大数据与人才管理 欲说好困惑

发布日期:2015-01-08 浏览次数:111


    如果评选2014年最热词汇,大数据一定榜上有名。如果在人力资源管理者中调研2014年最关注的话题,人才管理必定当仁不让。

    伴随着移动应用在日常生活中的普及以及社交应用的风起云涌,基于云技术的大数据应用,也逐渐拓展到企业管理的多个领域。例如,Google已开始利用大数据更好地招聘,LinkedIn也更加关注如何为注册用户提供更有针对性的职位推送等。不过,大数据真的是企业管理的灵丹妙药吗?从传统的聚焦因果分析的企业内部决策分析(事后分析),升级到更加关注趋势分析的大数据分析(事前预测),不仅仅需要跨越数据积累和数据模型的鸿沟,更大的挑战在于与实际管理业务是否直接互联互通。

    刚刚完成人事管理、人力资源管理到人力资本管理升级的中国人力资源管理者,在互联网浪潮、社交应用、大数据的轮番冲击之下,能否通过大数据应用实现弯道超车,跨越人才管理的基础鸿沟,真正提升人力资源管理在企业战略决策中的地位,这是所有人力资源管理者困惑和需要深入思考的重点。

面向未来的趋势分析劳动力

    人才管理区别于传统意义中人力资源管理的最核心之一即是劳动力规划。企业的战略在发展和变化,人才战略需要能够高度匹配企业战略;企业战略随着市场环境而发生变化,人才战略更需要基于企业战略规划,更好地模拟和预测未来的发展。现有的劳动力规划,擅长基于既定战略、结合原有人才体系,进行人力资源规划;而基于大数据的劳动力规划,则需要更广泛地分析历史、行业、全球、地区的数据,并结合政策信息、人口信息、环境信息等各种数据,模拟未来战略发展、演变以及与之配套的劳动力结构、数量、能力要求、人才储备、发展计划等。因此,人才战略不再是单纯的计划,而更多的是立足于长远的规划和演进,进而帮助企业战略落地和校准企业战略方向。例如,大数据分析帮我们更好地预测到人口红利消褪的2020年,劳动力的主要构成、文化习惯、管理方式创新等。在此领域,SAP联合牛津大学联合发布的《未来的劳动力》(Workforce of the Future)做了卓有成效的探索。

    当然,我们也需要清醒地看到,囿于大数据规模效应尚未形成,劳动力分析的大数据仍然需要更广泛的数据源补充。


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