大数据在人力资源管理中的应用空间与挑战——基于谷歌与腾讯的对比分析，本文主要内容关键词为：腾讯论文,人力资源管理论文,数据论文,空间论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
《任仕达2013/14工作的世界报告》指出，61%的中国企业受访者把人才分析和“大数据”当作人才战略的一部分；47%的受访者认为，更有效地规划劳动力队伍是使用“大数据”的首要理由；79%的企业领导者会提前12个月左右制订劳动力计划，69%的企业领导者在制定未来的劳动力计划时，只用了不超过20%的战略规划时间。 然而，尽管大数据的概念和技术呼声不断并引起了业界的广泛关注，但企业真正有效地在人力资源管理中践行大数据理念的实例仍是少数。企业对于大数据的应用和挖掘还只是走出了一小步，尚有大量的可能空间值得去探索。 二、大数据在谷歌与腾讯人力资源管理中的应用 （一）谷歌人力资源管理与大数据 在人力资源管理职能中重视数据导向是谷歌取得成功的一个重要因素，它的人力资源管理决策依赖于其独特的“人员分析”。在谷歌人力资源管理部门中，传统人力资源人员、高端策略顾问人员及高学历分析专业人员各占三分之一。该部门的核心任务是一项复杂的员工数据追踪计划，其目的是通过数据分析更好地改善企业的人力资源管理。它将企业中最重要的及最具影响力的人员管理决策进行量化和精细化，使企业的人员管理的决策成为“基于数据的决策”或是说“基于事实和证明的决策”。 谷歌的人力资源部门有一个由十几名名校统计博士组成的分析师队伍，专门研究不同的人力资源政策和员工绩效之间的关联，并根据研究结果随时调整薪资福利、晋升制度等，确保员工队伍始终处在一个良好的工作状态。此外，谷歌的人力分析团队还包括来自于统计、金融、组织心理学等领域的博士们构成的多元化背景团队，他们具体的工作包括：推算出最优面试模式以确保招聘到最佳求职者，使用心理学和数据分析的方式分析哪些员工在谷歌能够成功发展、哪些员工最可能中途离职等问题并建模，帮助做出最优薪酬奖励决策以最长时间留住顶尖人才等。其研究成果体现在智能化招聘、打造多元人才队伍、人才保留、管理经理人、工作环境优化设计等方面，这是谷歌人力资源管理模式的核心内容，同时也是谷歌人力运营部积极影响公司绩效的最有力证明。 进一步来看，谷歌基于大数据的人力资源管理具体体现在以下四个方面：（1）智能化招聘。谷歌开发预测应聘者在获聘后是否具有最佳生产力的算法进行精准招聘，而且还会鉴别面试背后的隐含价值，从而大大缩短员工的聘请周期。其高效招聘算法实质是基于大量数据的综合分析，从而形成科学预测与匹配，实现科学招聘。（2）人才保留。谷歌自己开发的数学算法成功预测哪些员工很可能会离职，并为员工留任提供个性化的解决方案。并且，谷歌也开发出算法模型用于分析、预测并进一步改善未来人员管理会出现的问题，并制订员工工作计划，从而更好地保留人才。谷歌还通过统计分析得出优秀技术专家与普通技术专员之间的差异特征，并用来为公司培育、聘请或留下优秀人才。（3）管理经理人。谷歌基于对大量内部数据的研究与分析，判断出有卓越表现的管理者，从而打造出优质的经理人。2009年，谷歌对公司一万多名员工进行“什么样的经理人才是一个好的经理人”的问卷及访谈。随后，他们又花时间对这些评价资料进行了编码，试图找出带有规律性的模式。结果发现，经理人对员工的表现及其工作感受的影响远大于其他任何因素，并且得出经理人每年核心考核与评价的8项指标：①成为一个好的教练；②避免微管理，并且进行充分的授权；③经理人对团队成员的成就和心情保持着高度的兴趣；④关注生产力，用结果证明一切；⑤能够成为一个很好的沟通者；⑥帮助团队成员去发展他们的职业生涯；⑦为团队设置一个明确的愿景和战略；⑧拥有关键的技术能力来帮助员工解决问题。这就是有名的“氧气项目”。（4）工作环境优化设计。谷歌通过进行应用性的实验来判断管理员工的最有效方法并为其提供所需的多种工作环境，甚至可以通过科学的数据及实验，减少员工饮食中的卡路里摄入量来促进员工的健康。同时，为了最大化地结合学习、合作及娱乐，谷歌有意识地设计别具一格的工作环境来提升不同部门之间的合作水平，而这些精心的环境设计与管理都是在海量数据的分析与探索中实现的。 通过这样数据化、精细化的人力资源管理模式，使谷歌在2013年之前就已达到“每个员工每年创造将近一百万市值的生产力以及平均每年二十万的利润”的惊人业绩，这是大多企业目前也无法达到的，这也使谷歌成为全球人力资源管理模式变革的领军楷模。 （二）腾讯人力资源管理与大数据 在国内的企业中，腾讯对于大数据和人力资源管理的应用结合也进行了深度探索。腾讯人力资源平台部总经理马海刚认为，当前新时代下的人力资源管理需从三个方面全面转型，其中两个方面涉及HR的数据化转型，分别是HR信息化升级和HR数据能力升级。HR信息化升级是指，新时代的HR需要通过移动端、云端、商业智能等新技术有效连接专家中心COE、业务伙伴BP、共享交付中心SDC以及HR所服务的管理者和员工，促进人力资源管理的颠覆性创新，而不再仅仅是以信息化办公或者提升工作效率为目标。HR数据能力升级是指，HR传统的数据统计能力已完全不能满足时代需求，如今我们身边的一切事物都已被数据化，HR也要掌握数据的分析、挖掘、建模、验证、管理改进等一系列的技能，针对个体或员工数据进行有效的人力资源配置。 腾讯在2012年通过People Soft搭建起了HR的统一结果库，2014年初在SDC内部成立了HR大数据团队。腾讯的HR大数据平台主要由应用层、功能层以及团队三个部分组成，其中应用层主要是对大数据应用场景、需求及落地做出阐述，体现HR大数据支撑HR业务；功能层主要是保障数据的质量及价值，科学地管理和使用数据，核心模块有元数据管理、数据质量管理和逻辑建模规划三部分，展示HR大数据的后台运作；HR大数据团队大多由人力资源、HR信息化、数据库、HR咨询复合工作经验和背景的员工组成，保证团队质量及工作效果。在具体项目上，腾讯根据部门或团队的不同特长有效连接“人”和“事”，比如一个项目需要做的政策和资源的协调以及专业方向的把控、模型验证以及落地研究、数据清理、质量建设、特征挖掘以及模型的搭建和训练等工作是由各个负责部门一起协调、共同完成的。 在识别候选人稳定性方面，腾讯按照稳定程度将历史上所有的员工分成多个样本，通过数据挖掘找到关于员工稳定性的典型特征并建立相应的数学模型，根据候选人特征与模型的匹配程度判断候选人的稳定性。这样就可以在招聘时通过简历自动对其稳定性给出评估建议，为后续的面试及保留环节提供参考。在招聘环节，腾讯HR为业务部门的面试官提供互联网招聘工具。首先在公司内部选择三个以上优质员工样本，然后针对这些样本进行数据采集、清洗、建模、分析等，从而找到这些员工优于其他员工的原因，再由这些原因倒推优质员工应具备的行为，最后根据这些行为制订面试问题，从而在众多应聘者中快速筛选出优质面试者进行“人”“岗”的进一步匹配。这样在节省时间与精力的同时，又保证了人才的准确性及质量问题。此外，在提升人才有效战斗力、员工满意度与敬业度方面，腾讯也正进行相应的探索与实践，并取得了阶段性成果。 腾讯数据平台部有200多人，按照不同的职能将整个数据平台分为基础平台、核心应用、产品包装和质量监控四部分。其中，大数据基础平台由数据中心负责建设管理，以数据挖掘为核心的大数据应用由精准推荐中心负责研发落地，大数据产品的策划和运营由产品中心负责，质量监控与保障由质量中心负责。这样，腾讯数据平台通过将“人”与“事”合理地进行匹配达到数据化人力资源管理的目标。 （三）两案例对比分析 谷歌和腾讯都是将大数据运用到人力资源领域的先行者，他们在人力资源管理中的大数据部署有一些相似之处，但具体的战略实施却各有千秋。下表展示了谷歌与腾讯在人力资源管理中的大数据实践。 横向来看下表，谷歌与腾讯在运用大数据进行人力资源管理的依赖基础是不同的，谷歌运用大数据进行人力资源管理的基础是一项复杂的员工数据追踪计划，而腾讯则是包括应用层、功能层以及团队的HR大数据平台。在HR大数据团队方面，谷歌侧重于学位背景多元化，而腾讯则侧重于工作职能多元化。两企业的成员组成虽有较大差异，但都注重多元化成员组成，这也是每个团队很重要的组成要素之一。至于运用大数据思想进行人力资源管理具体的实施方法，谷歌提出较为具体的十大人力资源管理模式，而腾讯则是相对笼统的各部门协调完成。两企业运用大数据思想进行人力资源管理的目的也是不同的，谷歌试图通过大数据使企业的人事管理决策成为“基于事实和证明的决策”，腾讯则希望通过大数据快速而有效地将“人”“事”连接到一起。从目前两公司的实践成果来看，谷歌在人才保留、打造多元人才队伍、智能化招聘、工作环境优化设计、管理经理人方面已取得一定成果，腾讯则是在识别候选人稳定性、精准招聘、政策及资源协调管理、提升人才有效战斗力、员工满意度与敬业度等做出了不错的成绩。 纵向来看下表，谷歌基于大数据的人力资源管理实践比较具体化，无论是其基础、HR大数据团队，还是实施方法、目的、成果展现都是具体且明确的实施事项。谷歌在复杂的员工数据追踪计划的基础之上，通过具体的十大人力资源管理模式来实施数据化人力资源管理，且目的明确地指出依靠数据来支持决策，这正是大数据思想的精髓所在。相对而言，腾讯基于大数据的人力资源管理实践偏向于概念化，不够具象。例如，其基础是HR大数据平台，但并没有具体指明这个大数据平台所聚焦的事情；在实施方法方面，也没有指出具体的方法，只是笼统地介绍各部门共同协调完成。最重要的是，谷歌所有的实践属性都是围绕“人员分析”一条主线来进行的，所有属性连接起来就像在做一件事情，而不同的属性是这件事情的不同步骤。但腾讯各个实践属性之间并没有体现出如此紧密的连接性，各个属性就像不同个体的不同部件，就算拼凑起来也很难让人联想到他们是同一整体，这也许是腾讯用大数据进行人力资源管理不够具体且深入导致的。
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