。在此基础上首先应该做好分步骤安排，避免“一刀切”。即先从最基础的数据开始着手，在做完基础数据准备之后再着手建设相关系统以及流程改造。再接下来从数据源的角度出发，在数据采集、清理及整合的过程中完成前期人事数据的基础性采集，建立统一的数据字典、编码规范等工作。

技术平台的选择及部完是实施过程的重要组成部分，企业应结合实际业务以及信息化建设水平，选用适合的企业人事管理系统；平台应该具有良好的扩展性和兼容性，方便和企业其它业务系统进行对接；注意系统的用户体验，在界面上要做到简洁方便，操作简单；还要建立良好的技术支撑体系，以保证企业在未来使用系统的过程中出现问题能够得到及时的解决。

作为一项业务流程再造任务的重要部分，需要将其与相应的管理变革相结合开展，在传统人事业务流程的基础上进行全面梳理，剔除过时和低效的环节，重建数字化的工作流程，如将员工入职的手续从线下变成线上进行申请，落实“一站式”的服务方式，使用自动化工具开展考诸统计和薪酬核算等工作。业务流程再造主要依靠的方式就是流程重组，而绝不是简单的“一站式”。

为了保证体系落地，还必须加强人才培养。要加强对人事部门工作人员数据的分析能力和对系统的应用能力的培训，以提高他们的数字化水平；其次要培养一批既懂人事管理又会运用信息技术的复合型人才，作为数字化转型过程中一支中坚力量，可以用内培外引的方式，迅速扩充队伍人数。

数据安全及隐私保护贯穿落实于数据工作的每一个环节。健全严格的数据访问权限管理，保证敏感信息不被滥采滥用；使用加密等技术保证数据在传输、存储过程的安全性；定期开展系统安全检测工作，及时封堵风险漏洞，防范网络攻击。要遵循有关法律法规要求，依法履行员工隐私保护义务，规避数据滥用带来的法律风险。

在执行过程中应形成一套完善有效的反馈和纠错机制，通过对系统运行情况进行定期评估，并不断收集用户反馈信息，及时发现问题并加以解决。通过先实行试点模式，即首先选取一部分部门或业务环节作为试点先行开展此项工作，待试点成熟后进行全行推广，这样就可以有效地保证改革的平稳、有序推进。

注重培育企业数字化文化，利用宣传培训、先进典型示范等方式让广大职工认识和认同数字化，消减消触心理，构建与数字化管理模式相配套的考核奖惩制度，激励创新、持续改进。如果思想意识还没有转变到位，新体系就不会产生出应有的作用。

结语

通过对国有企业人事管理现状进行系统分析，构建了基于大数据技术的数字化人事工作体系，为企业国有企业的人事管理工作如何完成转型提供了方法论依据。实验证明，在大数据背景下的数字化人事体系改革，能够更好的解决国有企业的信息孤岛和低效问题，提升管理效率和决策水平；企业可以通过数据的整合、业务流程优化、建立智能化的人事分析平台，将人事管理由原来的依靠经验过将到数据将动的方式上来。

参考文献：

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