大数据与人力资源管理课件
大数据与人力资源管理(共37张PPT)
大数据与薪酬管理
大数据时代下，企业可以通过大数据技术对员工的工作情况进行准确的记录，并科学的分 析和处理这些数据，结合企业的薪酬绩效标准，运用网络化的技术手段对员工的考核结果以及工 资进行计算。大数据技术能够计算员工工资，并能够利用网络数据对比企业薪酬的标准。通过大 数据理念，依据企业自身的发展需要以及目标，为企业制定科学的战略规划，对企业的人事信息 数据等进行整理、挖掘和分析，努力实现大数据时代下的人力资源管理，强化业务关系，使得企 业人力资源管理水平得到提升。
过去，愿意实行信息共享者 ，被认为是傻瓜；今天，不愿意 共享者成为没有出路的人。
1.大数据与大数据时代概述
大数据时代：数据成为战略资源
人类储存信息量的增长速度比世界经济增长速度快4倍，而计算机处理能 力的增长速度比世界经济增长速度快9倍。今天大数据已经成为解决各种世界难题
的有力武器。 在奥巴马看来，大数据是未来的新石油，对它的占有与控制，犹如对领地权、制
大数据作为一种数据集合，当我们使用这个概念的时候， 实际包含有三层含义，一是数据很大；二是变化很快；三是 构成复杂。但是，大数据里面蕴藏着大知识、大智慧、大价值
和大发展。
大数据不光是一大堆数据的存在，更重要的是大数据还是一种 思维方式和管理、治理路径。因此，应该引起充分的重视。 我认为，对于我们人才管理领域来说，大数据的出现，乃是 一个可以大幅度提升管理水平的良好契机。
大数据与人才培训
随着“中国智造”和“互联网+”的提出，传统的企业员工培训模式已不 能适应发展要求。因此，从企业实际情况出发，利用大数据技术将信息化建设的 成果运用到培训管理中，通过顶层设计，高位推动，合力共为，逐步形成大培训 格局和“全员学习、全员培训”局面，实现“向培训要能力，以培训促发展”的 现代企业管理理念，是人才红利时代企业在市场竞争中立于不败之地的一项重要 竞争优势。
大数据与人力资源管理(一)2024
大数据与人力资源管理（一）引言概述：大数据与人力资源管理在当今信息时代，大数据技术的快速发展对各个领域产生了深远的影响。
其中，人力资源管理领域也面临着来自大数据的挑战和机遇。
通过充分利用大数据技术与分析方法，人力资源管理可以更加科学、准确地进行人才招聘、绩效评估、薪酬管理以及员工发展等方面的工作。
本文将从数据收集与整理、人才招聘、绩效管理、薪酬管理和员工发展这五个大点来阐述大数据在人力资源管理中的应用。
正文：一、数据收集与整理1. 职能描述信息的收集：通过分析岗位职责和资格要求，提取有关员工技能和能力的信息，并建立标准化的数据模型。
2. 招聘渠道数据的整理：将不同招聘渠道获得的数据进行整合和归类，以便进行后续的数据分析和招聘决策。
3. 员工信息的录入与管理：建立员工档案数据库，包括员工个人信息、培训记录、绩效评估等，以便更好地进行人才管理和员工发展规划。
4. 数据质量管理：制定数据质量标准，确保数据的准确性、一致性和完整性，以提高数据分析的可靠性和有效性。
5. 数据隐私保护：建立合规的数据采集和处理机制，确保员工个人隐私的保护，并遵守相关法律法规。
二、人才招聘1. 人才需求预测：通过分析公司业务和发展需求，结合市场趋势和竞争对手的情况，预测未来所需人才的数量和类型。
2. 招聘渠道优化：通过对不同招聘渠道的数据分析，确定最有效的招聘渠道，并制定针对性的招聘策略。
3. 简历筛选与分析：利用大数据技术，对大量简历进行自动筛选和分析，提高招聘效率和准确性。
4. 候选人背景调查：通过分析候选人的社交网络信息、公开发表的文章等，了解其专业能力和潜力，以辅助招聘决策。
5. 招聘结果评估：通过对招聘数据和新员工绩效等进行分析，评估招聘质量和适应性，并优化招聘流程与方法。
三、绩效管理1. 指标制定与评估：根据岗位需求和业务目标，制定适应性的绩效指标，并通过大数据分析来评估员工的实际表现。
2. 绩效数据分析：利用大数据技术对绩效数据进行深入分析，发现绩效波动的原因，找出优秀员工的共同特征和成功因素。
大数据时代人力资源管理
四种学习风格种类： 主动主义者；反应者；理论家；实用主义者 主动主义者：
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四种学习风格种类： 主动主义者；反应者；理论家；实用主义者 喜欢站在后面思考体验，并且从不同角度观察它们，收集数据，包括第一手的材料与来自他人的信息； 处世哲学是小心谨慎，低调； 行动之前先弄清楚他人的观点，行动时面面俱到，包括了所有现在过去他人和自己的观察 反应者：
最完全的 培训负责人 设置
经营决策层 各级主管 培训中心 人力资源部门 体系别培训委员会 员工
经营决策层 提出企业未来的愿景与方向 提出经营目标，策略，组织要求 提出对人才之期待与要求 给与行动支持 给与预算支持
各级主管 主动提出培训需求与建议 激发部属参与培训的兴趣 追踪部属参与培训后的表现，并提供应用的机会 经常实施OJT 在岗训练
培训缺乏 系统性、 专业性 的运作
培训没有和经营战略结合，缺乏有计 划性的统一规划。 培训的形式单一，缺乏多渠道多形式 的学习管道。 未能有效的落实培训的追踪评估。 培训未能平衡兼顾企业需求与员工个 人发展的需求。
3,职责分清以达共赢
员工技能不行我有什么办法？人事部门的培训一定要跟上才行嘛！
冤枉啊！
培训中心 整合企业内培训需求与研习计划，贯彻教育训练循环PDCA的运作 经常与部门密切沟通，寻求支持，并给与建言 在开发课程，教材和讲师方面专业化管理 推动正确的培训观念，以激发参与和提升培训绩效
人力资源部门 加强人事管理与培训的有效结合 建立人才资料库 提供各项人事管理工具与题材，纳入培训教材
体系别培训委员会 针对各自的培训体系独特的任务和挑战，提出训练需求 提供课程大纲和讲师等 提出对教材编撰的建议与参考资料 定期检讨各体系培训的成效，提出改善建议
人力资源管理PPT(完整版)课件
目录
• 人力资源管理概述 • 人力资源规划 • 员工招聘与选拔 • 培训与开发 • 绩效管理 • 薪酬福利管理
01
人力资源管理概述
人力资源管理的定义与重要性
定义：人力资源管理 是指通过一系列管理 活动，对企业的人力 资源进行合理配置、 有效开发和充分利用 ，以实现企业战略目 标的过程。
目的
确保组织在适当的时间和不同的岗位上获得适当的人选（包括数量、质量、层次和结构等），实现人 力资源的最佳配置，最大限度地开发和利用人力资源潜力，使组织和员工的需要得到充分满足。
人力资源需求预测
预测方法
定性预测（经验预测法、 德尔菲法等）和定量预测 （趋势分析法、回归分析 法等）。
影响因素
市场需求、技术进步、竞 争态势、政策法规、经营 策略等。
方法
绩效考核的方法包括目标管理法、360度反馈法、关键绩效 指标法等。
程序
绩效考核的程序包括确定考核周期、制定考核标准、收集考 核数据、评定考核结果等步骤。
绩效反馈与面谈
反馈
绩效反馈是指将考核结果及时反馈给员工，让员工了解自己的工作表现。
面谈
绩效面谈是管理者与员工进行面对面沟通的过程，旨在讨论员工的工作表现、提 供改进建议，并制定下一阶段的绩效计划。
高企业的知名度和影响力。
员工选拔的方法与程序
初步筛选
根据应聘者提供的简历和应聘 信息进行初步筛选，确定符合 要求的应聘者进入下一轮选拔
。
面试评估
通过面试对应聘者的知识、技 能、素质等方面进行评估，确 定应聘者的适应性和发展潜力 。
测评工具
运用心理测验、能力测试等测 评工具对应聘者进行测评，辅 助面试评估的结果。
大数据与人力资源管理
大数据与人力资源管理引言随着科技的发展和互联网的普及，大数据的概念已经逐渐进入我们的生活中。
无论是企业还是个人，都可以利用大数据来帮助其提高效率和效益。
在企业管理中尤其是在人力资源管理中，大数据也扮演着重要的角色。
下面将从大数据的角度来探讨它与人力资源管理之间的关系。
第一部分：大数据在人力资源管理中的应用1. 招聘招聘是人力资源管理中最基本的环节之一。
而随着互联网的普及，越来越多的企业采用在线招聘、社交招聘等方式来吸引人才。
这种方式收到了一定程度上的效果，但是依旧存在着很大的不确定性，比如简历造假、阳光员工等问题。
这时候大数据就可以发挥其作用。
企业可以通过分析员工数据，找到合适的人才，并据此来制定更加科学的招聘策略。
2. 员工培训员工培训是人力资源管理的重要环节之一。
企业必须不断地培养员工的技能和知识，以适应不断变化的市场环境。
但是，员工培训的效果如何并不是很容易测量的。
这时候大数据就可以帮助企业们，对培训效果进行跟踪和评估，并据此来制定更加科学的培训计划。
3. 员工福利员工福利是企业吸引和留住人才的一个重要手段。
很多企业会提供多种福利，比如保险、医疗、车补等等。
这些福利不仅仅是为了在短期内留住员工，更是为了长期吸引和留住员工。
而企业可以通过大数据来分析员工对于这些福利的满意度和付出，从而优化企业的福利政策。
第二部分：大数据在人力资源管理中面临的挑战1. 数据质量在人力资源管理中，数据的质量非常重要。
只有数据质量高才能保证人力资源管理的科学性和有效性。
而由于大数据的特点，数据的量和复杂度会远远大于传统的数据管理，因此，数据的质量也面临更大的挑战。
2. 数据保护大数据中包含了很多敏感数据，比如个人信息、薪资、工作经历等等。
这些数据如果泄漏，将会对企业和员工造成极大的损失。
因此，在人力资源管理中，数据保护也是一个非常重要的问题。
3. 技能缺乏数据分析需要专业技能和工具的支持，而企业大多数员工的技能往往不足以支持大数据的分析。
大数据与人力资源管理
大数据与人力资源管理随着科技的不断发展，大数据已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
大数据的应用不仅局限于科学研究和商业领域，而且在人力资源管理中也发挥着重要的作用。
本文将探讨大数据如何影响和改变人力资源管理领域，并探讨其优缺点。
首先，大数据为人力资源管理带来了更准确的数据分析能力。
传统的人力资源管理往往依赖于主观判断和个人经验，而大数据分析可以基于海量的数据进行客观的决策。
通过对员工晋升、培训和绩效评估等方面的数据进行分析，管理者可以更好地了解员工的能力和潜力，为组织提供科学的人力资源决策依据。
其次，大数据可以为招聘和人才管理提供更好的支持。
通过大数据分析，管理者可以更准确地了解员工的技能和背景，从而更好地进行招聘和人才匹配。
大数据还可以帮助管理者预测员工的流动情况和离职风险，从而及时采取措施，留住优秀的人才。
此外，大数据还可以为绩效管理和培训提供更有效的工具。
大数据分析可以帮助管理者追踪员工的绩效表现，及时发现问题并采取纠正措施。
同时，大数据也可以帮助管理者评估培训活动的效果，确定投资回报率，并优化培训计划。
通过利用大数据的工具，人力资源管理可以更好地满足组织的需求，提高员工的绩效和工作满意度。
然而，尽管大数据在人力资源管理中有许多优点，但也存在一些挑战和问题。
首先，大数据的使用需要管理者具备数据分析和解读能力，而这在传统的人力资源管理中并不要求。
因此，管理者需要不断学习和提升自己的技能，才能充分利用大数据的价值。
其次，大数据在人力资源管理中的使用也带来一些隐私和安全方面的风险。
员工的个人数据可能会被滥用或泄漏，对员工的信任产生负面影响。
因此，在使用大数据的过程中，组织需要制定完善的数据安全和隐私保护措施，确保员工的利益得到充分的保护。
综上所述，大数据对人力资源管理产生了深远的影响。
它为管理者提供了更准确的数据分析能力，提高了招聘、绩效管理和培训等方面的效率和效果。
然而，管理者在使用大数据的过程中也需要面对一些挑战和问题。
人力资源管理ppt课件(完整版)
绩效考核的方法与技巧
常见的绩效考核方法 目标管理法（MBO）。
关键绩效指标法（KPI）。
绩效考核的方法与技巧
360度反馈法。 平衡计分卡（BSC）。 绩效考核的技巧
绩效考核的方法与技巧
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保持客观公正的态度，避免主 观偏见。
关注员工的实际表现，而非个 人喜好或关系。
结合定量和定性评估，全面反 映员工的工作表现。
培训效果的评估与反馈
培训效果评估的方法
培训效果反馈
反应评估、学习评估、行为评估、结 果评估。
将评估结果反馈给相关部门和人员， 为下一轮培训提供参考和改进建议。
培训效果评估的指标
员工满意度、知识掌握程度、技能提 升程度、工作绩效改善程度等。
2023
PART 05
绩效管理
REPORTING
绩效管理的概念与目的
01
确定分析目标、收集相关信息、分析培训需求、制定培训计划
。
培训需求分析的方法
02
问卷调查、访谈、观察法、小组讨论等。
培训需求分析的内容
03
组织分析、任务分析、人员分析。
培训计划的制定与实施
培训计划的制定
确定培训目标、设计培训内容、选择培训方法、制定培训时间表、确定培训资源。
培训计划的实施
组织培训活动、管理培训过程、确保培训质量。
目的
确保组织在适当的时间和不同的岗位上获得适当的人选（包括数量、质量、层次和结构等），实现人 力资源的最佳配置，最大限度地开发和利用人力资源潜力，使组织和员工的需要得到充分满足。
人力资源需求预测
预测方法
定性预测法（经验预测法、描述法、德尔菲法等）和定量预 测法（转换比率法、人员比率法、趋势外推法、回归分析法 、经济计量模型法、灰色预测模型法、生产模型法、马尔可 夫分析法等）。
大数据与人力资源管理
大数据与人力资源管理在当今数字化的时代，大数据已经成为推动各个领域变革和发展的关键力量，人力资源管理领域也不例外。
大数据为人力资源管理带来了前所未有的机遇和挑战，正在重塑着人力资源管理的模式和方法。
大数据对人力资源管理的影响首先体现在招聘环节。
过去，企业招聘往往依赖于传统的招聘渠道和简历筛选，这种方式不仅效率低下，而且容易错过优秀的人才。
而借助大数据，企业可以从海量的信息中挖掘出潜在的求职者。
通过分析社交媒体、招聘网站等平台上的数据，企业能够更全面地了解求职者的背景、技能、经验和兴趣爱好等，从而更精准地筛选出符合岗位需求的人才。
此外，大数据还可以帮助企业预测人才需求的趋势，提前做好人才储备和规划。
在员工培训和发展方面，大数据也发挥着重要作用。
通过收集和分析员工的工作表现、绩效评估、培训记录等数据，企业可以了解员工的优势和不足之处，为员工制定个性化的培训计划。
比如，对于销售岗位的员工，如果大数据分析显示其在客户沟通方面存在不足，企业就可以针对性地为其提供相关的培训课程，以提高其销售能力。
同时，大数据还可以跟踪员工培训后的效果，评估培训的投资回报率，为企业的培训决策提供有力的依据。
绩效管理是人力资源管理的重要组成部分，大数据的应用能够使绩效管理更加科学和客观。
传统的绩效管理主要依赖于上级的主观评价，这种方式容易受到个人偏见和情感因素的影响。
而借助大数据，企业可以收集员工工作过程中的各种数据，如工作时长、任务完成情况、客户满意度等，通过对这些数据的分析，更准确地评估员工的工作绩效。
此外，大数据还可以帮助企业发现绩效优秀的员工的共同特征和行为模式，为其他员工提供学习的榜样，从而提升整个团队的绩效水平。
薪酬管理是人力资源管理中的一个敏感问题，大数据的应用可以为企业提供更合理的薪酬决策依据。
通过对同行业薪酬数据的分析，企业可以了解市场薪酬水平的动态，确保自身的薪酬具有竞争力，吸引和留住优秀人才。
同时，大数据还可以分析员工的绩效表现与薪酬之间的关系，找出薪酬体系中存在的不合理之处，进行优化和调整，以激励员工提高工作积极性和工作效率。