6月16日 问题

当人才管理遇到大数据


参与嘉宾
叶阿次    渣打银行（中国）有限公司人力资源营运总监
杨文清    广州云宏信息科技股份有限公司大数据研发团队负责人
赵    博    中国民生银行人力资源部高级人力资源经理
吴    刚    北京外企人力资源服务有限公司（FESCO）业务总监
Q：大数据对人才管理战略的制订有何助益？

   叶阿次：大数据本身是超越单个企业的，甚至是超越单个行业的，它是许多数据的集合体。如果能够把这些数据整合在一起，我们就能发现其关联性，预测将要发生的行为，从而制订合适的策略，采取正确的行动。

   借助大数据，人力资本可以量化，当人力资本从口头上变为数据上的内容时，人力资源部门就真正做好资本化了，比如人均创造价值比、核心人才流失率、人均成本与回报率等。这种资本的量化可以做到纵向与历史比较以及横向与同行比较，从而使人们清楚知道当前发展的过程与质量，为决策提供依据。

   大数据提供了一切的可能去了解一个员工，人员的价值可以得到最大化呈现，许多内部资源也得以展现出来。例如依据6度理论，每一个员工的关系网如果都能被开发出来，那么公司的潜在客户数可能会增加10倍以上。此外，当足够多的数据被整合到一起，我们就可以预测某个个体的行为方式，进而可以采取应对措施。

   杨文清：关于将大数据用于人才管理方案的制订，作为一种尝试，我分析了公司几年来的员工记录（考勤、请假记录、入职时间、离职时间、绩效等），并将之应用于企业招聘。
   首先，我对基本资料进行了梳理，将他们分为员工ID、考勤、绩效等级这几个简单的维度。

   其次，使用Apriori算法进行关联分析，找出频繁项集（曾有专家通过Apriori算法分析超市购物，发现啤酒和尿不湿总是被同时购买，这时，商家就可以把它们放在一起，提高啤酒和尿不湿的销量）。

   最后，经过分析员工记录，我发现短期内频繁请假且时间在半天以上的，离职的可能性很大；经常性迟到的员工，绩效考核的成绩却普遍不错。

   这些分析结果可以作为员工招聘的参考因素，迟到与否也不再成为衡量员工的主要标准。对于公司培训而言，则督促我们在培训模块中增设“员工职业素养”课程，并对新员工进行相关培训。

Q：大数据可以怎样在人才的获取中得到应用？

   叶阿次：运用大数据，企业可以更加容易地分析出何种背景的员工会更加快速适应公司的文化，这样就可以减少在人员甄别上的失误。同时，可以很清楚地知道公司需要的人才在市场什么地方，以及这些人才最看重什么，如何才能够吸引到他们。

   大数据的运用，比如社交网络，还可以帮助用人部门更好地了解候选人的背景与偏好，尤其是通过对其网络足迹的考察可以了解到候选人日常的价值观取向。从LinkedIn上面的各种案例来看，大数据分析可以帮助企业获取更多的精准定位。
吴刚：很多经理人都会碰到这样的问题：招来的员工并没有达到预期的高绩效，或者有了高绩效，但稳定性不够。在没有大数据的条件下，发现与选拔都很难做到“全面”。通过大数据应用来提升招聘的效率、准确度与员工稳定性，可以从以下几方面分析。

   1.全方位的数据来源分析。企业在以往招聘过程中使用招聘网站、测评技术、人才库技术、面试的基础上，可以从更多方位了解候选人以得到准确的筛选。

   2.不同岗位高绩效人员的特质分析。通过现有高绩效员工的行为表现、工作经历等大量结构化数据分析其特质，然后通过员工简历筛选拥有相应特质的员工，用数据说话，远比面谈可靠。

   3.通过员工简历预测员工稳定性。基于现有员工的数据样本，通过数据分析与挖掘，找到与员工稳定性相关的特质（指标），建立识别候选人稳定性的模型，然后通过应聘者简历自动给出稳定性评级建议。全球客服的呼叫中心Transcom曾使用大数据进行员工行为分析。发现那些在“诚实”方面得分高的员工，稳定性会比其他员工高20%~30%。因此，Transcom会优先雇佣这些有着同类型特质的员工，使团队的稳定性更高，也节省了培训新员工的成本。

   4.帮助求职者选择职业。大数据在招聘方面的应用更多是为企业服务，应聘者处于信息不对称的劣势。如果能够对现有招聘网站上的大量数据进行二次开发和利用，通过相似求职者的工作经历，预测职业生涯路径，给出求职建议或自动匹配合适的岗位，而不仅仅是传统意义上的关键词搜索，能给求职者带来更大的帮助。


Q：当今国内企业对于大数据在人才管理与培养方面的应用，存
在哪些困惑与挑战？

   杨文清：通过数据预测未来人才需求、建立招聘模型，能更具前瞻性地部署招聘，提升人才与职位的匹配度。然而我感到两个难点：如何保证数据描述的精确性？中小企业如何获取数据？

   首先，招聘工作由人力资源部门主导，但岗位需求一般由用人部门提供。如果用人部门和候选人的描述都不够准确，HR只能通过模糊匹配、相似度等其他方式来解决，那么数据分析结果的准确性和效率就会打折扣，怎样才能提高招聘的准确度，使之变得更有说服力？

   其次，数据积累与企业的知名度、招聘岗位的种类、投递简历的规模都有关联，只有当数据累积到一定程度，才能支撑一个模型的优化和演进。这对人力需求旺盛的大型企业来说，难度相对较低。但对中小企业的HR而言，怎样做才能积累充足的数据呢？

   这些都是我们在如今的大数据实践中面临的问题。

   赵博：随着大数据运用在各行各业开花结果，基于大数据的人力资源管理已然成为最近业内讨论的热点话题。未来的人力资源决策将不再是一时兴起或是”拍脑袋“的决定，而是有理有”据“，兼具科学性和公信力的决策，这听起来真是不错。然而理想很”丰满“，现实很”骨感“，真想进入人力资源管理大数据时代我们还有很多基础工作要做。

   第一，缺乏数据。很多企业现E—HR系统中储存的都是一些静态的、基础的人员数据，真正的大数据需要记录和积累员工个性化、行为化的数据，比如上下班时间、工作电话时长、电子邮件数量和对象、在线学习记录、培训考核结果、敬业度、能力发展水平等。往往这样的数据才能得出最真实的结果，就好像一个企业的财务报表可以随意作假，但是其厂房一年的用电量是无法作假的，这就是大数据的魅力。

   第二，缺乏能力。能够玩转人力资源大数据的人必须了解人力资源管理、了解业务、了解数据分析，这样他才能提出正确的问题、给出完美的解释、做出合适的方案。显然，现有的人力资源从业者在能力素质方面还需大大加强。

   第三，缺乏方向。人力资源大数据到底能够给企业带来什么，其实在企业管理者和人力资源管理者心中还是一个大大的问号。或许我们可以从Google等走在前面的企业中看到一些影子，但真正在国内能走到哪一步还需要广大同仁共同探索与实践。


【问题】：
认真阅读以上人力资源专家对大数据与人才管理关系的讨论，谈一下你对大数据如何与人力资源管理结合的看法。

在人力资源管理领域，“大数据”源自于人力资源部门在开展“人”与“事”的各类工作中，所产生的业务、资料、政策、行为、过程等各项信息内容。这些内容在传统管理框架中似乎各自为营，互不干涉，但对于组织整体而言，将直接或间接地体现或影响着组织工作满意度、管理效率、组织文化以及员工成长等。
第一，人力资源管理系统的运用一定会泛互联网化。
第二，人力资源管理系统将为组织人事工作提供更加全面的量化参考。
第三，人力资源管理系统将为优化组织架构，实现扁平化的人员管理及职工服务创造更加有利的条件。

大数据时代能够推动人力资源的发展，人力资源管理从以前的单凭经验模式转换为以事实为依据的模式，企业通过从大数据中筛选整理分析，有效掌握所需资源，节省人力资源管理成本。

通过人力资源专家对大数据与人才管理关系的讨论，首先可以很明确的肯定大数据对人力资源管理的裨益很大，它可以将单个行业人力资源的数据整合起来，为企业的HR提供数值化的资料，从而更好的制定计划，提高效率。但是如今的大数据在实践中面临很多困难，只有将困难克服，利用大数据的优势，与人力资源管理充分结合，才会给企业带来源源不断的财富。

看数据，看现在收集的可以提供见解，支持业务战略的数据。识别数据差距，如果不可用，就停止收集数据,收集能够帮助企业解决当前和未来业务挑战的数据。整合企业孤立信息，让数据为企业提供更大的洞察力和价值。数据让人力资源管理团队迎来巨大的发展机遇。人力资源管理团队通过数据收集，开始理解更广泛的业务需求,并提出正确的见解,数据可以指导人为的政策影响和业务投资方向。

运用大数据，企业可以更加容易地分析出何种背景的员工会更加快速适应公司的文化，这样就可以减少在人员甄别上的失误。大数据的运用，帮助求职者选择职业。个人才疏学浅，仅仅认为员工的学习经历与经验集成以及测评兴趣等量化数据可以与人才管理结合。

这个案例我学习到了借助大数据，人力资本可以量化，当人力资本从口头上变为数据上的内容时，人力资源部门就真正做好资本化了，比如人均创造价值比、核心人才流失率、人均成本与回报率等。这种资本的量化可以做到纵向与历史比较以及横向与同行比较，从而使人们清楚知道当前发展的过程与质量，为决策提供依据

通过大数据，可以使人力资本得到量化，有利于进行数据的比较，从而使企业管理者明确当前人力资源的发展状况。同时，数据的整合也为我们对未来人力资源的预测提供了帮助，我们可以根据各种数据的记录与分析，更好地找到目前人力资源所面临的问题，并提出相应的措施。运用大数据，企业可以更加容易分析出对员工的需求，减少人员甄选的成本。同时，也为求职者进行良好的职业规划，提供帮助。
我们在运用大数据的过程中，应当注重数据的积累，人力资源从业者要具备相应的知识与技能，同时，大数据在企业内部的应用，也需要企业管理者不断探索与研究。

1）大数据助力hr-bi
       hr-bi（人力资源商业 智能主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。它是商业智能在人力资源管理决策分析过程中有效应用的结果，是通过建立一套基于企业人力资源管理过程的分析模型，利用商业智能分析统计功能强大和展现形式丰富的特点，实现支持企业人力资源管理决策分析的分析系统。例如：某公司“软实力”的提升，对hr管理理念与管理能力提出了更高的要求，人力资源决策迫切需要从“经验+感觉”模式向“事实+数据”模式转型，这时候就是hr-bi派上用场的时候了。


    2）大数据助力人才测评


    随着人力资源管理日益成为企业生存关键的时候，人才测评作为人力资源管理的一项专门技术也越来越受到人们的重视。通过对目前国内外人才测评状况的了解得知，现在企业的人才测评大多处在单一的专家评估上面，明显带有强烈的主观性。为此，利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进以前算法中的一些不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。


    3）大数据助力企业招聘


    在大数据爆发的时代背景下，互联网企业开始重新审视自己的行业定位，将数据资源和数据价值提升到自己的核心战略中，并衍生出一系列新型服务和产品，而这种趋势还在继续迅速爆发中。当然招聘网站也结合大数据技术的特征，研发出一系列利用社交网络和大数据技术的为企业招聘服务的产品。


    二、人力资源管理公司的商业模式


    1）企业信息的透明化


    我们知道传统招聘网站上的企业信息不透明，因为这些信息都是企业人力资源部门提供的，不够客观。如今人们能够通过网站发布与获得更多来自企业内部员工对企业的评价，更加真实可靠，是寻求信息对等和雇主与雇员之间信息沟通的渠道。代表企业有glassdoor、分智。它们都提供工龄、企业评价、评级、薪水报告、面试问题、招聘启事等信息。分智可称为中国的glassdoor，其核心产品可以提供薪水查询服务，提供详尽的工资待遇信息，工作地点、所在公司、工龄、工作时间以及工作职位。这些信息都是由用户（各个公司的员工）编写产生的，再返回去为这些用户提供服务。


    2）个人信息的深入挖掘


    传统的招聘网站个人信息不透明，都是候选人自己编辑上传的文字，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘候选人的信息，让企业更清晰的了解候选人的情况。此类中最具代表性的企业有talentbin。talentbin公司提供针对社交网络的职业搜索引擎服务，它收集应聘者在社交网络上的信息，整理编辑出一个以人为中心的数据库，想招聘某种人便可以去talentbin搜索。大数据时代，有效的数据收集和分析工具在人们获取数据时是至关重要的。


    3）候选人与职位匹配


    招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。


    三、大数据是中国人力资源决胜的关键


    大数据处理技术的应用在全球范围内迅猛增长，推动整个社会进入了大数据时代。而大数据处理技术本身也将成为中国人力资源管理决胜的关键。人力资源管理与以大数据技术为支撑的产品和解决方案在全球范围赢得了迅猛的增长。人力资源行业企业通过出售经过处理分析的商业报告来获取直接的利益，以商品化的大数据应用创造了新的商业模式。。


    中国的人力资源管理会随着大数据时代的来临告别过去依靠市场投入驱动增长的粗放发展模式，而进入以技术竞争，尤其是以大数据技术为代表的高壁垒竞争时代，从而使这个行业的发展更加成熟。

     具有一定规模和速度的数据，让 HR管理软件者开始重新审视和思考,特别想把这些数据作为人力资源管理团队决策的依据。数据让人力资源管理团队迎来巨大的发展机遇。人力资源管理团队通过数据收集， EHR开始理解更广泛的业务需求,并提出正确的见解,数据可以指导人为的政策影响和业务投资方向。多年来，人力资源管理系统一直收集着一些数据，这些数据可以帮助企业做出更好的业务决策。但仅仅拥有这些数据并不意味着这就是价值。如果用得不好,这些数据可能会隐藏业务关键信息。例如,缺席人数聚合率数据——只是提供了一个广泛的数字,但该公司可能有极高和极低的缺席漏洞,需要做进一步的分析。事实上，深挖数据可以显示最令人惊讶的结果——而且可能提供相反的见解。我们需要可以提供见解的更开放的数据。