大数据在人力资源管理中的应用
大数据技术在人力资源管理中的应用
大数据技术在人力资源管理中的应用随着互联网的发展和普及，数据成为企业发展中不可或缺的资源之一。
如何利用这些数据对企业进行有效管理和决策是企业需要面对的一个重要问题。
人力资源管理作为企业经营管理的重要环节，也需要将大数据技术引入其中，以提高管理效率和决策的准确性。
一、大数据技术在人力资源管理中的意义传统的人力资源管理往往是基于管理者的经验和感觉去做决策。
而大数据技术的应用使人力资源管理变得更加科学和精准。
通过对公司内部的数据进行分析，可以在职员招聘、绩效考核等方面做出更加准确和科学的决策。
招聘方面，大数据技术可以帮助企业在大量简历中筛选出符合岗位需求的人才。
通过对个人简历的自然语言处理和机器学习算法的应用，可以更加精准地分析求职者的专业技能、素质特征等；同时，结合公司历史数据分析和数据挖掘结果，可以更好地预测新人员的表现，提高招聘的准确性。
绩效考核方面，大数据技术可以帮助企业更加客观和精准地评估员工的绩效水平。
通过对多种数据源的整合和分析，如个人工作表现、客户评价、上级评价、工作日志等，可以对员工的绩效水平进行全面评估。
并且，通过对员工的绩效表现进行比较，可以快速找出以往表现优良的员工并进行重用。
二、大数据技术在人力资源管理中的应用案例1.人才招聘百度搜索是中国最大的互联网搜索引擎之一，每天处理的搜索请求高达10亿。
为了更好地应对搜索量的增长，百度采用了大数据技术来进行员工的招聘。
百度利用自己的匿名网络数据和搜索行为数据来分析求职者的背景和资历，通过分析求职者搜索什么内容来判断他们可能在搜索什么样的工作机会。
这样一来，企业可以更加精准地找到符合岗位需求的人才，提高人才招聘的准确性。
数据分析也有助于企业在竞争激烈的求职市场中保持优势。
知识普及和网络可及性的影响，传统招聘渠道的数量增加，导致大批求职者向同一岗位申请。
百度使用大数据技术来分析竞争对手的薪资、晋升机会、福利等，并将这些数据与求职者的需求和公司预算相结合，以深化与求职者的联系，吸引最高质量的符合条件人才。
大数据技术在人力资源管理中的应用
大数据技术在人力资源管理中的应用近年来，大数据技术的应用已经渗透到了各个行业，其中人力资源管理也不例外。
通过对公司的人力资源数据进行收集、整理和分析，人力资源管理者可以更加深入地了解员工的需求和行为，从而制定更加符合实际情况的策略，提高企业的绩效。
1. 数据收集和整理在人力资源管理中，大数据技术的第一个应用就是进行数据的收集和整理。
随着企业规模的扩大，以及信息化水平的提高，企业所拥有的数据量也越来越大。
这些数据包括员工的基本信息、薪酬信息、绩效数据、离职率等各种方面的数据。
人力资源管理者通过对这些数据的收集、整理和分析，可以更加清晰地了解员工的现状和情况，从而做出更加有效的管理决策。
比如，通过对离职员工的数据进行收集和分析，人力资源管理者可以了解到员工为什么离职，离职的原因和方式是什么，从而制定更加合理的员工留存计划，提高企业的人员稳定性。
2. 数据分析和挖掘在数据收集和整理的基础上，企业可以通过数据分析和挖掘，找出其中的规律和趋势，从而更加深入地了解员工的需求和行为。
比如，人力资源管理者可以通过数据分析和挖掘，找出员工的优缺点、绩效水平、职业规划、工作习惯等各种方面的数据，并据此制定相应的管理策略。
比如，通过数据分析和挖掘，人力资源管理者可以了解到员工的绩效水平和工作压力之间的关系，从而调整员工的工作负荷，提高绩效和工作满意度。
3. 战略制定和决策支持在数据分析和挖掘的基础上，人力资源管理者可以制定更加符合企业实际情况的管理策略和计划。
比如，根据员工的需求和行为，制定更加合理的薪酬政策，优化员工的职业发展路径，提高员工的工作满意度和忠诚度。
此外，通过数据分析和挖掘，人力资源管理者可以为企业的战略制定提供重要的决策支持。
比如，根据员工的需求和行为，预测企业未来的人力资源需求和人才短缺情况，从而为企业的招聘和培训提供重要的参考依据。
4. 个性化管理大数据技术的另一个应用就是个性化管理。
通过对员工个体情况的分析和挖掘，企业可以制定个性化的管理策略和计划，提高员工的工作满意度。
大数据技术在人力资源管理中的应用
大数据技术在人力资源管理中的应用一、引言在当今信息化时代，大数据技术的快速发展已经对各行各业产生了深远的影响。
人力资源管理作为企业组织中至关重要的一环，也离不开大数据技术的应用。
本文将探讨大数据技术在人力资源管理中的应用，并分为三个方面加以介绍。
二、招聘管理1. 人才需求预测：借助大数据技术，人力资源部门可以分析历史招聘数据、企业的战略规划以及市场趋势等相关数据，以此来预测未来的人才需求。
这样，企业能够提前制定招聘计划，高效地配置人力资源，避免招聘不足或招聘过剩的问题。
2. 智能筛选简历：传统的简历筛选工作常常需要耗费大量人力和时间。
而借助大数据技术，可以利用人才科学匹配算法，对海量的简历进行快速筛选。
通过分析求职者的教育背景、工作经历、技能能力等关键信息，大数据技术可以帮助人力资源部门快速找到合适的候选人，提高招聘的效率和成功率。
三、绩效评估与激励1. 数据驱动的绩效评估：大数据技术可以帮助人力资源部门更加客观地评估员工的绩效。
传统的绩效评估方法往往主观、片面，容易受到个人偏见的影响。
而通过大数据技术的应用，可以从多个维度、全面地考察员工的表现，包括业绩、团队贡献、客户评价等。
这样，绩效评估结果更加客观、公正，有利于激励员工的积极性和主动性。
2. 个性化激励方案：基于大数据技术的数据分析，可以更好地理解员工的需求和动机，制定个性化的激励方案。
通过分析员工的工作偏好、技能特长等数据，人力资源部门可以为员工提供有针对性的培训、晋升机会或其他非经济性激励。
这样，员工的工作满意度和忠诚度将会得到提升。
四、人才留存和离职预测1. 人才流失分析：借助大数据技术，可以分析员工的离职原因、离职趋势等信息，帮助企业了解人员的流失情况。
通过对离职员工的画像分析，企业能够更好地识别潜在的人员流失风险，并采取相应的留存措施。
同时，对于流失的高绩效人员，也可以采取针对性的挽留措施，以避免重要人才的流失。
2. 离职预测模型：大数据技术可以帮助人力资源部门建立离职预测模型，根据员工的个人信息、工作表现、福利待遇等因素，预测员工离职的概率。
大数据在人力资源管理中的应用案例
大数据在人力资源管理中的应用案例人力资源管理是企业组织中一项至关重要的工作，它涉及到招聘、培训、绩效评估等多个方面。
随着信息技术的发展和数据爆炸的时代来临，大数据在人力资源管理中的应用越来越受到重视。
本文将介绍几个大数据在人力资源管理中的成功应用案例，以展示大数据对于提升管理效果和决策的重要作用。
一、招聘与人才管理在过去，招聘工作多依赖于人工筛选简历和面试，过程繁琐且不易量化。
然而，大数据的应用使得招聘过程更为高效。
以谷歌为例，他们通过电子简历和面试数据、社交媒体数据以及员工绩效数据等，建立了一个全方位的招聘和人才管理系统。
这个系统不仅可以将求职者的技能、背景和价值观与公司要求进行匹配，还能够预测他们在岗位上的绩效表现，从而更加智能化地进行招聘和人才选拔。
二、绩效评估和员工福利大数据在绩效评估和员工福利方面的应用也取得了显著成效。
以亚马逊为例，他们创建了一个名为“领导者指数”的系统，通过分析员工的工作数据，包括工作成果、团队合作、客户反馈等多个指标，评估和预测员工在未来的表现。
这个系统不仅可以帮助公司发现和培养潜在的领导者，还可以通过识别高绩效员工，激励他们的工作动力，并提供个性化的职业发展建议。
大数据还可以帮助公司更好地设计员工福利计划。
通过分析员工的个人数据以及员工满意度调查等信息，公司可以了解员工的需求和偏好，并据此制定合适的福利政策。
这样的数据驱动决策可以为公司提供更有竞争力的员工福利，并提高员工满意度和忠诚度。
三、员工培训和发展大数据在员工培训和发展方面也有广泛应用。
很多公司通过监测员工的培训记录和实际工作表现，分析员工在学习过程中的偏好和需求，从而提供个性化的培训资源和发展机会。
这种数据驱动的培训方式可以更好地满足员工的学习需求，提高培训效果和员工的技能质量。
四、员工离职预测和风险管理通过大数据的分析，公司可以预测员工的离职概率并及时采取措施，提高员工的留存率。
例如，IBM运用大数据分析技术，结合员工的绩效数据、个人发展计划和福利待遇等，确定了员工流失的预警信号。
大数据分析在人力资源管理中的应用案例
大数据分析在人力资源管理中的应用案例在当今数字化时代，大数据分析已经成为企业提升竞争力和创新能力的重要手段。
人力资源管理作为企业管理的核心领域之一，也正在经历着大数据分析带来的深刻变革。
本文将通过一些实际的应用案例，探讨大数据分析在人力资源管理中的具体应用和显著成效。
一、招聘与选拔在招聘过程中，大数据分析可以帮助企业更精准地找到合适的人才。
例如，某知名互联网公司利用大数据分析技术对求职者的简历和在线行为数据进行挖掘和分析。
他们不仅关注求职者的学历、工作经验等传统信息，还分析了求职者在社交媒体上的活动、参与的项目、发表的观点等。
通过这些多维度的数据，构建了求职者的全面画像，从而更准确地预测求职者与岗位的匹配度。
此外，大数据分析还能够优化招聘流程。
通过对以往招聘流程中各个环节的数据进行分析，企业可以发现哪些环节容易导致优秀候选人的流失，从而针对性地进行改进。
比如，一家制造企业发现，招聘面试的等待时间过长是导致部分候选人放弃的主要原因。
于是，他们优化了面试安排流程，减少了候选人的等待时间，大大提高了招聘的成功率。
二、培训与发展大数据分析在员工培训与发展方面也发挥着重要作用。
某金融企业通过收集员工的绩效数据、培训历史记录以及在线学习行为等数据，为每个员工制定个性化的培训计划。
系统会根据员工的技能短板和职业发展目标，推荐相关的培训课程和学习资源。
另外，大数据分析还可以评估培训效果。
一家连锁零售企业在每次培训结束后，收集员工的考试成绩、工作表现等数据，分析培训对员工绩效的实际影响。
如果发现某些培训课程效果不佳，企业能够及时调整培训内容和方式，提高培训的投资回报率。
三、绩效管理大数据分析能够使绩效管理更加科学和客观。
一家大型企业集团通过整合员工的工作数据、客户反馈、项目成果等多源数据，建立了全面的绩效评估模型。
不再仅仅依赖上级的主观评价，而是基于客观数据对员工的绩效进行综合评估。
同时，大数据分析还可以帮助企业及时发现绩效问题。
大数据技术应用于人力资源管理
大数据技术应用于人力资源管理在当今数字化的时代，大数据技术已逐渐渗透到各行各业，其中包括人力资源管理领域。
随着企业经营规模和人力资源管理复杂度的提高，利用大数据技术来分析员工数据，优化组织和管理方式已经成为举足轻重的一项工作。
一、大数据技术在人力资源管理中的应用1. 人才梯队管理：大数据技术可用于确定企业内部人才梯队，即分析员工的工作经验、教育背景、专业技能等方面的数据，从而构建企业员工的能力框架。
通过对这些数据的分析，企业可以更好地了解员工的绩效表现和潜能，进而制定更精细的人才梯队管理计划，加强员工绩效管理，提高企业整体绩效。
2. 职业发展规划：大数据技术还可以用于企业员工的职业发展规划。
通过对员工学历、工作经验、性格特点等维度进行大数据分析，企业可以针对员工的兴趣、特长和发展方向，为员工量身定制职业规划，激励员工成为更有价值的人才。
同时，这种职业发展规划的制定也为企业提升人才积极性和凝聚力提供了很大的帮助。
3. 人力成本管理：随着经济发展的逐步增长，人力成本已逐渐成为企业运营的一个重要成本。
使用大数据技术，企业可以对员工的工作绩效、加班情况、福利水平以及薪酬水平等方面的数据进行分析，从而进行更加全面、科学和效率的人力成本控制。
4. 人力资源供给链管理：以人才为核心的企业，如何更好地整合人力资源供给链，并进行科学、有利的资源配置，成为企业发展的关键。
通过利用大数据技术，企业可以对潜在人才来源，例如采购来自第三方公司的人力资源、内部员工文化和内部招聘等信息进行分析，以确定人力资源供给链，为企业发展实现快速和规避人力资源风险提供科学依据。
二、大数据技术在人力资源管理中的优势1. 提高效率：将大数据技术应用于人力资源管理，可以在员工数据收集和分析方面实现自动化和高效，大大减少人工操作和处理的时间。
同时，利用数据的维度多样性和规模优势，企业可以更好地利用数据分析结果，更快地制定计划、预测人才流动和绩效波动，从而迅速作出决策。
大数据在人力资源管理中的应用
大数据在人力资源管理中的应用
一、大数据在人力资源管理中的应用
1、精确定位人力资源需求
利用大数据的监测技术，人力资源部门可以更加准确地把握企业经营
状况，通过数据分析，精确定位企业人力资源需求，准确掌握企业业
务发展趋势。
2、完善考核与激励机制
大数据可以进行对企业员工考核激励机制的完善，利用大量的员工数据，可以更加准确地识别出优秀的员工，结合工资福利、培训等激励
机制，按照员工表现实施合理的激励政策，从而提高管理效率。
3、改善招聘过程
通过大数据分析企业对人员技能要求，对招聘信息进行完善，从而减
少招聘时间，提高招聘中校园招聘、社招等多个环节的效率，从而更
好地吸引和留住优质人才。
4、帮助企业成长
大数据技术可以帮助企业建立人力资源数据库，以及针对员工的评价，实时的提高管理的精准度，帮助企业更好的发展，让企业避免发生大
的错误而影响企业的发展。
5、整合更多的来源
通过大数据技术，可以更好的将企业内部各个系统整合起来，以便将多种来源的数据整合到一起，进行分析、评估，加深对企业员工技能和能力的理解。
6、个性化服务
通过大数据，可以更好地了解员工，分析他们所面临的技能考核、职业发展、培训等问题，为企业员工提供个性化的服务，从而提高企业的工作效率。
综上所述，大数据在人力资源管理中的应用，可以更加准确地把握企业的人力需求，完善考核和激励机制，精确化招聘程序，帮助企业实施成长策略和整合多种信息数据，提供个性化服务，进而提升企业的工作效率和绩效。
大数据在人力资源管理体系中的应用
大数据在人力资源管理体系中的应用大数据在人力资源管理体系中的应用一、引言在当今信息化时代，大数据的应用已经渗透到各个行业中，人力资源管理也不例外。
大数据分析技术的发展为企业提供了更准确、更全面的人力资源决策依据，帮助企业更好地了解员工需求、提高员工绩效、优化组织结构等。
本文将从不同的角度探讨大数据在人力资源管理体系中的应用，以帮助读者对这一领域有更深入的理解。
二、人力资源管理中的大数据应用1. 面试和招聘招聘是企业人力资源管理中的重要环节，而大数据技术可以帮助企业更好地评估和筛选候选人。
通过搜集和分析海量的求职者信息、面试记录和社交媒体数据等，企业可以构建招聘预测模型，预测某个候选人的绩效表现。
大数据分析还可以发现不同求职者之间的隐藏模式和特征，帮助企业更准确地了解候选人的潜力和适应度。
2. 员工绩效和发展大数据分析可以帮助企业评估员工的绩效和发展潜力。
通过收集和分析员工的工作记录、项目成果和反馈数据等，企业可以了解员工的工作能力和潜力，为员工提供个性化的职业发展规划和培训建议。
大数据还可以帮助企业识别和跟踪关键绩效指标，及时发现和解决问题，提高员工绩效和工作效率。
3. 组织结构优化大数据分析在优化组织结构方面也发挥着重要的作用。
通过分析员工的沟通网络、工作关系和组织人员动态等数据，企业可以了解组织内部的信息流动、决策过程和工作效率，并作出相应的调整。
通过分析数据，企业可以发现某个部门或团队的工作效率低下，进而采取措施优化组织结构，提高整体绩效。
4. 员工福利和满意度大数据分析可以帮助企业了解员工的需求和满意度，从而提供更好的员工福利和工作环境。
通过分析员工的反馈数据、离职原因和入职调查等信息，企业可以了解员工对于薪酬福利、工作环境和职业发展的期望和满意度。
这些数据可以帮助企业制定更符合员工需求的福利政策，提高员工满意度和员工留存率。
5. 预测人力需求大数据分析可以帮助企业预测未来的人力需求，为企业的人力资源规划提供决策依据。
大数据与人力资源管理的应用
大数据与人力资源管理的应用随着科技的不断发展和人口的不断增长，现代企业面临着越来越复杂的人力资源管理问题。
而大数据技术的不断普及和应用，为企业提供了更为全面、精准、高效的人力资源管理手段。
本文将探讨大数据技术在人力资源管理领域的应用现状、优势和挑战。
一、大数据在人力资源管理中的应用现状人力资源部门是企业的核心部门之一，承担着从招聘、培训到离职的全过程管理任务。
随着互联网的发展，人力资源部门所涉及的数据范围日趋广泛，数据量也愈加庞大，其处理的难度也随之增加。
而大数据技术的应用，为人力资源部门的工作提供了更为全面、精准、高效的数据支持，帮助企业及时制定和调整人力资源管理策略，更好地掌握员工的职业生涯规划、核心能力、职业素质等数据信息。
目前，大数据技术在人力资源管理领域普遍应用于以下几个方面：1. 面试过程的数据化记录传统的面试流程是人力资源部门对应聘者进行一系列翻译沟通，从而判断其是否符合企业的要求。
然而在这个过程中，人员效率和可靠性并不是很高，难以有效记录面试内容和对候选人的准确评估。
而大数据技术的应用，可以将面试流程全程数据化记录，包括面试问题、答案、愿意接受的薪资、候选人自身信息等，更为快速、准确地评估面试者的需求和能力水平，更好地完成人才筛选过程。
2. 用人成本管理用人成本管理是一个企业管理中最重要、最复杂的问题之一。
传统的用人成本管理依赖于企业内部数据的收集和分析，不仅耗时耗力，而且全面性和准确性也有限。
而大数据技术的应用，通过对所收集的大量数据的处理，可以更为准确地计算员工的成本消耗，避免资本浪费，更好地提高企业的效益。
3. 员工绩效管理员工绩效管理是人力资源管理的重要一环，但对员工绩效的量化评估并不简单。
随着大数据技术的发展，企业不仅可以更为精确地考核员工的生产效率，还可以通过分析员工的福利、生活习惯和职业规划等多方面数据，更好地掌握员工的需求和心理状态，进而为员工提供更具吸引力的福利、加薪和晋升机会，提升员工的满意度和企业的生产力。
大数据在人力资源管理中的应用
大数据在人力资源管理中的应用随着信息技术的快速发展，大数据已经渗透到各个行业和领域，成为推动产业升级和转型的重要力量。
在人力资源管理领域，大数据的应用也日益广泛，它不仅可以提高人力资源管理效率，还可以为企业决策提供更加准确的数据支持。
本文将探讨大数据在人力资源管理中的应用，以及如何更好地发挥其作用。
一、大数据在人力资源管理中的应用场景1.招聘与选拔在招聘与选拔环节，大数据可以通过分析求职者的网络行为数据，如搜索记录、浏览记录、社交媒体动态等，来评估其兴趣、专业能力和职业规划，从而更准确地预测其是否符合岗位需求。
此外，大数据还可以对人才市场进行动态监测，通过分析招聘网站、社交网络等数据，预测行业趋势和人才需求，为企业制定招聘计划提供参考。
2.绩效管理大数据可以通过对员工行为数据的分析，来评估员工的绩效表现。
例如，通过分析员工的工作日志、任务完成情况、投诉记录等数据，可以了解员工的工作效率和问题所在，进而制定针对性的改进措施。
此外，大数据还可以通过对员工绩效数据的分析，来评估不同岗位的胜任力模型，为员工的晋升和培训提供依据。
3.薪酬与福利管理大数据可以通过对员工薪酬数据的分析，来制定更加合理的薪酬策略。
例如，通过对不同行业、不同地区、不同岗位的薪酬数据进行对比分析，可以了解市场薪酬水平，为企业制定薪酬政策提供依据。
此外，大数据还可以通过对员工福利数据的分析，来了解员工对福利政策的满意度和需求，进而优化福利政策。
4.员工关系管理大数据可以通过对员工社交网络行为的分析，来了解员工的心理状态和需求。
例如，通过对员工在社交媒体、论坛等平台上的言论和行为进行分析，可以发现潜在的员工关系问题，进而采取相应的措施进行干预和解决。
此外，大数据还可以通过对员工投诉数据的分析，来了解员工对企业管理方式的满意度和改进方向，为企业管理者提供决策支持。
二、大数据在人力资源管理中的应用优势1.提高人力资源管理效率大数据的应用可以大大提高人力资源管理效率。
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大数据在人力资源管理中的应用作者：肖樱丹林艺蒙园园来源：《中国管理信息化》2019年第19期[摘 ; ;要] 随着信息技术的发展，大数据技术及配套解决方案的出现正在助力企业的数字化转型。
与此同时，企业人力资源管理也由传统的问题驱动转向大数据时代的数据驱动，帮助管理者以更多维的视角进行更审慎、更科学的人力资源管理决策。
文章对大数据的发展历程及其与人力资源管理结合的标杆实践、优势应用和存在的障碍进行分析，并提出相应的实施建议，以期为大数据与人力资源管理更为有机的结合提供借鉴和参考。
[关键词] 大数据;人力资源;人力资源管理doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 19. 026[中图分类号] F272.92 ; ;[文献标识码] ;A ; ; ;[文章编号] ;1673 - 0194（2019）19- 0059- 040 ; ; ;引 ; ;言随着信息技术的飞速发展，全球数据量正以前所未有的速度呈现爆发式增长，大数据技术在社会各领域的应用也受到了广泛关注，其对于信息的整合、挖掘、分析功能为企业经营的各个领域提供了科学决策支持。
正是基于大数据技术研究的深入及其在标杆企业人力资源管理中的优秀实践，越来越多的企业希望将大数据技术应用于本企业的人力资源管理，为企业发展决策、人力资源管理提供科学支撑，从而推动企业经营变革与创新发展。
1 ; ; ;大数据的发展“大数据（Big Data）”一词最早是在美国著名未来学家阿尔文·托夫勒所著的于1980年出版的《第三次浪潮》一书中提及，其将“大数据”称为“第三次浪潮的华彩乐章”。
2011年5月，知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布名为《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》的报告，最早提出了大数据的概念——大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集，并第一次向大众全面介绍和展望大数据，列举了大数据的核心技术和其在不同行业的应用。
对于大数据的概念，另一家知名机构Gartner则这样定义：“大数据”指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
此外，维基百科将“大数据”定义为利用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。
由此可见，大数据目前尚未有一个统一的定义，但总体来说大数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值性（Value）的特点。
在大数据的概念被提出至今，与其相关的理论一直呈井喷状态，其中的核心观点认为：大数据区别于传统的数据分析，是因为它对全样本进行分析。
大数据试图从全样本中挖掘出在传统数据分析中由于有价值的数据密度较低而被遗弃的珍贵的有价值的数据，可以称之为沙漠淘金。
而这样的沙漠淘金，无疑比原有的、有选择性的选择样本进行数据分析，能获取更为深入的隐藏信息。
在以往，许多理论由于现实技术限制，无法进行有效或模拟验证，成为空中楼阁。
随着分布式技术的成熟，现在的信息系统并发性能已取得飞跃，使得实时处理大量数据变为可能，才让大数据走出了象牙塔，与众多领域广泛结合。
2 ; ; ;大数据在人力资源管理中的应用现状21世纪是数据的时代，人们关注的重点多集中于数据本身，容易忽视数据产生的源头及其使用的目的和意义。
大量数据产生的源头是人，数据使用的最终目的也是应用于人。
越来越多企业人力资源管理正在逐渐打破自身专业壁垒，通过传统人力资源管理与大数据技术、物联网技术等新兴信息技术的结合，使人力资源管理更好地与企业经营相链接，加速高绩效组织的打造进程。
2.1 ; 标杆企业应用大数据提升人力资源管理2.1.1 ; 谷歌谷歌尝试通过大数据使企业的人力管理决策成为“基于事实和证明的决策”，通过数据研究、规律性探索、应用性实验、算法开发等方式，满足不同的企业个性化管理需求，如鉴别杰出管理人特征，培养优秀经理人;判断管理员工的有效方法，提供多种工作环境;预测员工离职倾向，提供人员留任个性化方案;分析预测未来人事管理问题;整理各行各业“商业案例”，测算优秀人才绝对值等。
2.2.2 ; 百度百度的人力资源管理信息系统通过3个阶段的迭代发展，建立由人才管理、运营管理、组织管理、组织效能、文化活力、舆情分析5大维度的200多个指标组成的大数据平台才报，将分析结果应用于在人才雷达、人才保留、人才管理风险预测、组织稳定性预测、助力员工服务等方面，使人力资源工作重点提升至从组织资本和人力资本角度协助业务决策，实现数据化、移动化、社交化、智能化的Smart HR，推动大数据下预测、控制、分析组织变革及人才发展。
2.2.3 ; 腾讯腾讯作为国内大型互联网公司之一，将大数据挖掘与HR三支柱进行结合，由连接专家中心COE（Centers of Experts）负责政策、资源的协调以及专业方向的把控，业务伙伴BP（Business Partner）负责模型验证以及落地研究，共享交付中心SDC（Shared Delivery Center）负责数据清理、质量建设、特征挖掘及模型的搭建和训练。
这样将数据挖掘的方向與人力资源管理目标进行匹配，在识别候选人稳定性、政策及资源协调管理、提升人才有效战斗力、员工满意度与敬业度等方面取得了不错的成效。
2.2 ; 大数据在人力资源管理中的优势运用除了标杆企业的应用之外，大数据在人力资源管理中的广泛应用集中于以下几个模块。
2.2.1 ; 大数据在招聘中的应用大数据能更好地分析候选人的行为数据，如通过社交网络（微博、微信、论坛等）可以了解到候选人的专业情况、实习经历、兴趣爱好、生活状况等，使招聘工作者对候选人有更全面深入的了解，为精准的人才招聘提供筛选和评价依据。
同时，通过内部人力资源数据平台，将候选人的专业技能、工作态度等与招聘岗位要求进行匹配分析，使招聘工作者更容易招聘到合适人选，提高招聘质量和效率，降低招聘成本。
2.2.2 ; 大数据在人才培养中的应用收集员工所在岗位要求、绩效表现、晋升意愿等相关数据，基于大数据挖掘技术的应用，形成针对不同层级员工的个性化职业规划路径，为其提供相应的培养计划，帮助员工快速胜任岗位。
在人力资源培训开发中，大数据的应用可帮助人力资源工作者识别员工学习需求、行为、模式和效果，帮助企业制定政策的培训策略。
此外，还可以针对员工培养过程，记录员工成长相关数据，掌握员工工作能力动态情况，利于有针对性地激发员工工作潜能，增强员工对企业的忠诚度。
2.2.3 ; 大数据在员工激励中的应用采用大数据分析技术，实现对员工的多方面正向激励。
在员工需求层面，综合员工在生活、工作中的多项参数进行挖掘处理，分析员工的价值取向及追求，进行针对性的物质或非物质激励。
在薪酬管理层面，对员工的工作过程、工作目标、任务完成情况等进行记录和分析，生成员工绩效表现，客观、全面地评价员工创造的价值，以数据为基础为员工发放对应的薪酬，使员工获得“付出与回报”的平衡性，激发员工对工作的积极性。
同时，通过借助大数据的分析功能，可以实现企业内部薪酬数据在时间序列上的纵向对比，还可以实现企业和市场薪酬的横向对比，提升企业薪酬内外部的公平性和相对优势。
在绩效管理层面，通过对海量数据的收集、整理、分析，从数据间的相关性，探究高绩效员工与不合格员工之间产生差距的原因，有针对性地为员工设计对应的解决方案，增强员工对企业的认同感和归属感。
可见，大数据正快速推动企业人力资源管理变革，这种变革不光是数据分析与应用技术的革新，更是思维方式和管理技术的革命。
2.3 ; 大数据在人力资源管理应用中存在的障碍尽管大数据理论和技术的发展极大地推动了人力资源管理的创新和突破，但大数据与人力资源管理的更广泛结合仍存在不少障碍。
2.3.1 ; 人力资源管理人员缺乏大数据思维长期以来，人才招聘、培训、考核等人力资源管理活动多是倾向于凭借职业直觉、经验进行。
不可否定，这样的传统的非数据驱动的管理方式和经验也给企业带来了不少成功的历史，因此尽管许多管理者对大数据充满了好奇，但在面对大数据的引入可能对传统人力资源管理带来的变革还存在着较大的心理障碍，认为传统管理方式和经验更为可靠。
同时，人力资源管理的固有工作方式容易导致人力资源管理工作者的固化思维，对大数据形成的定量分析结果持怀疑态度。
2.3.2 ; 企业数据搜集能力有限，缺乏实施的数据基础不同于谷歌、百度等具有数据优势的互联网企业，大多数企业的数据来源方式多为内部员工的人事档案数据、绩效考评数据、岗位数据、业务数据等，这在一定程度上体现了数据搜集的制约性。
同时，企业人力资源管理信息水平薄弱也是影响数据搜集的重要因素。
虽然越来越多企业开始引进人力资源管理系统，但是系统的应用仍停留在基础的事务管理和数据的简单删减、增加，没能真正起到有效和有意识地记录数据的作用。
甚至有的企业在最开始引进人力资源管理信息系统时，只盲目地追求大而全的系统，无法契合企业现阶段的管理模式和业务流程，最终导致系统功能只是摆设。
此外，大数据的搜集渠道除企业自身的人力资源信息系统外，还要依靠传感器、移动端等新兴信息技术的使用，这也是目前多数企业无法具备的条件。
2.3.3 ; 技术环境尚不成熟，制约大数据的广泛应用技术环境包括外部环境和内部环境，其对大数据应用的制约体现在：在外部环境层面，大数据技术尚属新兴阶段，特别是人力资源大数据尚处于探索阶段，各类概念和架构层出不穷，很多细节未达成共识，且一项技术的成熟商用依赖于下游服务提供者、技术开发者和上游的基础设施提供商的有效整合，因此大数据成为具有一定规模企业才能尝试的技术，在当技术生态成熟、平台化形成之后，大数据技术及设施商用成本降低，其在中小企业中的广泛应用才成为可能。
在内部环境层面，表现在大数据分析技术和相关人才的缺乏。
大数据是一个非常大规模的、动态的数据集，不能直接应用于管理实践，而传统的数据库处理软件工具无法处理这样的数据，且人力资源管理工作者长期以来擅长处理的传统数据并不具备大数据的特征，而是有目的收集得到的样本性数据，这让大数据技术的应用环境则更不具备。
要实现突破，则需要精通数据分析和管理的复合类型人才来整合信息。
然而，目前精通数据分析、数学建模、机器算法等方面的人才十分稀缺，尤其是掌握大数据知识的高素质人力资源管理者更是稀缺。
因此，人才和技术因素也极大地制约了大数据在企业人力资源管理中的应用。
3 ; ; ;大数据应用于人力资源管理的实施建议3.1 ; 树立大数据管理理念，强化大数据思维在大数据时代背景下，企业要想与时俱进，需要企业管理者具备更先进的管理理念和思维。
首先需要树立大数据管理意识，不断加强学习，收集新思想，充分理解大数据的特征和内容，将大数据作为重要的战略资源，有意识地进行大数据基础设施的建设及规划，使大数据与人力资源管理能更好地结合，为企业发展起切实的推动作用。