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摘 要：现如今，大数据已经在社会的多个领域广泛应用，企业人力资源管理也是其中之一，大数据技术在企业HR工作中发挥越来越重要的作用。如何在“大数据”时代，有效的分析和提取片化、大量的数据，让这些数据产生更大的价值，为企业人力资源管理提供参考依据，创新管理方法和手段，是企业人力资源管理者所要面临的机遇和挑战。
关键词：大数据 企业 人力资源管理
大数据时代的到来，影响和改变着企业管理者的管理方式和思维方式，有效的利用大数据为企业的管理提供参考依据，能有效的提升企业的竞争力。企业人力资源管理者要善于抓住机遇，勇于接受挑战，顺应大数据时代的发展浪潮，让大数据在人力资源管理工作中发挥最大效用，不断创新管理方法。
一、“大数据” 时代企业面临机遇和挑战
第一，企业人力资源管理的现实环境受大数据影响正在发生着改变。原先，企业配置人员的信息比如人才能力构成、学历情况、年龄等相关数据在一定时期内基本没有波动，而随着大数据时代的到来，每天都有巨量的数据诞生，人才的工作状态和绩效、人力资本存量、知识结构时刻发生变化，每天都有巨量信息产生。通过大数据技术，我们可以随时掌握对方更多信息，人才和管理者在大数据时代，都变得透明，改善以往“信息不对称”带来的困境。
第二，大数据“颠覆”人力资源管理的传统手段和思维。大数据给予传统思维模式有力的冲击，彻底的改变了人力资源管理者的管理方法和思维模式。不断精细化的数据采集，更有利于管理者做出科学合理的决策，改变了传统仅仅依靠IT技术存储信息。人力资源管理者可以通过对所获取的数据信息有效的提取，利用有效信息帮助决策。许多在数据收集时看似么没有价值的数据信息，会产生意想不到的用途。企业人力资源管理部门在大数据时代发挥着越来越重要的作用，协助相关部门培养、挖掘、聚集人才，HR部门通过分析员工的相关数据，推动企业各项业务的发展。
第三，大数据重新解构企业管理者的素养。在大数据时代，对于企业管理者提出了更高的要求。良好的洞察力和对于数据的预测能力是企业管理者必须具备的两项基本素质。管理者应当加强对于大数据的掌控，能有效的从海量数据中扑捉有效信息，了解企业员工的现状，并能有效利用数据帮助自己做出正确决策。在大数据时代，不管是企业还是员工信息的透明度都很高，管理者要具备“大数据”的管理思想和理念，协调好各个部门、各个环节等各方面的关系。
第四，确保数据安全，保护员工隐私。共享、开放、灵活是大数据时代数据信息的核心特点，数据安全成为大数据时代的一个命题。在企业，每个员工都建有自己的数据信息档案，记录每个人的教育经历、基本信息、工资待遇、工作经历、业绩成果等一系列信息，自己的信息在大数据时代被置于透明的境地，由于企业员工大多对于自己的隐私有较高的保护诉求，企业应当加强建立数据安全保护措施，有效的保护员工“信息权”不被侵害，充分尊重员工的隐私权。
二、基于“大数据”的管理手段创新
第一、构建 “人才网”。 更多企业管理者利用大数据招募和搜寻人才。大数据颠覆了人才招聘者的选拔方式，改变了单纯依靠工作经验、学历学位、从业经历等传统指标选拔人才的方式，而将目光转移到其他数据变量上，比如通过了解在网上如何和人交流、如何更好地在网上表现自己、在“朋友圈”的互动和得到的评价等信息，为人才选拔提供更多数据信息。大数据技术可以帮助企业及时发现在招聘过程中被遗漏的优秀人才。依靠云端技术，有效利用大数据定向分析和挖掘，通过联机对于搜集的数据分析构建平台，构建点完整人才网，帮助企业招募人才。比如对于技术人才的选拔，就如何选择对象，可以利用数据挖掘的方式对人才质量、候选人才供应量、用人成本、招聘风险等因素做综合分析考量，细分对象。“人才网”改善了企业原来选拔人才不足的地方，比如，仅依靠经验和直觉。
第二、对员工实现个性化激励。企业员工大多具有精神需求高、对激励高期望、对工作自主性高等特征，企业和员工的契约关系中工资报酬、福利待遇、精神激励反映了企业对于员工的激励方式和水平。一方面，大数据可以很好的帮助企业衡量员工作用，做出科学的绩效评估。为员工设置科学、合理的评价指标，如：“出勤情况、工作量、任务完成情况”等对员工实行量化考评，激励员工在企业中发挥更大作用，通过大数据挖掘技术，预测评价对象未来的工作业绩，激励员工不断努力。另一方面，可以对企业员工兴趣、知识背景、成长经历、工作经历等数据的收集和分析，从具体的数据信息梳理出员工的内在需求和个体需求差异，为员工在子女入学、培训教育、社会保障、就医保健等方面有针对性提供服务。实行个性化激励，很大程度上提高了激励的合理性和有效性。
第三、采取有效措施，保护员工隐私。运用大数据为企业人力资源管理工作服务时，要明确工作流程，明确各个环节工作的责任归属，确保员工数据安全、隐私安全。为存储在大数据集群中的数据设置“防火墙”。确保数据的可恢复性，及时备份数据，规避系统崩溃和数据丢失的风险。除了在网络安全方面着手以外，还要加强队伍建设，对于操作数据的网络员、程序员等相关工作人员要加强安全意识教育，道德教育，并及时审计数据。通过加强数据保护措施，充分尊重员工的隐私。
第四、绘制高绩效人才的“数字画像”。在大数据时代，我们必须改变固有理念，培养“大数据”思维方式，由原来的强调因果关系，转而重视关联关系，一些行为和结果没有必然的因果关系，但是通过大数据分析，可以找到彼此的关联点，从而为我们的人力资源管理工作提供服务。例如，我们如何对员工分配工作任务？我们需要什么样的人才？如何为员工配置岗位才能发挥员工的最大潜能？哪种类型的人才能为企业创造业绩？通过我们这些诉求能找到相关联的数据信息。人力资源部门通过员工在本部门留下的原始数据和通过采集员工相关联的业务部门的数据进行汇总整理，建立起员工个人信息体系，通过对体系中的数据实时监控，掌握员工的动态信息。我们企业人力资源管理部门的一个核心职责是为企业选拔优秀的高绩效人才，什么样的人才是高绩效人才，需要四个方面的数据帮助我们认定，第一是员工的工作简历。第二是人才的工作效率，第三是人才一定时期内的业绩数据，第四是人才的社交圈。依托这些基础数据，我们可以将高绩效人才的形象具体化。例如，某企业对于新招聘的20名销售代表进行跟踪研究，分析发现影响员工业绩的应聘者素质有求职者简历（语言表达是否科学、合理）、教育程度、有无相似的工作经历（特别是成功的经验）、对于不陌生环境和工作的良好适应能力等。而是否名牌大学毕业，有无学生干部经历，在校成绩如何这些在传统招聘中比较看重的因素并不会对业绩产生明显影响。
综上所述，大数据时代对于企业来讲，既是机遇，也是企业需要勇于面对的挑战，企业应当在思想上高度重视大数据在企业人力资源管理中的应用，顺应时代发展的潮流，抓住这个良好的发展契机，提升企业的管理效能。企业管理者应该抱着开放的态度，积极迎接大数据时代的到来，让大数据在企业中发挥最大的效用。
参考文献：
[1] 李越恒. 企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”[J]. 人力资源管理， 2015，24（2）：8-10.
[2] 王雯. 人力资源管理大数据应用探讨[J]. 石油化工管理干部学院学报， 2015（1）， 17（4）：24-27.
[3] 王爽. 企业人力资源管理在大数据时代的变革[J]. 知识经济， 2016，4（8）：93-93.
[4] 徐夏芳， 周熠. 电力企业人力资源管理"大數据"应用探索[J]. 决策与信息旬刊， 2015，15（12）：243-243.
[5] 和云， 安星， 薛竞. 大数据时代企业人力资源管理变革的思考[J]. 经济研究参考， 2014，23（63）：26-32.
关键词：大数据 企业 人力资源管理
大数据时代的到来，影响和改变着企业管理者的管理方式和思维方式，有效的利用大数据为企业的管理提供参考依据，能有效的提升企业的竞争力。企业人力资源管理者要善于抓住机遇，勇于接受挑战，顺应大数据时代的发展浪潮，让大数据在人力资源管理工作中发挥最大效用，不断创新管理方法。
一、“大数据” 时代企业面临机遇和挑战
第一，企业人力资源管理的现实环境受大数据影响正在发生着改变。原先，企业配置人员的信息比如人才能力构成、学历情况、年龄等相关数据在一定时期内基本没有波动，而随着大数据时代的到来，每天都有巨量的数据诞生，人才的工作状态和绩效、人力资本存量、知识结构时刻发生变化，每天都有巨量信息产生。通过大数据技术，我们可以随时掌握对方更多信息，人才和管理者在大数据时代，都变得透明，改善以往“信息不对称”带来的困境。
第二，大数据“颠覆”人力资源管理的传统手段和思维。大数据给予传统思维模式有力的冲击，彻底的改变了人力资源管理者的管理方法和思维模式。不断精细化的数据采集，更有利于管理者做出科学合理的决策，改变了传统仅仅依靠IT技术存储信息。人力资源管理者可以通过对所获取的数据信息有效的提取，利用有效信息帮助决策。许多在数据收集时看似么没有价值的数据信息，会产生意想不到的用途。企业人力资源管理部门在大数据时代发挥着越来越重要的作用，协助相关部门培养、挖掘、聚集人才，HR部门通过分析员工的相关数据，推动企业各项业务的发展。
第三，大数据重新解构企业管理者的素养。在大数据时代，对于企业管理者提出了更高的要求。良好的洞察力和对于数据的预测能力是企业管理者必须具备的两项基本素质。管理者应当加强对于大数据的掌控，能有效的从海量数据中扑捉有效信息，了解企业员工的现状，并能有效利用数据帮助自己做出正确决策。在大数据时代，不管是企业还是员工信息的透明度都很高，管理者要具备“大数据”的管理思想和理念，协调好各个部门、各个环节等各方面的关系。
第四，确保数据安全，保护员工隐私。共享、开放、灵活是大数据时代数据信息的核心特点，数据安全成为大数据时代的一个命题。在企业，每个员工都建有自己的数据信息档案，记录每个人的教育经历、基本信息、工资待遇、工作经历、业绩成果等一系列信息，自己的信息在大数据时代被置于透明的境地，由于企业员工大多对于自己的隐私有较高的保护诉求，企业应当加强建立数据安全保护措施，有效的保护员工“信息权”不被侵害，充分尊重员工的隐私权。
二、基于“大数据”的管理手段创新
第一、构建 “人才网”。 更多企业管理者利用大数据招募和搜寻人才。大数据颠覆了人才招聘者的选拔方式，改变了单纯依靠工作经验、学历学位、从业经历等传统指标选拔人才的方式，而将目光转移到其他数据变量上，比如通过了解在网上如何和人交流、如何更好地在网上表现自己、在“朋友圈”的互动和得到的评价等信息，为人才选拔提供更多数据信息。大数据技术可以帮助企业及时发现在招聘过程中被遗漏的优秀人才。依靠云端技术，有效利用大数据定向分析和挖掘，通过联机对于搜集的数据分析构建平台，构建点完整人才网，帮助企业招募人才。比如对于技术人才的选拔，就如何选择对象，可以利用数据挖掘的方式对人才质量、候选人才供应量、用人成本、招聘风险等因素做综合分析考量，细分对象。“人才网”改善了企业原来选拔人才不足的地方，比如，仅依靠经验和直觉。
第二、对员工实现个性化激励。企业员工大多具有精神需求高、对激励高期望、对工作自主性高等特征，企业和员工的契约关系中工资报酬、福利待遇、精神激励反映了企业对于员工的激励方式和水平。一方面，大数据可以很好的帮助企业衡量员工作用，做出科学的绩效评估。为员工设置科学、合理的评价指标，如：“出勤情况、工作量、任务完成情况”等对员工实行量化考评，激励员工在企业中发挥更大作用，通过大数据挖掘技术，预测评价对象未来的工作业绩，激励员工不断努力。另一方面，可以对企业员工兴趣、知识背景、成长经历、工作经历等数据的收集和分析，从具体的数据信息梳理出员工的内在需求和个体需求差异，为员工在子女入学、培训教育、社会保障、就医保健等方面有针对性提供服务。实行个性化激励，很大程度上提高了激励的合理性和有效性。
第三、采取有效措施，保护员工隐私。运用大数据为企业人力资源管理工作服务时，要明确工作流程，明确各个环节工作的责任归属，确保员工数据安全、隐私安全。为存储在大数据集群中的数据设置“防火墙”。确保数据的可恢复性，及时备份数据，规避系统崩溃和数据丢失的风险。除了在网络安全方面着手以外，还要加强队伍建设，对于操作数据的网络员、程序员等相关工作人员要加强安全意识教育，道德教育，并及时审计数据。通过加强数据保护措施，充分尊重员工的隐私。
第四、绘制高绩效人才的“数字画像”。在大数据时代，我们必须改变固有理念，培养“大数据”思维方式，由原来的强调因果关系，转而重视关联关系，一些行为和结果没有必然的因果关系，但是通过大数据分析，可以找到彼此的关联点，从而为我们的人力资源管理工作提供服务。例如，我们如何对员工分配工作任务？我们需要什么样的人才？如何为员工配置岗位才能发挥员工的最大潜能？哪种类型的人才能为企业创造业绩？通过我们这些诉求能找到相关联的数据信息。人力资源部门通过员工在本部门留下的原始数据和通过采集员工相关联的业务部门的数据进行汇总整理，建立起员工个人信息体系，通过对体系中的数据实时监控，掌握员工的动态信息。我们企业人力资源管理部门的一个核心职责是为企业选拔优秀的高绩效人才，什么样的人才是高绩效人才，需要四个方面的数据帮助我们认定，第一是员工的工作简历。第二是人才的工作效率，第三是人才一定时期内的业绩数据，第四是人才的社交圈。依托这些基础数据，我们可以将高绩效人才的形象具体化。例如，某企业对于新招聘的20名销售代表进行跟踪研究，分析发现影响员工业绩的应聘者素质有求职者简历（语言表达是否科学、合理）、教育程度、有无相似的工作经历（特别是成功的经验）、对于不陌生环境和工作的良好适应能力等。而是否名牌大学毕业，有无学生干部经历，在校成绩如何这些在传统招聘中比较看重的因素并不会对业绩产生明显影响。
综上所述，大数据时代对于企业来讲，既是机遇，也是企业需要勇于面对的挑战，企业应当在思想上高度重视大数据在企业人力资源管理中的应用，顺应时代发展的潮流，抓住这个良好的发展契机，提升企业的管理效能。企业管理者应该抱着开放的态度，积极迎接大数据时代的到来，让大数据在企业中发挥最大的效用。
参考文献：
[1] 李越恒. 企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”[J]. 人力资源管理， 2015，24（2）：8-10.
[2] 王雯. 人力资源管理大数据应用探讨[J]. 石油化工管理干部学院学报， 2015（1）， 17（4）：24-27.
[3] 王爽. 企业人力资源管理在大数据时代的变革[J]. 知识经济， 2016，4（8）：93-93.
[4] 徐夏芳， 周熠. 电力企业人力资源管理"大數据"应用探索[J]. 决策与信息旬刊， 2015，15（12）：243-243.
[5] 和云， 安星， 薛竞. 大数据时代企业人力资源管理变革的思考[J]. 经济研究参考， 2014，23（63）：26-32.