供电企业的员工培训是人力资源管理的重要内容。由于大数据的产出，员工培训可以实现转型发展。企业要发挥大数据具有的应用价值，结合企业员工培训的需要，提升员工培训的效果。建立新型的培训模式，可以消除原有培训模式下存在的不足，在大数据的应用中不断总结实践经验，为供电企业人力资源提升的创造条件。
供电企业员工培训中大数据技术的应用价值与实践
◎曹高海
供电企业要实现发展需要提升员工的素质，而员工培训是素质提升的有效方法。由于大数据的应用，企业员工培训有了新的模式，培训要发挥大数据的价值，实现大数据与企业培训的结合，以提升人力资源管理的效果。
一、企业员工培训与大数据的关系
大数据是信息技术发展的产物，大数据的应用会推动社会的发展，改变许多领域的发展方向。大数据技术可以实现多种数据的收集，挖掘。大数据的特点体现在数据的数量大，潜在的信息多。由于数据内容体现出应用价值，因此具有很高的实用价值高。近年来计算机技术在发展的同时为大数据的扩展创造了技术条件。大数据的应用需要借助数据处理技术，挖掘不同类型数据中潜在的信息。在金融业，大数据的应用对于商业银行发展的作用更加明显，在实施大数据挖掘的同时，保证了决策的科学性与合理性。而企业员工培训包括了多方面的数据，企业可以将员工培训与大数据技术结合，可以提升培训的管理效果。大数据通过数据处理技术，可以挖掘出员工培训中潜在的信息。由于大数据的应用，员工培训可以更有针对性，可以改变传统管理模式的局限性，培训管理可以基于数据分析解决问题，问题的解决保证了合理性与高效性。
中国传统的传记观强调传记的历史属性，把“真实性”当作传记写作的唯一准则。随着西方传记文学理论的发展，传记家和批评家们开始强调传记的“虚构性”。中国传记文学也受到其影响，从20世纪开始进行革新，进入新时期以后，虽然传记文学作为一种文学样式获得了独立的地位，但对于其文体特征，论者们并未取得共识。“有的以史学为参照系，因而强调传记文学的真实品格，甚而把它列为史学门类；有的以西方传记文学为参照系，因而强调传记文学的文学品格，进而指出当代中国传记文学的非文学化倾向。强调真实品格的坚持传记文学必须严格恪守事实的真实，强调文学品格的则坚持传记文学应当允许虚构。”[2]
二、企业员工培训中大数据的价值
1.可以实现培训需求的挖掘。
不同于传统的培训模式，当前电力企业的员工培训更加注重质量，因此培训更加关注员工的需求，所以培训管理要立足于培训需求，分析员工需求信息。除了常规性的培训可以借助经验来组织外，不同业务部门，不同员工都存在个性培训的潜在需求。对于培训需求，传统模式下从组织层面、工作层面、个人层面加以调研，然后综合不同层面的需求加以提炼制订出培训计划。这种模式虽然可以照顾到不同方面的需求，但是在传统模式下工作量较大，并且需要不同业务部门的协调配合才可以完成。而借助大数据技术，可以消除传统模式下调研的耗时耗力，可以借助数据挖掘分析出培训需求，保证培训需求分析的可靠性。
2.培训模式得以优化。
由于大数据技术的应用，员工培训模式发生了改变，可以消除传统模式面对面讲授式教学缺少目标性的局限性。借助大数据技术，可以实现基于互联网的培训模式，培训可以提供大量的课程信息，可以结合数据分析推出针对供电企业员工需要的知识，培训可以实现分散式、碎片式，企业因此节省培训费用，个人也可以缩短培训时间。随着移动设备的普及应用，大数据技术支持下的培训模式可以不受时空的局限性，借助手机、ipad等移动终端，借助企业的网络教学平台就可以随时接受培训，企业的培训还可以借助微信公众号，将培训课程植入其中。企业员工可以随时学习，随时反馈培训收获，对培训提出意见，而大数据可以将员工的意见加以提炼挖掘，培训的完善更有针对性。另外，培训在网络的支持下可以实现培训资源在特定范围内的共享，原来单一式的企业内部封闭式的培训资源可以实现不同组织、部门的共享，培训资源实现了优势互补，降低企业的培训成本。
3.对考核评价加以优化。
(5)绞车具有电子过卷防碰和天车防碰功能，可有效防止由于司钻误操作导致的大钩碰撞天车的事故发生。同时，通过程序设计，保证在电机不启动状态时盘刹无法打开，也可防止司钻误操作导致大钩坠落造成各种事故的发生，而电控工程师在场的情况下，可以通过程序设定实现电机不启动打开盘刹，进一步提高绞车的安全系数。
4.反馈模式得以优化。
在人力资源的培训数据库可以针对员工培训的满意度的模块，对于受训员工开展调查，包括培训课程的设置效果、培训师的教学水平等，满意度调查模块可以植入微信公众号，受训员工借助移动设备可以随时反馈意见，保证了培训的互动效果，提高了培训的过程控制效果，可以针对受训员工的效果加以评价，对于目标完成情况、效果效益、培训管理的工作绩效等多方面加以评估和反馈，以确定培训课程的有效性。
三、企业员工培训中大数据的应用实践
1.人力资源数据平台的建立。
针对数据收集，可以发挥大数据的优势，大数据体现出数据量大、数据类型多、高实时性、高价值的典型特征。所以在数据收集中，需要企业结合人力资源管理的特点建立数据库，收集与培训有关的全部数据，数据要体现出员工的基本信息、工作过程、培训经历、成果、绩效考核等相关信息，特别是要记录员工在在历次培训中的信息数据，包括员工参与的培训的时间、个人表现、满意度、考核结果、培训后的变化情况等。还可以要求员工将个人的工作与培训加以情况记录，主动将信息转化为数据上传。在大数据技术的支持下，培训要深层次挖掘员工潜在需求，借助服务器的信息记录与员工的搜索信息生成的记录，可以发挥数据挖掘、聚类分析的作用，实现相关信息的分析，为员工推送更加精准的培训信息，数据挖掘可以将潜在需求资源体现出来，培训可以保证更有针对性。除了收集与提取员工的基本数据外，还可以结合员工的培训需求，组织分析培训的方向，工作层面的数据可以采用定向收集的方式，保证了培训更加贴近员工的需要。加外，培训可以结合绩效管理，将组织层面的目标加以量化，并分解。而借助大数据还可以将工作层面的数据分解于组织目标，工作任务得以量化。这些数据可以和员工的情况与工作层面的发生数据加以动态匹配，形成更科学的培训需求。培训还可以充分考虑环境因素发生变化对培训需求的作用。外界环境中的经济、技术等因素发生的变化都会对培训需求产生影响。借助数据分析工具可以从外部环境中获到信息，输入相关数据，保证培训需求分析与环境变的同步性。海量的数据中借助大数据可以找到数据的相关性，因此培训需求的分析难度得以降低。人力资源管理部门还可以结合管理经验，与技术部门加以配合，借助数据挖掘技术，依据特定的规则来提取需求信息。在信息的提取中，可借助聚类分析技术，对员工按照依据特定规则分类。比如依据职位划分、依据绩效考核划分、依据职级划分。借助人群存在的相似性可以提取出更加具有相似性的需求，培训措施可以更有针对性，因此最大限度的调动了员工的积极性。还可以借助决策树技术。比如对于数据的选取、清理、归纳、转换，利用可以借助决策树具有的ID3算法，对员工加以分类并建立模型，依据数据挖掘，可以识别绩效下降员工的典型特征，特征就是培训需求。借助模型还能预测出潜在绩效较差的员工，培训对象得以明确。应用此方法还适用于挖掘高绩效员工的内在特征，分析出潜在的高绩效员工，培训有了方向性，可以加速核心员工的成长。
借助人力资源的数据库管理，可以及时获得到人力资源的数据变化，便于管理的全面动态的。供电企业可以将对员工培训的评价结果数据化，借助培训考核系统对接受培训的员工的知识掌握情况与技能提升加以考核评价。此外，借助人力资源数据库还可以对受训员工回到岗位后的能力、技能提升效果以及对企业贡献的改善情况加以跟踪，比如受训员工在岗位的业务情况、考核的成绩，年终考评结果，全年任务完成情况，在工作中取得的业绩等等，都可以纳入大数据系统，考核评价由于数据多样化，结果更加科学。
2.培训需求的数据收集。
企业针对培训要建立有关人力资源管理的数据平台，为培训管理提供支持。在平台建设中，需要有基于大数据的结构。平台底层定位于系统层，即实现数据收集的作用，借助系统对培训数据加以收集。企业需要保证系统数据的互联、互通。第二层设置为数据层，企业借助Spark、Hadoop等技术存储获取的复杂数据，内容包括图片、文字等非结构数据。此外，借助ETL分时数据可以提取数据服务，借助OGG实现数据的实时同步，利用后台的数据算法可以数据清理加工。再上一层是分析层，数据完成梳理后进入到分析层，依据人力资源管理的需求，对数据加以分类整理。最上层是展示层，除了展示数据分析结果外，可提供自助式服务。
3.借助大数据评估培训效果。
对于培训效果的评估，由于大数据技术的应用，评估可以发生在线上，因为借助E-learning、慕课等平台可以完成相关的培训。培训平台要结合实际的培训目标，收集量化数据，对各类数据及信息加以定性分析，以保证评估效果。信息的收集可以体现出学员的选课、学习时间、学习地点、频率及时长，学习中的特殊动作，比如产生暂停、回放、退出等动作。还可以体现学员在学习中的测验、讨论、提问等情况。可以体现出培训测评结果，体现出学员的满意度，这些数据构成了反馈信息。对这些信息加以分析，结合学员的特点，比如原有能力水平，参与培训后的信息反馈加以交叉对比分析，排除培训评估的无效性因素后，可以形成最终的结论。培训管理者可以与信息技术部门密切合作，提出相应的数据分析需要。在学员在登录培训平台后，相关数据可以同步收集，并自动分析培训过程，提高了培训效果的评估效率。培训效果评估可以了解学员的学习效果、个人满意度，还可以借助日后的工作表现，分析行为数据，评估培训的效果。因此在培训结束后，管理者的数据分析还没有结束。数据平台可以将继续收集培训后的相关信息，特别是员工的工作行为的变化，借助数据分析结果，可以表明培训前后的发生差异，在排除干扰项的影响后，可以得到更加科学的培训评估结果。
四、结束语
由于大数据技术的应用，培训模式发生的很大的变化。借助海量数据可以发现培训需要完善的内容，可以及时消除培训中缺陷，借助海量数据提取可以保证培训效果，这种方式有利于解决目前借电企业培训目标性不明确的难点问题。企业的员工培训要意识到大数据技术的价值，采取有效措施发挥大数据的优势，在实践中不断总结大数据背景下企业员工培训经验。
X射线荧光光谱仪，分析元素的种类和确定主要元素；荷兰帕纳科Axiosm型X射线衍射仪，分析主要化合物的类型；ICP-AES原子吸收光谱仪，定量的分析原料及浸出尾渣中重要元素Pb、Ag、Au含量的变化；德国蔡司EV018型扫描电镜，分析尾矿及浸出尾渣中主要元素的物相及结构特征。
（作者单位：广东电网有限责任公司湛江廉江供电局）
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