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数据时代论文范文

引言：作为人力资源管理部门,每天需要面对大量的人员简历及统计数据.如何从大量的数据中高效预测未来人员流动趋势、员工的发展曲线及离职倾向,对于HR 显得尤为重要.借鉴“大数据”理念,运用大数据管理人力资源系统,将能更加有效的挖掘、利用信息资源,深化各种职能业务关系,以数据提升管理智慧.

一、大数据的涵义及特征

什么是大数据?即在一定时间条件下,传统数据库软件无法对其内容进行获取、处理及管理的数据集合.大数据可以被认为是一种分析,它是寻求从数据中萃取知识,并将其转化为商业优势的智能化活动[1].大部分文献将大数据总结为以下三个特征,即三个V：容量大（Volume）,多样性（Variety）,产生速度快（Velocity）.而在维克托·库克耶《大数据时代》中,拓展了大数据的特点,认为其具有“4V”的特点,即数量巨大,数据种类繁多,运行速度快及价值密度低而商业价值高（Value）.

二、国内外研究综述

国外在对大数据的研究上,主要集中于如何存储、处理、分析以及管理大数据的技术及软件应用上,而关于大数据与管理科学相结合的研究几乎为零.在我国,大数据的研究焦点依然集中于以云计算为核心的软件开发和计算机技术上.在怎么把大数据应用到社会科学领域的研究上,基本仅停留在理论阶段.而关于大数据对人力资源管理带来的改革和创新的研究更是稀少.

三、大数据下人力资源管理的变革

（一）大数据下人力资源管理的内容.在“大数据”时代下,人力资源管理工作不仅局限于人与人之间的交流沟通,还应包括对数据的收集、整理和分析.在对员工的考核过程中,只有这些数据的存在,考核结果才会更科学化、数据化.所以,HR 收集分析数据的最终目的,就是为了了解员工在企业发展过程中的具体表现,从而考核员工.这也许就是“大数据”对人力资源管理的最大价值所在.

（二）大数据时代下人力资源管理创新模式.（1）以大数据处理技术为支撑的人才测评标准.大数据技术改进了在人才绩效考核、人才选拔及分类上存在的问题.通过收集整理被测者测评期内的复杂数据,组织设计出更为人性化、客观性强的测评指标,运用可视化数据分析技术如空间信息流、标签云等,构建图形化、流程化的分析结果,以帮助HR 更加客观精确的甄选人才.（2）定量化处理的人才决策模式.管理决策在人力资源管理中是最需要大量数据支撑的部分,它不仅掌控目前的实时动态,而且对未来期间的发展做出趋势性分析.人事统计数据及报表是传统领导决策的依赖.在技术层面上,主要利用商业智能工具对人力资源信息进行挖掘分析.

（三）大数据在企业人力资源管理中的作用.第一,大数据应用使企业人力资源管理互联网化.大数据的应用使得企业人力资源管理系统的数据来源得到拓展,人力资源信息采集能力得到提升,数据库建设得到加强.第二,大数据应用为人事工作的组织运行提供更加全面的量化参考.大数据分析方法有助于进行人员流动预测分析、培训需求及效果分析、绩效考核结果分析等各项内容.最后对人力资源信息全面综合,建立定量化处理的人才决策模式及人才测评分析等方法,在具有战略预判能力的分析成果基础之上建立人力资源管理.第三,大数据应用为优化组织模式、实现扁平化的职工管理及人员服务创造了更加有利的条件.在大数据环境下,人力资源管理系统将向普通职工进一步靠近,产生更多对传统组织结构而言不具备的交互性数据.

（四）大数据下人力资源管理的挑战和应对措施.来源广、结构复杂、动态增长及先有数据后有模式,都是大数据时代数据的显著特点.这些特点与传统数据管理相比迥然不同,也使得大数据时代的数据管理面临着新的挑战：广泛的异构性、数据处理的实时性、数据质量、先验知识的缺乏、动态变化环境中索引的设计、大数据能耗问题、硬件异构性带来的大数据处理难题、大数据管理易用性问题.为适应大数据时代,企业人力资源管理应采取以下变革对策：建立具有专业化、技能化的人力资源管理队伍.实现组织结构的“大数据转型”.以协议合同保障和加强技术支持应对大数据风险.强化数据的过滤、选择和复杂性系统管理.