浅思大数据时代下人力资源管理的改革

　　蒋黎宾？张富友
　　摘要：传统的数据一般是由人工收集和整理，效率比较低，结果准确性难以保证。而大数据是一种新型的数据处理类型，与传统数据处理方式截然相反。大数据通过触摸屏、传感器、数据端口等接入模式进行数据的采集，实现了自动化和及时化发展，因此得到人们的广泛应用和推崇。大數据时代的到来颠覆了包括人力资源在内的所有行业，形成了从外至内开展变革的新一轮浪潮。
　　关键词：大数据时代；人力资源；管理；改革
　　现在人们已经进入数字化时代，对于用数字量处理生产生活中的问题已经成为了人们的生活常态。大数据分析能够提供人们更加准确的科学依据胡，从而保证决策的准确性、科学性。随着技术的更新改革，大数据处理技术也更加完整、专业，已经成为了各个领域分析和处理问题的主要手段，人力资源管理也对其有所应用。大数据处理技术的应用，使得人力资源管理质量得到提升，并使其存在着很大的发展空间。基于此，本文分析了大数据应用给人力资源管理带来的意义，并提出了一定的推动人力资源管理改革的对策。
　　一、大数据对人力资源管理的意义
　　（一）使得人力资源管理更加准确、公平
　　在人力资源管理中应用大数据处理技术使得结果更加准确和公平。传统的人力资源管理中的数据一般由人工进行主观判断，受人为影响因素较多，存在着暗箱操作的现象，不能实现评判过程的公开和透明，具有很大的不确定性。而可被量化的数据处理手段，能够有效规避传统数据处理中潜在的错误，海量数据分析得出的结论更加准确、理性。因此大数据背景下的管理模式能够使得人力资源管理更加稳定，促进企业的持续发展。
　　（二）提高了人力资源管理价值
　　大数据时代中，人力资源管理不再依赖传统的主观印象模式。曾经的人为衡量成为可量化的数据后，管理人员个人的喜好、情绪变化或环境影响都将被最大限度地弱化，而数据分析产生结论的理性与客观将被最大程度地放大。在管理者进行最终决策之间，网络和电脑能够先一步进行海量资讯信息的预处理，再将得出的决策方案呈交到管理人员面前。
　　二、大数据时代下人力资源管理改革发展
　　（一）致力于人力资源管理者角色变化
　　大数据下给人力资源管理带来发展机遇的同时也带来了一定的挑战。为了更好的发挥大数据处理技术在人力资源管理中的作用需要对人力资源管理者进行转变。一是从辅助者向决策者的转变。在以前的企业中，人力资源管理部门是一个辅助部门，主要作用是为企业制动合适的人力资源结构。大数据时代的到来，要求人力资源管理者具有商业头脑，让人力资源部门参与其他部门的活动，并需要提出更多的关于人力资源方面的建议和对策；二是从感性到理性的转变。在过去的人力资源管理中，相关人员往往凭借着自己的经验进行判断，这样的过程容易受个人感情因素影响，使其判断结果存在误差。而大数据背景下的处理结果一般要求让数据说话，比较客观，不容易受到主观意向的干扰，反映的结果更加准确可靠。
　　（二）关于职称评审的改革
　　传统职称评审过程中，除了被评者客观的工作业绩外，领导的主观感受、被评者的人脉关系等非客观因素对评审结果的影响程度也有影响，但这却也常常成为职称评审难以服众的原因之一。利用大数据开展职称评审的改革可以实现完全的公开、透明。根据量化后的数据进行评审不仅规避了主观、人为的操纵风险，又能够给后进者以督促和激励。这样的职称评审改革还能在防止腐败问题方面起到正面作用。
　　（三）管理模式的变革
　　传统的人力资源管理模式，对于员工的对公司的认同度和个人发展情况的统计较少，只是盲目的对员工的出勤情况和基本信息进行统计和检测，比较片面。此外，人力资源管理部门职能分工太过细化，使得相关人员处理问题时出现障碍，严重影响工作效率。大数据背景下，需要创新数据处理方法，采用大数据管理模式，综合考虑和分析员工的专业能力和发展情况，并建立相应的企业员工数据库，从而快速的为公司提供人力资源参考依据，全面展示了员工的能力，从而更加有利企业的发展。
　　（四）院校毕业生引进的改革举措
　　一方面，利用大数据处理技术，可以在对院校大学毕业生进行招聘时，根据其在网络上留下的数据痕迹进行量化考评，判断其是否具有企业需要所需的人格特点和专业能力。另一方面，当大学毕业生符合企业的文化精神、道德品质、价值观点的要求后，可以通过大数据分析出其工作能力方面存在的缺陷，对其进行针对性的培训或者再教育工作，当符合企业价值观点、文化精神的院校毕业生被引入后，通过大数据衡量出学生的工作能力或有所欠缺的部分后，企业还可以及时开展有针对性的入职培训或再教育工作，使其自身不断完善，从而为企业做出更多的贡献，使得企业经济实现最大化发展。
　　三、结语
　　大数据时代的到来对人力资源管理产生了积极的影响。但是大数据给企业也带来了一定的风险，为此企业管理者要将大数据时代的特色发挥出来，应用在企业的人力资源管理中，有效的控制数据质量，指引企业走上一条崭新的发展之路。
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