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大数据为何走不进人力资源管理?

2016/5/30    来源:互联网    作者:佚名      
关键字:大数据  人力资源  
大数据是现在的一个热门词,各行各业都想办法要融入大数据,人力资源管理也不例外。但要怎么玩却不是件简单的事。首先,应该把人数据化,清楚地知道“人是怎样的”。只有当HR用大数据把人力资源管理的大未来实现时,人力资源管理才将真正迎来下一站的“云时代”!

    “博士,我们需要一个关于大数据(big data)人力资源管理的讲座!”这是2014年开年以来,我听到来自500强HR们的新需求,同时这也在所有需求中排名前Top3。是呀,大数据的魅力已经无需证明!渴望改变的HR们又怎么会放弃这样一个“杀手级”利器?

大数据的HRM大未来

    大数据是什么?简单来说,大数据就是大量的数据,其具有4V的特点:Volume(大量)、Velocity(高速产生)、Variety(多样性)、veracity(真实性)。进一步看,就是在某些领域通过传感器和屏幕等入口自动高速产生了大量、多样的数据,这些数据辅以合理的算法和强大的云计算能力,能够告诉你这些领域的一切信息!

    大数据不仅是数据量的庞大,其更是一种数据产生和处理的模式。由于是自动提取,保证数据源充分;由于是即时产生和处理,保证随时刷新;由于是全貌数据,保证永远不会出错。所以,这种模式在大多数领域都能够精准地指示资源分配。

    人力资源管理是关于分配人和相关资源(培养、激励资源)的工作,如果借助大数据,将人和其他资源数据化,再用算法进行匹配,显然有无限的想象空间。其实,通过大数据实现资源的“可扩展获得”,提升资源的利用效率,也正是我在2011年提出的“人力资源云转型”。

具体怎么玩呢?

    首先,应该把人数据化,清楚地知道“人是怎样的”,这包括,他的能力如何?行为特征如何?绩效表现如何?

    基于这一基础,人力资源管理各大职能就能够显著提高效率。

    在调配领域,如果将岗位数据化,明确每个岗位需要什么样的人,岂不是可以从容地招聘、调用企业内的闲置人员跨界协作?每个岗位都有最适合的人员,成本最低,效用最大。

    进一步看,组织机构、业务流程、岗位系统不再成为员工释放能力的边界,员工还能跨岗位担纲其他角色,以网络化的方式无边界协作,进一步将人用到极致,将人工成本投产比放到最大。

    在培养领域,如果将培训资源(培训内容、形式等)数据化,岂不是可以从容地组织、推送员工最需要的培训支持?每个人获得的培训都是高度定制化的、自己最需要的,且学来能用,用来能好,从学习到实践产出的过程几乎没有损耗。

    在激励领域,如果将激励资源数据化,岂不是可以从容地推送各类激励套餐?每个人获得的激励都是高度定制化的、自己最需要的,同样的成本支出,每个人对于全面薪酬的感知可以放大到极限。

HR可能误会了大数据

    事实上,专业一点的HR都玩数据,他们测试胜任力,评估岗位,考核绩效,利用数据进行决策。我也非常推崇这样的玩法,认为HR要用数据分析来为自己的岗位建立“技术刚性”。但不得不遗憾地说,这些玩法不是大数据。

    从字面上理解,大数据的关键在于数据量庞大。涂子沛在《大数据》一书中有个定义,即指一般软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据,数据量大到以“太字节(TB)”为单位。太字节是多大?1TB=1024GB。

    一个万人的企业,即使你把胜任力、绩效、岗位、SOP等传统数据完全纳入,顶多只能用“吉字节(GB)”为单位,离“太字节”的体量还是相差甚远。

    HR们以为数据量已经足够庞大,难以处理。实际上,这种数据量通过本地软件的计算能力(甚至直接用excel表)就可以解决,根本不需要运用到互联网上的云计算,这些显然不是大数据。

    为何会达不到大数据的体量?关键还在于HR对于数据的理解,HR采集数据的传统思路是“先有思考框架,再收集相应数据”,数据大多来自数据生成之后,才用报表要求基层有选择地逐级上报,这大大损耗了数据量。

    例如,考核某个员工的绩效,HR会在其工作完成之后才要求直线经理根据考核指标进行数据收集,而后计算汇总,最后上报人力资源部。

    这种思路使得传统数据具有典型的“非大数据特征”,这大大制约了数据的威力。

    其一,这些传统数据是“冷备份”而非“热备份”。

    冷备份即生成之后再调用,成本极高,收集数据的过程已经让HR苦不堪言,他们需要不断催告业务部门,还要一遍一遍地付出教育成本,确保统计口径统一。

    热备份则是数据随着工作流无意识产生,只要员工开展工作,自然有数据往“云平台”上跑,而且这些数据也能被平台的计算功能即时处理。

责任编辑:屈婷婷
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