大数据下的人力资源管理.doc
大数据应用于人力资源管理
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，大数据已经成为企业管理的核心驱动力。
大数据在人力资源管理中的应用也越来越广泛，不仅改变了人力资源管理的传统模式，而且为企业创造了一种新的竞争优势。
本文将从以下几个方面阐述大数据在人力资源管理中的应用。
一、员工招聘与选拔大数据的应用可以显著提高招聘效率和选拔的准确性。
企业可以通过社交网络、招聘网站、员工推荐等途径获取海量的员工信息，通过数据挖掘和分析，可以发现员工的技能、兴趣、价值观等潜在特征，从而为企业招聘到更合适的人才。
此外，大数据还可以帮助企业分析求职者的历史就业记录、社交行为等信息，以便更好地评估其职业素养和稳定性。
二、员工培训与发展大数据可以帮助企业更准确地评估员工的培训需求，制定个性化的培训计划。
通过对员工培训历史、绩效表现、技能水平等数据的分析，企业可以发现员工的短板，并为其制定针对性的培训方案。
此外，大数据还可以帮助企业分析员工的职业发展路径，为员工提供更有针对性的职业发展建议，从而提升员工的满意度和忠诚度。
三、薪酬与福利管理大数据可以帮助企业更准确地评估员工的价值，制定更为公平的薪酬政策。
通过对员工薪酬、福利、绩效等数据的分析，企业可以发现薪酬体系中的问题，并及时进行调整，以提高员工的积极性和满意度。
此外，大数据还可以帮助企业优化福利方案，例如根据员工的年龄、家庭状况、健康状况等因素，为其提供更为个性化的福利方案，以提高员工的幸福感和忠诚度。
四、组织文化与沟通大数据可以帮助企业更好地了解员工的需求和想法，促进组织文化的建设和沟通的顺畅。
通过对员工社交行为、言论、工作态度等数据的分析，企业可以发现员工的需求和关注点，并及时调整组织文化，以满足员工的需求。
此外，大数据还可以帮助企业优化沟通渠道，例如通过数据分析，发现员工更喜欢哪种沟通方式，并为其提供更为便捷的沟通渠道，从而提高员工的参与度和满意度。
总之，大数据在人力资源管理中的应用已经越来越广泛，它不仅可以提高人力资源管理的效率和质量，而且可以为企业创造一种新的竞争优势。
基于大数据的人力资源管理决策
基于大数据的人力资源管理决策随着大数据技术的不断发展，人力资源管理决策也面临着新的机遇和挑战。
本文将探讨如何利用大数据技术优化人力资源管理决策，提高企业竞争力。
一、大数据在人力资源管理中的应用大数据技术是指通过收集、处理海量数据，从中提取有价值信息的一种技术手段。
在人力资源管理中，大数据的应用主要体现在以下几个方面：1.员工行为分析：通过对员工日常行为数据的收集和分析，可以了解员工的工作状态、工作效率和满意度，为人力资源管理决策提供依据。
2.招聘与选拔：通过大数据技术对求职者信息进行筛选和分析，可以更准确地评估求职者的能力和潜力，提高招聘效率和质量。
3.培训与开发：通过对员工培训需求的挖掘和分析，可以制定更具针对性的培训计划，提高培训效果和员工能力。
4.绩效管理：通过大数据技术对员工绩效数据的分析，可以及时发现员工存在的问题和不足，制定相应的改进措施。
5.薪酬与福利：通过对薪酬和福利数据的分析，可以制定更具竞争力的薪酬策略，提高员工满意度和忠诚度。
二、基于大数据的人力资源管理决策基于大数据的人力资源管理决策主要包括以下几个方面：1.战略规划：通过对企业人力资源状况的分析，制定符合企业发展战略的人力资源规划，包括招聘、培训、薪酬等方面的规划。
2.人才识别：通过对员工数据进行分析，识别出企业需要的人才类型和数量，为招聘和选拔提供依据。
3.员工发展：通过对员工能力、兴趣和需求的挖掘和分析，制定更具针对性的员工发展计划，促进员工的个人成长和职业发展。
4.绩效改进：通过对员工绩效数据的分析，发现员工存在的问题和不足，制定相应的改进措施，提高员工绩效和企业整体绩效。
5.决策支持：通过对企业人力资源状况的综合分析，为企业高层管理者提供决策支持，帮助企业制定更具竞争力的战略和政策。
三、大数据在人力资源管理决策中的优势大数据在人力资源管理决策中具有以下优势：1.数据来源丰富：大数据技术可以收集和处理各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据，为人力资源管理决策提供更加全面和准确的信息。
大数据时代下的人力资源管理
大数据时代下的人力资源管理摘要随着大数据时代的到来，传统人力资源管理面临着挑战，而大数据技术在人力资源管理中的应用很好地解决了这一问题。
本文从大数据概念着手，分析了大数据在人力资源管理招聘和培训中的应用，阐述了应用过程中应注意的经济和安全问题。
关键词大数据人力资源管理招聘培训一、引言21世纪以来，随着网络多媒体技术的快速发展，各行业掀起了有关大数据的应用狂潮。
如何更好地分析与应用这些数据，成了各行业取得决定性优势的关键因素。
而对于人力资源管理而言，利用数据的高效价值来提高人力资源管理工作的效率，将是人力资源管理工作的一次重大创新与变革。
（一）大数据的概念及其特征大数据这一概念早在20世纪80年代就已经被美国人提出。
2008年9月，《Nature》杂志出版专刊文章，“大数据”这个词开始被热议。
Gartner研究所定义，大数据指的是需要新的处理模式才能够具有更强决策力、洞察发现力与流程优化力的一种海量、高增长率以及多样化的信息资产。
麦肯锡定义，大数据指的是在一定时间内，无法用传统数据库软件对其内容进行撷取、储存、管理和分析的数据集合。
虽然对于大数据有各种定义，但就本文将大数据突出理解为两个方面：其一，是大，即数据的繁多和种类的多样性；其二，是数据的复杂性。
大数据并不只是海量数据，它还包括数据的全面性，以及运用相关技术对这庞杂的数据进行分析处理。
关于大数据的特征，每个学者都有自己的观点看法。
而本文认为，在现今社会中，大数据具有如下5V特征，即大量性、多样性、高速性、价值性和真实性。
（二）人力资源管理人力资源管理是指根据企业发展战略目标与计划要求，有组织、计划地对人力资源进行合理配置，通过对员工招聘、培训、考核、激励等相关活动，充分调动员工积极性，激发员工潜能，为企业创造价值，给企业带来最大化效益的过程。
通常把其划分为六大模块：人力资源规划、招聘和配置、培训和开发、绩效管理、薪酬福利管理、劳动关系管理。
大数据环境下的企业人力资源管理分析
大数据环境下的企业人力资源管理分析随着科技的不断发展和市场的不断变化，企业的发展过程越来越复杂，企业管理越来越关注市场变化和消费者需求的快速响应。
随着大数据的出现和发展，企业可以将传统的人力资源管理方法与大数据相结合，提高人力资源管理水平，同时更好地应对市场需求。
1. 人才招聘和招募企业在大数据环境下可以根据自身的业务需求和人才需求，通过分析和研究市场潜在人才的数据，制定招聘计划和招募策略，快速定位和招募符合企业要求的人才。
企业还可以通过大数据分析优化招聘渠道和采用适当的招聘方式和工具，大大提高招聘效率和招聘质量。
2. 员工培训和发展企业可以通过大数据分析员工的教育背景、培训需求和优势，进一步明确员工的能力和潜力。
这有助于企业根据员工的需求和企业的培训计划，为员工提供更为个性化的培训和职业发展计划，使员工的能力得到更好的发展和应用。
通过培训和发展，员工的工作能力和知识水平可以得到大幅度提高，更好地满足企业的需要和要求。
3. 员工考核和绩效管理企业可以通过大数据分析员工的业绩和工作表现，评估员工的工作质量和绩效。
这有助于企业更加全面和客观地对员工的工作表现进行评定和考核，制定和实施科学的薪酬激励计划，提高员工的工作积极性和满意度。
企业还可通过大数据分析工作表现差异的原因，为员工提供相应的改进建议，协助员工克服工作中遇到的难点和挑战。
4. 企业文化建设和员工满意度管理企业文化建设和员工满意度管理是企业人力资源管理的关键之一，这也是利用大数据进行人力资源管理的一个重要方面。
企业可以通过大数据分析员工的口碑、离职率、工作满意度等方面的数据机密优化企业文化，制定更具吸引力和影响力的企业文化建设计划。
同时，企业还可以通过不断进行员工满意度调查和分析，发现员工的关切点，了解员工的需求和期望，提高员工满意度和忠诚度，从而维持和增强企业的核心竞争力。
总的来说，大数据在企业人力资源管理中的运用可以帮助企业建立更优化、更强大的人力资源管理体系，也为企业的人力资源开发和管理注入朝气和活力。
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。
大数据下的人力资源管理策略分析
292大众商务大数据时代的发展不仅让企业的发展模式发生了改变，而且企业想要更好地发展，就需要对自身的管理方式进行优化。
通过对人力资源管理模式进行创新和优化，提高人力资源的利用率，并合理运用人，避免造成严重的浪费。
在大数据时代的背景下，企业可以通过大量的信息数据分析人力资源的运用计划，通过创新规划发展目标，推动企业的长久发展。
大数据对于企业的人力资源管理而言是全新的发展，经营者在迎来发展机会的同时，必须结合大数据时代的特征，选择合适的发展计划，迎接新的挑战，实现人力资源的最大化利用。
一、大数据背景下人力资源管理存在的问题虽然企业可以结合大数据时代制订合理的发展计划，但是在部分细节方面还无法更好地实施，使企业发展受到了一定的阻碍。
部分企业自身对人力资源管理的认知并不到位，对人力资源的利用率较低，工作人员的专业能力与岗位发展并不协调。
企业的招聘流程过于复杂，部分招聘并没有对人才信息进行详细分析，导致错失了适合且发展的重要人才。
而且在人力资源的利用方面还存在严重问题，没有针对性的发展目标，工作过于笼统，发展情况并不理想[1]。
二、大数据时代人力资源管理发展策略（一）转变观念和认知随着时代的发展，企业需要创新和改革，相关意识也需要转变，结合大数据时代的发展理念，提高对人力资源管理改革的认知。
企业可以通过开展讲座或座谈会等，让工作人员进行学习和交流，增加对大数据技术的认知，提高对人力资源管理的了解，端正自身的工作态度。
并结合大量的信息数据，引导工作人员积极发挥自身的价值，规划职业发展，提高工作人员自身的责任感。
（二）完善人力资源信息规划大数据时代依靠庞大的信息数据对事物进行处理，而企业的发展也离不开大量的信息数据，人才作为21世纪最重要的资源，同样可以进行分析和处理。
企业需要完善自身的人力资源信息，利用大数据技术，对工作人员以及人力资源市场的相关信息进行处理，并且对在职人员信息进行详细分析和管理，通过掌握动态的变化，结合工作人员的实际情况，及时调动。
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、大数据概念及发展现状随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据应运而生，并且已经在各个领域产生了深远的影响。
对于人力资源管理领域来说，大数据不仅是挑战，更是一个机遇。
人力资源管理者正在积极寻求有效的数据采集和利用方法，从庞大的数据中提炼有价值的信息，从而提高决策的科学性和有效性。
大数据时代的到来，让原本琐碎、繁杂的人力资源管理工作变得更加高效、精准和科学。
二、大数据在人力资源管理中的应用（一）招聘与选拔在招聘与选拔环节，大数据的应用主要体现在简历筛选、面试评价以及能力评估等方面。
首先，通过大数据技术，企业可以迅速筛选出符合岗位需求的简历，大大缩短招聘时间。
同时，大数据还能对求职者的社交网络进行分析，挖掘其潜在能力，提高招聘的精准度。
其次，利用大数据技术对面试过程进行实时分析，可以准确评估面试者的能力素质、稳定性等关键要素，提高招聘决策的准确性。
最后，通过大数据技术对求职者的工作经历、技能水平等进行持续跟踪和分析，可以实时了解其能力提升情况，为后续的晋升和培训提供依据。
（二）人力资源报表管理以往的人力资源报表管理工作往往需要耗费大量时间和精力，而且容易出错。
而现在，通过大数据技术，企业可以轻松实现人力资源报表的自动化管理，提高管理效率和质量。
具体来说，大数据技术可以实时收集和分析员工数据，包括年龄、性别、学历、工作经历、绩效表现、培训情况等，为企业决策提供有力支持。
同时，大数据技术还可以帮助企业实现人力资源数据的共享和交换，提高企业内部信息的流通效率。
（三）员工培训与发展通过大数据技术，企业可以深入挖掘员工的需求和潜力，为员工提供更加个性化和有效的培训和发展方案。
首先，大数据技术可以通过对员工的知识水平和技能水平进行评估，为其制定个性化的培训计划。
其次，大数据技术可以通过对员工的工作表现和绩效数据进行持续跟踪和分析，为其提供有针对性的发展建议。
此外，企业还可以利用大数据技术对员工的职业规划进行指导，为其提供更多的职业发展机会和空间。
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大数据下的人力资源管理
近年来，各行各业都进行了海量的数据挖掘和应用业务开展，表明大数据时代的来临。
而随着大数据时代的来临，企业将面临一场全新的思维变革、管理变革。
具体到企业管理中，大数据的影响从企业战略的制定、执行到评价的方方面面，人力资源管理作为企业管理的核心内容，必然会迎来新的机遇和挑战。
如何深度挖掘大数据技术在人力资源管理中的应用，利用大数据的优势推动企业的创新，是目前企业管理者需要探讨的重点问题。
本文在大数据背景下，探讨大数据技术在人力资源规划、人才招聘、人才培训、绩效管理、薪酬绩效设计和劳动关系管理六个人力资源管理模块的应用，并针对其存在的风险和如何进行风险管理进行探讨。
一、大数据的概念
随着信息时代的发展，大数据成为这个时代的一个特征。
大数据通常是指用来描述和定义信息爆炸时代所产生的无法用人工，在合理时间内获得并被整理成人们所需要的信息的海量数据。
大数据有4V特点，即V olume（大量）、Velocity（高速产生）、Variety（多样性）、Veracity （真实性）。
根据美国互联网数据中心的显示，互联网上的数据每年将增长50%，两年就可以翻一番，海量数据在近几年内高速产生。
在大数据时代，企业迫切需要能够理解、运用数据的高素质人才，而人力资源管理作为企业的人才引进、培训、考核部门不能置身事外。
将“大数据”思想应用于企业的人力资源管理中，帮助企业相关部门合理有效的做出人力资源管理决策，利用大数据思想的价值推动人力资
源管理的革新，提高人力资源的管理效率。
二、大数据与人力资源管理的关系
1.大数据应用在人力资源管理中的作用。
将大数据的思想应用在人力资源管理中的主要作用有四点，第一，使企业人力资源管理互联网化。
大数据是以大量的数据作为分析基础，通过人力资源管理系统的数据来源的不断拓宽，加强企业人力资源数据库建设，提升人力资源管理工作的高效性。
第二，为企业的人事工作提供更加全面的量化参考。
第三，为实现扁平化的人员管理及职工服务创造有利条件。
大数据背景下，人力资源管理系统将打破传统的组织模式，向企业的普通员工更加靠近，产生更多的交互性数据，使得全体员工都能参与到人事管理中来，建立更加规范的工作流程。
第四，能建立有效的人才数据管理模型。
大数据的特点是海量的数据高速的产生，数据成为了企业的核心资产。
各种随时可以调用的数据成为了企业的核心载体，企业的所有信息都可以通过数据管理模型进行导入和输出。
2.企业人力资源管理中的大数据内容。
企业人力资源管理中的大数据内容主要有：原始数据、能力数据、效率数据和潜力数据。
第一，原始数据。
原始数据是是员工基本信息和自身素质的数据化，这些数据记录了员工各方面的原始能力情况，是员工的成长轨迹时间轴，反应员工的个人素质的真实情况，能够在人力资源部门进行人才的招聘时提供客观的参考。
第二，能力数据。
能力数据是指能够在人力资源部门进行员工岗前培训效果考核时发挥重要作用，它能够反映员工在入职前的能力情况。
包括员工培训经历、接受培训的时长、培训考核情
况、解决问题的效率，参与竞赛的情况等等。
第三，效率数据。
效率数据是人力资源部门为了准确了解员工工作效率，科学制定人力资源招聘和培训计划而需要了解的，包括工作完成效率，单项工作任务完成时间等相关数据。
第四，潜力数据。
在人力资源管理过程中不仅要注重员工现有的真实能力，还应该重视员工未来的发展潜力。
潜力数据是指能够比较客观反映企业员工劳动力持续增长状态的数据，为开展人力资源管理工作和人员培养计划等提供相关参考。
包括员工工作效率提升率和收入涨幅水平等。
三、大数据在人力资源管理中的应用
企业人力资源管理者可以通过大数据分析来开展人力资源管理各模块的基本工作，如精简公司招聘流程，通过岗位需求分析决定应聘用哪些人员，设置什么样的薪酬标准，通过工作效率分析辅助决策应提升哪些员工，让所有的人员管理决策的作出都有数据支持。
1.让人员决策变得有数据支持。
传统的企业人力资源管理采用的是经验预测法、德尔菲法和描述法等定性分析法，定性分析法没有数据作定量分析支撑，管理人员在做决策时很容易受到自身知识水平、文化背景以及个人偏好等主观因素的影响，降低了决策的准确性。
在大数据环境下的人力资源规划，可以通过数据动态地跟踪、分析员工的工作情况和状态，离职率、员工需求量等信息，准确地进行人力资源诊断及决策。
比如，在谷歌，人力资源部门被称为“PeopleOperations”，简称“POPS”。
部门的核心是一项复杂的员工数据追踪计划，旨在通过数据分析更好地改善企业的人力资源管理，人所有的人员决策变得
都有数据支持，提高人力资源管理工作的准确性。
2.定量化的人才选聘模式。
人力资源招聘工作常面对的难题是如何从众多的简历中挑选出优秀且符合企业需求的人才。
传统的人员招聘工作面试官的主观因素占有很重要的部分，就会造成暗箱操作、以权谋私等现象的出现。
大数据背景下，企业可以首先从现有的优秀员工中分析出岗位胜任力素质模型，量化岗位选拔标准。
其次，把应聘者的基本信息、个人能力、社会关系、就业倾向等信息汇集起来，与企业的本岗位的胜任力素质模型相匹配，提高招聘员工与企业需求的匹配度，提高人员招聘的工作效率。
3.利用“学习分析技术”为员工量身定制培训与发展规划。
人力资源管理培训和开发中，培训需求的精准把握和培训效果的保障是HR人员培训工作的难题。
借助大数据的“学习分析技术”，通过对员工的相关数据分析，识别出员工的学习需求、行为、模式及效果，HR可以随时得到员工是我学习进程和效果等数据信息，使培训的过程更加的关注员工个人发展。
同时，通过专项培训、日常评估以及业绩考核等对员工的岗位胜任力进行记录、分析，为每个员工制定个人的职业发展规划。
比如通过大规模网络公开课(MOOC)对员工进行培训，通过记录鼠标的点击，可以研究员工的活动轨迹，发现不同员工对不同的知识有何不同的反应，用了多少时间，记录单个个体行为的数据似乎是杂乱无章的，但当数据累积到一定程度时，群体的行为就会在数据上呈现一种秩序和规律，同时也可以分析员工个体的学习分析，为员工量身定制培训与个人发展规划。
4.利用大数据技术进行薪酬管理。
薪酬管理对企业经营管理来说，变得越来越重要。
良好的薪酬管理制度可以提高企业引进和保留人才的能力，提高企业的整体竞争优势。
薪酬制度与企业和员工的直接利益相关挂，双方对很关注。
因此，合理的薪酬制度可以引进人才的同时，也会把员工的利益与企业的利益联系在一起，避免委托代理困境的出现，实现员工跟企业的双赢。
在大数据环境下，大数据信息可以反映出行业的整体薪酬水平和员工在进入本企业之前的薪酬水平，更为准确的掌握国内劳动力薪酬变动和员工薪酬预期，提高人力资源管理工作中薪酬管理的有效性。
综上所述，大数据时代的企业经营管理面临着新的机遇与挑战，通过分析大数据与人力资源管理的关系，探讨大数据在人力资源管理中的作用，利用大数据更好地开展人力资源管理工作。
同时需要企业管理者关注的是大数据的安全问题，保障大数据的应用时的安全性是接下来值得思考的问题。
作者：常振杰单位：霞飞诺眼镜（深圳）有限公司。