“博士，我們需要一個關(guān)于大數(shù)據(jù)（Big Data）人力資源管理的講座！”這是2014年以來，我聽到來自500強HR們的新需求，同時這也在所有需求中排名Top3。

可是，雖然很多專業(yè)HR擅長利用數(shù)據(jù)，也有不少HR認(rèn)為自己已經(jīng)把大數(shù)據(jù)工作方式引入企業(yè)，但事實絕非如此。

何謂人力資源管理的大數(shù)據(jù)化

大數(shù)據(jù)有4V特點，即Volume（大量）、Velocity（高速產(chǎn)生）、Variety（多樣性）、Veracity（真實性）。由于它是自動提取，保證數(shù)據(jù)源充分，隨時刷新等特點，在大多數(shù)領(lǐng)域都能夠精準(zhǔn)地指導(dǎo)資源分配。

人力資源管理是關(guān)于分配人和相關(guān)資源（培養(yǎng)、激勵資源）的工作，如果借助大數(shù)據(jù)，將人和其他資源數(shù)據(jù)化，再用算法進(jìn)行匹配，顯然有無限的想象空間。那具體該怎么操作？

首先，應(yīng)該把人數(shù)據(jù)化，清楚地知道“人是怎樣的”。這包括，他的能力如何？行為特征如何？績效表現(xiàn)如何？

第二，將崗位數(shù)據(jù)化，明確每個崗位需要什么樣的人，進(jìn)而使組織機(jī)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、崗位系統(tǒng)不再成為員工釋放能力的邊界，員工還能跨崗位擔(dān)綱其他角色，以網(wǎng)絡(luò)化的方式無邊界協(xié)作，進(jìn)一步將人用到極致，將人工成本投產(chǎn)比放到最大。

第三，將培訓(xùn)資源（培訓(xùn)內(nèi)容、形式等）數(shù)據(jù)化，便可組織、推送員工最需要的培訓(xùn)支持，每個人獲得的培訓(xùn)都是高度定制化的、自己最需要的，且學(xué)來能用，用來能好，從學(xué)習(xí)到實踐產(chǎn)出的過程幾乎沒有損耗。

第四，將激勵資源數(shù)據(jù)化，每個人獲得的激勵都是高度定制化的、自己最需要的，同樣的成本支出，每個人對于全面薪酬的感知可以放大到極限。

HR誤會了大數(shù)據(jù)

事實上，專業(yè)HR都玩數(shù)據(jù)，他們測試員工的勝任力、評估崗位、考核績效，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。用數(shù)據(jù)分析來為自己的崗位建立“技術(shù)剛性”，難道這就是大數(shù)據(jù)嗎？

大數(shù)據(jù)是指一般軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大到以“TB”為單位。而一個萬人的企業(yè)，即使你把勝任力、績效、崗位、SOP等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)完全納入，頂多只能用“GB”為單位，體量相差甚遠(yuǎn)。HR們以為數(shù)據(jù)量已經(jīng)足夠龐大，難以處理。可實際上，這種數(shù)據(jù)量通過本地軟件的計算能力（甚至直接用excel表）就可解決，根本無須運用到互聯(lián)網(wǎng)上的云計算，這顯然不是大數(shù)據(jù)。

為何達(dá)不到大數(shù)據(jù)的體量？關(guān)鍵還在于HR對于數(shù)據(jù)的理解。HR采集數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)思路是“先有思考框架，再收集相應(yīng)數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)大多來自數(shù)據(jù)生成之后，才用報表要求基層有選擇地逐級上報，這大大損耗了數(shù)據(jù)量。例如，考核某個員工的績效，HR會在其工作完成之后才要求直線經(jīng)理根據(jù)考核指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，而后計算匯總，最后上報人力資源部。

這種思路使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)具有典型的“非大數(shù)據(jù)特征”，這大大制約了數(shù)據(jù)所能發(fā)揮的威力。

其一，這些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是“冷備份”而非“熱備份”。冷備份即生成之后再調(diào)用，成本極高，收集數(shù)據(jù)的過程已經(jīng)讓HR苦不堪言，他們需要不斷催告業(yè)務(wù)部門，還要一遍一遍地付出教育成本，確保統(tǒng)計口徑統(tǒng)一。熱備份則是數(shù)據(jù)隨著工作流無意識產(chǎn)生，只要員工開展工作，自然有數(shù)據(jù)往“云平臺”上跑，而且這些數(shù)據(jù)也能被平臺的計算功能即時處理。

其二，這些數(shù)據(jù)是“報表數(shù)據(jù)”而非“源數(shù)據(jù)”。報表數(shù)據(jù)是經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)，例如某餐飲企業(yè)里，員工某天接待顧客的數(shù)量。而源數(shù)據(jù)則是指未經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)，是對于工作流全面的呈現(xiàn)。而員工在某個具體時點接待了某個年齡層的顧客，很大程度上意味著服務(wù)難度（如接待時長多少，提供服務(wù)次數(shù)）。員工A某天服務(wù)顧客數(shù)可能是員工B的兩倍，如果我們僅僅關(guān)注這個報表數(shù)據(jù)，可能得出A績效優(yōu)于B的結(jié)論。但若關(guān)注源數(shù)據(jù)就可能發(fā)現(xiàn)，B服務(wù)每個顧客的接待時長是A的三倍，為每個顧客提供的服務(wù)次數(shù)是A的兩倍……這些都是有價值的信息！NBA球隊休斯頓火箭隊的總經(jīng)理莫雷正是基于這些源數(shù)據(jù)的分析，從低順位（選秀時靠后的選秀機(jī)會）中選出了那些被報表數(shù)據(jù)淹沒的高潛質(zhì)球員。

其三，這些數(shù)據(jù)是“樣本”而非“全貌”。由于是在某個時點上針對某些領(lǐng)域提取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)僅僅是樣本，而非全貌。只要是樣本，就可能出現(xiàn)偏差。例如，有的咨詢公司在為企業(yè)進(jìn)行敬業(yè)度調(diào)查時，采用了采樣方式，即使樣本特別龐大，這也不是大數(shù)據(jù)。這種情況下，可能有抽樣偏差，員工可能被問卷帶著走，被訪談的氣氛誘導(dǎo)，盡管我們可以通過各類技術(shù)減少這些干擾。但如果他們在論壇、微博、微信等社交工具上對所有員工的發(fā)言進(jìn)行關(guān)鍵詞的抓取和分析，甚至對于員工的行為進(jìn)行各種分析（如出勤時間、加班時間、協(xié)作次數(shù)、申請培訓(xùn)數(shù)量等），那才是大數(shù)據(jù)。這種情況下，幾乎不可能出現(xiàn)偏差。

HR跨不過的三道坎

那么，HR能不能推動大數(shù)據(jù)走入人力資源管理呢？

我認(rèn)為，很難！這絕不是因為硬件的制約，不少企業(yè)已經(jīng)具備了吸納數(shù)據(jù)的可能。但這些數(shù)據(jù)為何進(jìn)入不了人力資源管理信息系統(tǒng)？原因有三：

第一是部門博弈問題。業(yè)務(wù)部門將生產(chǎn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入人力資源管理信息系統(tǒng)，對于部門來說，意味著權(quán)力空間被擠占。以前部門爭取機(jī)構(gòu)、編制、人員都可以保留一定的裕度，可以和HR們談判。我調(diào)研的一個企業(yè)，HR意圖建立大數(shù)據(jù)云平臺，這意味著幾個生產(chǎn)信息系統(tǒng)要與人力資源管理信息系統(tǒng)整合，業(yè)務(wù)部門幾乎變成透明的了，以致部門領(lǐng)導(dǎo)以安全性為由拒絕了該要求。

第二是HR的恐懼。讓打籃球的人去踢足球，他們不會愿意。面對龐大的數(shù)據(jù)，HR們對于數(shù)據(jù)的處理能力決定了他們的地位。盡管前景廣闊到可以讓他們成為企業(yè)內(nèi)的“上帝”，但這種角色的轉(zhuǎn)換也讓他們不安，倒不如固守在自己的“安全區(qū)域”。

第三是領(lǐng)導(dǎo)思路問題。當(dāng)前，重視數(shù)據(jù)的老板不多，是源自內(nèi)心對傳統(tǒng)玩法的依賴。即使在最前沿的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，也有凡客這樣因為不玩數(shù)據(jù)而使供應(yīng)鏈?zhǔn)Э氐钠髽I(yè)。這也難怪，他們過去的成功本來就不是靠數(shù)據(jù)。所以，這些企業(yè)中，一線的業(yè)務(wù)尚且不玩數(shù)據(jù)，更何況二線的人力資源管理？但部門博弈和HR的恐懼，偏偏需要一個強勢的老板來做頂層設(shè)計，如同亞馬遜偏執(zhí)狂一般的貝佐斯。

所以，那些主動擁抱大數(shù)據(jù)的500強的HR們，不愧是業(yè)界先鋒，也許，只有當(dāng)他們用大數(shù)據(jù)把人力資源管理的大未來實現(xiàn)時，人力資源管理才將真正迎來下一站的“云時代”！