大数据：改变HR相关工作的方法与工具

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HR相关工作管理主要包含以下几个模块：招聘管理、薪酬管理、绩效管理、培训管理等内容，各管理模块均有较为成熟的工具和方法，但普遍缺少定量属性。大数据的方法和技术将改变工具在实际使用过程中缺乏量化判断依据与数据支撑的尴尬局面，甚至改变工具自身。

例如，传统构建企业员工胜任力模型的方法是是通过对相同岗位的一批绩优人士的访谈，归纳其知识、技能、个性及身份背景等信息，再进行比对、筛选而成，在样本、维度、指标等方面有很强的主观性，因此在实际使用中作用有限。

如果借助大数据来构建胜任力模型，那么对于单一企业而言，可以汇聚较长时间内相同岗位人员的一系列特征的大量数据，并从同行业众多企业中相同岗位人员特征的巨量数据。这些巨量数据在特征指标在分类、维度、细度等方面更细完备，除了现在通用的要素之外，还包括企业各时期的环境特点、制度特点、文化特点；全行业乃至宏观经济的特点、区域市场和大市场的特点；人员自身的行为和活动空间，人员所处的人际环境特点，甚至还部分可采集的家庭生活信息等。同时，在数据的采样量上也获得巨大跃升。

利用大数据的理论和技术，在模型构建、算法规则、异构数据处理、要素采集等各个方面进行优化，寻找出一致性的关键指标。从统计学的角度，准确的采样对象、足够丰富的样本量以及严谨的模型，可以确保全新的岗位胜任力模型的准确性大幅提高，成为名符其实的选人和用人的标准。

实际上，众多软件服务巨头已经布局基于大数据的人力资源管理服务市场。如，IBM以13亿美元收购基于大数据和云计算的人力资源软件商Kenexa；SAP斥资34亿美元并购云端运算型人才资本管理解决方案市场领导者SuccessFactors；Oracle最终19亿美元收购人才云管理服务商Taleo。同时，众多中小型公司ZALP、ZAO、数联寻英等也活跃在基于大数据的人力资源管理服务的细分市场。

工具的使用方面，则如以上谈到，人力资源管理者需要逐步建立大数据思维，运用大数据分析工具和方法解决问题。

综上，借助大数据的理念和技术，人力资源管理将在实操层面实现管理内容从重视职能性问题向重视策略性问题转变，理从简单绩效考核向全面绩效管理转变，从简单的工资性激励向全面薪酬激励转变，在人力资源管理工具和方法层面实现从人工方式向数据化和平台化管理转变；在管理理论层面融入更多定量的元素，推动人力资源管理在大数据分析时代真正迈入人力资本管理的新阶段。

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