大数据背景下人力资源管理的作用、限制与提升路径

2022-03-04 04:48张晓燕
北京财贸职业学院学报 2022年4期
关键词:人力资源管理人力资源

张晓燕

(郑州商学院,河南 451200)

大数据技术是基于互联网与云计算技术的综合交叉技术。随着物联网技术与云计算技术的发展成熟,大数据逐渐形成并被广泛运用于各行各业。大数据成为重要的战略资源,各行各业对大数据技术的重视程度越来越高,逐步形成“用数据进行管理、决策、创新”的社会氛围与时代特征。海量的数据不仅是现代企业的经营之本,而且是企业生存与竞争力的核心要素。大数据时代,数据的获得已不是最为重要的,数据的加工与处理才是大数据技术的灵魂所在。作为企业中最具驱动力的人力资源管理部门,近年来也开始引入大数据技术,积极提高人力资源管理效率和质量。现今,企业面临复杂多变的经营环境,企业内部人力资源组织结构与人才管理机制受到冲击。要提高核心竞争力,企业应加快内部人才结构优化机制改革,利用大数据技术、云计算技术等科学手段优化企业人力资源结构,最大限度发挥人才效用,并通过建立企业内部人才管理信息化平台,提高员工招聘、绩效考核及多种人力资源活动的效率。因此,企业应基于战略发展变化推动人力资源管理与大数据技术相融合。

一、大数据技术对人力资源管理的具体作用

近年来,大数据技术在物联网技术与云计算技术高速发展的基础上飞速发展。随着大数据时代的到来,数据已成为企业生存和发展的重要资源之一,甚至成为部分企业最重要的生产要素。大数据得以实施的关键因素在于人才资源,优秀的人才团队能充分发挥大数据技术的功能和价值;同时,大数据能够反作用于人力资源管理,提高人才团队的综合管理效率。综合当前形势来看,中国社会企业面临严峻的市场压力,无形中对企业内部人力资源管理方式产生影响。因此,正确认识、科学利用大数据技术推动企业人力资源管理的改革与创新,是企业现今发展的必然要求,符合市场竞争的内在规律[1]。

(一)提升人力资源管理效率

企业人力资源管理包含的内容十分广泛,包括内部人力结构优化、人才培育计划、薪酬管理、绩效考核等一系列人力相关决策和部署。以往企业人才监督、人才管理工作整体较为滞后,管理成效不高,与企业现代化发展方向相背离。人才作为企业发展的核心,是企业经营发展的关键因素。大数据技术对人力资源管理效率的提升具体体现在以下三个方面。首先,在人才招聘环节,利用大数据平台对简历进行筛选评估,既提高了人才筛选的客观性,又提高了人才招聘效率。其次,在人才日常管理过程中,企业可应用大数据平台对员工日常工作进行记录,并为员工提供学习平台,员工的工作和学习状态都被有效记录并转化成大数据,企业对相关数据信息进行分析,既增强了员工考核的公正性,也提高了人力资源管理效率。最后,在员工绩效薪酬考核方面,相较于人工绩效薪酬考核,基于大数据的绩效薪酬考核更加科学简便、具体可行[2]。因此,将大数据技术应用于企业人才培育规划、人才结构调整等各个环节,既能发挥大数据技术的功能作用,也能有效提升人才管理工作成效,促进企业核心竞争力的提升。

(二)促进人力资源管理机制改革创新发展

将大数据技术融入企业人才结构优化、人才资源转型改革工作中,需要充分发挥数据技术的便捷性和自动化功能,利用这些功能实现企业可视化人才管理,推动企业人力资源管理跨越式发展。首先,传统意义下的企业人力管理工作以人力管理、人力监督为核心,资源耗费情况较严重。为节省企业综合资源,将大数据引入人才管理和监督工作,能有效节省人力、物力等资源,实现企业综合管理模式的信息化、科技化发展。同时,企业各部门能效仿人力资源管理部门,借助大数据平台先进的分析工具,利用现有的大数据资源,结合企业中长期发展战略目标,根据现有组织人才需求,调整企业人才需求结构。企业可以利用大数据平台与工具建立起人才资源管理部门与企业其他部门、各项业务的动态监督联系,增强企业业务经营、人才管理的可视化和公开化,实现企业人力资源管理的信息化转型。其次,人力资源工作内容较为复杂繁琐,导致企业人力资源信息的获取与推送存在一定的不对称性。企业将大数据技术与人力资源管理相结合,有机整合碎片化的人力资源信息,建立系统化的人才管理标准体系。企业运用大数据管理信息和方法,能够对企业人才绩效和管理进行科学考核,搭建高效有序的人才管理信息平台,促进人才管理机制的改革创新[3]。

(三)推进企业人力资源信息一体化平台建设

随着企业的快速发展,人才在企业中的地位越来越重要,全面提升人力资源管理质量和效率成为企业发展的关键。计算机和物联网技术快速发展背景下,大数据技术应运而生,并在企业人力资源管理中得到充分应用。大数据技术的应用加快了企业人力资源一体化平台的建设,为各个部门的密切沟通与紧密协作提供了物质保障。首先,大数据技术能够有效收集和整合企业各个部门的信息,提高信息的系统性和有序性。聚集各部门有效信息,企业信息一体化平台数据信息得到保障。其次,将大数据技术引入企业人力资源管理,能够为企业人力资源信息一体化建设提供基本的技术保障。大数据技术的引进打破了企业原有的人力资源管理模式,将以人为标准转化为以数据为标准,加快了企业人力资源信息一体化建设的进程。

(四)提升人力资源管理的战略地位

人才是企业竞争的核心,科学有效地管理人才是企业发展的基础与关键。然而,现实情况却差强人意。长期受中国传统文化的影响,部分企业人力资源管理以“人治”为主,忽略了从制度、技术层面进行人力资源管理。企业将大数据技术引入人力资源管理,能加快人力资源管理工作实现标准化、透明化,将主观的“人治”转换为客观的“制度治理”[4]。可见,将大数据技术引入企业人力资源管理,使得人力资源成为企业一项新的竞争要素。同时,企业人才管理模式需要随着时代变化而变革,其与大数据技术相结合,能够充分发挥二者优势,搭建起线上线下一体化的管理框架,如此,人力资源管理工作将成为企业综合实力要素评估的重要一环。具体来讲,将大数据技术引入人力资源管理,一方面,能够提高企业对此项工作的关注度,并发挥引领示范作用,增强其他企业对人力资源体系智能化重塑的重视程度;另一方面,使得企业人才的认同感和被需要感不断提升,增强其工作的动力和积极性。

二、大数据背景下人力资源管理现存发展限制

大数据技术的充分运用,为企业人才管理结构的优化和体系的构建提供了新的发展思路与模式,拓展了人力资源管理路径,提高了人力资源管理效率。虽然将该技术融入人力资源工作能产生多方效益,但部分企业人力资源管理经过模式固定,企业在引入大数据技术的过程中出现较多不适应之处,具体包括企业成本限制、信息安全风险提高、企业对数据的驾驭和掌控能力有限及企业缺乏大数据技术与人力资源管理的综合型人才等[5]。

(一)企业成本限制

建立大数据平台需要企业引进先进的计算机设备、安排专业的人员进行运维。将大数据引入企业人力资源管理,企业不仅需要先进的技术支撑,而且需要庞大的资金支持。企业大数据平台投入既体现在前期的平台建设上,也体现在大数据平台的日常服务提供、数据处理与加工等方面。可见,并不是所有规模的企业都具备引入大数据技术的实力。对于资金雄厚的企业,其可依靠强大的资金力量建立人力资源信息数据平台;但对于规模较小、不具备雄厚资金实力的企业,其囿于成本限制,一般不会引入大数据信息平台。因而,不同企业是否要将大数据技术引入人力资源管理部门,还需具体考察企业的资金实力,建立不同规模的人力资源管理体系。具体而言,大型企业应充分利用大数据技术提高人力资源管理效率;小型企业则应考虑采用第三方服务平台对其人力资源进行科学管理。综上,企业成本对于人力资源管理的大数据应用具有关键作用。

(二)企业信息安全风险增大

随着大数据技术的广泛应用,企业如何有效确保数据的安全规范使用,并防止外部黑客攻击与内部人员故意泄露信息已成为一项巨大的挑战。毋庸置疑,大数据技术在为企业人才结构优化、人力资源管理工作带来发展机遇的同时,也增大了此项工作的安全风险和其他隐患发生的几率。大数据技术将企业关键的人力资源信息汇总到信息平台,加大了员工的个人隐私及企业的机要信息、安全信息丢失和被盗取的几率。具体来说,一方面,企业管理部门将员工信息汇集到平台,一旦企业数据平台遭到攻击,员工的个人信息直接面临被泄露乃至被利用的风险;另一方面,企业人力资源信息管理平台与企业其他关键信息相联系,这意味着一个部门信息的泄露会直接影响其他部门的信息安全,引发整个企业的信息安全问题。因此,企业在利用大数据技术时,应注重大数据引发的信息安全风险。只有在保障企业信息基本安全的基础上,才能充分发挥大数据技术在企业人力资源管理中的效用[6]。

(三)企业对数据的驾驭和掌控能力有限

企业对大数据技术的应用不仅体现在数据收集的过程中,而且体现在数据处理、应用及后期维护的过程中。企业人力资源管理恰恰需要对大数据进行深入分析与应用,才能充分发挥大数据对人力资源管理的科学指导作用。然而,目前,部分企业对大数据的应用停留在大数据的收集与简单加工阶段,鲜少对大数据进行深入挖掘及处理,大数据的价值未被充分利用。此外,部分企业不熟知大数据的利用和加工规范,在将大数据引入人力资源管理的过程中可能会出现信息被不法分子利用的情况。近年来,企业数据泄露引发的安全问题不胜枚举,在影响企业信息安全的同时,也对企业造成不良的社会影响。因此,企业在利用大数据进行人力资源管理时,应提升自身对数据的驾驭和控制能力,否则将会引发一系列数据控制与安全问题,给企业带来难以承担的后果。

(四)缺乏大数据技术与人力资源管理的综合型人才

企业在将大数据引入企业人力资源管理体系的过程中,不仅需要大数据技术,而且需要拥有大数据及人力资源交叉专业背景的人才。目前,中国大数据产业处于高速增长期,大数据人才培训体系尚存在不健全之处,大数据人才短缺问题十分明显。企业缺乏大数据人才,大数据在企业内部的应用及推进面临阻碍。企业要找寻人才管理工作与大数据技术的共通之处,发挥大数据的作用,则需要同时具有人力资源与大数据专业背景的人才。但实际上,这两类专业交叉人才现阶段较为匮乏。尽管众多猎头企业选择从海外和传统行业综合型人才挖掘此类人才,但目前仍无法满足国内市场的大量需求。因此,相关主体亟须对大数据及人力资源管理的综合型人才进行专业培训和培养[7]。

三、大数据技术发展背景下人力资源管理的提升路径

当前,信息技术的应用十分普遍,企业进入融数据化、信息化和人工智能一体化的时代,传统的人力资源管理已不再适应大数据时代下的企业发展趋势。为应对层出不穷的发展挑战,企业需持续更新经营管理模式,利用大数据技术改进企业人力资源管理手段和模式,遵循适当性原则、安全性原则、科学性原则与注重人才培养原则,最大限度发挥大数据技术对人力资源管理的促进作用,尽快解决人力资源管理与大数据技术应用的不适应性问题,提升大数据技术的应用效率与质量。

(一)遵循适当性原则

大数据技术发展背景下,企业人才结构优化、人才团队管理工作可引入此项技术。但需注意的是,二者融合作用并不能一概而论,不同企业人力资源管理对大数据应用的适应性和反差性存在较大差异。因此,在将大数据与人力资源建立新的联系点时,拥有不同资金实力的企业应遵循适当性原则,采取不同的大数据技术应用模式,最大限度提升企业管理效益。对于具有雄厚资金能力的大中型企业来说,其应在企业内部建立完善的大数据应用平台,提高大数据分析和应用水平;而对于资金实力较为薄弱的企业来说,其直接在企业内部建立人力资源大数据平台的成本较高,将企业的人力资源服务交予第三方平台更有利于企业的长期发展。总而言之,不同规模的企业在将大数据技术应用于人力资源管理中时,应注重技术使用与企业的匹配程度。只有采取适当的大数据技术应用模式,才能最大限度发挥大数据技术在企业人力资源管理中的作用[8]。

(二)提高数据信息安全意识和防护能力

大数据技术的应用提高了企业人力资源管理效率和水平,然而,此项技术的广泛应用可能会对企业信息安全和员工个人隐私造成不利影响。因此,企业在将大数据技术引入企业人力资源管理的同时,要注意企业的数据安全保护问题。企业要提高大数据信息安全防护能力,首先,应完善数据平台安全防护机制,升级现有数据平台技术,提升企业数据信息防护能力,增强企业终端敏感信息泄露防护能力,完善信息泄露防护体系。其次,企业应提高员工的信息防护意识,在日常培训及工作过程中提升其信息安全意识。只有从思想层面提高员工的信息安全意识,才能真正提升企业的信息安全防护水平。注重信息安全是充分利用大数据技术的前提和保障。

(三)科学合理运用数据

海量的数据是现代企业生存和发展的根基。但数据仅是一种资源,企业只有对庞大的数据进行深入挖掘并提炼其价值,才能真正发挥大数据对企业人才管理工作的约束和监督作用。然而,不同企业选取的管理模式不同,对技术的熟练程度不同,数据开发与挖掘工作应根据企业的实际情况展开。不同的企业应根据企业技术水平和资金实力对数据进行挖掘,提升数据掌控能力,充分发挥大数据对企业人力资源管理的促进作用。因此,首先,企业应加强对数据的应用与挖掘,通过更新企业数据挖掘技术,积极引进人才及软件,提升数据挖掘能力。其次,企业应在数据挖掘过程中加强对数据的加工与维护,实现大数据的安全应用,提升大数据的应用效率。只有综合提升大数据的开发利用价值,提升企业数据利用的科学性,才能充分发挥大数据对企业人力资源管理的促进作用[9]。

(四)加强对综合型人才的培养及储备

将大数据技术引入企业人才管理体系,不仅需要海量的大数据资源和成熟的大数据技术作为支撑,而且需要兼具大数据与人力资源管理背景的人才。然而,目前,部分企业缺乏精通大数据技术的人才,同时精通大数据技术与人力资源管理的人才更为稀缺。因而,现阶段,首先,企业应扩大大数据人才及人力资源管理人才的招聘规模,通过提升薪酬待遇、完善福利制度等吸引人才,增强企业的核心竞争实力,充实企业人才队伍。其次,企业应对现有在职员工和人才团队开展高科技和信息技能培训,提升企业人才的大数据综合应用水平,进而促进企业人力资源管理大数据应用能力的提升。总而言之,企业要迎接大数据时代的挑战,促进各部门、各环节智能优化,紧跟时代潮流进行企业人才管理变革。只有加强企业人力资源管理与大数据技术综合型人才的培养及储备,才能充分发挥大数据对企业人力资源管理的作用[10]。

四、结语

随着现代科技日新月异的发展,企业的生存经营环境发生了深刻变化。企业要想立足于不败之地,就需进行创新与改革。大数据技术在企业人力资源管理中的应用不仅符合企业的生存经营现状,而且顺应了人力资源管理的现代化发展趋势。企业在充分利用大数据技术的同时,也要重视大数据带来的安全风险,提升风险防范意识,调整数据使用与企业发展的适配性,提高大数据利用效率,使企业在大数据技术的助力下更快发展。

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