大数据时代人力资源管理常见问题及对策分析
赵颖 叶海瑞
作者简介：赵颖（1990.10-），女，汉族，江苏盐城人，本科，中级经济师，国家电投集团江苏电力有限公司生产监控调度培训中心，研究方向：党建人资
    【摘要】：在大数据技术全面重塑社会经济形态的大背景下，人力资源管理正处在由经验驱动转向数据驱动的关键时期。本文系统论述大数据在人力资源管理中的战略价值，仔细剖析数据质量、应用深度、安全隐私保护薄弱等关键问题，并从标准化体系创建、分析能力优化、安全机制完善这三个方面给出应对方案，希望帮助企业冲破管理瓶颈，达成人力资源管理的数字化，智能化升级，提升自身核心竞争力。
    【关键词】大数据；人力资源管理：常见问题；执行策略
    引言
    在云计算、人工智能等技术快速发展的背景下，大数据已成为企业变革的核心驱动力。人力资源管理是企业战略发展的重要支撑，正面临着前所未有的机遇与挑战，大数据强大的数据整合和深度分析能力为精确认识人才需求，优化管理决策提供了全新可能。然而实践中企业常常存在数据价值发掘不够充分，技术应用与管理模式适配不佳等问题。深入探究大数据时代人力资源管理的常见问题并给出对应解决办法，对于促使企业管理革新具有十分重要的现实意义。
    一、大数据时代人力资源管理的意义
    （一）驱动管理决策科学化
    传统的人力资源管理决策大多依靠管理者的经验判断，缺少系统的数据支撑，很难应对复杂的管理需求，大数据技术可以整合员工全周期的数据，包含绩效表现、培训经历、职业发展轨迹等多种信息，形成全面的分析模型。在人才招聘方面，企业通过分析以往的招聘数据和市场人才供需走向，可以精确找出岗位所需的核心能力和素质，改进招聘流程和筛选标准。在员工培育上，借助数据分析找出员工技能上的不足之处和职业喜好，规划专门的发展途径，优化培训资源的投入，给企业的战略目标达成给予准确的人才保证。
    （二）实现人才管理精细化
    人才是企业发展的重要资源，大数据为企业实施精细人才管理赋予了技术手段，结合员工学历、工作经验、项目成果、绩效评定等信息，企业可以塑造起立体的人才画像，全方位把握员工的能力构成、行为表现和发展潜能。在人才选拔、晋升、调动等环节中，把人才画像同岗位需求进行精准对接，从而保证人力资源分配既科学又公平。而且，借助分析人才流动规律，企业可以预先判断出关键岗位人才流失的风险，制定相应的留存策略，优化人才结构，加强队伍整体效能。
    （三）提升员工体验人性化
    人才竞争十分激烈，在这样的环境下，想要吸引并留住人才，就得让员工有着良好的体验。大数据技术通过分析员工满意度调查和内部沟通数据，帮助企业精准把握员工对工作环境、薪酬福利等方面的诉求。一旦察觉员工对某种工作程序存在普遍不满的情况，企业可及时改善相关流程，对比行业薪酬数据和员工的绩效情况调整薪酬制度，提升员工的满意度和忠诚度，增强企业的凝聚力。
    二、大数据时代人力资源管理常见问题
    （一）数据质量管控缺失
    人力资源管理数据来源多，招聘平台、员工信息系统、绩效考核系统等。不同系统数据格式标准差别大，整合难，有些数据采集时就有问题，员工联系方式没及时更新，工作经历填写不全等。人工录入环节操作有误，审核机制不健全等情况。低质量的数据不但不能给管理决策给予有用帮助，相反还会误导决策走向，影响企业整体效能。
    （二）数据分析应用深度不足
    虽然大数据技术给人力资源管理带来很强的分析能力，但是大多数企业实际应用时还是存在很多不足之处。一方面，企业缺少既懂得人力资源管理又擅长数据分析的复合型人才，现有的管理人员很难熟练使用专业的分析工具去挖掘数据的价值。另一方面，企业还没有把数据分析深入到人力资源管理的核心流程当中，对于数据的处理大多只是停留在简单的统计层面，如统计员工数量、平均薪酬等等，并没有通过深入的数据分析来发现管理中存在的问题以及未来的发展趋势。面对着大量的员工绩效数据，企业不能够找到影响绩效的关键因素，也就不能制定出有针对性地改进措施。
    （三）数据安全与隐私保护体系不健全
    人力资源数据包括员工身份证号、银行卡号、家庭住址等大量敏感信息，一旦泄露会严重影响员工个人权益和企业声誉。当前，有些企业数据安全管理工作有漏洞，网络防护技术落后，容易遭受外部攻击和数据偷窃，企业做数据共享和使用的时候，缺少完善的数据隐私保护制度和操作准则，特别是同第三方机构合作的时候，关于数据使用权限和范围的规定界定模糊，存在数据被滥用的风险，这严重制约了大数据在人力资源管理方面的深度应用。
    三、大数据时代人力资源管理对策
    （一）构建标准化数据管理体系
    企业要创建统一的数据标准和规范，明确各类人力资源数据的格式要求，采集途径，更新频率这些关键要素。统一员工姓名，身份证号等信息的录入格式，制订数据采集模板和校验规则，在数据录入时做到自动校验，保障数据准确无误且完备。除此之外，还要形成常态化的数据清洗机制，定时针对存量数据开展重复项删除、错误改正、缺失值填充等工作，优化数据更新流程、保证员工岗位调动、薪酬调整等动态信息能即时反映到系统里，设置专门的数据审核岗位，对数据品质实施严格把控，给数据分析和决策提供稳固的数据支持。企业实际推动时，也要留意数据标准的动态改良，业务发展和管理需求不断改变，数据标准就需相应调整更新，这样才能维持其始终处于较好的状态。
    企业开展数字化转型时，人力资源数据分布在各个独立系统里，数据重复录入，格式混乱的情况比较严重，员工的学历信息在招聘系统、入职登记系统、绩效考核系统中有着不同的表述，这样就造成后面做人才盘点的时候无法精确统计相关数据。针对这种情况，企业组建了专门的工作小组，把人力资源数据全部梳理一遍，制订包含数据定义、格式规范、更新周期等在内的数据标准手册。在系统方面，采用智能数据校验系统，员工在自助平台录入信息的时候，系统就会按照规则自动校验，如果身份证号格式有误，手机号码位数不对等情况出现，系统就会立刻弹窗提示。开发数据清洗工具，定时扫描数据库，找出重复的数据并加以合并，对于缺少关键信息的部分，则通过系统消息告知员工去补充。通过不断改善，企业的员工人力数据变得越发准确，给之后的人才筛选、培育等事务管理工作提供了有力支持。在这一过程中，企业还会定时安排各个部门的数据管理人员举行研讨会，按照业务变动随时修正数据标准，从而保证数据管理架构一直贴合企业的发展需求。
    （二）深化数据分析能力建设
    企业要提升人力资源数据分析人才队伍建设，一方面从内部着手，对现有的管理人员开展培训，邀请行业专家开展数据挖掘、统计分析、可视化呈现等方面的专题培训；另一方面积极吸引具有数据分析专业背景的人才加入，充实管理团队，同时加大对企业先进数据分析技术与工具的投入力度，搭建一体化的大数据分析平台集中管理和高效处理人力资源数据，利用人工智能算法针对员工的绩效，离职倾向等重要指标展开预测分析，给管理决策提供前瞻性支撑。在人才培育方面，企业可以进一步丰富培训形式，除了传统的课程讲授之外，还可以举办案例研讨，实战演练等活动。
    制造企业人才管理中经常会遇到员工绩效起伏大，离职率持续偏高的情况，企业可启动“数据人才双轨培育计划”，在内部挑选人力资源骨干，同高校合作开设大数据分析定制课程。课程包含数据处理、数据可视化、机器学习等内容，企业外部招聘有人力资源背景的大数据分析专家，形成跨部门的分析团队，企业投入资源创建人力资源大数据分析平台，整合多系统数据并建立离职预测模型，发现工作年限较长、绩效偏低且培训参与度低的员工离职风险较高。根据这一结论，企业实施针对性干预措施，针对处在关键离职风险期的员工，设计定制化的技能提升课程，职业发展辅导以及轮岗机会。方案实施后，相关群体的离职率明显下降，员工绩效也得到显著提升，而且，通过对培训数据展开关联分析，企业优化培训体系，从而加强人才培养的针对性和有效性。此后，该企业一直改进数据分析人才培育方式，每年安排优秀数据分析师参加行业高端研讨会，接触前沿技术，把外界的先进经验运用到自身管理当中，持续提升人力资源数据分析的深度和宽度。
    （三）完善数据安全治理机制
    企业要建立健全数据安全管理制度，针对人力资源数据展开分级分类管理，依照数据敏感程度划分不同的安全等级，制订出不一样的访问控制策略，对员工的敏感信息实行最高级别管控，严格限定授权人员范围并执行审批流程。在数据备份与恢复方面，创建起完善的数据备份与恢复机制，定时执行全量及增量备份，保证数据安全可控。在技术防护上，融合应用防火墙、数据加密、入侵检测等技术手段，塑造起全方位的网络安全防护体系，在数据传输和存储时，采用先进的加密算法来保障数据保密性，创建起实时的数据安全监测系统，对数据的访问和使用行为展开动态监测，尽快识别并解决安全风险。
    企业由于业务特点，员工数据含有许多敏感信息，数据安全要求极高，该企业创建了“制度＋技术＋流程”三位一体的数据安全治理体系。从制度上讲，制订细致的数据安全管理办法，把数据分成公开、内部、机密、绝密四档，明确指出绝密级数据只能被指定人员在指定安全终端查阅，而且每次查阅都要预先递交书面请求，得到高层同意以后才可操作。在技术方面，运用先进的加密算法给数据加密，保证员工信息在数据库里以密文形式存储，而且采用零信任架构搭建人力资源管理系统，全部访问请求都要经过多重身份验证。在流程管控方面，成立数据安全审计中心，利用智能技术随时分析数据访问情况，一旦察觉到异常操作，马上阻止并且发出警报。凭借这一套体系，这家公司很好地避免了数据外泄的风险，守护了员工的安全和公司的名誉。从那以后，该公司一直留意着有关数据安全的法规动态，每隔半年就要做一次数据安全合规检查，按照检查的结果去改良管理规定和技术手段，把数据安全意识训练当作新员工入职培训和老员工每年培训计划的一部分，从而营造出全员共同维护数据安全的良好氛围。
    四、结语
    总的说来，大数据时代来临，给人力资源管理带来新的发展机遇和挑战。通过深入剖析大数据在人力资源管理中的战略价值，找出目前存在的数据品质、分析应用、安全保障等问题，然后实施标准化管理、能力提升、安全治理等改进策略，企业就能冲破管理瓶颈，充分释放数据价值。伴随着大数据技术不断更新换代，人力资源管理会朝着智能化，精准化方向前进，企业需保持战略敏锐性，持续优化管理模式，顺应数字化时代的竞争态势，最终实现可持续发展的目标。
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