企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”

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1、企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”李越恒广州工程技术职业学院摘要：当全社会多领域正经历大数据浪潮的洗礼时，企业人力资源管理也不例外，企业HR工作中呈现出越来越依靠大数据技术的发展趋势。如何在“大数据”时代背景下，通过对巨量的、碎片化的数据实现科学有效的提取和分析，产生更大的管理智慧和价值，为企业人力资源管理提供决策参考，顺应时代变化创新管理手段和方法，是企业人力资源管理者在大数据时代面临的最大的挑战和机遇。.jyqkentationCentre，国际文献资料中心）的研究发现：全球信息量大约每两年翻一番，即

2、使是在全球遭遇金融危机的2009年，信息量也比上一年度增加了62%，达到80万PB(Petabyte千万亿字节，1PB=10亿GB)，从2010年起，全球数据已跨入ZB(Zettabyte十万亿亿字节)时代，预计到2020年，全球数据量将达到惊人的35ZB，此种现象被称为“大数据摩尔定律”。大数据又称巨量资料，指的是由于所涉及的资料量规模巨大和复杂性，无法在合理时间内通过传统的IT技术和软硬件工具实现撷取、管理、处理和服务的数据集合。大数据绝不同于“海量数据”，后者只强调数据的量，而大数据不仅用来反映数据量

3、的巨大，还重在描述数据的复杂形式和快速的时间特性，以及通过对数据的专业化处理最终获得有价值信息的能力。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在的时日已久，近年来却随着互联网和IT行业的发展被人们日益关注。大数据具有四个层面的特征，分别是“Volume，Variety，Value，Velocity”，简称4“V”。“Volume”表示数据体量巨大，从GB到TB、PB再到EB、ZB，截至目前，人类生产的印刷材料的所有数据量是200PB(1PB=210TB)，而自人类产生至今全人

4、类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。“Variety”代表数据类型繁多，通常数据类型分为结构化和非结构化两种，结构化数据是以往便于存储的以文本为主的数据，非结构化数据指非文本形式的数据，包括视频、音频、网络日志、图片、地理位置信息等，由于非结构化数据的类型越来越多，对数据的处理能力提出了更高要求。“Value”为价值密度低，商业价值高，以一段连续不间断的视频为例，可能只有一两秒的数据是有用的数据。“Velocity”是指处理速度快，这是大数据区别于传统数据挖掘技术的最显著的特征，又称

5、为1秒定律。由于数据以爆炸的速度增长，不断涌现新的数据，要使大量的数据得到有效的利用，要求数据处理的速度随着数据量的快速增长不断提升，而且数据在互联网络中不断流动，具有时间价值，如果数据得不到及时、有效的处理，就会丧失其意义和价值。由于大数据具有的4V特征，要求数据的使用者具有相应的大数据技术，即通过特殊方法从类型多样的海量数据中，迅速获得有价值的信息的技术。二、企业遭遇“大数据”的喜忧参半毋庸置疑，大数据时代已改变了我们的世界。Google公司基于数据推出“流感趋势”，跟踪诸如“感冒”、“咳嗽”、“喷嚏”

6、和“发烧”此类词语，能比较准确地判断出流行感冒在那里得以扩散。C公司近期通过对数据科学家展开调查，得到的调查结果是：83%的调查对象坚信“大数据”会使得企业对数据科学家的需求空前增长；64%的调查对象表明，现有的人才供应量处于供不应求的状态。事实上，麦肯锡公司预测，在未来六年里，单美国就会面临缺少14万甚至19万拥有深厚数据分析技术的人才这一窘势，而能够通过运用大数据进行合理决策的管理和分析人才的缺口更是达到150万。由此预见，大数据在各行各业尤其是企业，应用前景非常广阔。无论从我国还是全球来看，企业人力资

7、源管理在“大数据”时代遭遇了喜忧参半的境况，即面临着全新的机遇和挑战。《人才大战》的合著者即电子商务巨头eBay公司的副总裁贝丝·阿克塞尔罗德在其著作中写道：“将大数据技术运用到人力资源管理工作中具有重要的价值和意义，人力资源管理通过数据分析不断实现增值，不管是以数据引导和分析定位企业外部人才，还是借助数据对企业内部员工进行预测评价，提前获得员工的离职可能的信息，找出导致离职的关键因素，从而及时做出准备和干预，数据都为此提供了大量的机会和空间。”首先，大数据正在改变企业人力资源管理的现实环境。以前，在企业人

8、员配置过程中，总是相对静态地看问题，人才的数量、学历结构、年龄结构、能力结构等数据在一段时期内基本保持不变，而在大数据时代，每天会诞生海量的数据，人才的人力资本存量、知识结构、工作状态和绩效等无时不刻不在发生变化，在一天的时间就可能产生巨大的信息量。企业管理者已身处一个数据的“海洋”，大数据使得人才和管理者双方彼此更加“透明”，通过大数据技术，有更多的信息为对方所掌握，基于委托-代理关系的博弈双方由于“信息不对称