论文大数据时代下企业人力资源管理模式，该文是有关大数据时代自考毕业论文范文和人力资源和管理模式和大数据时代有关硕士学位毕业论文范文.
摘 要：随着全球化、知识经济、移动互联网技术等革命性创新因素的影响,企业间人才竞争越来越激烈,尤其是人才大数据新技术的出现,已经颠覆传统的人才选拔、招聘、测评等技术,高端人才争夺战面临新的全新变局.本文分析了大数据对人力资源管理的创新与变革和企业人才数据库存在的缺陷,并探讨了大数据在企业人力资源管理中的应用.
关键词：大数据 人力招聘
一、大数据对人力资源管理的创新与变革
1.大数据将改变人力资源管理的工作模式
随着企业人力资源管理系统的不断完善,与人事密切相关的各种数据不断的增加,对这些数据进行详细的分析,能够得出一些关于通人才识别、人员培训等方面的结论,从而使企业的人力资源管理更加科学.不仅如此,大数据人力资源分析与传统人事统计分析在数据源、挖掘算法与模型等方面不仅表面上看是不一样的并且在本质上也有区别.所以,人力资源管理者不能以旧的理念来看待大数据,而要用创新的思维去分析大数据,并以此为依据进行决策.
2.大数据将改变人力资源管理的方法与工具
人力资源管理的六大模块主要包括人才规划、招聘、培训、绩效、薪酬与员工关系管理,这六大模块无论是从工具性上看还是方法性上看都已经非常成熟,但是存在一点劣势就是缺少定量分析.在大数据背景下,人力资源管理系统通常漫长阶段的积累,筛选出绩优与一般人员的背景信息、测评和评价等数据,通过分析验证各个变量是否具有显著差异,同时将这些变量与绩效考核结果做回归分析得出其因果关系,由此构建的胜任素质模型既有以往数据的支持又有统计分析的显著性检验,会更加科学实用.人力资源管理者在今后使用传统工具与方法时应运用大数据理念对其进行优化,运用大数据的思维解决问题.
二、企业人才数据库存在的缺陷
企业要实现人才管理的大数据,需在技术和操作层面引入现代人才测评工具和技术,在人才的基础素质评价方面实现量化和标准化,建立起基础的人才数据库.目前,企业人才数据库中已经量化的数据大多是一些人口统计特征的数据,如年龄、性别、学历、工龄、考勤和工资数据.这些数据能够进行分析的宽度和深度是有限的,应用性也不强.当前企业人才数据库还存在两大缺陷：
一是缺乏重要的人才评价数据,或者评价的信息没有数字化量化.比如人才的能力、素质、态度、品德、行为表现等等,基本上没有数据化,只有一些简单的定性判断.
二是人才信息数据不全面、不连续、不完整,有些信息的真实性和有效性存在疑问.比如个人简历的信息就存在着夸大、不真实的情况,又比如,考核评价的数据存在着模糊性,考评分数的趋同性（分数拉不开差距）等问题.人才的高流动性导致人才在不同企业里的数据不能共享使用,这些问题都制约着人才数据库的建设和使用.
三、大数据在企业人力资源管理中的应用
1.利用大数据搜寻潜在求职者
当前企业招聘空缺岗位人员时大多是通过网上招聘以及现场招聘会实现的,这种招聘方式往往面临着招聘人员不符合岗位需求和成本较高的问题.“员工内部推荐”相比较其他招聘方式而言更加容易获取合适的人选并且成本较低.通过员工的人脉关系网进行人才推荐是企业招聘的最佳方式.互联网大数据背景下,所有有上网行为的人都会在网络上留下关于的数据,这些数据包括他的喜好、他的社交、以及他的生活、工作轨迹.人力资源管理者通过专业的数据分析软件人才雷达来进行分析,从个人的网上行为中剥离出他的兴趣图谱、性格画像、能力评估,对标企业所需求的人才,进而帮助企业招聘.人才雷达通过搜索引擎自动匹配和推荐用户社交网络中更加匹配所招岗位技能要求的人才,并依照契合度来进行推荐排序,每一位被系统列出的推荐者头像旁都会展现一个职业背景、专业影响力、好友匹配、性格匹配、职业倾向、工作地点、求职意愿信任关系、行为模式等9维的人才雷达图,以方便招聘官挑选.通过这9个维度的建模画像,人才雷达不但大大提升了招聘的效率,同时大大降低了招聘成本.除了这些优势,人才雷达选用的群体智慧的方式可以使人才的招聘更加的客观,减少了主管性的错误评价人才,同时能够识别出一些求职者的虚假简历.
2.选择合适的大数据
一提到大数据,许多人简单地从字面上理解数据的大小,认为大数据就是数据量很大的数据,只有海量的数据才能准确揭示事物分布规律.这种认识是片面的.造成这种误区的原因,主要是因为缺乏统计学知识造成的.大数据的“大”包括两方面的含义,其一是指数据的数量,其二是指数据的种类.在获取数据手段技术不断创新、成本下降的情况下,可以增加指标库,把过去无法获得或获取成本较高的指标数据纳入到数据库.比如说,过去人才库只有性别、年龄、学历、工龄等基本数据,现在可以通过测评把一个人的能力、个性、动力等特征数据放进去,这些数据能够帮助管理者实现更精准的人岗匹配,降低用人风险,优化人才结构,控制人力成本,提升人力资源的价值贡献度.
3.人才评测与管理
目前多数企业人才测评工作主要是利用综合考评、专家评估等开展的,这样的测评方式难免有失客观.为减少主观性人才测评,采用大数据进行分析,效果良好.人力管理者利用网上培训的方式对员工进行测评,这样就可以通过员工在网上学习系统中留下的数据来分析员工的学习时间、学习程度与学习效果以及学习态度.对于企业一些优秀员工的数据进行分析,还可以总结出各个岗位上优秀人员应该具备的能力,从而为以后招聘人才或者对新进员工进行培训提供方向.IBM将大数据技术运用到了人力资源管理的各个方面,如Professional Marketplace数据库的创建.IBM将企业员工的专长,技能和近期安排等各种信息放在Professional Marketplace数据库中,当项目经理需要组建团队时,利用数学分析便能很快的找到最佳的资源配置方式,极大的提高了效率.
4.以高绩效为基准优化人才结构
绩效管理的最高目标就是把企业的战略目标精准地传达给企业所有的员工.在大数据背景下要实现绩效管理,应当先描摹出一个高效员工的画像,即描绘出高效员工应当具备的特征,并以此为标准对照开展员工的招聘、培养等工作.这样开展人力工作能够使企业则进一步需要帮助高绩效员工“画像”,以此“画像”塑企业建立一个健全的高绩效的管理机制,同时大大提升企业的团队能力,将高绩效行为准则作为评判标准,从而实现人才结构的优化.
结束语：企业对人才的管理基于数据主要体现在：数据精准选人,并通过大数据和互联网技术的运用构建人才全面发展系统,具体来说要做好以下几项基础工作：完善企业人才发展体系,建立员工能力目录式、模块式、标准化的管理体系；建设岗位职责标准库；建立标准能力与标准岗位职责优化配置模型；建立应急事件与重大项目人力资源供给流程；做好基于战略的长期人才培养与储备等,这一系列的措施应用才能够使企业获得良好的人力资源.
参考文献
[1]唐魁玉. 大数据时代人力资源管理的变革[J]. 中国人力资源社会保障, 2014(3):57-57.
[2]刘佳磊. 基于大数据的人力资源管理变革[J]. 中国市场, 2014(44):81-82.
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参考文献：
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