《大数据背景下人力资源管理创新研究【论文】》

大数据背景下人力资源管理创新研究摘要：在信息技术的背景下，大数据已经渗透到各个领域，发挥了重要作用。大数据时代的到来不仅对优化企业人力资源绩效管理、提高企业内部管理效率具有重要意义，而且对挖掘员工潜力、提升组织结构也具有重要意义。企业要想取得显著的发展，加强人力资源成本控制尤为重要。本文将对于大数据的概念及特征以及人力资源管理的概念进行基本理论分析。然后分析分析大数据背景下人力资源管理存在的问题，通过对于企业管理人员思想，人力资源管理人员工作创新以及人力资源大数据人才方面来分析在大数据背景下人力资源管理所存在的问题。通过上述问题，进而对于在大数据背景下人力资源的现状提出建议，企业要通过人力资源管理创新目标和原则、实时更新和分析各部分工作数据，深度发挥数据价值创人力资源管理新绩效考评方法以及提高大数据智能化应用能力，引进复合型人才等措施，来进一步提高自身人力资源的管理。关键词：人力资源；大数据；管理1引言伴随着科技的进步，信息化时代的到来，我们的生活中存在着各种信息，我们无时无刻不在产生信息、交换信息、运用信息。数据是信息的载体，尤其在电子工作中。如何高效地运用数据成为这个时代的核心命题，大数据时代正在到来。传统人事管理模式的影响仍然深深植根于中国企业尤其是国有企业的管理之中，向人力资源管理的过渡还有很长的路要走。国有企业集团公司总部职能部门因其职责主要为企业发展和子公司提供支持和服务管理职能。客观上，其绩效管理存在以下问题:创造的价值难以用绩效来衡量，评价指标难以用绩效来量化，评价方法单一，绩效管理过程难以把握，绩效管理结果难以应用。基于以上原因，本文分析了公司绩效管理中存在的问题，并提出了相应的改进措施，希望能为类似集团公司总部的绩效管理提供一些参考和帮助。2基本理论 2.1大数据的概念及特征 2.1.1大数据时代的概念大数据时代最早由麦肯锡提出。麦肯锡认为：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据分析法是指不用随机分析法(抽样调查)而采用所有数据进行研究的方法。大数据不仅指人们在互联网上发布的信息，还包括世界各地工业设备、汽车和电表中存在的无数数字传感器产生的关于空气中化学物质的位置、运动、振动、温度、湿度甚至变化的数据信息。大数据是对越来越频繁的人类网络行为的补充。它不同于传统结构和意义的数据。通过这些数据，我们可以发现数据生产者的真实意图和偏好。这不是神话，我们没有必要害怕。由于云计算等先进技术，原本难以收集或使用的数据变得易于使用。在这个过程中，如果许多行业合作并不断创新，大数据可以为人类创造更多价值。2.1.2大数据时代的特征大数据时代的特征是以大数据的特征为基础的，因为大数据的数量庞大、种类多样、传播快速、真实准确，所以大数据时代具有变化性、全面性、准确性、发展性。其变化性是指大数据时代中事物都处在时刻变化中，数据的变化带来的是信息的变化。而全面性则是指大数据时代事物是普遍联系的，全面的数据信息带来的是全方位的消息。至于准确性则是指大数据时代注重使用精确的数据信息，让决策更加合理。而发展性则是指大数据时代通过数据分析预测事态发展趋势。2.2人力资源管理的概念 人力资源企业管理理论是由现代人力资源企业管理理论经济学和现代人本主义经济理论所综合指导的。它可以使用企业组织内部和外部的人才招聘、选择、培训、聘用和其他专业人力资源项目管理多种形式，帮助其在组织内部找到适当的专业人才，以便于确保其在组织内部具备能够实现未来企业发展战略目标的整体领导力和能力。人力资源市场管理业务包括系统预测分析公司各职能部门的实际人力资源市场需求，以及研究制定公司人力资源市场需求发展计划、组织人员招聘并规划引进人才、培育优秀人才、任用优秀人才、激励使用人才等。3大数据背景下进行人力资源管理的作用 3.1大数据提高可以人力资源的效益 长期以来，六大部门之间的人力资源管理独立运作，使用频率普遍较低，人力资源实施成本高。许多企业的主要单位分别是企业招聘、培训、绩效管理等，这些人力资源理论对那些重叠的单位是盲目的。人力资源，企业不能有效地在不同的单位之间共享信息，导致重复劳动，信息单独存储在一个单位不能形成有效的信息在企业人力资源管理中，由于缺乏信息集成和挖掘，使得各部门的人力资源分散现象严重，传统的人力资源管理方法人力资源也取决于经验和直觉，这也导致了它并不是非常的精准以及科学。企业一旦以大数据量的人力资源管理系统为核心，首先要考虑经济效益，因为大数据具有信息性和资源管理性。人力资源管理需要收集一次，而不是重复工作。为了与信息协同工作，企业可以利用大数据平台对数据挖掘模块进行分离，然后进行存储和合并，大数据改变了企业人力资源管理信息的背景。因此，要收集企业职工信息，进行多样化的采集。企业可以通过社会网络平台与各个员工联系，从员工的生活和工作环境中提取信息，协助管理决策，企业可以进行大量的平台外部招聘，收集当前的基本信息，最重要的是，大量的数据可以使人的绩效评估更全面、更科学、更长远。企业的绩效决定了以后的但外部条件，适用于员工评价、外部竞争条件的标准化、员工素质和战略目标的指导，有助于企业管理人员进行有效的工作评估，进而提高人力资源的效益。3.2大数据可以进行人力资源规划 人力资源管理信息化是企业普遍接受的一种形式。例如，根据网络统计数据，我国企事业单位采用网络招聘，以节约人力资源成本。有一个典型的优化平台，那就是社交网络。企业通过存储员工潜在的个人信息，阅读信息并存储在员工的社交网络中，建立特定的模型，对员工的社交网络信息进行分析和评价，使大量的外部信息能够做出优秀的评价。此外，信息量与企业简历数据库中的基本信息不同。个人不能利用大量的数据来控制人力资源管理信息。通过收集员工的日常行为信息，根据员工的行为信息，通过预测得到大量的实际数据，进而成功地降低员工的离职率。3.3大数据可以进行人力资源运营 绩效管理和薪酬管理在企业中起着重要的作用，直接影响到企业的绩效，这两个方面也是人力资源管理的重要内容。绩效管理模型是一种典型的胜任力模型，所谓胜任力是指优秀员工在特定岗位上通过建立胜任力模型、提高员工工作效率、提高员工绩效传统的人才素质模型的构建需要大量的步骤，如面试、问卷调查、统计分析等，由于操作成本高，企业难以实施，但在大数据量，不需要收集和组织人力和物力资源信息，这些信息被存储在企业中，如大数据量的方法，电子建模方法信息化可以使企业的日常赢利能力模型通过这些数据积累大量的组织数据和员工数据，使企业能够准确地计算员工的工作效率和优秀的绩效，最大限度地减少建模的时间和成本。薪酬管理在员工激励中起着重要作用。一个好的薪酬体系可以激励企业员工。主要目标是吸引人才，激励员工努力工作。然而，在实现这一目标的过程中，需要考虑许多内部和外部因素。一般来说，有三种外部环境和外部环境，不同地区不同分支机构的薪酬差异很大，这也是造成差异的原因。对于个人来说，同一个企业，员工经验丰富，受教育程度高，因为员工的背景是确定的，所以会给予更高的薪酬激励。但是，由于受诸多外部因素的影响，人力资源管理会采取多种方式为企业人力资源提供重要的数据，企业可以考虑这些外部因素，包括信息可能是假的，大数据可以识别，通过以上步骤，可以建立一个完整的薪酬管理信息模型，实现有效的薪酬管理。3.4大数据可以进行人才管理 人才管理在过去需要大量的信息，但企业由于各种原因，无法获得这些信息支持，然而在大数据时代，信息可以通过网络进行传播，这大大方便了企业的人才管理。以信息化建设为例，企业通过人才测评为理论基础，进行人才测评，使得管理人员可以更好利用适信息化建设，进一步满足自身对于人力资源的需求。从而招人才，实现高效发展。4大数据背景下人力资源管理存在的问题对于在大数据背景下，企业人力资源管理工作中存在的困难及问题分析将有利于我们正确的认识企业人力资源管理工作。对于企业人力资源管理工作存在的困难及问题的把控将有利于制定出正确的改进策略。大多数国家的人力资源管理尚处于起步阶段和发展阶段，有很多公司的人事管理仍处在初级的劳动人事管理阶段，工作也还停留在文件管理、会计和由勤率等方面。相当一部分的管理者常常把人力资源部视为软肋，没有看到它所发挥的战略性作用。4.1对大数据思想的理解有待提高通过分析发现，由于员工没有参加大数据思想培训，大数据思想需要进一步的理解和认识。目前，员工对大数据思想的理解仍处于浅薄阶段。他们通常无法正确理解大数据对于人力资源管理的完整性和重要性。他们认为大数据的目的是通过调查分析得出管理结论，认为对于人力资源管理没有丝毫作用。有人认为进行大数据考察是一件吃力不讨好的事情，只能从定性的角度来看，大数据考核指标不科学，其主观随意性很大，不能反映真实情况，最终结果只能是一个以上。同时，由于缺乏支持系统保障，大数据结果没有相应的现金方式，或者与工资收入关系不大，导致目前的大数据思想流于形式，影响了部分员工的工作积极性。因此，在设计新的大数据思想计划时，应加强大数据思想知识的培训和教育，同时应注意增加员工的参与，提高他们的参与积极性。一种制度或观念一旦形成，即使后来的制度和观念更好，也很难改变。大数据时代，企业人力资源管理就是这样。传统的人力资源管理思想对于大数据的人力资源管理仍然十分明显。不仅是企业的领导者，还有企业中的许多人力资源管理者，他们对大数据的理解是不正确的。大数据在人力资源管理中存在着一种令人反感的思维，这对大数据在企业人力资源管理中的应用十分不利。4.2人力资源管理工作缺少创新意识在大数据量的背景下，传统的企业人力资源管理逐渐不能满足业务需求，在这种情况下，企业必须进行人力资源管理的创新是行之有效的秘书长石锦屏一再强调创新的重要性，因此，人力资源管理创新不仅是企业发展的需要，而且是企业发展的需要。因此，企业必须打破旧规则，制定相应的人力资源管理系统，从而进行创新发展。有些人力资源管理人员意识到这一点，但人力资源管理是一个很复杂的事情，难以完全统一数据的格式和类型，有大量的非量化数据。因此，他们也不可以做任何事情，只能通过以前的经验进行估计和预测，这样很难保证预测结果的准确性。事实上，人力资源管理毕竟存在着一些滞后现象，人力资源管理部门是由其他部门创造的许多辅助性工作，因此，人力资源管理部门根据人力资源管理的需要，这是一种缓慢的经常导致压力和辛勤工作的席勒在人力资源部的工作总是不满意的其他部门，这表明人力资源工作需要前瞻性4.3大数据分析结果缺乏有效应用公司总部职能部门员工的季度绩效大数据分析结果作为月度绩效工资的依据，而年度综合大数据分析结果仅作为一级考核的定性依据，与工资关系不大，因此大数据分析结果没有得到有效利用，人力资源管理中绩效管理应用也没有达到预期的激励约束效果。因此，平等主义盛行，使得形成追求更高绩效水平的良好企业文化变得更加困难。一些员工没有看到人力资源管理中绩效管理和个人发展之间不可避免的联系。有些人满足于现状，拒绝改变，参与意识薄弱。加上缺乏有效的沟通和交流机制，一些员工对人力资源管理中绩效管理问题持不合作态度和抵触情绪。4.4企业缺少大数据人力资源管理人才人才是推动企业进步的重要保证，但目前我国大多数企业都面临着人力资源管理专业数据严重不足的问题。一方面，由于企业在人力资源管理中不重视海量数据的管理，另一方面，大数据的发展速度非常快，为企业提供了及时的工作支持，企业的权力资源中缺乏管理人才。解决上述问题，企业管理人员要带头履行重要职责和义务，配置人力资源，密切关注时代变化，及时应对外部环境的变化和发展。要改革现有工作方法，克服落后缺点，应用大量数据，同时引进大量人才。进而通过人力资源管理，提高企业人力资源管理的工作效率。5大数据背景下人力资源管理创新策略5.1人力资源管理创新目标和原则一是通过建立完整的绩效管理体系，指导员工工作，落实各职能部门的职责，促进公司发展战略的全面分解、实施和实施；二是通过科学规范的绩效计划制定、绩效实施和咨询、绩效结果分析和改进程序，提升管理人员的管理能力和管理效能，提升员工的专业素质和工作绩效，管理者和员工之间的沟通和部门之间的协作更加顺畅，组织绩效不断提高。将绩效管理的成果应用于员工工作调整、工资分配、工作晋升、培训和发展的各个方面。通过对员工实施激励和约束，为构建科学规范的现代人力资源管理体系，建立全员参与、责任明确、目标明确的管控模式奠定坚实基础。公司绩效管理体系的创新必须以系统论为基础，全面反映公司绩效。为了保证系统能够准确反映实际情况，在规划设计中应遵循以下原则:反映公司战略的原则、可行性和实用性相结合的原则、注重实际绩效和有效激励的原则、定量评估和定性评估相结合的原则、注重反馈和改进的原则。5.2实时更新和分析各部分工作数据，深度发挥数据价值在大数据时代背景下，企业人才引进的重点也发生了很大变化，尤其是人力资源对员工数据和信息处理水平的日常评估方法实现了更加理性和客观的判断。因此，企业基层员工在处理与部门相关的工作数据信息时，必须严格按照部门相应的处理规范，结合大数据和互联网技术，分析和解决工作中存在的问题。这不仅可以有针对性地处理问题，而且可以有效地提高工作效率。例如，财务部门的主要职责不仅是制定公司的日常财务政策和财务管理措施，而且还要对年度会计进行决算和分析，为企业领导制定企业发展计划提供有价值的参考数据。评估领域主要是判断财务计划是否与企业发展战略相一致，并检查是否与其他部门上报的数据相一致。对于生产部门来说，不仅要掌握现代生产过程，还要根据前期销售数据，制定出本期生产投入的最合理比例。评估区主要是判断生产计划能否按时完成，生产质量能否得到保证，生产系统能否优化。5.3创新绩效考评方法5.3.1改进绩效考评方法。在企业绩效评估中，测试人员应该从不同的角度和指标来判断员工的绩效。然而，由于数据量大，在许多情况下会出现错误的评估。随着大数据技术在企业中的应用，测试人员可以利用计算机等多媒体技术全面计算员工的所有绩效指标，进而获得最准确的数据信息。同时，企业也可以根据员工自身的才能，利用绩效考核表与日常工作状况联系起来，最终获得最全面的绩效考核结果，并根据不足之处优化员工的工作能力。5.3.2合理设计绩效考评指标体系和标准。工作清单的结构和绩效评价以及评价的相关因素需要更加重视。通过设定要求，邀请专家对各级指标进行评估。根据专家意见，最终综合意见，并结合更具代表性的意见作为更大的绩效评价指标。根据企业销售工作的性质，绩效评价方法和指标体系由五种主要态度组成，即合同履约率、客户投诉率、销售成本和销售增长率。因此，对销售人员的绩效考核数据进行收集、统计、分析等五项指标，最终找到针对绩效管理问题的储能解决方案。5.3.3设定和应用关键绩效指标。关键绩效指标(KPI)，即关键绩效指标，主要是指评价企业员工绩效时需要注意的主要指标，该指标可以全面展现影响企业员工绩效的因素。关键指标对绩效管理决策的制定具有重要的现实意义。它们基于企业未来的发展计划，然后对企业人力资源进行多次反馈和优化，以获得最佳的绩效考核。5.3.4基于互联网修正后的360度考评方法的应用。传统的360度评价方法存在评价者多、评价结果不客观、不公平、无法进行反馈访谈、评价工作量大、耗时过多、效率低等缺点。为了避免传统360度评价方法的缺陷，结合大数据应用的基于互联网的360度评价方法已经开始取代传统的360度评价方法。该评估方法利用互联网的便捷性，大大简化了绩效评估工作，使评估过程更加实时，节省了人力物力。人力资源绩效考核体系需要与企业的组织和业务流程保持同步，以确保企业内部信息传递的有效性和便利性，从而增强企业内部和与供应商的有序沟通。因此，在大数据时代，企业需要根据自身特点构建一个计算机信息管理平台。5.4提高大数据智能化应用能力，引进复合型人才5.4.1完善人才招聘方法，优化人才测评方式和内容基于大数据技术，可以给企业的发展带来很多便利。招聘人员时，要优先考虑全面发展的人才和能为企业发展带来效益的人才，使之更适合企业的工作环境。此外，还需要根据企业内部各部门的人员分布情况进行深入的研究和分析。由于这一系列的沟通和交流是以大数据为背景的，因此可以方便、公平、公开、透明地防止一些非法人员违反企业人员招聘条款的规定谋取私利。5.4.2加强对员工的培训，进行全面的大数据知识应用从员工培训的角度来看，传统培训只是企业向员工解释理论知识，使员工具备数据分析能力。在大数据的背景下，我们更加重视企业人力资源数据所提供的价值，从而更容易为企业的未来发展做出规划。加强对员工大数据信息分析技能的培训后，对应用方面和数据分析水平进行优化和提高，使员工更熟练地使用大数据，并得到更广泛的应用。这对未来的管理者做出决策具有重要意义。6总结基于现代大数据的蓬勃发展，我国企业要实现长期发展，必须合理利用大数据