如果評選2014年最熱詞匯，大數據一定榜上有名。如果在人力資源管理變革者中調研2014年最關(guān)注的話(huà)題，人才管理必定當仁不讓。
伴隨著(zhù)移動(dòng)應用在日常生活中的普及以及社交應用的風(fēng)起云涌，基于云技術(shù)的大數據應用，也逐漸拓展到企業(yè)管理的多個(gè)領(lǐng)域。例如，Google已開(kāi)始利用大數據更好地招聘，LinkedIn也更加關(guān)注如何為注冊用戶(hù)提供更有針對性的職位推送等。不過(guò)，大數據真的是企業(yè)管理的靈丹妙藥嗎？從傳統的聚焦因果分析的企業(yè)內部決策分析（事后分析），升級到更加關(guān)注趨勢分析的大數據分析（事前預測），不僅僅需要跨越數據積累和數據模型的鴻溝，更大的挑戰在于與實(shí)際管理業(yè)務(wù)是否直接互聯(lián)互通。
剛剛完成人事管理、人力資源管理變革到人力資本管理升級的中國人力資源管理變革者，在互聯(lián)網(wǎng)浪潮、社交應用、大數據的輪番沖擊之下，能否通過(guò)大數據應用實(shí)現彎道超車(chē)，跨越人才管理的基礎鴻溝，真正提升人力資源管理變革在企業(yè)戰略決策中的地位，這是所有人力資源管理變革者困惑和需要深入思考的重點(diǎn)。
面向未來(lái)的趨勢分析勞動(dòng)力
人才管理區別于傳統意義中人力資源管理變革的最核心之一即是勞動(dòng)力規劃。企業(yè)的戰略在發(fā)展和變化，人才戰略需要能夠高度匹配企業(yè)戰略；企業(yè)戰略隨著(zhù)市場(chǎng)環(huán)境而發(fā)生變化，人才戰略更需要基于企業(yè)戰略規劃，更好地模擬和預測未來(lái)的發(fā)展?，F有的勞動(dòng)力規劃，擅長(cháng)基于既定戰略、結合原有人才體系，進(jìn)行人力資源管理變革規劃；而基于大數據的勞動(dòng)力規劃，則需要更廣泛地分析歷史、行業(yè)、全球、地區的數據，并結合政策信息、人口信息、環(huán)境信息等各種數據，模擬未來(lái)戰略發(fā)展、演變以及與之配套的勞動(dòng)力結構、數量、能力要求、人才儲備、發(fā)展計劃等。因此，人才戰略不再是單純的計劃，而更多的是立足于長(cháng)遠的規劃和演進(jìn)，進(jìn)而幫助企業(yè)戰略落地和校準企業(yè)戰略方向。例如，大數據分析幫我們更好地預測到人口紅利消褪的2020年，勞動(dòng)力的主要構成、文化習慣、管理方式創(chuàng )新等。在此領(lǐng)域，SAP聯(lián)合牛津大學(xué)聯(lián)合發(fā)布的《未來(lái)的勞動(dòng)力》（WorkforceoftheFuture）做了卓有成效的探索。
當然，我們也需要清醒地看到，囿于大數據規模效應尚未形成，勞動(dòng)力分析的大數據仍然需要更廣泛的數據源補充。
在人才招聘中互聯(lián)互通
社交媒體的活躍，不僅僅為普通大眾打開(kāi)了一扇更廣泛的社交方式，對企業(yè)的滲透也在逐漸深入。一方面，以社交媒體的“去中介化”為起點(diǎn)，完全顛覆了傳統招聘的信息不對稱(chēng)局面，雇主可以透過(guò)社交媒體固有的“大數據分析”機能更好地全方位考察候選人；另一方面，“自媒體”的崛起，幫助候選人更容易透過(guò)社交媒體多角度了解雇主，尤其是雇主品牌。簡(jiǎn)單如LinkedIn的意向職位推送，即體現了大數據的力量。
我們欣喜地看到，隨著(zhù)移動(dòng)應用的進(jìn)一步普及，基于大數據的社交招聘，正通過(guò)微信等新興媒體的快速傳播而逐漸占據招聘的主流地位。同時(shí)，與云端的人才測評等的高度融合，更加速了招聘走向大數據化和社交化。
深入了解個(gè)人和組織
《論語(yǔ)》曰：知之為知之，不知為不知，是知也。要做到“知之”難，做到知“不知”更難。我們習慣性認為，自己已經(jīng)具備勝任工作的能力，同樣習慣性認為已經(jīng)為自己做了比較正確的職業(yè)規劃，其實(shí)不盡然。事實(shí)上，商業(yè)環(huán)境的變化、知識更新?lián)Q代的加速，決定了我們在“知己”方面的嚴重誤判風(fēng)險，以及組織和個(gè)人發(fā)展方向的盲目樂(lè )觀(guān)。以學(xué)習和培訓為例，新興崗位培養體系的無(wú)法借鑒性，加之知識更新?lián)Q代頻率的加速，決定了傳統的培訓方式、培訓內容、學(xué)習目標、學(xué)習動(dòng)因都在發(fā)生顛覆性的變化，如何更好地、更針對性地、更合理地安排個(gè)人和組織的學(xué)習成長(cháng)目標、學(xué)習發(fā)展方式、職業(yè)生涯規劃、繼任計劃等，成為大數據時(shí)代人才管理者的巨大挑戰和重大契機。大數據一方面提供了更廣泛的參照樣本，一方面也幫助企業(yè)和個(gè)人更加科學(xué)、量化地看到自身能力的補充方向和發(fā)展方向，更加積極主動(dòng)地參與到學(xué)習環(huán)節中，從“要我學(xué)”真正轉化為“我要學(xué)”。
同時(shí)，人力資源管理變革者更需要充分利用移動(dòng)技術(shù)和社交技術(shù)，充分利用員工/學(xué)習者的碎片化時(shí)間和已經(jīng)潛意識的分享“沖動(dòng)”，更好地建立學(xué)習型組織，建立服務(wù)企業(yè)戰略的學(xué)習體系。
以高績(jì)效為基準優(yōu)化人才結構
績(jì)效管理的核心價(jià)值在于將企業(yè)的戰略目標高效、準確地傳遞給每一個(gè)員工。完善的績(jì)效管理體系，能夠幫助企業(yè)更有效地執行企業(yè)的戰略。而大數據時(shí)代的績(jì)效管理，則進(jìn)一步需要幫助高績(jì)效員工“畫(huà)像”，以此“畫(huà)像”塑造員工、發(fā)掘員工、招募員工。通俗而言，即是透過(guò)大數據分析，將高績(jì)效員工的行為特征進(jìn)行量化描述，進(jìn)而基于此可視化描述形成員工行為準則和選拔標準，幫助企業(yè)建立高績(jì)效的管理機制和團隊能力，以高績(jì)效行為準則為基準，優(yōu)化人才結構。
同時(shí)，我們可以發(fā)現，目前績(jì)效管理與大數據的結合，不在于缺乏高績(jì)效人才行為的洞察模型，而在于歷史數據的可參照性欠缺，以及對標數據的完整性不足。
相助人才盤(pán)點(diǎn)洞察微末
不同的企業(yè)里面，分別有哪些崗位的離職風(fēng)險較高，主要原因是什么？當前組織單元里面，哪些人有潛在的離職風(fēng)險？離職的真正原因是什么？
這些問(wèn)題，人力資源管理變革者一般無(wú)從回答或僅能憑感覺(jué)回應。以大數據的人才盤(pán)點(diǎn)為基礎，可以將基于樣本的分析模型，應用于足夠豐富的大數據，進(jìn)而更清晰地盤(pán)點(diǎn)隱藏在人員結構之下的能力/潛質(zhì)分析、績(jì)效/產(chǎn)出分析等。同時(shí)，反過(guò)來(lái)優(yōu)化分析模型，可更好地盤(pán)點(diǎn)人才，包括結構的盤(pán)點(diǎn)、發(fā)展趨勢的盤(pán)點(diǎn)（離職傾向、績(jì)效提升/改進(jìn)點(diǎn)等）。這是對傳統的智能分析“以結構和因果為主進(jìn)而發(fā)現問(wèn)題為原則”的跨越式升級，形成洞察微末，進(jìn)而“防微杜漸”的真正的決策支持。
大數據之“惑”欲說(shuō)還休
觀(guān)察行業(yè)，我們欣慰地洞察到越來(lái)越多的企業(yè)將大數據視為升級人力資源管理變革體系的重要手段和契機，逐漸應用在招聘、績(jì)效、人才盤(pán)點(diǎn)、學(xué)習與發(fā)展等領(lǐng)域，更加推動(dòng)了中國的人力資源管理變革從人力資源管理變革到完整人才發(fā)展的跨越。但是，我們也需要認識到目前的強大阻力包括：對“云技術(shù)”/云應用的不信任、顧慮甚至抵觸，以及企業(yè)人力資源管理變革者對原本內部管理數據的安全顧慮，進(jìn)而保守封閉，導致大數據不大（充分）等。這些障礙，不僅僅束縛了自身的手腳，更無(wú)法真實(shí)獲取對標數據，因此，也無(wú)從談起大數據的真正應用。
總之，雄關(guān)漫道真如鐵，大數據推動(dòng)人才管理，在路上。
中國民生銀行人力資源管理變革部趙博：
人力資本管理強調“預測和決策”，人力資源管理變革者要培養“數據意識”，嘗試“用數據說(shuō)話(huà)”，從自己熟悉的領(lǐng)域出發(fā)，對企業(yè)海量的人員數據、行為數據、經(jīng)營(yíng)數據和外部數據進(jìn)行深層分析，從“描述統計”到“推論統計”、從“預測”到“決策”，不斷獲得有利于促進(jìn)人才發(fā)展、優(yōu)化商業(yè)運作模型、提高核心競爭力的信息。未來(lái)的人力資源管理變革政策和經(jīng)營(yíng)決策將更多的基于大數據分析的結果，做到有理可循、有據可依，通過(guò)理性的分析和決策實(shí)現人力資本效率最大化。
福田企業(yè)集團培訓部部長(cháng)閆吉倫：
在信息爆炸的時(shí)代，大數據將發(fā)揮巨大的作用。通過(guò)大數據的分析發(fā)現事物的規律，這一點(diǎn)對企業(yè)培訓有很大的啟發(fā)意義。組織培訓和學(xué)習的過(guò)程中也會(huì )產(chǎn)生大量的數據，諸如員工的績(jì)效結果、全員的IDP數據分析、員工的培訓需求調研、培訓滿(mǎn)意度調研、培訓課時(shí)等，都可采用大數據的方式進(jìn)行分析，發(fā)現企業(yè)員工學(xué)習規律和特點(diǎn)，從而找準企業(yè)培訓的方向和方式。
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