靳娜

摘要：大數(shù)據(jù)作為IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革，正在重新定義人力資源管理的過(guò)程和方式?；诖耍恼箩槍?duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的人力資源量化管理，從數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)安全與隱私三個(gè)層面進(jìn)行多維分析，以期引導(dǎo)企業(yè)及時(shí)變革來(lái)應(yīng)對(duì)此次信息浪潮。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代；人力資源；量化管理

0.引言

在大數(shù)據(jù)（Big Data）時(shí)代，每個(gè)人的行為軌跡都納入到互聯(lián)網(wǎng)之中，由此產(chǎn)生了海量的、低價(jià)值密度和多樣化的數(shù)據(jù)信息。學(xué)會(huì)理解數(shù)據(jù)、運(yùn)用數(shù)據(jù)、相信數(shù)據(jù)，將成為企業(yè)人力資源管理變革制勝的關(guān)鍵。2013年6月發(fā)布的《中國(guó)人力資源服務(wù)業(yè)白皮書(shū)》中提到，人力資源服務(wù)行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)將是以云計(jì)算為核心的人力資源Software-as-a-service（軟件即服務(wù)）和大數(shù)據(jù)分析，同時(shí)進(jìn)一步闡明了我國(guó)未來(lái)人力資源的新模式就是將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)融入到人力資源領(lǐng)域。因此，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行人力資源量化管理，是人力資源管理在信息化時(shí)代下的創(chuàng)新之舉。

1.大數(shù)據(jù)時(shí)代的人力資源量化管理

1.1大數(shù)據(jù)時(shí)代

大數(shù)據(jù)時(shí)代這一詞匯是近幾年才興起的，相關(guān)的研究資料還比較少。維克托·邁爾·舍恩伯格是最早洞察大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家之一，在他的著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)中指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代開(kāi)啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，這場(chǎng)信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維。根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，互聯(lián)網(wǎng)在一天之中產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)可以刻滿1.68億張DVD。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代，難能可貴的是從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中汲取有價(jià)值的知識(shí)，這才是創(chuàng)造價(jià)值的源泉。大數(shù)據(jù)時(shí)代的最顯著特征主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：一是動(dòng)態(tài)性；二是公開(kāi)性；三是價(jià)值性。

1.2大數(shù)據(jù)時(shí)代人力資源量化管理的多維分析

目前的人力資源管理工具沒(méi)有辦法跟上數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的步伐，運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，用量化分析的方法來(lái)觀察企業(yè)的運(yùn)營(yíng)，對(duì)人員進(jìn)行有效的管理和評(píng)估將是大勢(shì)所趨。因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)構(gòu)建一個(gè)以數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)安全與隱私為基礎(chǔ)的人力資源量化管理的框架體系，利用數(shù)據(jù)找到人才管理與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的聯(lián)系，推動(dòng)企業(yè)人力資源管理模式轉(zhuǎn)型。

（1）數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)時(shí)代最主要的理念之一就是如何從萬(wàn)千世界紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值、尋找其規(guī)律并利用其預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，這種理念價(jià)值的追求正與人力資源量化管理的價(jià)值目標(biāo)相契合。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）亦被稱(chēng)作數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD），即從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取未知信息，并且進(jìn)行處理后能夠被運(yùn)用的數(shù)據(jù)。保障數(shù)據(jù)挖掘效能的前提是要有海量的、低密度的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上大數(shù)據(jù)分析工具才可以挖掘出潛在的、有價(jià)值的數(shù)據(jù)規(guī)律和信息，人力資源管理部門(mén)的管理活動(dòng)才能夠達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。因此，人力資源量化管理在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的初始階段要注重?cái)?shù)據(jù)采集的多維性，除了關(guān)注代表企業(yè)人力資源現(xiàn)狀的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（員工考勤記錄等常規(guī)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）之外，還要重視動(dòng)態(tài)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁(yè)，微博、圖片等。在大數(shù)據(jù)背景下，搜索引擎分類(lèi)工具和分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是人力資源管理進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)可以運(yùn)用的有效工具。

多樣性是大數(shù)據(jù)的基本特征之一，與此同時(shí)數(shù)據(jù)采集的多樣性使得數(shù)據(jù)的類(lèi)型和內(nèi)容紛繁復(fù)雜，數(shù)據(jù)清洗就變得更為重要。以員工的心理數(shù)據(jù)為例，此類(lèi)數(shù)據(jù)中既包含了員工對(duì)企業(yè)人力資源管理工作的心理反應(yīng)數(shù)據(jù)，又包含了與此毫無(wú)關(guān)聯(lián)，甚至是錯(cuò)誤信息的數(shù)據(jù)，這就要對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，排除其數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析造成的干擾。除此之外，在數(shù)據(jù)挖掘中，應(yīng)當(dāng)運(yùn)用聚類(lèi)算法提取出人力資源管理各個(gè)模塊的數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)聯(lián)度，這與人力資源量化管理的目標(biāo)——人力資源的精細(xì)化管理和規(guī)劃是相一致的。所謂聚類(lèi)（clustering）就是將抽象或物理對(duì)象的集合劃分為相似對(duì)象類(lèi)的過(guò)程，運(yùn)用自動(dòng)聚類(lèi)分析能夠分辨出對(duì)象空間中的稠密區(qū)域和系數(shù)區(qū)域，可以發(fā)現(xiàn)全局分布模式與數(shù)據(jù)屬性之間的相關(guān)性。例如，培訓(xùn)數(shù)據(jù)的員工信息、培訓(xùn)需求、滿意度、發(fā)生時(shí)間等，把具有類(lèi)似特征的數(shù)據(jù)信息劃分成同類(lèi)，然后依據(jù)數(shù)據(jù)特征再組成不同的數(shù)據(jù)類(lèi)，進(jìn)行標(biāo)記分析挖掘。一般可以用數(shù)學(xué)公式或者判定樹(shù)等來(lái)表示通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘而來(lái)的模型，此數(shù)據(jù)模型會(huì)極大的提高后續(xù)數(shù)據(jù)分析的信度和效度。之后通過(guò)輸入相應(yīng)模型，就可以快速有效地預(yù)測(cè)人力資源管理的現(xiàn)狀和趨勢(shì)。

（2）數(shù)據(jù)可視化

作為解釋大數(shù)據(jù)最有效手段之一的可視化技術(shù)最開(kāi)始是被應(yīng)用在科學(xué)與計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)可視化（DataVisualization）是指運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或者圖像在屏幕上顯示出來(lái)，并進(jìn)行交互處理的理論、方法和技術(shù)。換句話說(shuō)，數(shù)據(jù)可視化就是借用人腦的視覺(jué)思維能力，把抽象的數(shù)據(jù)表現(xiàn)成可見(jiàn)的圖像或者圖形，以此幫助人們發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)規(guī)律。這是因?yàn)閳D形化的方式相比文字更容易被用戶(hù)接受和理解。數(shù)據(jù)可視化就是為了更有利的向用戶(hù)呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘的分析結(jié)果。目前的可視化技術(shù)包括圖標(biāo)技術(shù)、像素技術(shù)、集合技術(shù)等，但是對(duì)大數(shù)據(jù)的探索和可視化還處于初始階段，尤其是動(dòng)態(tài)多維大數(shù)據(jù)流的可視化技術(shù)還很匱乏，很需要擴(kuò)展現(xiàn)有的可視化技術(shù)。因此，如何將海量數(shù)據(jù)恰當(dāng)?shù)?、清楚地呈現(xiàn)給用戶(hù)，是大數(shù)據(jù)時(shí)代人力資源量化管理的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

（3）數(shù)據(jù)安全與隱私

數(shù)據(jù)的來(lái)源和應(yīng)用領(lǐng)域隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)變得更加寬泛，在互聯(lián)網(wǎng)上隨意瀏覽一下網(wǎng)站，就會(huì)留下一連串瀏覽痕跡；隨處可見(jiàn)的攝像頭、傳感器可以隨時(shí)記錄個(gè)人的行為和位置信息等等。數(shù)據(jù)專(zhuān)家通過(guò)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，就可以快速的挖掘人們的個(gè)人重要信息，如果這些信息利用得當(dāng)，就可幫助相關(guān)領(lǐng)域的企業(yè)更好地了解員工、客戶(hù)的需求，反之，就會(huì)帶來(lái)隱私安全泄露的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，隱私的問(wèn)題一般包括兩個(gè)方面：一是個(gè)人隱私的保護(hù)，數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展可以使用戶(hù)在毫不知情的情況下獲取其個(gè)人有關(guān)重要信息；二是即便在得到用戶(hù)許可的前提下，個(gè)人隱私數(shù)據(jù)在儲(chǔ)存和傳送的過(guò)程中也有可能泄露。為了解決大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)安全與隱私問(wèn)題，很多學(xué)者紛紛提出了自己的解決辦法，其中比較有代表性的是2010年Roy等提出的一種隱私保護(hù)系統(tǒng)Airavat，把集中信息流控制與差分隱私保護(hù)技術(shù)融入云計(jì)算的數(shù)據(jù)生成與計(jì)算階段，防止MapReduce計(jì)算過(guò)程中的數(shù)據(jù)隱私安全泄露。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于數(shù)據(jù)安全與隱私問(wèn)題的存在，人力資源量化管理過(guò)程中應(yīng)當(dāng)設(shè)置數(shù)據(jù)“防火墻”，用于保護(hù)存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)集群中的數(shù)據(jù)安全，使其避免受到非法入侵。同時(shí)，在人力資源量化管理過(guò)程中運(yùn)用大數(shù)據(jù)時(shí)，必須建立相應(yīng)的工作流程和標(biāo)準(zhǔn)，明確各自的職責(zé)權(quán)限。總的來(lái)說(shuō)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下進(jìn)行人力資源量化管理，更應(yīng)該為大數(shù)據(jù)本身及其分析處理過(guò)程、成果建立防護(hù)機(jī)制，充分尊重員工個(gè)人及企業(yè)的數(shù)據(jù)安全與隱私。

2.結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，除了上帝以外的任何人都必須用數(shù)據(jù)說(shuō)話——用這句話來(lái)描述大數(shù)據(jù)給企業(yè)管理帶來(lái)的影響是最為恰當(dāng)?shù)?。人力資源管理的工作內(nèi)容已經(jīng)不再局限于人與人之間的簡(jiǎn)單交流，而是更傾向于人對(duì)數(shù)據(jù)的采集、挖掘與分析。人力資源量化管理對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是機(jī)遇更是挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在人力資源量化管理中的應(yīng)用研究還有待深入探索，但是作為企業(yè)人力資源管理工作者理應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)持開(kāi)放的態(tài)度，學(xué)會(huì)充分利用大數(shù)據(jù)給企業(yè)提供的數(shù)據(jù)分析與挖掘的平臺(tái)，有效的對(duì)人才進(jìn)行選、用、育、留。