摘要：对于人力资源管理工作人员而言，大数据时代的出现，为自身的发展带来了新的机遇。在大数据时代的引导下，促使人力资源的选择、培育、用人等工作都转变为量化范围中，以此引导人力资源管理工作更为优质和准确。人力资源管理工作人员结合对信息资源的整合，有助于其可以深入了解工作需求，从而为企业的岗位设计优质的人才，以此确保人才选拔工作的质量和效率，
关键词：大数据；人力资源；管理；应用；实践
1大数据时代企业人力资源管理存在的问题
1.1传统人力资源管理模式根深蒂固
在某些企业当中，传统人力资源管理方式已经应用了很长时间，尤其体现在中小型企业发展当中，仅仅注重对事物的管理的传统人力资源管理模式已经根深蒂固。从某种意义上讲，传统管理模式将人力作为机械的“配套设备”，在日常工作期间实行严格管理和控制。所以，传统人力资源管理方式实质上属于一种非人性化、机械式的管理模式，逐渐与时代发展相脱节。
1.2人力资源管理人员缺乏先进的思想观念
一般来说，在大数据时代发展背景之下，创新人力资源管理模式需要与管理人员的思想观念紧密联系起来，如果管理人员本身具有先进的管理理念，将会全面展现出人力资源管理实效性。因此，企业在发展期间需要全面改善自身管理态度和观念，这样有利于创新传统管理模式。然而，由于大多数企业管理人员缺乏正确解读人力资源管理的大数据环境，导致其还是将传统管理模式应用在现代企业当中，甚至存在某些人力资源管理人员将该项工作作为企业内部的常规管理。
1.3人力资源管理模式创新难度增大
企业人力资源管理在创新和改进方面由于受到多方面影响因素，产生较大的制约性。大数据时代为企业带来了更多发展机会，但是也使其面临较多挑战。在人力资源管理工作当中，人才培养已经占据重要性地位，因此需要借助时代发展优势全面提升人才培养效率。随着社会经济的不断发展，导致各个行业都面临着激烈的市场竞争，企业之间的竞争说到底就是人才的竞争和技术的竞争。从现代企业发展现状可以看出，为了更新人力资源管理模式，首先需要建立高素质、高技能的人才队伍，这样能够帮助企业在较短时间内全面提升人力资源管理创新程度，应对各项干扰因素。
2大数据人力资源管理的实践与探索
2.1提升数据积累的量与质
2.1.1扩大数据规模
一是要尽最大可能加强顶层设计，整合现有的各类信息平台，完善“一点录入、多点调用”的数据自动整合聚合功能，尽最大可能减少手工录入和人为干预。二是要继续拓展获得内、外部数据的来源和渠道，不局限于积累人员基本信息和人力资源管理过程中产生的数据，也要收集在组织生产经营过程中形成的各类数据，还要关注大量来自外部社交媒体、招聘网站、劳动力市场、宏观经济统计的数据，为大数据人力资源管理提供更全、更准的数据基础。三是要充分利用互联网+、爬虫技术等，逐步将非结构化数据纳入数字人事的采集范围，逐步探索运用混杂数据、文本信息进行深度挖掘。
2.1.2提高数据质量
一是要构建统一的数据标准和接入口径，并将其运用到各类平台系统设计开发阶段。二是要运用信息化手段进行数据印证和校验，避免数据碎片化，提升数据的真实性、完整性和及时性。三是要把数据维护和清洗当成一项长期工作，与系统运维和安全监控一同列入日常工作要目。四是要建立数据质量维护的长效机制和责任机制，数据质量由数据使用部门评估，由产生数据的源头部门负责，确保数据的真实性、完整性和一致性。
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2.1.3启用派生数据
前期的研究成果和实践经验显示，随着大数据人力资源管理向纵深发展，由源数据进行简单计算形成的、便于分析和再次使用的派生数据将处于更加重要的位置，使用频率也将会远远超过源数据。为应对这样的发展趋势，一方面，要进一步明确统计范围和计算逻辑，着力加强派生数据的标准化建设；另一方面，要做好数据存储，减少数据冗余，提升工作效率，便于数据的调取和再利用。
2.2优化评价指标和模型算法
数字人事创造性地提出了得分划段机制，在“不唯分、不唯票”的结果运用方面踏出了坚实的一步。然而，对干部进行平时考核和综合评价的指标模型仍在继续验证和改进。针对这一难题，大数据人力资源管理的数据挖掘能力、预测分析能力和可视化分析为我们提供了解决方案。一是挖掘数据的相关关系，倒推指标生成。要在大范围收集数据的基础上，运用随机森林模型、决策树、贝叶斯分类器等机器学习算法，借助人工智能从现有的大数据中发现具有潜在价值的数据，寻找与其存在关联的数据和变量，通过重要性分析找出相关关系，不断演算推导指标，倒逼指标生成。二是分阶段交付，动态建模。要用大数据的简单算法，取代小数据的复杂算法，充分运用源数据简单计算得出的派生数据，遵循小步快走的方法，先解决小问题，分阶段交付结果。运用这种顺序可逆、算法动态的建模方式，可以发挥大数据管理的独特优势，挖掘海量数据的内在价值，解开数字人事的迷思，为人力资源的招录、调配、考核、开发等提供依据。
2.3探索智能预测和战略洞察
大数据人力资源管理不仅专注于数据的收集、存储和简单的汇总、统计、查询，更要通过对海量数据的描述、诊断、预测和规范，掌握人力资源的现状、动态与变化趋势，为及时发现人力资源管理中的问题、掌握总体发展态势提供直接、真实的依据。如果说信息化人力资源管理是数据分析应用的初级阶段，那么大数据人力资源管理则开启了颠覆性的预测式分析、图论分析的新阶段。一是要将结果运用的重心转移到战略规划。数字人事应当在扩大数据积累和强化数据分析的基础上，将数据运用的重心从事后考核评价转移到人力资源规划和组织战略实现上，充分发挥大数据人力资源管理的优势。微观层面，注重挖掘员工潜力，优化对人才的服务，提高员工满意度；中观层面，着眼人力资源管理流程再造，重构管理方式，提高工作效率；宏观层面，将有利于提高组织的绩效，实现组织的战略决策和价值理念。二是将智能预测前置到人力资源管理的各个环节。根据德勤公司的研究，财富1000强企业中只有5%在人力资源领域使用预测分析方法，而此方法其他商业领域已经在广泛使用了。数字人事的大数据运用，也应从传统人力资源管理的事后评价，更多地转向人力资源管理的综合研判、前瞻预测、风险防范和科学决策过程。
2.4打造复合型人才团队
一是创新人才培养机制。要树立互联网思维、前瞻性视野和人才兴税的理念，加大对信息化人才和数据分析人才的招录、引进和储备，加强对行政管理、信息技术、数据分析、数学建模等复合型人才的培养和培训，建设一支高水平的大数据管理专业人才队伍，为大数据人力资源管理提供人才保障。二是在现有情况下，借鉴风险管理团队的经验，组建大数据人力资源管理团队。要让具有人力资源管理、组织行为学、统计学专业背景，拥有人事管理、系统开发、信息管理、数据库、数据统计分析等一项或多项经验、技术的骨干，组成优势互补的专业管理团队，在当前的大数据人力资源管理中发挥更大作用。
3结束语
总而言之，大数据的到来为人力资源管理工作提供了无数的可能性，但这些可能性中也包含了非常多的机遇和挑战，因此在实际管理的过程中要结合大数据理念。依据大数据引导人力资源管理工作对信息资源实施研究和整合，促使企业对工作人员表现能力的研究更为客观和科学，这样有助于提升人力资源在企业中的地位，从而在实际发展中，促使人力资源为企业未来的发展奠定充实的基础。
参考文献：
[1]汪静.人力资源管理信息化在企业中的应用实践探索[J].人才资源开发，2016，04：113.
[2]张钰.大数据在企业人力资源管理中的应用[J].产业与科技论坛，2016，14.
论文作者:孟眉
论文发表刊物:《基层建设》2018年第26期
论文发表时间:2018/9/18
标签：数据论文; 人力资源管理论文; 企业论文; 人力资源论文; 人才论文; 一是论文; 传统论文; 《基层建设》2018年第26期论文;