大數據對企業(yè)人力資源管理的影響
在多數中小企業(yè)中，存在管理人員固守傳統人力資源管理理念的情況。這些中小企業(yè)實(shí)施了十分嚴格的員工管理機制，將員工看作機械輔助體，人力資源管理缺乏人性化，在管理方式上具有偏向業(yè)務(wù)性，不利于企業(yè)的發(fā)展。以下是小編收集整理的大數據對企業(yè)人力資源管理的影響論文，和大家一起分享。
摘要：隨著(zhù)大數據時(shí)代的來(lái)臨，企業(yè)人力資源管理面臨著(zhù)新一輪的挑戰。企業(yè)人力資源管理的優(yōu)化是提升企業(yè)競爭力的關(guān)鍵，因此，企業(yè)人力資源管理者必須緊跟大數據時(shí)代的發(fā)展趨勢，更新管理理念，優(yōu)化人力資源管理體系，從而更好地為企業(yè)服務(wù)。
關(guān)鍵詞：大數據時(shí)代；人力資源管理；管理理念；工作思維大數據時(shí)代的到來(lái)給企業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了巨大的變化，影響著(zhù)企業(yè)戰略決策的部署以及員工的工作思維。在企業(yè)管理中，人力資源管理是關(guān)鍵內容之一，人力資源管理優(yōu)化對企業(yè)的發(fā)展起著(zhù)較大的促進(jìn)作用。因此，企業(yè)人力資源管理者應革新人力資源管理方式，構建更加完善的人力資源管理體系，從而更好地提升企業(yè)的市場(chǎng)競爭力。
1、大數據對企業(yè)人力資源管理的影響
當今社會(huì )的發(fā)展以知識經(jīng)濟和信息技術(shù)為主導。隨著(zhù)大數據時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)數據與先進(jìn)的信息技術(shù)實(shí)現了更加緊密的結合，并轉化為可應用的數據知識，進(jìn)一步地支持了企業(yè)的人力資源管理工作。大數據時(shí)代的來(lái)臨對企業(yè)人力資源管理提出了新的要求，帶來(lái)了前所未有的挑戰。對于大數據本身所具有的巨大價(jià)值，除了會(huì )引發(fā)創(chuàng )新性的產(chǎn)業(yè)變革外，還對企業(yè)決策、員工的工作思維造成較大的影響。
在企業(yè)發(fā)展中，實(shí)施大數據下的人力資源管理主要是以數據為主導，企業(yè)和個(gè)人信息全部交由數據管理，但存在企業(yè)信息和商業(yè)機密被盜竊的風(fēng)險。此外，基于大數據強大的流動(dòng)性，企業(yè)人力資源管理受到環(huán)境的影響更大，因此，必須進(jìn)一步明確數據管理的責任，強化數據的過(guò)濾過(guò)程，并尋找有效的應對策略，從而避免因濫用數據而對企業(yè)的發(fā)展造成不利影響。
2、企業(yè)人力資源管理存在的問(wèn)題
2.1傳統觀(guān)念根深蒂固
在多數中小企業(yè)中，存在管理人員固守傳統人力資源管理理念的情況。這些中小企業(yè)實(shí)施了十分嚴格的員工管理機制，將員工看作機械輔助體，人力資源管理缺乏人性化，在管理方式上具有偏向業(yè)務(wù)性，不利于企業(yè)的發(fā)展。
2.2人力資源管理理念未能與時(shí)俱進(jìn)
大數據時(shí)代的來(lái)臨對企業(yè)人力資源管理提出了更高的要求，因此，企業(yè)管理者需要在管理上革新。但人力資源管理的革新在很大程度上決定于管理者的管理理念。由此可見(jiàn)，在大數據時(shí)代，要想實(shí)現企業(yè)人力資源管理上的革新，最重要的是轉變管理者的管理理念。但從很多企業(yè)的人力資源管理現狀看，多數人力資源管理者并未具備與時(shí)俱進(jìn)的管理理念，缺乏對大數據時(shí)代的認識，甚至一些管理者認為人力資源管理只是企業(yè)內部化的常規管理，因此，部分企業(yè)很難實(shí)現人力資源管理的革新。
2.3人力資源管理革新的困難較大
大數據時(shí)代的來(lái)臨不僅給企業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了機遇和挑戰，也對人才培養提出了新的要求。大數據時(shí)代要求加快人才的培養速度，且企業(yè)應能在選聘、管理和培訓上給予便利支持。隨著(zhù)經(jīng)濟的發(fā)展，企業(yè)間的競爭日趨激烈，人才已經(jīng)成為企業(yè)占據競爭優(yōu)勢的重要資源，但很多企業(yè)在人才培養方面仍然無(wú)法滿(mǎn)足信息技術(shù)開(kāi)發(fā)的需求，導致人才匱乏。因此，要想實(shí)現人力資源管理的革新難度較大。
3、企業(yè)人力資源管理的變革策略
3.1革新人力資源資源管理理念
在大數據時(shí)代的背景下，企業(yè)人力資源管理需與時(shí)俱進(jìn)，管理者需改變傳統的思想觀(guān)念，正確認識大數據時(shí)代給人力資源管理帶來(lái)的機遇和挑戰，革新人力資源管理理念。筆者認為，可從以下3方面入手：
�、僮鳛槠髽I(yè)人力資源管理者，需要緊跟大數據時(shí)代的發(fā)展潮流。
用大數據思維思考人力資源管理問(wèn)題，并立足于全局，將目光放長(cháng)遠，深入分析人才市場(chǎng)，洞察人才需求的變化。
�、谠谌粘Ｈ肆Y源管理工作中，管理者需要摒棄墨守成規的管理思維。
培養自身的工作敏感性，從而以更加專(zhuān)注的心態(tài)展開(kāi)管理工作。在員工培訓中，應及時(shí)向員工傳達大數據思維，實(shí)施更加全面的人力資源管理。
�、墼谕苿�(dòng)企業(yè)發(fā)展的過(guò)程中，人力資源管理起著(zhù)十分關(guān)鍵的作用。
人力資源管理部門(mén)的日常工作包括采集信息、整合信息和分析信息，除了要掌握員工的基本情況外，還需明確員工的實(shí)際工作績(jì)效及其對企業(yè)的忠誠度。在這一類(lèi)數據的分析過(guò)程中，需充分運用大數據管理思維，結合企業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)，制訂科學(xué)的人力資源發(fā)展規劃，為企業(yè)各個(gè)部門(mén)更好地招聘人才提供支持。
3.2構建大數據時(shí)代下的管理體系
大數據時(shí)代帶來(lái)了企業(yè)外部環(huán)境的變化，推動(dòng)了新業(yè)態(tài)的出現。在與外界的溝通方面，企業(yè)人力資源管理部門(mén)發(fā)揮著(zhù)十分重要的作用。在大數據時(shí)代的發(fā)展背景下，企業(yè)人力資源管理者應逐漸具備全新的思維，以大數據思維思考管理問(wèn)題，提前制訂應對計劃，從而更好地推動(dòng)企業(yè)的發(fā)展。因此，企業(yè)需結合自身的發(fā)展特點(diǎn)，構建大數據時(shí)代下的人力資源管理體系。具體而言，可從以下4方面入手：
�、僦匾晢T工的選聘和培訓工作。
在日常管理中，管理者應注意觀(guān)察員工的工作狀態(tài)，為員工創(chuàng )造更好的工作環(huán)境，提升員工的企業(yè)自豪感，使其更好地為企業(yè)奮斗。
�、谠诖髷祿䲡r(shí)代的發(fā)展背景下，企業(yè)人力資源管理部門(mén)應盡可能地收集員工信息。
更全面地了解員工的社會(huì )關(guān)系，掌握員工的生活情況，評價(jià)員工的溝通能力。此外，還應充分發(fā)揮大數據的優(yōu)勢，有效運用大數據技術(shù)，從而更系統地了解員工的實(shí)際情況，優(yōu)化員工評測，招聘到高素質(zhì)的專(zhuān)業(yè)人才。
�、鄞髷祿䲡r(shí)代促進(jìn)了一些新生職位的產(chǎn)生。
為了進(jìn)行公正的人力資源考核，必須重點(diǎn)審視大數據時(shí)代下的新生職位，明確職位與職能的關(guān)系。
�、苓\用大數據系統進(jìn)行數據分析。很多企業(yè)都認識到了人力資源管理的重要性，然而，往往因技術(shù)上的限制和掌握的信息不全面而無(wú)法實(shí)現系統化的數據分析。在大數據時(shí)代，企業(yè)數據與先進(jìn)的信息技術(shù)有了比以往更加緊密的結合，企業(yè)人力資源管理者要充分利用這一優(yōu)勢，在海量信息中提煉出對企業(yè)發(fā)展有益的信息，從而更好地為企業(yè)選聘人才，實(shí)現業(yè)務(wù)效率的提升。
3.3優(yōu)化人力資源管理模式
對于傳統的人力資源管理工作，大多采用靜態(tài)信息管理模式，而這樣無(wú)法實(shí)現對信息碎片和單線(xiàn)信息的整合，加之很多企業(yè)不具備高水平的人力資源管理者，進(jìn)而出現了某些人力資源管理工作不到位的情況。此外，在傳統的人力資源管理工作中，過(guò)于重視職位設置，且某些職位設立的原因是為了解決某一問(wèn)題。這種分工合作的人力資源管理方式無(wú)法滿(mǎn)足大數據時(shí)代的管理需求。因此，在大數據時(shí)代的背景下，必須改變傳統的人力資源管理模式，以大數據管理思維為基礎，實(shí)現大數據時(shí)代下的人力資源管理模式優(yōu)化。筆者認為，可從以下3方面入手：
�、賱�(chuàng )建數據管理新流程。
在人力資源管理工作中，需要以能力管理為關(guān)鍵，充分考慮崗位與能力的關(guān)系，將崗位與能力有機結合，確保在企業(yè)發(fā)展的每一個(gè)環(huán)節中都能具備專(zhuān)業(yè)的高能力人才。
�、趯�(shí)現以人才為核心的企業(yè)人力資源管理。
企業(yè)發(fā)展的每一步都需要專(zhuān)業(yè)知識的支撐，要想使企業(yè)順利發(fā)展，就必須保證企業(yè)發(fā)展中的每一個(gè)環(huán)節都具備能力出眾的員工。因此，在人力資源管理中，需要改變以職位為核心的傳統管理方式，并將人才作為管理核心。人力資源管理者需充分考慮人才的需求，為人才專(zhuān)業(yè)能力的發(fā)揮創(chuàng )造條件，注重員工工作積極性的提升，并通過(guò)科學(xué)、系統的培訓提升員工的職業(yè)素質(zhì)和工作能力，最終提升崗位與能力的契合度。
�、蹜眯畔⒒娜肆Y源管理手段。
隨著(zhù)大數據時(shí)代的來(lái)臨，企業(yè)人力資源管理需要更加注重對互聯(lián)網(wǎng)的利用，實(shí)現人力資源管理信息系統的完善。在這一系統平臺中，人力資源管理工作需要有效融合管理技術(shù)與信息技術(shù)，從而為實(shí)現企業(yè)戰略目標提供決策支持。此外，還應招聘更多優(yōu)秀的人才，充分利用互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢建立企業(yè)網(wǎng)站，設置人才招聘網(wǎng)頁(yè)，提供求職登記服務(wù)。
4、結束語(yǔ)
當今社會(huì )的發(fā)展以知識經(jīng)濟和信息技術(shù)為主導。在此背景下，企業(yè)面臨的行業(yè)競爭更加激烈，而人力資源管理是幫助企業(yè)占據競爭優(yōu)勢的主要力量。因此，企業(yè)必須緊跟大數據時(shí)代的發(fā)展潮流，轉變人力資源管理理念，學(xué)會(huì )運用大數據管理思維思考問(wèn)題，從而構建更加完善的人力資源管理體系構建，從而更好地提升人力資源管理的工作效率，為企業(yè)發(fā)展提供更大的支持。
擴展資料：
大數據（big data），或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫(xiě)的《大數據時(shí)代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進(jìn)行分析處理。大數據歸納有五大特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
定義詳解
大數據與云計算的關(guān)系大數據（big data）是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內用常規軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數據有大量（Volume）、（Velocity）、多樣（Variety）、低價(jià)值密度（Value）、真實(shí)性（Veracity）五大特點(diǎn)。它并沒(méi)有統計學(xué)的抽樣方法，只是觀(guān)察和追蹤發(fā)生的事情。大數據的用法傾向于預測分析、用戶(hù)行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。
對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義�！按髷祿笔切枰绿幚砟Ｊ讲拍芫哂懈鼜姷臎Q策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。
大數據技術(shù)的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現盈利的關(guān)鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現數據的“增值”。[3]
從技術(shù)上看，大數據與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無(wú)法用單臺的計算機進(jìn)行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進(jìn)行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。
隨著(zhù)云時(shí)代的來(lái)臨，大數據（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng )造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關(guān)系型數據庫用于分析時(shí)會(huì )花費過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。大數據分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實(shí)時(shí)的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內的數據。適用于大數據的技術(shù)，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
它們按照進(jìn)率1024（2的十次方）來(lái)計算：1 Byte =8 bit，1KB= 1,024 Bytes = 8192 bit，1MB= 1,024 KB = 1,048,576 Bytes，1GB= 1,024 MB = 1,048,576 KB，1TB= 1,024 GB = 1,048,576 MB，1PB= 1,024 TB = 1,048,576 GB，1EB= 1,024 PB = 1,048,576 TB，1ZB= 1,024 EB = 1,048,576 PB，1YB= 1,024 ZB = 1,048,576 EB，1BB= 1,024 YB = 1,048,576 ZB，1NB= 1,024 BB = 1,048,576 YB，1DB= 1,024 NB = 1,048,576 BB
全稱(chēng)：，1Bit（比特） =Binary Digit，8Bits= 1 Byte（字節），1,000 Bytes = 1 Kilobyte，1,000Kilobytes = 1 Megabyte，1,000 Megabytes = 1 Gigabyte，1,000 Gigabytes = 1Terabyte，1,000 Terabytes = 1 Petabyte，1,000 Petabytes = 1 Exabyte，1,000Exabytes = 1 Zettabyte，1,000 Zettabytes = 1Yottabyte，1,000 Yottabytes = 1Brontobyte，1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
特征
容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價(jià)值和潛在的信息；
種類(lèi)（Variety）：數據類(lèi)型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過(guò)程。
真實(shí)性（Veracity）：數據的質(zhì)量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來(lái)源多渠道
價(jià)值（value）：合理運用大數據，以低成本創(chuàng )造高價(jià)值
結構
大數據結構大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來(lái)越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業(yè)中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長(cháng)60%。大數據就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現今階段的一種表象或特征而已，沒(méi)有必要神話(huà)它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術(shù)創(chuàng )新大幕的襯托下，這些原本看起來(lái)很難收集和使用的數據開(kāi)始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng )新，大數據會(huì )逐步為人類(lèi)創(chuàng )造更多的價(jià)值。其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著(zhù)手從三個(gè)層面來(lái)展開(kāi)：
第一層面是理論，理論是認知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線(xiàn)。在這里從大數據的特征定義理解行業(yè)對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發(fā)展趨勢；從大數據隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數據之間的長(cháng)久博弈。
第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數據價(jià)值體現的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個(gè)過(guò)程。
第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數據的最終價(jià)值體現。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數據，政府的大數據，企業(yè)的大數據和個(gè)人的大數據四個(gè)方面來(lái)描繪大數據已經(jīng)展現的美好景象及即將實(shí)現的藍圖。
意義
現在的社會(huì )是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì )，科技發(fā)達，信息流通，人們之間的交流越來(lái)越密切，生活也越來(lái)越方便，大數據就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。阿里巴巴創(chuàng )辦人馬云來(lái)臺演講中就提到，未來(lái)的時(shí)代將不是IT時(shí)代，而是DT的時(shí)代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對于阿里巴巴集團來(lái)說(shuō)舉足輕重。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無(wú)煙煤、肥煤、貧煤等分類(lèi)，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類(lèi)似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價(jià)值含量、挖掘成本比數量更為重要。對于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規模數據是贏(yíng)得競爭的關(guān)鍵。
價(jià)值
1、對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數據進(jìn)行精準營(yíng)銷(xiāo)2、做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數據做服務(wù)轉型
3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉型的傳統企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數據的價(jià)值
不過(guò)，“大數據”在經(jīng)濟發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會(huì )問(wèn)題的理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒(méi)在海量數據中。著(zhù)名經(jīng)濟學(xué)家路德維�！ゑT·米塞斯曾提醒過(guò)：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無(wú)益累積，以致對問(wèn)題之說(shuō)明與解決，喪失了其對特殊的經(jīng)濟意義的了解�！边@確實(shí)是需要警惕的。
在這個(gè)快速發(fā)展的智能硬件時(shí)代，困擾應用開(kāi)發(fā)者的一個(gè)重要問(wèn)題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個(gè)微妙的平衡點(diǎn)。企業(yè)組織利用相關(guān)數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如，通過(guò)結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業(yè)有益的情況都可能會(huì )發(fā)生:
1、及時(shí)解析故障、問(wèn)題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節省數十億美元。
2、為成千上萬(wàn)的快遞車(chē)輛規劃實(shí)時(shí)交通路線(xiàn)，躲避擁堵。
3、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來(lái)定價(jià)和清理庫存。
4、根據客戶(hù)的購買(mǎi)習慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。
5、從大量客戶(hù)中快速識別出金牌客戶(hù)。
6、使用點(diǎn)擊流分析和數據挖掘來(lái)規避欺詐行為。
工具
大數據概念應用到IT操作工具產(chǎn)生的數據中，大數據可以使IT管理軟件供應商解決大廣泛的業(yè)務(wù)決策。IT系統、應用和技術(shù)基礎設施每天每秒都在產(chǎn)生數據。大數據非結構化或者結構數據都代表了‘所有用戶(hù)的行為、服務(wù)級別、安全、風(fēng)險、欺詐行為等更多操作’的絕對記錄。
大數據分析的產(chǎn)生旨在于IT管理，企業(yè)可以將實(shí)時(shí)數據流分析和歷史相關(guān)數據相結合，然后大數據分析并發(fā)現它們所需的模型。反過(guò)來(lái)，幫助預測和預防未來(lái)運行中斷和性能問(wèn)題。進(jìn)一步來(lái)講，他們可以利用大數據了解使用模型以及地理趨勢，進(jìn)而加深大數據對重要用戶(hù)的洞察力。他們也可以追蹤和記錄網(wǎng)絡(luò )行為，大數據輕松地識別業(yè)務(wù)影響；隨著(zhù)對服務(wù)利用的深刻理解加快利潤增長(cháng)；同時(shí)跨多系統收集數據發(fā)展IT服務(wù)目錄。
大數據分析的想法，尤其在IT操作方面，大數據對于我們發(fā)明并沒(méi)有什么作用，但是我們一直在其中。Gartner已經(jīng)關(guān)注這個(gè)話(huà)題很多年了，基本上他們已經(jīng)強調，如果IT正在引進(jìn)新鮮靈感，他們將會(huì )扔掉大數據老式方法開(kāi)發(fā)一個(gè)新的IT操作分析平臺。
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