关键词：大数据；人力资源管理；应用
1 大数据的特点
将大数据与传统的数据仓库进行对比，具有数据体量大、数据类型多、处理速度快、价值密度低等特点，数据体量大主要是指数据量级的上升，已经从GB、TB这一数据量级发展为PB、EB，甚至有些数据量级已经达到ZB。数据类型多是指在网络视频、图像、地理位置等区域都蕴含着大量的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。处理速度快主要体现在相关人员可以在体量庞大的数据中快速地获取高价值的信息，与传统的挖掘技术相比，在处理速度上有一个质的飞跃。价值密度低主要表明在准确分析数据的前提下，就会获得高额的价值回报。针对企业人力资源管理来讲，从庞大数据资源中快速地获取有价值的信息，是其得以应用与推广的重要优势，因此，在大数据背景下创新企业人力资源的绩效管理具有重要的现实意义。
2 大数据与人力资源管理的关系
2.1 大数据应用在人力资源管理中的作用
将大数据的思想应用在人力资源管理中的主要作用有四点，第一，使企业人力资源管理互联网化。大数据是以大量的数据作为分析基础，通过人力资源管理系统的数据来源的不断拓宽，加强企业人力资源数据库建设，提升人力资源管理工作的高效性。第二，为企业的人事工作提供更加全面的量化参考。第三，为实现扁平化的人员管理及职工服务创造有利条件。大数据背景下，人力资源管理系统将打破传统的组织模式，向企业的普通员工更加靠近，产生更多的交互性数据，使得全体员工都能参与到人事管理中来，建立更加规范的工作流程。第四，能建立有效的人才数据管理模型。大数据的特点是海量的数据高速的产生，数据成为了企业的核心资产。各种随时可以调用的数据成为了企业的核心载体，企业的所有信息都可以通过数据管理模型进行导入和输出。
2.2 企业人力资源管理中的大数据内容
企业人力资源管理中的大数据内容主要有：原始数据、能力数据、效率数据和潜力数据。第一，原始数据。原始数据是是员工基本信息和自身素质的数据化，这些数据记录了员工各方面的原始能力情况，是员工的成长轨迹时间轴，反应员工的个人素质的真实情况，能够在人力资源部门进行人才的招聘时提供客观的参考。第二，能力数据。能力数据是指能够在人力资源部门进行员工岗前培训效果考核时发挥重要作用，它能够反映员工在入职前的能力情况。第三，效率数据。效率数据是人力资源部门为了准确了解员工工作效率，科学制定人力资源招聘和培训计划而需要了解的，包括工作完成效率，单项工作任务完成时间等相关数据。
3 企业人力资源绩效管理存在问题
3.1 考核体系存在漏洞
在实际工作中可以发现，很多企业在进行绩效考核的时候都会把关注重点放在员工能力及其对企业的贡献度上。然而这种侧重是错误的、是不科学的，目前很多学者认为员工个体绩效的要点并不局限于这两个要素上。另外，在对员工的个人能力进行考核的时候，需要关注他们的团队意识、合作意识等定性指标，但是这种指标并不能实现定量考核，这对考核评价有一定的影响，且很多考核人员在评价这些定性指标的时候容易从主观意识出发得出结论，这种判断是不科学的，会使考核工作的质量受到影响。另外，量化指标和定性指标二者之间的比例如何判定也是一个容易出现争议的问题，不一样的企业有着不一样的想法，这样一来，绩效考核的结果就可能出现差异，使得绩效考核的结果失去应有的客观性。
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3.2 管理阶层对人力资源管理一知半解
企业一般都设置有人力资源部，但是人员的管理不单单是人力资源部的责任。很多企业中存在的问题是，大部分管理人员对人员管理方面的问题漠不关心，对人力资源的流动情况不闻不问。其实人力资源管理应该是管理阶层共同的责任，出现这种情况的原因就是他们对人力资源管理的具体情况不太了解。
3.3 大数据人才短缺
大数据在我国属于新型的技术，所以熟练运用大数据的人才比较短缺，这就阻碍了大数据在各行各业中的渗透，现阶段我国在绩效管理方面，大数据人才主要来源于专业院校的培养、企业内部的培训，但是纵观我国，有关大数据的专业院校较少，成立时间较短，这就使得社会上的缺少实践性、系统性的人才，企业在对掌握大数据知识的绩效管理人才进行招聘时，不得不降低录入门槛，使得绩效管理与大数据无法实现有效的融合。
4 大数据企业人力资源绩效管理策略
4.1 拓展数据收集
人力资源绩效管理数据包含如下：①对企业人力资源客观数据进行记录；②对企业人力资源变动数据进行记录；③对人力资源质量情况分析数据进行记录。企业人力资源客观数据包含评估对象数量、学历、职位、性别以及工作经历等，对以上数据进行分析，可获取企业人力资源的大致状况。经过数据库企业能够将职工变动情况进行更新，对其基本情况进行了解，有助于调整。通常情况下上述数据容易收集，由于职工在应聘时均需要填写个人治疗，上述信息均在内。为此企业需要确定录用员工后将其数据进行输入，而后予以简单分析。企业人力资源变动数据包含人力资源变动比例、招聘周期、员工流失比例等。企业如果可在短时间招聘周期内获取较高的完成比例，说明此企业在招聘中竞争力较强，存在良好的员工输入通道。如数据表明此阶段企业部分岗位需要经过长时间招聘才可招到人，说明招聘周期过长，HR和人力资源需要对其予以分析。力资源质量情况分析数据包含工时利用比例、人力资源均成本以及出勤率等。分析以上数据需要具有艺术性，应探究其内在关系。如经过大数据分析后可知，员工满意度和客户忠诚度呈现正相关性，如员工满意度较低，管理人员需要对目前政策进行分析，从而改变其政策。
4.2 创新管理方法
4.2.1 改进考评方法
企业能够将行为导向以及结果导向考评方法进行放弃，选择综合型绩效考评方法，如图解式评估量表、合成考评以及评估中心等。综合型考评方法均存在自身特征，图解式评估涉及范围较为广泛，说明综合型考评适用较为广泛，企业可依据自身特征设计和选择有效的考评方法。
4.2.2 合理创建绩效考评标准
列出和测评工作岗位相关联的要素可获取绩效考评指标体系，划分为三个档次即设定需要、较为需要以及极为需要，而后邀请相关人员和专家对指标要素进行评估，按照专家意见选择影响作用较大的指标。例如公司按照推销员岗位选择此方法对其绩效考评进行分析，分析后可知由五项指标组成，分别为态度、合同执行、客户投诉、销售费用和销售增长率。
4.2.3 采用关键绩效指标
关键绩效指标则是绩效考核指标体系中核心指标，能够将客观问题进行反映，并且对其他变量进行制约。此方法可对绩效管理决策执行效果进行检测，上述指标依据企业战略目标通过分解以及转化而获取的，可对企业人力资源进行监督和反馈。
5 结束语
综上所述，大数据时代的企业经营管理面临着新的机遇与挑战，通过分析大数据与人力资源管理的关系，探讨大数据在人力资源管理中的作用，利用大数据更好地开展人力资源管理工作。同时需要企业管理者关注的是大数据的安全问题，保障大数据的应用时的安全性是接下来值得思考的问题。
参考文献：
[1]王定红.大数据时代的循证式人力资源管理[J].外企业家，2013（8）.
论文作者:王惠
论文发表刊物:《城镇建设》2019年17期
论文发表时间:2020/4/13
标签：数据论文; 人力资源管理论文; 企业论文; 员工论文; 企业人力资源论文; 指标论文; 人力资源论文; 《城镇建设》2019年17期论文;