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大数据时代人力资源管理改革的思考
发布时间:2022-09-21 点击: 发布:《现代商业》杂志社
摘要:随着网络技术的快速发展,大数据体现在各个方面,成为当今时代的一大特征。充分理解大数据的含义,充分利用大数据技术促进企业发展,具有重要意义。把握大数据的机遇和挑战,寻找推动企业人力资源管理改革的有效途径,创新传统的人力资源管理方式,用新思路加强人力资源管理体系建设,才能促进企业发展。
关键词:大数据;人力资源;转换
 
在人类社会发展过程中,生产经营活动的发展都需要一定的社会资源——生产要素。2009年,麦肯锡率先提出“大数据”是数据时代背景下新的“生产要素”,迅速获得业内专家学者的一致认可,达成共识[9]。大数据的思想已经被广泛应用到各个学术研究领域。21世纪,经济全球化给企业带来了巨大的竞争压力,人们逐渐意识到人才是企业的核心竞争力,于是人力资源的概念应运而生。在大数据信息技术的指导下,人力资源管理作为提升企业市场竞争力的关键,必将发生变革。因为“人”是一种生产要素,其量化的可行性和程度都很低。一方面,与产品、系统等“物”的生产要素相比,它具有许多特殊的、不确定的因素,难以量化;另一方面,相对于财务、金融、营销、供应链等模块,人力资源管理的量化还远远不够。随着大数据的引入,人力资源管理中的所有模块都可以量化,人力资源管理的效率、准确性和专业性得到了进一步提升。
目前,国内外对大数据的研究主要集中在大数据的处理和应用上,而对大数据给人力资源管理带来的挑战和变革的研究并不多见。本文的主要内容是:结合大数据的特点,分析大数据对人力资源的影响和挑战,考虑基于大数据的人力资源管理的风险防范。在这样的时代背景下,研究大数据对人力资源改革的挑战,为企业提供风险防范策略,为企业人才决策提供新的视角和思路,无疑是一项具有重大实用价值和划时代意义的发现和研究。
一、大数据及其特征
大数据,一方面是指在一定时期内,常规信息技术和传统数据库管理软硬件工具无法感知、获取和处理的海量数据集;另一方面是指形成、管理和挖掘大数据,并快速收集、处理和分析大数据的技术和能力[10]。大数据的主要特征如下:
(1)体量:目前大数据的规模仍然是一个不断变化的指标,各种智能设备产生的数据量呈指数级增长。其测量单位可以是PB、ZB甚至更大[11]。
(2)多样性:一般来说,大数据既包括结构化的形式,也包括半结构化的文本、视频、图像、语音和非结构化的文件。据统计,非结构化数据约占全球数据总量的80%[11]。
(3)速度:这是大数据区别于传统数据的最显著特征。根据IDC的《数字宇宙》报告,预计到2020年全球数据使用量将达到35.2ZB。面对如此庞大的数据量,数据处理的效率就是一个企业的生命。
(4)价值密度低,商业价值高:大量数据中只有少数数据有使用价值。合理利用大数据,提取能够解释和预测现实的数据,以低成本创造高价值[12]。
二、大数据背景下人力资源管理面临的挑战
(一)传统管理思想受到冲击。
传统人力资源经理意识的转变需要一个过程。在大多数企业中,领导者缺乏对未来发展趋势的敏锐洞察力,人力资源经理也很难跟上时代的变化。他们过于依赖传统的管理理念和方法,难以将大数据时代的背景特征与企业当前的管理工作有效结合。相关员工始终坚信传统的管理思想,构建了非常保守的员工监督体系。企业认识不足,转型不够敏锐,没有大数据发展的引导,对企业的发展影响很大。
(二)信息和知识的全球化对人力资源的开发提出了新的要求。
随着信息和知识的全球化,新的市场、新产品、新的思想和新的管理方法等着被创造出来,对人力资源的要求也越来越高。人力资源需要建立新的模式,运用先进的人力资源管理理念来提升企业的竞争力。实践证明,在信息全球化的趋势下,企业只有积累大量的智力资本,才能增强在市场中的竞争力和生存能力,企业只有不断开发高素质的人力资本,才能在市场中占据主动。
(三)技术实力高。
知识经济时代,技术创新飞速发展,电子产品发展日新月异。人力资源要跟上时代的发展,更新与人才的信息交流方式,适当引进高新科技,配套相应处理能力的信息管理系统,使新的数据处理技术成为企业组织的生产力和改革支柱,走在新信息的前面。
(四)拥有专业人员
企业之间的竞争归根到底是人才的竞争。随着大数据时代的到来,企业人力资源管理的变革需要专业人才作为支撑。但目前大部分企业仍缺乏大数据、互联网+等专业人才团队,专业技术人才成为稀缺资源。因此,专业人才的拥有给企业带来了巨大的挑战。一方面,企业需要重视对内部员工进行大数据方面的专业知识培训;另一方面,企业需要从外部引进一批专业的大数据和人力资源管理人才,使现有的员工队伍得到有效补充,这就需要企业建立完善的薪酬机制、培训机制和用人机制来吸引人才。此外,在战略人才培养方面,企业也受到企业间人才流动的严重挑战。
(五)企业凝聚力差
在传统的企业管理中,信息传递通常需要通过会议等方式进行。随着大数据技术的应用,很多企业逐渐通过工作软件传递信息,这在一定程度上减少了管理者与员工、员工与员工之间的沟通和联系。一般来说,企业容易出现员工冷漠、凝聚力差、态度消极等问题。
三、大数据时代企业人力资源管理的变革
(一)人力资源管理思想的转变
通过对大数据理论的分析,可以看出传统管理思想对人力资源管理改革有着重要的影响。因此,企业人力资源管理迎接大数据时代挑战的核心是改变传统的人力资源管理思维方式,改变人力资源管理的模式和方法。首先,人力资源经理要改变传统思维,学习大数据的思维模式,注重日常管理的创新。他们应该在人员配置上敏锐,在战略制定上有超前意识。人力资源经理在人力资源决策上也要转变思维方式,从“经验+感受”转变为“事实+数据”。利用大数据的属性和价值,可以整合分析与人事相关的工作,比如人事数据和人事业务的分析等。,并在与企业战略目标相一致的基础上制定人力资源管理战略和计划,从而提高企业开发和利用优秀人才的效率。此外,企业要紧跟大数据时代的发展趋势,积极培养数据技术人才,组建专业团队。人力资源管理者需要积极融入大数据时代的特征并及时更新企业管理的理念,以全新的思维思考人力资源管理问题,将大数据的理念传递给员工。
(二)企业人力资源管理体系和内容的创新
大数据背景下,企业人力资源管理者需要用全新的思维,充分发挥企业管理的职能,结合自身特点,打造个性化的人力资源管理系统。目前大多数企业的人力资源管理主要由六大板块组成,这六大板块相互联系,相互独立,不可分割。大数据时代要求人力资源管理系统的各个方面都要更新,涵盖企业选人、教育、用人、留人等。,使内容更加具体和科学。
大数据时代,人力资源管理的内容要创新,使之更加精细高效。招聘规则可以更加规范,利用大数据尽可能搜索到应聘者的各种信息,对应聘者有一个全面、综合的了解,更好的实现“人岗匹配”。员工的培训、绩效考核、薪酬管理也可以利用大数据分析员工的记录,让人力资源工作更高效。在人才测评方面,可以利用“人才素质模型雷达图”挖掘人力资源数据库中的一些潜在信息,帮助决策者找到各类潜在信息之间的关系,从而改善人才测评的不足,保证人才测评的有效性和全面性。惠普是一个成功的例子,其大数据构建的离职风险评分系统有助于降低离职率。
大数据时代新的业务形态、新的岗位不断涌现,需要重新建立一些岗位与职能的关系。首席数据官、数据科学家、数据分析师、CEO等与大数据相关的重要职位不断涌现。每一个与大数据相关的岗位都会导致几个非网络技术岗位的出现,旧的岗位不断面临转型,这就需要人力资源管理在岗位职责和绩效考核上做出改变和创新。此外,随着云技术和信息处理技术日趋成熟的趋势,大部分潜在的数据都可以利用,人力资源大数据资源作为企业的重要战略资源将越来越重要。因此,企业也应该更加重视和利用人力资源大数据的信息管理功能。
(三)企业人力资源管理模式和组织结构的升级与变革。
大数据时代,旧的人力资源管理模式和组织架构不断显示出其局限性。人力资源作为现代企业信息管理系统的重要组成部分,其管理模式和组织结构都需要改革。传统的人力资源管理模式主要是以岗位为基础,岗位的设置与工作任务挂钩,组织中的个体处于某个岗位,以完成设定的工作任务为目标,从而形成了基于岗位的人力资源管理模式。但是,随着大数据时代的到来,如果继续使用这种管理模式,将不适合员工,会影响企业的发展。大数据时代,不仅要求员工具备优秀的事务处理能力,还要求员工具备对行业前景的预见性和对未来业务发展趋势的洞察力,这就需要员工不断学习和思考。因此,人力资源管理应逐步重视以能力为核心、能力与职位相结合的管理模式,而不是以人定岗,而是以人为本。
企业人力资源管理的组织结构也应该改变。传统的人力资源组织结构是“金字塔”型,人力资源主管往往在最高层。除了人员的基本信息,更多的人力资源信息来自档案保管部门等机构。管理模式层级多,与基层缺乏沟通,导致成本增加,缺乏有效沟通,导致工作效率低下。因此,人力资源管理的组织结构应该向“扁平化”的组织结构转变。通过大数据信息平台,人力资源的组织结构“扁平化”,工作过程中的信息可以通过互联网在各层级之间,尤其是管理层和基层员工之间更好地传递,有利于各种信息的整合,提高管理效率,降低成本。
四、基于大数据的人力资源管理风险防范
想要大数据在人力资源管理中得到成功有效的应用,还必须对大数据的相关风险有足够的认知和防范。随着大数据时代的到来,中国的数据资源正呈现多样性和爆发式增长。但目前中国企业对大数据的保护能力非常有限。很多企业对大数据的保护还不是很了解,存在数据信息和个人信息容易被泄露和恶意利用的现象。随着互联网和大数据技术的应用和发展,企业人力资源管理将越来越依赖于信息技术和服务,在提高效率的同时,也给企业带来了诸多信息安全问题。因此,我们必须分析企业的信息安全风险,并采取一定的防范措施。下面将从几个主要方面进行分析和防范。
(一)收集和整理风险防范方面的资料。
信息系统的应用和数据的输入都依赖于人的行为。如果输入数据错误,输出结果肯定是错误的,可能会误导企业的决策,给企业造成严重损失。因此,企业的人力资源管理应在数据收集、整理和输入阶段给予足够的重视,尽量避免数据输入错误的风险。这也对人力资源管理提出了更高的要求:为了防范数据收集整理中的风险,企业人力资源在收集数据时必须尊重事实依据,多渠道、全方位地收集各种真实的数据信息;并且所有的工作都必须认真耐心的对待,所有收集到的信息都要应用数据处理技术,防止经验判断造成的数据信息的丢失或弱化。
(二)大数据存储和处理中的风险防范
海量大数据需要存储、处理、分析后才能应用。目前国内很多企业的大数据采集、存储、分析和处理水平还比较薄弱,相关技术的应用还不够成熟。现在的数据来源越来越广泛,数据类型越来越多样,导致数据存储加速翻倍,对数据处理技术和数据库提出了更高的要求。如果企业仍然使用传统的数据库,不引入相应的改进的数据库和处理技术,将难以存储、分析和处理日益增加的数据量。此外,在大数据存储方面,很多企业的数据库也缺乏有效的数据加密安全措施,存在数据被窃取和泄露的风险。
因此,企业在引入大数据思想的同时,应提升相关的数据处理技术和安全技术。要建立存储数据的硬件防火墙,对重要数据进行加密,并安排相关责任人进行保密。此外,企业还应招聘或培训大数据管理和分析方面的人才,从而更好地保障和解决数据处理和分析过程中存在的问题。
(三)大数据应用中的风险防范
大数据的应用给企业人力资源管理带来好处,但同时也要警惕大数据应用的管理风险。目前大数据应用的风险有以下几点:企业机密数据和员工个人隐私不保密,会导致信息泄露和恶意使用的风险。泄露的原因是:很多企业为了节约信息成本,直接通过互联网传输内部数据,而不是通过专线,这可能会导致计算机病毒感染和信息被不法分子窃取。此外,一些服务企业的员工出于“私欲”,将公司机密或员工信息出售给不法分子或有需要的企业,也导致了公司机密和员工信息的泄露。海量数据中可能存在一些错误信息或“垃圾”信息,直接使用可能导致分析处理结果出错;另外,如果收集的数据量不足,可能会导致数据分析结果的偏差。
针对大数据应用中存在的风险,企业需要积极做好防范:一是企业平时要注重对员工进行数据安全保密的宣传和培训,树立员工的安全防范意识,设立专人负责数据安全管理,建立安全保护屏障;二是在企业内部建立专门的网络传输系统,内部所有机密数据都通过专线传输,防止信息通过公共互联网传输被病毒感染和泄露;第三,加强数据筛选,在使用大数据分析前尽量筛选出“垃圾”和错误信息,注重数据分析和数量关系,防止数据分析结果出现偏差和误差;第四,企业应当制定与保护商业秘密和隐私相关的保密制度,必要时可以与员工单独签订保密协议和竞业限制协议,牢固树立员工的保密责任意识。
在知识经济时代,网络信息已经渗透到社会生产生活的各个层面,对社会的影响日益加深,这也给企业带来了巨大的挑战。企业在人力资源改革中面临的风险和挑战,要求企业积极寻求解决方案,及时更新观念,采用大数据管理方法,充分利用大数据时代的信息技术,建立高效的人力资源管理体系和专业的人力资源管理团队,提高企业管理效率,促进企业不断发展。
参考文献:
 
 
 
  1. 李冬梅.基于大数据时代下的企业人力资源管理改革探究[J].才智,2017(27):271.
  2. 赵玉国.探究战略性人力资源管理:人力资源管理的新趋势[J].财经界(学术版),2017(17):132-133.
  3. 任星桦.大数据时代企业人力资源管理变革的思考分析[J].人力资源管理,2016(10):3.

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