一、人力資源管理的本土實踐與挑戰
 

　　“天下之物莫不有理，惟于理有未窮，故其知有不盡也。”
 

　　中國企業在改革開放一路坎坷走過三十多年的歷程，在企業管理方面主要通過學習和借鑒西方管理哲學與理論，過程中也不斷優化以適應中國商業環境和人文環境下運營管理的特殊性要求。人力資源作為其中一個管理模塊，已經成為中國企業的日常管理中不可替代的職能，是企業戰略落地的支撐要素。但在長期為中國企業，特別是民營企業提供管理咨詢服務的過程中，我們認為民營企業人力資源管理的問題往往非常相似，如崗位職責不清、員工責任心不強、薪酬競爭力不足、績效考核流于形式等等。這些表象問題是繁雜的、散點分布的，但其背后的內在邏輯是系統的。在企業不斷成長壯大的過程中，人力資源管理必定隨之進化以滿足業務發展的管理支撐需求。而要從根本上完成從對企業家經驗和直覺進行管理的依賴，轉而依靠組織系統與流程制度進行管理，需要人力資源管理從理念、理論、工具、實操幾個層面進行變革，而大數據及其實踐為這一變更提供了可能的方向。
 

　　二、大數據的前世今生與管理價值
 

　　數據分析具有悠久的歷史，20世紀40年代計算機的出現就是解決數據處理與分析的自動化問題。經過幾十年的發展，20世紀70年代，關系型數據庫的出現構成現代數據分析的基礎。直至20世紀90年代商業智能(Business Intelligence BI)的出現，數據分析才真正用于商業決策，這是一個漸進、復雜的過程，其內涵和外延在不斷動態演進。2011年EMC首先提出大數據的概念，隨后IDC的《Extracting Value from Chaos》(譯：《從混沌中提取價值》)一文奠定了當前大數據的基礎，并提出三個重要論斷：全球數據量大約每兩年翻一番;2010年，全球數據量跨入ZB時代(注：1 ZB=1,000 EB=1,000,000 TB);未來全球數據增速將會維持，預計到2020年全球數據量將達到驚人的35ZB!大數據的價值在于“大”，其意義有兩層：第一，大數據時代的數據規模與結構是以往數據處理、數據分析，甚至商業智能(BI)時代所無法比擬的，由此可形成的信息量。第二，借助分布式計算和超級計算機等最新技術形成的數據處理和分析能力空前提升，使得大數據技術能處理更加復雜的業務模型，形成更為準確的業務判斷，這被總結為大數據的4V特點：(容量大)Volume、(速度快)Velocity、(種類多)Variety、(價值高)Value。
 

　　數據量的極速增長、數據結構的豐富與異化，基于大數據技術的分析能力，其商業價值不僅體現在業務決策支撐的戰略維度和市場預測的營銷維度，在人力資源管理維度上大有可為。可以預見的是， 大數據理念和方法的運用，將解決了人力資源管理過程中的信息不對稱和信息不透明問題，極大地改變人力資源管理的內涵和外延，并在理念與實際工作模式、工具與方法、理論體系三個層面上推動人力資源管理的變更和提升。
 

　　三、大數據對人力資源管理的變革與提升
 

　　1、大數據將改變人力資源管理的工作模式
 

　　在企業人力資源管理的日常工作層面，充滿著各種挑戰與繁雜事務，如招聘環節的主管隨意性、績效考核環節的事實與數據缺乏、員工職業發展規劃的針對性較弱等難題。在為企業提供咨詢服務的過程中，客戶也常問起“公司員工流失率較高，是什么原因，主要是誰的責任”以及“如何測算員工的價值創造速率”等問題。
 

　　沒有基于大數據的定量數據分析，這些問題的解決可以在“道”的層面進行原理性解釋，給出方向性的解決方案，卻無法從根本上解決問題。未來基于大數據的人力資源管理，在外部專業機構的協同下來完成工作。例如，各企業的HR部門將已發生的行為和現象等人工錄入，并上傳至云端。由專門的機構依據這些數據，進行排列計算，尋找出規律，制定出相應的規則，并將運算成果分享給各企業的HR部門。經過一定時日的積累，數據將越來越大，規律也就越來越準確，終將解決特定企業員工流失率高、員工價值創造率等問題，體現人力資源管理的新價值。因此，數據的質與量、業務分析模型的適用性將使大數據在人力資源管理“選、用、育、留”的各個環節發揮重要作用。從另一個角度而言，大數據與已有的數據分析在數據量、業務模型、算法、計算能力均有本質差異，這就要求企業人力資源管理工作需要調整工作慣性，改變思考方式：決策依據的轉變，即借助大數據系統平臺解決問題，從過去依靠經驗和直覺，轉變為依靠更加理性的數據分析與判斷作為處理事務的決策依據;解決問題的系統性，即借助大數據系統平臺分析結論的系統性，從解決人力資源管理單點問題，轉變為綜合思考，系統解決;收集過程數據的意識，即更加重視企業人力資源管理及相關領域的數據收集工作，并借助大數據平臺進行整體處理。
 

　　2、大數據將改變人力資源管理的方法與工具
 

　　人力資源管理主要包含以下幾個模塊：招聘管理、薪酬管理、績效管理、培訓管理等內容，各管理模塊均有較為成熟的工具和方法，但普遍缺少定量屬性。大數據的方法和技術將改變工具在實際使用過程中缺乏量化判斷依據與數據支撐的尷尬局面，甚至改變工具自身。例如，傳統構建企業員工勝任力模型的方法是是通過對相同崗位的一批績優人士的訪談，歸納其知識、技能、個性及身份背景等信息，再進行比對、篩選而成，在樣本、維度、指標等方面有很強的主觀性，因此在實際使用中作用有限。如果借助大數據來構建勝任力模型，那么對于單一企業而言，可以匯聚較長時間內相同崗位人員的一系列特征的大量數據，并從同行業眾多企業中相同崗位人員特征的巨量數據。這些巨量數據在特征指標在分類、維度、細度等方面更細完備，除了現在通用的要素之外，還包括企業各時期的環境特點、制度特點、文化特點;全行業乃至宏觀經濟的特點、區域市場和大市場的特點;人員自身的行為和活動空間，人員所處的人際環境特點，甚至還部分可采集的家庭生活信息等。同時，在數據的采樣量上也獲得巨大躍升。利用大數據的理論和技術，在模型構建、算法規則、異構數據處理、要素采集等各個方面進行優化，尋找出一致性的關鍵指標。從統計學的角度，準確的采樣對象、足夠豐富的樣本量以及嚴謹的模型，可以確保全新的崗位勝任力模型的準確性大幅提高，成為名符其實的選人和用人的標準。實際上，眾多軟件服務巨頭已經布局基于大數據的人力資源管理服務市場。如，IBM以13億美元收購基于大數據和云計算的人力資源軟件商Kenexa;SAP斥資34億美元并購云端運算型人才資本管理解決方案市場領導者SuccessFactors;Oracle最終19億美元收購人才云管理服務商Taleo。同時，眾多中小型公司ZALP、ZAO、數聯尋英等也活躍在基于大數據的人力資源管理服務的細分市場。
 

　　在工具的使用方面，則如以上談到，人力資源管理者需要逐步建立大數據思維，運用大數據的工具和方法解決問題。
 

　　3、大數據將改變人力資源管理的理論體系
 

　　實踐與理論相互促進。人力資源管理的實踐與工具不斷吸收大數據的理念與方法，必將帶動人力資源管理理論的升華。 現代人力資源管理理念源于上世紀60年代后工業時代，這一時期智力資本對經濟增長的貢獻率不斷提高，人作為企業一項資源的特殊性和重要性不斷得到加強，是以激勵為核心、以人為本的戰略導向的管理理念。在理論層面，主要是基于權變理論、委托代理理論、激勵理論等完成人力資源管理方法論構建，這雖然解決了特定時期內人力資源管理的先導問題，卻也導致現代人力資源管理體系在理論層面缺乏定量的理性因素，在企業人力資源管理的實際運用環節缺乏定量管理的理論指導，無法有效推動人力資源管理在“循人性、管人心”的前提下實現定量化、精細化管理。而大數據理論恰為其有益補充，不僅將深刻影響人力資源管理理論，也必將對企業戰略管理、營銷管理理論發展產生推動作用。例如，麥克利蘭的成就激勵理論，從心理學和管理學的雙重視角分析了成就需求與工作績效之間關系。但理論缺乏定量論證，而大部分為實例論證。在大數據時代，如果結合對巨量數據的分析，成就激勵理論的主要觀點將更為翔實和具有說服力，讓理論在實戰應用中的實用性和可操作性得以強化。
 

 　　綜上，借助大數據的理念和技術，人力資源管理將在實操層面實現管理內容從重視職能性問題向重視策略性問題轉變，理從簡單績效考核向全面績效管理轉變，從簡單的工資性激勵向全面薪酬激勵轉變，在人力資源管理工具和方法層面實現從人工方式向數據化和平臺化管理轉變;在管理理論層面融入更多定量的元素，推動人力資源管理在大數據時代真正邁入人力資本管理的新階段。