人力资源管理的改革对策建议论文（共3篇）(3)

　　(复旦大学管理学院，上海200433)

　　【摘要】以商业智能(BusinessIntelligence)为代表的数据分析已在运营管理、市场营销以及财务金融领域取得了丰硕成果，但人力资源部门依然处于数据分析的初始阶段，其管理职能的实现主要建立在经验和直觉的基础上。数据爆炸和大数据技术的兴起彻底改变了商业分析的面貌，也为人力资源部门向数据驱动转型提供了前所未有的战略机遇。在人才的重要性日益凸显、企业间人才竞争加剧的形势下，利用大数据技术重塑人力分析和人力资源管理成为人力资源部门应对挑战、支撑企业长期竞争优势的关键。文章尝试从人力分析(数据搜集、数据整合和清理、数据分析、数据洞见的呈现)、人力资源管理部门(规划、招聘、绩效、留任、员工问题)和组织(人力资源部门的角色、组织架构、组织文化)三个层面建立大数据人力资源管理的理论框架，系统阐述大数据技术给人力资源管理带来的变革和挑战，并从学科交叉的角度解释其内在逻辑，探讨了大数据人力资源领域将来的研究方向。

　　【关键词】大数据人力分析人力资源管理

　　一、引言

　　从管理学正式作为一门科学诞生之日起，管理者就一直在不遗余力地推进管理对象的量化，并且使自己的决策能够更多地基于数据和模型(data-driven)而不是直觉(instinct-driven)。基于事实的定量分析方法作为现代科学的重要标志，伴随着管理学和管理实践的发展历程(McAfee&Brynjolfsson，2012)*。

　　时至今日，以商业智能(BusinessIntelligence)为代表的数据分析已经在运营管理、市场营销以及财务金融领域取得了丰硕成果。在这些管理领域中，数据和模型已经成为如水和空气一般的生存必需品，商业智能提供的相关数据已经成为管理者决策仰赖的基本依据。包括谷歌在内的商业智能领域的先行者，不止一次在媒体和公开场合表达他们使一切商业决策都基于数据分析的野心。

　　然而，如果进一步审视不同领域的管理实践在数据分析功能上的发展，那么就会发现这一趋势并不是均衡协调推进的。其中一个明显的掉队者，就是人力资源管理部门(Boudreau&Cascio，2017)*。尽管人力分析(HRAnalysis)的概念久已有之，相关的软件公司亦提供了标准化的人力资源数据系统(HRIS)，但目前大部分公司的人力分析依然停留在所谓的“初级阶段”，以对过去人力资源情况的描述性统计为主，例如员工人数、年龄、出勤率和薪酬的统计等。尽管大量的组织都对人力分析表现出强烈的兴趣，但是他们依旧处于从“人力资源报告”到“人力分析”转型的探索阶段。根据德勤公司的一项调查，尽管有75%的受访公司认为人力分析对于提高公司的绩效至关重要，但是只有8%的公司认为他们在这方面具有较强的实力(Bersinetal.，2015)*。人力资源经理在大多数人力资源决策上，例如招聘选拔、绩效评估和培训上，依然倾向于相信自己在多年的工作中积累的经验和直觉，而不是表格中的数字(Sullivan，2013)*。

　　回顾商业智能的发展历程，技术进步，特别是信息技术的进步在其中起到了决定性的作用。进入21世纪以来，随着电子商务、物联网、移动互联网、智能终端设备以及社交网络的蓬勃发展，与商业智能相关的数据量经历了爆发式增长，远远超过了当时的数据处理系统能够应付的水平，海量数据中隐藏的商业价值有待开发(Manyikaetal.，2011)*。因此，大数据技术应运而生，在短短的数年时间内就从概念的提出发展到建立以分布式存储和分布式运算为核心的数据处理架构，实现了大规模商业应用，犹如一股浪潮席卷了商业世界，甚至达到人人自危的地步。大数据技术犹如为过去的商业智能插上了翅膀，彻底改变了商业分析的面貌，数据分析处理的数据量和分析速度得到了极速提升，并且使得企业家对于数据分析的重视达到了空前的高度(Anderson，2008*；Bollieretal.，2010*；Floridi，2012*)。

　　与此同时，人力资源管理部门正面临前所未有的巨大挑战。人才，特别是尖端技术人才和团队正日益成为企业竞相争夺的对象。Facebook、百度、华为等公司已经开始尝试将尚未毕业的学生提前揽入麾下(Isson&Harriott，2016)*。高端人才在不同公司甚至不同国家之间的流动更加频繁，以整体获得目标企业研发团队为目的的兼并收购层出不穷。以谷歌为代表的科技公司甚至将最大限度地激励“创意天才”、使其创造力得到最大可能的释放作为公司未来核心竞争力的关键所在(Schmidt&Rosenberg，2014)*。

　　大数据技术为人力资源部门在数据分析上取得突破提供了绝佳的战略机遇(Boudreau&Cascio，2017)。通过使用传感器或者可穿戴设备跟踪员工的个人和团队工作、在办公场所的物理移动、与他人的交流互动等行为，大数据能够成为管理者分析个人和团队行为的潜在有力工具(Georgeetal.，2014*；Chenetal.，2012*)。人力资源部门如何用好大数据这一工具，像当年的市场营销部门一样，实现向数据驱动的转型以应对当前人力资源管理的各种挑战，已经成为实践中迫在眉睫的问题(Fairhurst，2014)*。这对于在新的技术条件下进一步拓展商业智能和人力分析的理论研究空间，开拓崭新的研究方向也具有重要意义。遗憾的是，除了少数论文和著作涉及这一话题(Isson&Harriott，2016)，学术界对此几乎保持沉默。

　　在这里，首先需要对几个概念进行界定，以作为本文进一步讨论的基础。人力资源大数据是指一切对于人力资源管理中的决策支持、洞察发现和流程优化具有潜在价值的大数据的集合。大数据人力资源管理是指充分运用大数据技术和其他数据处理技术，获取和分析包括人力资源大数据在内的一切有价值的数据，并将其转化为与人力资源管理相关的商业洞察，用于指导人力资源管理实践，最终实现商业价值提升的人力资源管理模式。

　　二、文献综述

　　(一)人力分析的相关研究

　　1.人力分析的内涵

　　人力分析可以被看作是商业智能在人力资源领域的一个细分职能，其基本定义和方法与商业智能一脉相承。人力分析的本质是在人力资源管理中通过数据建立完整的逻辑链条。它通过对原始数据进行挖掘，得到有价值的信息，最终通过一个完整的逻辑框架建立从人力资源到组织目标之间的逻辑联系(Momin&Mishra，2015)。由于在管理实践中人力分析项目发展缓慢，故目前人力分析的内涵还处于不断丰富的发展过程中。

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