大数据背景下企业人力资源招聘管理的新发展分析

来源 :科学与财富 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wei2006006
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  摘要:大数据时代的到来,给企业带来一场不可避免的、深刻的变革,企业人力资源招聘不再仅仅依靠传统的招聘方式,而是逐渐利用大数据来革新招聘方式,提高企业的招聘质量和招聘效率,在这一过程中呈现出与以往不同的招聘特点,机遇与挑战并存招聘管理作为人力资源管理职能模块的重要组成部分,也需要有着重大的调整。本文针对大数据时代的特点,对招聘管理的现状进行了详细的分析,同時对其未来的新发展形式做了深度的探索,并提出一定的展望。
  关键词:大数据;招聘管理;新发展
  一、背景与含义
  (1)大数据
  “大数据”这一概念,最早是麦肯锡公司在2011年提出的,并且描述它为:超出传统数据库所所具备的数据收集、分析、处理功能的海量数据集合。大数据呈现出量大、种类多、处理高速性的特性。并指出,大数据的规模、存储数量以前所未有的速度快速增长,并逐渐融入到各行各业,成为推动企业发展的重要生产力。对于企业的管理,特别是人力资源管理,不能仅仅局限于传统的管理模式,要结合时代的发展趋势,采取更为合理与先进化的科学管理方式。数据化和信息化的时代潮流已经不可逆转,怎么样利用好和发展好适合企业发展的人力资源管理模式至关重要,应该认识到大数据的巨大价值,将数据信息运用到战略的制定以及人力资管各个模块的规划当中。
  大数据的出现,带给企业一场不可避免的、深刻的变革,其中包括赋予招聘的新内涵。确切地说,置身于大数据背景下的企业人力资源招聘,正在不断整合社交网络,弥补传统单向招聘的不足,呈现出新的特点 。大数据背景下的企业招聘是在对大量数据信息进行有效处理的基础上,通过快速提取有效信息,企业确定招聘方向、选择招聘策略、进行招聘目标定位等决策的过程。在这一过程中,利用大数据尽最大可能地帮助招聘方与应聘方共享信息资源,推动招聘信息的有效传播,促进信息的透明化和公开化。同时,通过对大数据的信息提取与分析,企业快速寻找到与岗位匹配度高的应聘者,提高招聘的有效性。此外,通过对各招聘渠道的信息整合,企业可以提高信息搜索的有效性。并且,招聘的整个流程都能运用数据信息系统来进行,从而进一步改善招聘流程,提高了人力资源部门的管理水平和招聘效率,提升人力资源管理系统的整体有效性。
  (2)招聘管理
  招聘管理是组织人力资源管理的子系统,也是人力资源管理的重要组成部分。区别于传统的招聘概念,万玺等人认为,“招聘管理就是对组织所需的人力资源展开招募、甄别、录用、评估等一系列管理活动,并加以计划、组织、指挥与控制,借以保证一定数量的员工队伍,满足组织发展的需要。”吴文艳提出,招聘管理是“组织基于生存和发展的需要,根据组织人力资源规划和工作分析的数量与质量要求,采用一定的方法吸纳或寻找具备任职资格和条件的求职者,并采取科学有效的选拔方法,筛选出符合本组织所需合格人才并予以聘用的管理活动。”
  二、招聘管理系统
  而对于整个招聘的流程,可以简单的从图1进行表示:
  (1)电子招募。运用技术进行招聘通常被称为“电子招聘”(E-recruiting),其中最主要的形式就是网络招聘。据Mackelden统计,90%的大型企业使用至少一种网技术来吸引求职者。国内2009年使用互联网招聘的雇主数量达到81万家,他们主要的招聘网站已归类在表2中。国内2009年使用互联网招聘的雇主较2008年增长了35%,占中国企业总数的8.3%。尤其是近几年,各大招聘网站,微博、微信都开始成为企业招聘的主要渠道和人力资源获取源。在网络招聘中,社交网站的辐射面广,可以使得网络使用者在进行虚拟社交的同时参与到招聘过程中来。社交网站功能多样,有更广阔的用户覆盖面,企业通过社交网站,不仅可以招聘主动性高的求职者,还可以通过人脉关系定位潜在的被动候选人,无形中扩大了企业的人才储备库。
  (2)电子甄选。招聘管理的第二个目标就是在所有的申请人当中,为企业选出最有潜力和最适合的人才,这个过程需要评估应聘者的知识、技能和能力是否与工作的要求相匹配。电子工作分析是人才甄选的第一步,由专家或企业专业人员对岗位给出工作职责的数据和职务要求,针对给出的数据要求初步进行筛选;接下来的过程当中,对于应聘者提供电子化测试,可对应聘者们的能力、性格和职位的匹配性进行数据收集与分析。
  (3)电子评估。对于招聘工作的评估是招聘环节的最后一环,也是不可或缺的环节。在员工接触工作的前期或者实习期间,对其工作表现以及绩效状况进行的详细的记录和数据收集,对其成果进行分析,最终决定人员的录用。
  大数据时代招聘革除了传统人才管理招聘的弊端,能够有效的管理企业碎片化的招聘渠道,为客户和企业提供了求职和招聘的平台,该平台能够将线上线下及应用范围较广的网络渠道整合在一起,实现信息共享,提高了招聘的有效性。对于大数据时代企业招聘特点,主要有以下的几点:
  (1)降低招聘的成本。数据化的招聘管理系统,帮助企业减少了从事传统招聘各环节的成本,精简并优化管理的渠道,带来较高的投入回报率,还能很大程度上的实现内部招聘资源、人力资源的共享。
  (2)整合招聘信息渠道。招聘渠道碎片化的趋势,为信息掌控带来难题,招聘管理系统能够有效的将各渠道发布的招聘信息进行整合,提高企业信息搜索的有效性。同时实现招聘流程的规范化和标准化,提高企业人力资源部门和业务部门通力协作能力,权责清晰,提高管理水平和整体招聘效率。
  (3)实现招聘效果量化管理。运用大数据的招聘能够预测信息,揭示相关规律和传递大量信息,帮助企业人力资源从业人员进行量化指标的提取和选择。从招聘条件的筛选,招聘计划的制定,招聘方式的选择,到招聘目标的确定,都可以借助大数据提供的信息提出可量化的方案,从而最大可能程度上减少企业的成本投入。
  管理水平和招聘效率,提升人力资源管理系统的整体有效性。大数据时代的表现形式不仅是庞大的数据量和提供大量的丰富信息,更多的需要实现信息的价值,提取适合自己的数据量,大数据的背后蕴藏的巨大信息量能够起到现实决策的科学化,提高预测的精准率,体现发展趋势及适时规避风险等作用;从分利用大数据时代信息价值,带动企业招聘有效性和招聘效率提高,对其企业而言具有重大实践意义和价值。   三、总结与分析
  (1)存在的问题
  但是,应对大数据时代的快速发展,招聘管理在适应性上仍有所欠缺,在整体完善上不够细致,所以仍然存在着部分问题:
  (1)海量的应聘数据造成初选效率低。随着企业网络招聘的广泛应用,由此产生的简历、应聘者的申请、求職咨询的数据也呈指数增长,人力资源部门需要花费大量时间进行筛选、回复。而且简单的关键词搜索筛选和大量的简历使得在这个过程当中难免遗漏一些合适的人才。为提高信息处理的速度,一些企业的人力资源招聘的负责人只能很草率地完成初级处理,这势必会影响网络招聘的有效性。对于应聘者来说,对于自己发送的简历一般都是抱有很大期望的,但是由于信息量大的原因,经常会被直接淘汰,影响求职的成功率,也会影响应聘者对网络招聘的信心。
  (2)无效、虚假信息的充斥导致入职者与职位匹配度下降。无效的信息,大量的求职者为了获取更多求职机会,会采取盲目海投的方式,但自身对该企业的岗位并没有充分的了解,也没有明确的求职意向;应聘者在简历上的学历和技能进行虚假的填写,甚至造假证书以获得职位,在面试和交流过程中进行虚假描述,造成人力资源人员短时间内错误判断,导致企业真正人才流失和成本负担增加。由于网络的虚拟性,网络招聘过程中信息的真实性是招聘企业和应聘者都比较关心的问题。如何对招聘信息和应聘者简历信息进行有效认证,提高信息的真实性和准确性,是当前困扰网络招聘进一步发展的主要瓶颈。
  (3)信息安全隐患。求职者的个人申请的简历往往都会涉及到其个人的信息,若不加以保护或者采取其他措施,可能会被信息盗取者盗走,这样不仅对求职者个人的隐私安全造成困扰,而且对企业的信息安全,企业形象有所损失。而且企业自身的内部信息系统可能被盗取,造成企业的重要信息甚至是机密信息流失。
  (2)提高企业人力资源招聘有效性的建议
  (1)提高企业自身运用大数据的能力和技术。促进大数据在企业的人力资源招聘中的运用,企业必须进一步提高招聘人员运用大数据的能力。面对大量的数据信息,企业要建立起分类的数据搜查体系,快速判断数据的产生来源和相应的存储路径,实现企业与外部数据信息的高效联结。同时提高企业在数据获取、处理、分析等方面的技术水平,才能将大数据应用于企业人力资源招聘,满足招聘工作需求。
  (2)完善招聘环节的信息管理系统。在大数据时代下的企业人力资源招聘管理中,建立科学合理的信息管理系统。企业利用信息管理系统对与招聘相关的各类数据进行充分挖掘和专业处理、分析,可以有效改善招聘的质量。同时,企业的人才简历库里记录了与求职者相关的求职意向、工作经历、专业技能等多方面的信息,方便招聘人员通过智能匹配与搜索,迅速锁定目标人才,从而提高招聘的有效性。此外,通过此系统还可以实现招聘的即时性、互动性,方便企业在有招聘需求时立即在移动互联网上开展招聘活动,与求职者进行多方面的直接沟通,大大提高了招聘效率。
  所以说,大数据时代的到来对于企业的招聘管理,既是机遇又是挑战。在大数据时代的背景下,市场竞争日益加剧,对于人力资源的竞争与开发成为了企业提高组织效益,增强核心竞争力的关键部分。招聘管理作为人力资源管理模块的先要板块,充当着企业人力资源建设的基础与前提,所以要认清大数据时代数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高特征,将海量的数据价值化于企业招聘管理环节之中、企业的发展之中。企业应当制定正确的、合理的、符合企业自身特点的战略,不断开发新的技术手段与招聘管理相结合,建立完整的招聘管理系统,降低成本,提高人才选拔的有效性。
  参考文献
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