人力資源的戰(zhàn)略部署

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“信息社會”的確立標志著大數據時代的到來，也標志著一場生活、工作與思維的大變革。就如維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數據時代》書中所寫，“大數據開啟了一次重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發(fā)明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發(fā)……”毫無疑問，洶涌來襲的大數據浪潮，也是加速企業(yè)創(chuàng)新和變革的重要利器。

長期以來，企業(yè)多數招聘、人員晉升和員工激勵都是基于主管感覺、個人經驗和企業(yè)價值觀體系。但是企業(yè)真知道優(yōu)秀銷售人員獲得出色業(yè)績的原因嗎？我們真的明白為什么有的領導者能夠帶領公司向前持久發(fā)展而有些則曇花一現(xiàn)嗎？我們真的能預測一位應聘者能夠勝任新的崗位嗎？遺憾的是，企業(yè)人力資源經理和企業(yè)高管們對上述問題從來就沒有明確的答案。

可喜的是多數人力資源管理已從單憑經驗的模式逐步向依靠事實數據的模式轉型。數據對于企業(yè)的HR來講并不陌生，從最開始通過招聘搜集員工信息，到能力測評，以及年度、季度的績效考評，日積月累的數據不可謂不大，但是真正將這些數據整理分析，提供給人力資源管理者做決策的企業(yè)卻并不多見。這時，新的問題又出現(xiàn)了，我們如何充分利用這些數據以便更有效地支持人力資源管理工作？

德勤人力資源管理顧問Bersin就這個問題給出了答案。如今大多數企業(yè)都擁有大量的人力資源和員工業(yè)績數據，除了具備必要的分析經驗和工具外，最重要的第一步是提出正確的問題。但是企業(yè)面對海量的人力資源信息無從下手，而這些數據通常并不能直接拿來用，這便需要企業(yè)把相關數據提取出來。最新的HR系統(tǒng)研究表明，大企業(yè)的企業(yè)人力資源系統(tǒng)中的簡歷格式往往超過十種，而核心系統(tǒng)也至少6年都沒有升級了。因此將這些數據提取出來是非常費力的一件事情。然而能夠提出正確的問題，提取數據，這些遠遠是不夠的。企業(yè)還需要展開數據分析，這需要數據分析、清洗、統(tǒng)計、可視化和解決問題的數據分析人力資源，大多數HR經理們都不具備數據分析經驗，因此企業(yè)需要招聘相關專家與企業(yè)人力資源一起分析數據。

以上便是Bersin的企業(yè)人力資源分析成熟度模型。根據市場研究機構Gartner的預測，2015年大數據分析產品和服務的市場規(guī)模將高達3.7萬億美元，并產生440萬個新的就業(yè)機會。目前企業(yè)界討論最多的依然是大數據在市場營銷和消費市場研究方面的應用。但是根據德勤企業(yè)人力資源管理顧問Bersin的分析，大數據在企業(yè)人力資源領域的市場潛力更大，也就是所謂企業(yè)人力資源分析（TalentAnalytics）。

在谷歌，企業(yè)人力資源部門被稱為“PeopleOperations”，簡稱“POPS”。POPS部門的核心是一項復雜的員工數據追蹤計劃，目的是通過數據分析更好地改善企業(yè)的企業(yè)人力資源管理。同時，谷歌還聘用了社會科學家來對這家公司進行研究。例如，設計出更科學的的薪酬福利計劃。此外，社會科學家和企業(yè)人力資源團隊組成了PiLab（PeopleInnovationLab，即人力和創(chuàng)新實驗室）團隊，通過數十項有關員工的實驗，找出有關管理大型公司最好的方式。例如，POPS部門旗下“人員分析”團隊通過數據分析精簡了谷歌的招聘流程。除了招聘企業(yè)還可以采用大數據技術改善企業(yè)人力資源管理。企業(yè)在進行項目設計尤其是培訓體系的設計時，可以利用大數據技術找出員工能力差距、知識和技能的差距。隨著技術的發(fā)展，員工也接觸和運用了越來越多的技術設備進行學習，當員工使用不同的技術設備時，通過分析計算處理的海量數據，企業(yè)可以找出員工的需求以及喜歡的學習方式。

資深項目數據分析師指出“不僅企業(yè)人力資源管理需要數據分析的技能，據普華永道最近發(fā)布的一份報告指出，數據分析將成為企業(yè)知識工人的必備技能。企業(yè)需要具備必要的分析工具和經驗。”簡而言之，通過大數據，管理者可以將一切量化，從而對公司業(yè)務盡在掌握，進而提升決策質量和業(yè)績表現(xiàn)。

此外，還有一點值得引起企業(yè)管理者的注意，那就是企業(yè)經理人需要重新審視自己在數據管理中的角色。相當一部分人的經理人要么認為數據管理是IT部門的工作，要么認為他們自己并非內行，無法參與到數據在企業(yè)內部的共享過程。然而，事實上，經理人應該認識到，企業(yè)如果在數據上的投資回報不佳，那很可能是由于企業(yè)缺乏對數據應有的理解。他們必須向管理企業(yè)的企業(yè)人力資源、資本和品牌那樣有效的管理信息，重視信息在企業(yè)內部的共享和流通，提高整個企業(yè)對數據的理解和分析判斷的能力，而這些能力恰恰是通過經驗無法獲得，只能通過系統(tǒng)的、專業(yè)的項目數據分析培訓獲得。

LinkedIn公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼當時的CEO，ReidHoffman相信數據分析的強大力量，給予了JonathanGoldman高度自主權。Goldman根據用戶在網站上注冊時填寫的資料，制訂了一套向每個用戶提供三個最想與之聯(lián)系的其他用戶的廣告。幾天后，其點擊率非常之高。之后，廣告——“你可能認識的人”便被列為標準功能，并使LinkedIn飛速成長。Goldman的例子很好的說明企業(yè)中數據分析的關鍵作用。而今，數據分析能力已經越大被眾多行業(yè)企業(yè)所看重，Ovum最新調查顯示，在北美、歐洲和亞太地區(qū)將近有半數以上的企業(yè)將在不久的將來投資大數據分析。這一現(xiàn)象并不難理解，全球企業(yè)與個人的交互數據正在以爆炸性的速度增長，一些企業(yè)預計，明年他們數據庫的數據量至少會有10%~20%的增長。企業(yè)人力資源是企業(yè)的基石，企業(yè)人力資源戰(zhàn)略將隨著大數據時代的到來發(fā)生結構性變化，兼具項目經驗和數據能力的核心企業(yè)人力資源正成為keyman，您的企業(yè)是否已經做好從在這大數據時代掘金的準備了？

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