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            大數據+人力資源=?
            來源:網絡  作者:未知  時間:2018-09-04

            進入大數據時代,對于人力資源管理者來說,是一個改變自身處境的絕佳的良機。在大數據技術的支持下,人力資源的選、育、用、留都可以納入到量化范疇,使人力資源管理更加高效、更加精準并更有話語權。人力資源從業者將真正開始成為企業內的專家,他們對于人力資本的管理,可以達到與其它職能模塊同等甚至更優的專業水平,包括在選拔人才時確保效率與質量、既幫助企業培養儲備人才也幫助員工進行職業生涯管理、幫助企業人才吸引力始終保持在業界平均水準之上。

            一言以蔽之,大數據來了,人力資源管理的游戲規則變了。

            未來的招聘:充分釋放的人才價值

            設想以下的場景:

            某大型企業人力資源部招聘專員小張,最近得到指令,要為企業選拔一位新型業務單元的經理,她的任務是遴選出三位左右的候選者,同時要按照與崗位的匹配性進行準確排序,為老板的后續面試做好準備。小張開始了自己的工作。

            她首先進入到公司人力資源管理數據系統,點開其中儲備人才庫系統,按照自己對于目標崗位的理解,鍵入了相應的搜索關鍵詞,包括業務名稱、管理層級、工作經驗等,出現了若干可供候選的人員。之后,小張進一步增加搜索關鍵詞,包括這些人員曾經的管理幅度、是否有幫助傳統企業轉型的成功經驗、在每次職業轉換后的職業成就等,隨著搜索詞的增加,可供候選的人員減少到個位數,小張將其簡歷提取出來作為備選。

            隨后,小張點開了系統中合作獵頭公司的服務界面,之前,獵頭公司已經按照小張的要求進行了候選人才的數據置入,小張按照同樣的關鍵詞進行遴選,并獲得了更多的有效候選人簡歷。顯然,專業獵頭公司的簡歷質量更高,有幾個看上去確實不錯的人選。為了進一步了解這些人,小張點擊了獵頭公司提供的更多數據服務項,對比分析這些人在薪酬期望上的排序、在成功經驗上的排序、在多背景企業工作適應度的排序,尤其小張加入了一項老板非??粗氐呐判颍哼@些人員曾供職企業對于他們的信用評價排序。通過這個過程,小張進一步獲取了一些有效的候選人簡歷。

            經過前面的過程,小張大致獲取了總計十份簡歷,并導入到深度分析庫中,她的進一步篩選過程開始了。她首先點開了這次要招聘崗位的勝任力評估模型,按照這個模型預設的四個維度:領導力、專業能力、創新精神、團隊激勵,對于十份簡歷進行總體排序,也就是說,她開始按照五個維度為每個候選人打分并排出高低,這個過程完成后,小張淘汰后四份簡歷,拿出前六份簡歷進行進一步評估。

            小張點開了系統中的職場社交評估界面,這是小張的習慣,她一貫很重視候選人所在職業社交中的真實表現。她逐一開始鍵入六位候選者的姓名,查看六位候選人在社交網絡中的相關信息,包括他們的發言、他們發布的一些專業文章、他們的人脈網絡、跟帖者的評價等等,在此基礎上對分數進行微調。隨后,小張鍵入了自己的企業價值觀的幾個關鍵詞,針對六個候選者進行模糊搜索,進一步確認候選人與公司價值觀的匹配度,并按照各候選人在這一項的表現,對六個人的排序進行了微調。

            再之后,小張將六個候選者的關鍵維度數據全部展開進行逐一對比,既包括學歷、從業經驗、管理經驗等硬指標及描述,也包括領導力、創新精神等軟指標及相關描述,再反復對比上再次進行微調。最終,小張挑出了排名前三位的簡歷,注明了在整個過程中的各位候選者得分,以及自己的調整理由,點擊發送給自己的上級。

            以上利用大數據技術進行招聘的過程,相較于當前的企業招聘模式,無疑是革命性的進步。

            當代企業在重要崗位招聘上的基本特點是:通過長流程、高費用和多人參與保證招聘質量。例如,必須依賴獵頭公司每次一議式的簡歷提供、通過幾輪面試筆試的層層篩選確保候選者質量、通過內部多部門共同把關確保能力勝任,由此,形成了重要崗位招聘中質量和效率的明顯矛盾。大數據時代的企業招聘,有望實現質量和效率的平衡。

            更重要的是,大數據創新會有助于推動充分市場化、專業化的職場環境,這將帶來人力資源價值的充分釋放。

            在以上的過程中,需要人才自身、用人企業、人才中介機構對于人力資源管理過程中每一步痕跡,進行定量化積累、跨領域分享及模型化挖掘,形成一個運作有序的人才價值交換市場。例如,職業人在各企業的綜合表現、薪資福利、職業歷程、職業信用信息,在職業社交平臺上的發布信息、互動信息、人脈信息,在職業測評中的測評信息,在職業轉換中的相關信息等,這些都需要進行量化積累,同時需要借助某種共享平臺實現信息分享,在此基礎上,進行專業的挖掘與提取。

            大數據時代的企業招聘,從技術方法角度看,是持續的數據挖掘過程;從信息角度看,是供需信息持續匹配,關聯信息的不斷交叉組合的過程;從人力資源專業來看,是對于人才價值評估、崗位勝任力理解的專業展現過程。

            數字化職業生涯

            對這個世界上的大部分人來說,其職業成長其實是盲目的。大多數的人職業路線是沿著這樣的路線進行:選擇一個與大學專業相近的工作;羨慕地看著小部分幸運的人獲得提升,但自己的表現最仍屬于平均水準;非??鄲灥珶o處求助,也不清楚自己的職場競爭力究竟如何;盲目跳槽尋找新機會,或者是在企業中邊緣化地繼續下去......

            造成盲目的主要原因在于:第一,不了解自己到底適合做什么;第二,不了解自己最需要提升什么;第三,不了解適合自己的職業在哪里;第四,不了解自己的職業成長是否在正確的方向上。以上這些問題,借助大數據時代的技術創新和商業模式創新,有望迎刃而解,使得未來職場人的成長模式發生巨變。

            設想以下的場景

            職場新人小李,在某企業擔任網管,度過了兩年的職場新鮮期之后,陷入深深的迷惘之中,他迫切知道自己未來的職業道路在哪里,自己需要做哪些改變。

            他點擊了自己手機上的一個APP“成長之旅”,這是一個基于大數據技術的職業指導軟件。他點擊進入之后的首頁門戶提示他“歡迎您進行全面的職業測評”,他發現這里面包含很多測評,包括“崗位勝任力測評”、“職場優勢能力測評”和“行業內競爭力測評”。

            小李點擊了“行業內競爭力測評”,并回答了其中的各項問題,包括工作年限、所承擔工作內容、自己能夠駕馭的各類IT系統等等,得到了這樣的反饋“您好,您在參加測評的89462名計算機網管同行中,競爭力排名為68543,建議您持續提升自身的職業競爭力,此外系統對您的了解太少,請您繼續完成其它測試”。

            小李繼續點擊崗位勝任力測試,按照系統要求輸入自己的更多信息,并根據提示題目進行點選,崗位勝任力測試的反饋結果為“優秀”,同時在數萬名同類測試者中排名靠前。這說明,小李本身非常適合當前崗位,但卻沒有達到應有的職業成績,并沒有在同行中脫穎而出,系統對小李這一類的職場人士納入到“亟待突破型”,并提供了進一步的職業規劃服務。

            小李繼續點擊“職業經驗參照”,發現在“亟待突破型”的計算機網管人士中,和自己一樣工作兩年的,有48%通過持續學習脫離“亟待突破”區域,有25%通過加入專業圈子脫離該區域,有17%通過尋求專業指導脫離該區域,只有10%通過跳槽脫離該區域??吹竭@里,小李發現,盲目的跳槽不是一個很好的選擇,并不能顯著幫助自己實現職業突破。

            他進一步點入占48%的持續學習,看了幾個案例,然后進一步分析,在持續學習人士中,有42%通過學習IT專業課程實現突破,有30%通過學習工商管理類課程,有28%通過學習專業領導力課程獲得突破,也就是說,作為IT專業人士,除了專業課程可以幫助自己成長之外,還可以通過學習綜合技能類的課程幫助自己的成長。

            小李還發現,這些通過持續學習脫離“亟待突破”區域的人群,相較于通過專業圈子、通過專業指導、通過跳槽脫離該區域的人士,在薪資變動幅度上更加顯著,在企業職級的變化上也更加顯著??吹竭@里,小李覺得自己想明白該做什么了。

            以上的案例在大數據時代將越來越多地涌現,在大數據的支持下,職場人的成長不應該是盲目的和隨波逐流的,而是在對于自身完整、深入、科學測評基礎上,有數據可對比,有經驗可借鑒,有路徑可選擇的一個理性過程。

            數字化職業生涯管理,對于人力資源管理的改變將是巨大的,無論是企業重點中的HR人員、職業生涯規劃咨詢師、獵頭機構或培訓機構,都需要具備形成以職場人為中心,以數據運用和挖掘為手段的數字化職業生涯管理技術,并以此為基礎構筑自己的核心競爭力。

            大數據+人力資源,還可以做到更多

            大數據時代的人力資源管理,本質上是通過對于職場人的知識、能力、素質、風格等各項特征的量化,形成人力資源管理的經驗化與精確化。除了前面的案例,仍有大量可為的空間。

            第一,崗位選拔

            無論何種選拔,其本質是,候選者與目標崗位勝任力要求的匹配度。也就是說,匹配度越高,被選中的概率越高。

            在傳統的人力資源管理,這種匹配大多是非常模糊而感性的,主要依賴于決策層的經驗和判斷力。但在大數據的作用下,可以搭建一個相對可靠性較高的選拔匹配平臺。

            平臺的一邊,是對于目標崗位的素質描述,以及參照本企業歷史數據或同行業經驗數據,對于所要求候選者各項勝任力素質的各項要求,這樣,在選拔之前,對于目標人選“應該是什么樣子”做到心中有數。

            平臺的另一邊,是對于候選者的各項能力素質指標,按照目標崗位的勝任力維度進行分解展現,也就是,可以客觀呈現候選人“就是這個樣子”。

            這樣,可以直觀地觀察候選者的勝任力與目標崗位的勝任力要求的匹配情況,會極大提高選拔的精度與效率。

            第二,薪資激勵

            各個企業HR的經常性難題在于,不清楚本企業的薪資水平在全行業的位置,不清楚本公司的各項福利保險是否發揮了激勵作用,不清楚如何實現對應聘者薪資預期的有效管理。

            從長期來看,伴隨著多行業可共享的大數據信息平臺的逐漸成型,企業HR部門將越來越便利地分析同行業薪資水準,從而對本公司薪酬進行調整以保持薪酬競爭力。

            此外,對于薪資外的福利保險,企業同樣在對于員工差異化需求了解的基礎上,改變多年不變、千人一面的福利模式,對不同員工實現差異化福利包。

            而在對于應聘者薪資預期方面,可以通過建立起應聘者的競價機制,使招聘的薪資談判完全市場化,提高招聘的“性價比”。

            第三,領導力發展

            越來越多的企業建立了較為完備的領導力發展體系,主要的問題在于對于領導力發展過程中的“學習-運用-評估”的持續性差,導致對于管理人員缺乏長期的領導力評估,針對性的學習和運用自然更加無從談起。

            在一個基于大數據理念的領導力發展體系中,一般按照不同層級建立不同的領導力模型,并通過專項培訓、日常評估、業績考察等多種方式對各級管理人員的領導力表現進行記錄、分析與指導,從而為每個人量身定制出領導力發展路線圖。

            人力資源的新境界

            第一,在人力資源的選、育、用、留的各個環節中,以大數據技術為依托,實現全過程的定量化、科學化。在人力資源學科發展歷史上,第一次像其它管理職能模塊一樣,達到了科學管理所要求的可測量、可記錄、可分析、可改善,使得人力資源管理的專業性大增。

            第二,人力資源對于企業的價值極大提升,HRD更加接近核心決策層,中基層HR人員開始成為企業內部的專家,人力資源領域高喊多年的“成為業務部門的戰略合作伙伴”終于在大數據時代得以實現。在大數據的支持下,使力資源部門在高價值的工作方面,包括人才選拔、任命、激勵等,表現會越來越好,人力資源部門開始有更多機會成為業務部門不可或缺的合作伙伴,CEO也將越來越多求助人力資源部門作為戰略達成的主要支撐部門。

            第三,人力資源全產業鏈發生巨變。包括企業HR部門、獵頭機構、咨詢機構、招聘中介機構、培訓機構、服務機構、行業主管部門,只有在大數據的作用下,才能真正把全產業鏈的“以人為本”做實,產業鏈上下游需要共享數據、共享測評工具、共享人才發展理念,在人才價值提升與交換的基本理念下,通過強有力的大數據平臺技術,實現共同創造并分享價值。

            第四,給人力資源從業者創造極大機遇的同時,也帶來了極大挑戰。一方面,人力資源從業者通過運用大數據技術、移動互聯網技術,對供職企業的介入深度大大增加,創造的價值也大大增加,從而也豐富了自己的職業生涯可選項。另一方面,大數據體系的構思、構建、運用,以及如何把大數據技術與人力資源管理所銜接,對從業者幾乎是顛覆性的變革。

            第五,人力資源管理仍然部分是藝術,部分是科學。無論大數據的量化分析技術演進到何種程度,無論對于職場人的刻畫模型有多么精準,人力資源管理本質上仍然部分是藝術,部分是科學,這是由人的復雜性決定的。未來的人力資源管理要達到的目標是,在大數據技術的支撐下,讓科學的部分盡可能的科學,從而讓藝術的部分更加智慧。

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