数据驱动的人力资源管理实践：两大体系与两个误区
数字化人力资源管理人才培养存在的问题及对策张力仁
数字化人力资源管理人才培养存在的问题及对策张力仁发布时间：2023-06-01T01:46:37.660Z 来源：《中国科技人才》2023年6期作者：张力仁[导读] 人力资源管理数字化转型不是独立的事件或趋势内蒙古五原县委办公室摘要：人力资源管理数字化转型不是独立的事件或趋势，而是数字经济、人口老龄化、教育改革、科技智能等因素的共同驱动所带来的企业管理刚性需求。
本文对数字化人力资源管理人才培养存在的问题及对策进行分析，以供参考。
关键词：数字化；人力资源；管理引言企业数字化转型强调要形成自动化的线上线下混合工作方式、更简化的业务流程和操作模式，聚焦降本增效，以及加强对管理风险的关注、预测和防控。
1人力资源管理数字化的内涵人力资源管理数字化指的是通过移动互联网、大数据、人工智能、云计算等新一代的数字化技术，创造统一的数字化工作场所，并通过数字化的企业人力资源管理，构建能够满足企业战略发展需求的人力资源供应链，实现企业人力资源管理的自动化与流程化，进而实现企业人力资源管理全领域的数字化运营。
人力资源管理数字化可以通过智能化的员工服务提升员工整体的体验，并通过智能化的分析，帮助企业制定更加科学的人力资源管理策略。
1980年至今，人力资源管理数字化历经了持续迭代和不断进化的变革过程，完成从e-HR到DHR的转变。
在数字化时代，人力资源管理数字化不再专注于特定工具和技能，而是通过利用数字人才、数字管理、数字工具和数字场景等诸多要素对人力资源管理过程进行全方位的升级。
回顾企业人力资源管理数字化的发展历程，数字化转型正逐步迈向纵深，科学技术的应用程度和发展速度也在逐步提高。
结合未来的发展动向，人力资源管理数字化服务的供应商需要主动思考在新时期的功能定位及转型方向，在产品打磨、场景洞察及技术研发等方面探索出更多的创新方式和路径，进而形成推动企业发展的新动能。
数字化技术应用的背后是对数字化人才的理解，无论数字化产品和新型服务模式如何创新，企业人力资源管理者都应具备把握全局的战略思维，并时刻关注数字化技术背后的人才和价值内涵。
人效管理的误区
人效管理的误区误区1：人效管理非单一性通常，我们会轻易地让领导者认识到人效的重要性，随后，他们可能会将此类压力转嫁至人力资源部门。
不出所料，领导者可能会说：“我们公司在行业中的效率排名如何？如果并非领先，那么我们应该立即采取行动进行改变！”突然间，人效指标在人力资源工作中变得至关重要。
于是，受制于领导者所要求的人效水平，人力资源部门开始全力关注人效提升。
此时，最直接的方法有两种：一是根据这个人效水平来严格核定各个组织单位的编制；二是将人效指标分包至各单位，再按照这个人效水平进行严格的考核。
无论是哪种方法，都体现出了“一刀切式”的绩效转嫁。
这种看似安全的方法，实际上却是最没有智慧的做法。
实际上，人力资源部门在未完全理解领导者的需求时，用执行上的努力掩盖了思维上的懒惰。
行业里的人效指标有参考意义，但不同企业的情况不同，不能简单地用竞对企业的营收或利润除以人数来比较。
过滤行业数据，得出有意义的参考人效指标是一个高难度的事情。
即使找到一个可以参考的人效指标，也不能一刀切，需要针对每个组织模块制定不同的人效要求。
人效管理不能简单化，HR需要深入理解业务，才能做好人效管理。
误区2：人效管理并非退缩不前对于传统的人力资源专业来说，人效是一个新概念，而面对未知的恐惧是人类的本能。
过去几年，每当我提及人效或人效管理，企业内部的HR反馈惊人的一致——“我们无法掌控人效指标，我们只能尽量减少人员或人工成本，但对于收入、利润等产出指标，我们束手无策。
”他们担心这个自己无法驾驭的指标会成为反噬自身职业价值的“潘多拉魔盒”。
人效是各类产出除以人力投入，是一个投产比概念。
从数学逻辑上看，提高这个指标有两个途径：一是提升各类产出，二是降低人力投入。
然而，如果回归到生意的逻辑，人效强调的是利用人力投入推动各类产出，人力投入与各类产出之间并非独立的关系。
因此，这部分HR的观点似乎过于保守。
他们没有意识到，当他们提出这种观点时，他们已经与经营无关，只能被锁定在后勤定位上。
胜任素质模型
胜任素质模型胜任素质模型就是个体为完成某项工作、达成某一绩效目标所应具备的系列不同素质要素的组合，EMBA、CEo必读12篇及MBA等现代商管教育将其划分为内在动机、知识技能、自我形象与社会角色特征等几个方面。
这些行为和技能必须是可衡量、可观察、可指导的，并对员工的个人绩效以及企业的成功产生关键影响。
目录1概念■模型简介■背景资料■胜任特征■建立步骤■咨询过程■企业问题■客户主管胜任力模型2作用■工作分析■人员选拔■绩效考核■员工培训■员工激励3选择条件4运用条件■指导■包容性■方式转变■领导支持■人力管理■重新设计■培训指导■资源要求■适当要求■效标选择5运用隙碍6误区1概念模型简介胜任素质（能力）模型（COmPeIenCyMOdeI）又叫素质模型。
COMPETENCY即“素质、资质、才干”等，是指驱动员工产生优秀工作绩效的各种个性特征的集合，它反映的是可以通过不同方式表现出员工的知识、技能、个性与内驱力等，能力是判断一个人能否胜任某项工作的优点，是决定并区别绩效差异的个人特征。
素质（胜任力）模型是企业人力资源的高端管理方式，是人力资源管理的重要延伸方向，人力资源的管理实践及研究始终沿着两个方向延伸，一个是以岗位为始点，组织结构为脉络的横向延伸方向，而另外一个重要方向是以岗位需要的人为始点，纵向挖掘和提升胜任能力的延伸方向，其核心目的都是在于如何促使岗位与人达到最佳的匹配素质（胜任力）模型的出现对于企业人力资源管理的重大意义在于：一方面弥补了以岗位为核心的硬性管理引起的软缺陷，一方面从本质上改变人力资源管理中员工如何适用于企业的瓶颈问题，另一方面更加集中了企业所需要的竞争能力的形成；因此鹰腾咨询对于素质（胜任力）模型的定义更强调应用性：素质（胜任力）模型是基于创造企业未来高绩效要求的，能够区分优劣业绩的，并具有测量性的员工工作行为特质。
背景资料胜任素质（ComPetenCymethOd）又称能力素质,是从组织战略发展的需要出发，以强化竞争力，提高实际业绩为目标的一种独特的人力资源管理的思维方式，工作方法，操作流程。
应用型高校经济管理类人才培养实践教学体系探析
2012年第05期吉林省教育学院学报No.05，2012第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCEVol .28（总281期）Total No .281项目资助：本文是申天恩主持的2011年度大连海洋大学教育教学改革重点研究项目《应用型高校文科专业本科生科研训练模式探索与实践》的前期成果；本文受大连海洋大学首届“青年英才”工程项目“海洋类高等院校办学特色研究”资助。
收稿日期：2011—12—29作者简介：刘谦（1979—），女，黑龙江哈尔滨人。
大连海洋大学省实验教学示范研究中心主任，讲师，硕士。
申天恩（1979—），男，河北藁城人。
大连海洋大学经济学教研室主任，讲师，博士研究生。
应用型高校经济管理类人才培养实践教学体系探析刘谦，申天恩（大连海洋大学经济管理学院，辽宁大连116023）摘要：应用型高校经济管理人才培养宏观实践教学体系包含实验、实习、实训、社会实践、学生科研训练计划、学科竞赛以及毕业设计等环节。
应用型高校经济管理类人才培养实践教学存在理念和实际操作层面两个误区。
针对上述误区，一方面在理念上要辩证地认识到理论教学与实践教学之间的关系；在实际操作层面要多管齐下，切实提高实践教学质量。
关键词：经济管理；人才培养；实践教学中图分类号：G642．0文献标识码：A文章编号：1671—1580（2012）05—0063—03本文的研究建构于三个基础层面：一则，在微观上，对实践教学研究面向对象是经济管理学科或专业；二则，在中观上，对实践教学研究面向高校类型是应用型高校；三则，在宏观上，对应用型高校的行业类型限制是正在崛起中的海洋类高等院校。
经济管理学科属于应用性学科，经济管理类专业本科毕业生就业时，除少数进入到研究生行列进一步深造外，大部分将直接进入到实务工作领域中。
经济管理学科与专业自身特点即要求将实践教学作为人才培养的重要内容。
再进一步分析应用型高校人才培养目标与任务，不难看出，依据科研规模所进行的划分，应用型高校是以培养高水平技能型人才（即高级专门人才）和高级研究型后备人才为主要对象，这就要求对应高校应当将实践教学在教学培养体系中置于与理论教学同等地位上。
大数据时代下人力资源管理变革的思考
大数据时代下人力资源管理变革的思考作者：游东升来源：《环球市场信息导报》2018年第02期在互联网产业快速发展，大数据概念不断受到组织重视的时代，注重质量、注重效率、注重速度成为组织发展的内在要求。
如何充分展现人力资源管理的价值，使人力资源管理为组织战略实现提供系统、全面的解决方案，成为许多组织迫切需要解决的问题。
本文以大数据时代为背景，从人力资源管理遵循经营思维的角度出发，结合国内外现有的人力资源生态环境相关理论研究成果，引入IT技术的数据挖掘理论，通过构建“一个平台、三个体系”的方式，提出人力资源管理的变革与完善解决方案。
大数据时代下人力资源管理存在的问题人力资源综合信息管理水平较低。
由于组织管理者长时间受传统人力资源管理理论的影响，使得他们没有深刻理解大数据理念在人力资源管理中应用的重要意义，导致组织的人力资源管理工作变革具有一定难度，严重阻碍了组织人力资源管理水平的提升。
很多组织人力资源管理的信息化水平及资源配置模式仍处于较低层次，无法对经营过程产生的大量数据进行收集、分析、挖掘，进而真实地展现组织经营过程，打造完整的人力资源管理价值链。
如果组织在生产经营中忽略了人力资源价值链的构建，使得组织人力资源管理工作遇到问题，那么很有可能就会给组织的经营发展带来重大问题，严重阻碍了组织的经营发展。
综合信息管理系统缺位造成的客户需求无法被快速捕捉并反馈到决策层面，无法对组织中人员的业绩进行全面跟踪，无法将业绩成果与收入进行有效对应等组织决策效率及人员激励等问题，需要采取一系列措施进行合理化解决。
人力资源管理体系化建设不足。
传统的人力资源管理理念将人力资源管理硬性分割为工作分析、人力资源规划、招聘、培训、绩效、薪酬六大模块，虽然有利于每个模块负责人员专业化水平的培养，但也造成人力资源管理体系被强制割裂开来，人力资源管理人员常常陷入模块化的思维，使他们无法站在经营的高度，对组织战略进行有效支撑，也无法调动各类资源帮助组织提升整体的人力资源效能。
大数据时代企业人力资源管理变革的重要性及具体路径
大数据时代企业人力资源管理变革的重要性及具体路径作者：李明素来源：《理财·财经版》2018年第06期随着科学技术的不断发展，企业人力资源管理正在不断加强对大数据的应用，以使企业内部人力资源管理工作更加高效。
在企业人力资源管理中应用大数据，一方面满足了企业在新时代中的发展需求，另一方面也是企业发展的必然要求。
当前企业内部很多不重视大数据应用因而阻碍了企业的进一步发展，因此本文将重点介绍当前人力资源管理工作中应用大数据技术的问题和进行管理变革的具体路径。
在当今时代的企业管理当中，伴随着大数据技术水平的不断提升，人力资源管理占据越来越重要的位置，运用信息技术可以对人力资源管理进行改良与革新，同时通过企业内部的整合与变革，可以从整体上提升企业的竞争力。
企业可以通过总结市场变化，对当前积累的相关数据进行深入的挖掘与分析，进而驱动人力资源管理工作的顺利进行。
然而，数据自身并不能进行总结和使用，而是需要合理的信息技术提供帮助。
一、人力资源管理工作中应用大数据技术的问题（一）人力资源管理观念落后思想观念是推动管理工作的基础，在新的经济时代，很多企业应用大数据进行工作已经是大势所趋，当前企业所制定的人力资源管理工作制度很多还是根据旧时代的管理模式进行设定，脱离当代的先进思想，也没有合理地运用大数据来帮助人事组织工作，这样就不能最大化地激发人力资源员工的工作积极性与主动性。
很多公司为了节约成本，或者思想与当代信息社会脱节，而拒绝改革创新，不能对目前的人力资源管理工作模式进行根本性改变，对当前的市场经济时代的理解也不到位，所以即使采用了大数据管理技术，还是不能帮助人力资源管理工作进行科学的决策和管理，极易造成企业管理工作的混乱。
（二）人力资源管理创新存在一定的掣肘我国的信息技术发展速度很快，但是仍未处于世界的领先水平，大数据技术应用于现有的人力资源管理制定还存在着很多的问题，是否能科学合理地应用是当前企业都非常重视的问题。
大数据下企业人力资源管理存在的问题及对策建议思考_企业人力资源管理存在的问题
大数据下企业人力资源管理存在的问题及对策建议思考_企业人力资源管理存在的问题大数据下企业人力资源管理存在的问题及对策建议思考数据时代形势下，企业人力资源管理需重视大数据的作用与价值，分析人力资源管理所存在的问题，采取多样措施加以完善，如营造良好的企业工作氛围，调动员工积极性，充分发挥大数据的作用，推动我国企业的创新发展与进步。
一、大数据对企业人力资源管理的影响信息时代随着大数据应用的逐步普及，企业在大数据应用中实现了多元数据整合，在海量数据中提取有价值的信息进行梳理、编写和应用，从而实现了企业管理与信息技术的交互作用。
人力资源管理是企业管理中的一项重要内容，通过大数据技术优化人力资源管理模式，提高管理的针对性、准确性和时效性，能够进一步优化企业管理能效，促进企业规范化、集约化发展。
在大数据背景下，企业人力资源管理要具备高度信息化特点，这就要管理人员有良好的信息技术素养，构建起專业化、信息化、高起点的人力资源管理团队。
在对大数据的发掘中，要以推动企业创新为出发点，依托大数据优势创新管理模式和手段，为各项决策提供必要的信息数据支持。
通过大数据管理，有利于提升人力资源管理信息化进程，但管理人员要切实树立数据保密意识，以免企业信息、员工的私人信息等商业机密泄露，导致企业核心竞争力下降。
对员工信息的保障则有利于维护正常的生产生活秩序，维护稳定和谐的人力资源管理环境。
大数据具有较强的变动性，在人力资源部中，内部和外部环境的变化会导致数据出现大幅变化，这就需要管理人员具备良好的数据发掘和筛选能力，能够在更短的时间内过滤有效数据，从而制定更具可行性的管理决策。
二、大数据下企业人力资源管理存在的问题（一）传统因素制约其发展在企业的发展中，大多数领导者过分重视传统理念与模式，对大数据时代缺乏认识，无法实现大数据与人力资源管理的整合。
除此之外，管理人员因为思想较为保守，所建立的员工管理机制也较为落后，不仅缺乏人性化的特点，也未遵循以人为本的基本原则，如不加以改善，则严重制约企业人力资源管理的发展。
绩效考评简答题
绩效考评简答题1.目标管理答案：目标管理是指一种程序或过程，他是组织中的上下级一起协商，根据组织的使命确定一定时期内组织的总目标，由此决定上下级的责任和分目标，并把这些目标作为组织经营、评估和奖励的标准2.建设性绩效沟通答案:建设性沟通是一种在不损害，甚至改善和巩固人际关系的前提下进行的，具有解决特定问题的作用的，具有建设性意义的沟通。
3.绩效反馈答案:绩效反馈就是使员工了解自身绩效水平的各种管理手段，是绩效沟通最主要的形式。
4.使命答案:使命是指企业存在的根本理由，回答我们的企业是什么的问题，是核心经营理念的一部分，反映了人们在组织中从事工作的理想动力5.内部匹配答案:实践之间的内在一致性而实现的。
6.硬指标答案:硬指标指的是哪些可以以统计数据为基础，把统计数据作为主要评价信息，建立评价数学模型，以数学手段求得评价结果，并以数量表示评价结构的评价指标。
7.绝对评价答案:绝对评价是根据统一的标准尺度衡量相同职位的员工，既按照绝对标准评价他们的绩效。
8.市场定价法答案:市场定价法是指以相应职位在劳动力市场上的工资水平为标准确定员工工资水平的做法。
9.战略一致性答案:战略一致性是指绩效管理系统与企业发展战略、企业目标和企业文化的一致性程度，绩效管理伴随着企业战略、目标和文化的变化而变化。
10.战略性人力资源管理答案:战略性人力资源管理是相对于传事务人力资源管理而言一种新的人力资源管理形态。
战略人力资源管理通过把各种职能互动紧密地与战略管理过程联系起来，为企业创造竞争优势。
11.软指标答案:软指标是指主要通过人的主观评价方能得出评价结果的评价指标。
12.相对评价答案:相对评价是通过在部门或团队内对人员进行相互比较作出评价。
13.简述管理者在正面反馈时应遵循的原则答案：（1）用正面的肯定来认同员工的进步。
（2）明确指出受称赞的行为（3）当与昂功德行为有所进步是，应给予及时的反馈。
（4）正面反馈中应包含这种行为对团队、部门乃至整个组织的整体利益。
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数据驱动的人力资源管理实践：两大体系与两个误区
谷歌的人力资源部有一句名言：“谷歌的HR决策从来都不是来自哪个最佳实践，一定只会来自内部数据的分析”。
数字化时代下，人力资源管理面临新挑战，企业管理者希望HR为决策提供基于数据的洞察支持，快速提取、整合和分析企业全局人力资源数据，为业务服务，不仅仅是聚焦人事事务性工作和现状总结。
重塑人力资源管理价值
从确定到不确定：从2019年“经济寒冬”到如今新冠疫情影响全球经济，企业开始习惯接受“不确定性”带来的一连串挑战，在不确定性的环境中进行决策似乎已经越来越常态化。
面对不断迭代变化的世界，企业需要以动态、准确的数据为依据来决策以应对不确定性。
从经验主义到数据主义：传统人力资源管理，投入可以计量，但却无法科学衡量产出，很多企业管理者对于内部人力资源的分析于决策仍主要有赖于经验与主观判断。
从基于经验的决策到数据驱动的决策，是企业人力资源管理数字化转型升级的根本模式。
从职能角色到战略角色：当外部环境瞬息万变，以数据驱动的人力资源管理升级转型势在必行，企业需要组织具备“快速学习、准确把握、迅速反应”的能力来适应当前环境，对人力资源的依赖其实比以往更强，HR新的价值定位应该是“变革推动者”和“业务战略伙伴”这样的战略角色。
建立数据驱动的人力资源管理
数据驱动的人力资源管理就是基于企业人力管理的全业务链条，将贯穿于整个企业员工生命周期的数据串联起来，形成分析结论，指导选、用、育、留所有环节的科学决策，从而影响未来人才管理战略的规划，让HR由原来凭直觉做纯感性的判断转变为用可量化的数据进行理性的思考。
实现数据驱动的人力资源管理，企业需要既能在运营层面能落地的人力资源管理一体化管理体系，又要在操作层面可以支撑管理体系并且实现数据自动化流动的数字化工具体系。
企业通过精细化人力资源管理以建立数据驱动的人力资源管理，使得对数字化人力资源管理系统（eHR）应用越来越广泛。
然而，要帮助企业落地数据驱动的人力资源管理，eHR 系统产品不仅要覆盖企业人力管理全流程，还需要深入到具体业务流程，其复杂的工作流和个性化的需求，考验着eHR系统定制化的能力和对各行业的经验积累。
因此，我们以新一代数字化eHR系统标杆产品红海eHR应用为例，来简要说明企业如何建设数字驱动的人力资源管理体系。
运营管理一体化——数据流转在线化与标准化沉淀
在人力资源分析中，人力成本，人力效率，离职率等这些指标是企业决策者比较关心的，这些指标看似只是单个数据，实际是关联一连串业务链条的，比如离职率指标可能关联从招聘、培训、岗位到绩效等一系列数据，人从哪里来？人招进来了通过哪些培训他让他快速拥有技能上岗？如何根据培训效果评估合理安排岗位以及设置考核激励方案，进而降低离职率。
光凭公式计算出的离职率数据并不能实现数据驱动决策。
企业需要一个闭环的平台支撑建立一体化的人力资源管理体系，通过覆盖员工职业生命周期全流程在线管理，各业务环节数据能够流转与标准化存储，才能形成“选、用、育、留”的数据闭环。
基于多年深耕人力资源信息化领域经验实践，红海eHR通过打通企业人岗组织全局数据，帮助企业实现数据串联的全模块一体化人力资源管理体系。
比如，红海eHR系统可以生成每一个员工360°全方位信息数字档案，即通过员工入离调转的全职业生命周期一体化动态在线管理，完成员工包含入职、考勤、薪资、绩效、培训及成长轨迹等信息数据自动化流转、标准化存档及实时更新动态关联。
企业如果各业务信息孤立，各个模块的数据都没有打通，不仅会浪费了不必要的资源和成本，导致整体运行效率低下，更难以打造数据驱动的管理模式，红海eHR利用智能流程引擎搭载各业务数据线上自动流转，执行数据和表单数据均可自动归档汇总，通过数据的自动化流转、标准化沉淀来化解内部复杂管理的不确定性。
数据运营工具化——数据自动化采集与智能化分析
对企业来说，每次劳师动众的收集数据之后，掌握的数据可能还是滞后的。
HRBP需要深入业务部门了解一线情况，OD部门需要根据HRBP收集的员工信息制定组织变革方案；HR 负责人要汇总分析企业人力资源总体情况后，再向CEO汇报，整个数据信息采集和分析的过程涉及大量二手滞后的信息传达。
数据驱动的人力资源管理，通过一套数字化工具体系实现数据收集和分析实现自动化与智能化，构建企业从流程信息化到数据到决策的畅通渠道。
比如红海eHR使企业各模块数据搭载流程引擎动态贯穿业务场景，帮助企业HR构建从采集、汇总、上报到分析的数据闭环，移动端/PC端等多终端数据的快速收集与上报，避免“时滞”问题，同时配套红数据等一系列数字化工具，帮助企业通过内部调研等途径高效采集更多所需数据。
红海eHR系统内置有BI报表引擎实现数据可视化多维呈现，CEO可在系统中实时查看企业人力资源总量、结构、运行效率分析报表等，快速、智能为高层决策提供数据支撑，各种报表数据可以层层穿透钻取，精准溯源，帮助企业释放数据效能。
值得一提的是，红海eHR系统还具有高集成性，可与第三方系统无缝对接，跨平台整合数据资源，这种对接对于大中型企业尤其重要。
避免掉入2个误区
唯工具论：仅仅是工具平台引入本身并不能带来企业人力数据驱动管理的升级，需要以精细化的企业内部管理做支撑，需要将各项业务工作数据打通，实时获取海量的各类数据，有效进行分类、存储和模型化的分析，工具并不能“包治百病”，这一切更取决于企业的管理体系及所搭建的数据运行价值链条。
唯数据论：数据的终极价值，在于借助对其分析得到能够用于鉴证、预测的结果，以此促进业务提升，如果只是静态的汇总统计各类数据，即使拿到数据，其价值发挥也非常有限。
记住，“驱动”的意义在于企业内部需要建立良好的数据流转机制及科学分析机制。
毫无疑问，数据驱动的人力资源管理是企业管理战略发展的必然趋势，利用智能管理平台，让数据可以顺畅流动，使数据可以创造价值，辅助决策，将企业HR从庞杂无序的信息数据中解放出来，专注人力资源战略规划及业务创新。