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大數據時代,企業經營管理面臨著更大的不確定性與更高的復雜性,處于快速變換商業生態系統中企業的競爭關鍵性資源正逐步從資本向數據、信息、知識和智力方向轉變。為在激烈的市場競爭中立于不敗之地,進而獲取獨特的持續發展的競爭優勢,企業將部分業務管理職能外包,在數據化人力資源管理的趨勢下基于算法的精確匹配已經全面波及到招聘、培訓、績效、薪酬、福利等各個領域,而且對企業人力資源的外包和模式創新將會帶來深遠的影響。
一、數據化是人力資源管理未來的發展趨勢
在大數據時代,數據化對人力資源的傳統管理將有顛覆性的改變,人力資源部門的工作方式已經從人們印象中的感情用事變成了大量依賴理性的數據進行分析。數據化帶給企業的戰略價值和組織結構的扁平化和無邊界化都使得人力資源管理必須依托數據化和信息化進行。數據化使人力資源管理更加縝密和高效,在傳統人力資源的各個模塊中挖掘出更多的價值以備決策者使用。
(一)數據化對人力資源管理的影響深遠
人力資源數據化管理已經全面波及到人員招聘、員工培訓、績效薪酬、職業生涯規劃、人才測評等各個領域,應用人力資源管理軟件記錄和積累員工個性數據,依據數據對員工進行個性化管理。在人力資源的選、育、用、留的各個環節中,以大數據技術為依托,達到科學管理所要求的可測量、可記錄、可分析、可改善,使得人力資源管理的專業性大增。在大數據的支持下,人力資源部門在人才選拔、任用、激勵等高價值的工作方面作用會越來越大,人力資源部門開始有更多機會成為業務部門不可或缺的合作伙伴,企業也將越來越多求助人力資源部門作為戰略達成的主要支撐部門。人力資源全產業鏈發生巨變,包括企業人力資源部門、咨詢機構、中介機構、培訓機構、行業主管部門,只有在大數據的作用下才能真正把全產業鏈的“以人為本”做實,產業鏈上下游需要共享數據、共享測評工具、共享人才發展理念,在人才價值提升與交換的基本理念下,通過強有力的大數據平臺技術實現共同創造并分享價值。
(二)數據化人力資源管理是未來的發展趨勢
數據將逐漸成為企業重要的生產要素,企業的決策日益依賴于數據挖掘。企業可以通過思考數據戰略的總體回報,來應對大數據的挑戰,信息技術對人力資源管理外包的影響和推動主要表現在兩個方面:一是信息技術的發展,使得企業間的產品或者服務交換的交易成本降低,也促使了企業開始尋求人力資源服務的外部化管理。二是數據和信息技術的發展,改變了包含知識產品在內的數據和信息交換的方式。企業的人力資源服務大多表現為知識產品。互聯網和人力資源管理軟件的普及,使得一個服務商能夠同時為多個企業提供人力資源管理服務,也就是我們所說的虛擬化人力資源管理,這也許代表了人力資源服務外包未來的一種發展趨勢。
(三)數據化能解決和優化企業人力資源管理存在的問題
目前,人力資源管理已借助商業智能工具從憑借經驗的模式逐步向依靠事實數據的模式轉型;人力測評由主觀性強的單一專家進行測評轉向構建數學模型依靠大數據處理技術進行測評;企業招聘過程也正朝著越來越依靠社交網絡和大數據技術的方向發展。
1.數據化使人力資源決策更加理性
HumanResourceBusinessIntelligence(以下簡稱HR-BI,即人力資源商業智能)主要解決通過數據對全流程人力資源過程監控,對人力資源管理監控分析。它是商業智能在人力資源管理決策分析過程中的有效應用,是通過建立一套基于企業人力資源管理全流程的分析模型,利用商業智能統計分析功能強大和展現形式豐富的特點,實現支持企業人力資源管理決策分析的分析系統。對人力資源管理理念與管理能力提出了更高的要求,人力資源決策迫切需要從“經驗+感覺”模式向“事實+數據”模式轉型,這時候就是HR-BI對理性決策的支撐作用就可以擺脫經驗型的判斷。區別于e-HR,即面向業務過程的一般性報表的電子人力資源管理,HR-BI的價值在于通過其多維數據倉庫功能,進行數據建模,提高大數據情況下的人力資源分析效率,使得人力資源管理體系能夠找到不斷調整與優化的方向與策略,更好的支持業務發展,真正適應企業整體發展戰略的需要。
2.數據化使人才測評更趨合理與公正
隨著人力資源管理日益成為企業生存關鍵的時候,人才測評作為人力資源管理的一項專門技術也越來越受到人們的重視。通過對目前國內外人才測評狀況的了解得知,現在企業的人才測評大多處在單一的專家評估上面,明顯帶有強烈的主觀性。為此,利用大數據技術對人才測評中的一些問題如人才績效考核、人才選拔以及分類進行研究,改進以前算法中的一些不成熟的地方。大數據技術能從一些大型的人力資源數據庫中找到隱藏在其中的信息,幫助決策人員找到數據間潛在的聯系,從而有效地進行人才測評。北森是國內最早做測評并且專注于做測評的公司。在云計算平臺和大數據技術的服務使得北森的測評工作更加高效準確。北森利用行業專家經驗,積累了200萬測試者的數據,構建模型進行測評;國際上的HayGroup在測評方面更是資深行家,其核心產品海氏系統法從實質上講就是一種測評方法,這種方法是國際上使用最廣泛的崗位評估方法。據統計,世界500強的企業中有1/3以上的企業崗位測評時都采用了海氏三要素測評法。
3.數據化使企業招聘最大限度做到人崗匹配
在大數據爆發的時代背景下,互聯網迫使每一個企業開始重新審視自己的行業定位,將數據資源和數據價值提升到自己的核心戰略中,并衍生出一系列新型服務和產品,而這種趨勢還在繼續迅速爆發中。當然招聘網站也結合大數據技術的特征,研發出一系列利用社交網絡和大數據技術的為企業招聘服務的產品。一些公司提供人力資源管理解決方案和行業宏觀分析報告,并把他們售賣到人力資源部門、獵頭、招聘網站、媒體、政府。靠售賣招聘規模報告,在線個人方案,在線企業方案來贏利。比如WantedAnalytics和ForensicJobStats這兩家B2B模式的公司就比較典型。同時它們還可以通過快速確定在何處放置招聘廣告,輕松填補職位空缺,了解在哪里可以找到候選人等方法幫助企業更快速的找到合適的求職者。前程無憂的“個人競爭力分析”與WantedAnalytics功能類似。通過它企業可以看到投該職位的應聘者人數,工作年限,學歷等信息,這樣企業就能比較這些人的競爭力。
二、數據化背景下人力資源的定位與轉型
數據化背景下的人力資源管理使外包公司和人力資源部門的角色定位都發生了逆轉,合作的邊界愈加深度融合,合作的內容也日趨緊密,戰略聯盟型和教練式的合作模式成為人力資源外包的基本形態。
(一)數據化人力資源管理的創新
企業的發展、人力資源決策等都需要數據提供決策依據,并同時伴隨著數據種類日益繁多和業務數量的飛速增長。企業只有通過不斷搜集人力資源信息才能適應和理解日益廣泛的業務需求,并提出正確的見解,數據可以指導人為的政策影響和業務投資方向;對企業人力資源未來走勢的科學預測僅僅依靠人力資源部門所掌握的靜態信息(如員工臺賬、檔案、考評數據等)顯然是不夠的,因為這些靜態信息不僅信息量不足,而且參考價值極為有限。相反,通過對大數據的利用,并結合員工的個性、職業發展規律、行業和企業特點、職業環境要素等,則可以提前兩至三年預測員工的職業傾向,這將給人力資源管理工作帶來更多的預見性和精確性。
1.數據處理與挖掘使人力資源工作的重新定義
大數據時代企業經營環境的特點是以數據為決策的依據、信息系統成為數據集成的平臺、數據網絡化共享。隨著人力資源管理理論和管理實踐的快速發展,人力資源管理的專業化能力的提升是人力資源管理職能擴大和深化的關鍵,而在人力資源專業化的提升過程當中,大數據扮演著至關重要的角色,它使得人力資源管理的理念、技術及決策更加的科學。實現人力資源管理的碎片化破局,關鍵在于掌握數據的全面性、準確性、權威性、動態性,并能夠靈活運用且轉換成創造人才價值、提升企業利益的終端服務成品。
2.數據化背景下人力資源外包的職能模塊優化
在數據化背景下人力資源管理與外包的內容可以重新定義與拓展,在傳統人力資源管理模塊上的優化和創新將為企業發展創造更多的價值。
(1)制定高效的人力資源管理規劃。大數據時代面對快速變化的外部環境和企業戰略調整,企業人力資源部門應該提高洞察力,制定與企業戰略一致的人力資源戰略規劃,為企業穩健快速發展提供良好的內部人力資本保證。人力資源規劃的數據采集已不僅僅限于傳統的人力資源部門數據樣點采集,更深入到除研發、生產和售后以外的客戶需求分析、市場環境分析、生產運營管理和售后跟蹤管理等環節,為戰略的實現打下更堅實的基礎,同時借助數據分析審視人力資源規劃的可操作性和支撐性。
(2)完善企業招聘。傳統的簡歷推薦通常讓HR設定一些條件,例如學歷、工作年限、所屬行業、期望薪酬等,系統根據這些條件的匹配度(其實是滿足條件最多)把候選人排序,這種推薦的實質是搜索。根據心理學家的研究,候選人篩選是一個復雜過程,即使提前設定好硬性篩選條件,HR也難免因為綜合考慮而放棄原本的堅持,此時大數據推薦就可以發揮價值了。基于大數據的推薦算法是通過猜測HR篩選簡歷的原因來建立推薦模型,并且會隨著HR不斷進行篩選的動作來持續優化模型,再從人才庫推薦滿足條件的候選人出來。HR的操作行為越多,招聘系統的推薦模型就越準確,從而通過人才挖掘來真正發揮人才庫的價值,同時也能大幅降低招聘成本并提升招聘效率。
(3)調整員工培訓。隨著大數據時代的到來,企業不僅要向員工普及大數據知識,還應該持續不斷培養和加強員工整合數據、挖掘數據價值和制定行動計劃的能力,增強對未來業務的洞察力和執行力。同時加強數據處理能力、信息系統使用能力的培訓及數據敏感訓練。
(4)更新工作分析。大數據時代將改變企業以往的用人需求,由曾經的重視員工經驗轉變為重視員工數據處理能力。大數據時代需要進行理性的分析與研判,而不僅僅是倚重于經驗的判斷,這樣的時代背景下,就要求企業中每個員工都需具備一定數據處理能力,善于利用系統和數據,轉變工作方式,提高針對性和效率。
(5)加強人才測評。利用大數據技術對人才測評中的一些問題如人才績效考核、人才選拔以及分類進行研究,改進不成熟的地方。大數據技術能從一些大型的人力資源數據庫中找到隱藏在其中的信息,幫助決策人員找到數據間潛在的聯系,從而有效地進行人才測評。
(6)實施基于心里契約的員工激勵。不斷充斥的數據洪流、不斷加快的社會發展,使組織不得不做出調整,但不斷進行的機構重組、人員精簡和變革活動,會使員工工作安全感和穩定感下降。實施基于心里契約的員工激勵能提供重視和承諾,使多數員工獲得最大限度的工作幸福感和成就感,實現企業價值和員工價值的互動平衡。
(二)數據化人事外包背景下人力資源部門的轉變
大數據時代人力資源管理將由經驗主義轉變為更加科學規范管理,在大數據技術的支持下人力資源的選、育、用、留都可以納入到可量化、可測量的范疇,使人力資源管理更加高效、精準和話語權。大數據時代背景之下人力資源工作將更加基于數據和分析,人力資源管理將依托先進的技術平臺集中、規范化、及時處理和管理人才信息,提升人力資源管理的效率,實現高效化管理。人力資源經理工作更多借助于先進的技術平臺獲取數據并進行數據分析,工作更加規范化,需要人力資源經理更多擔任決策、審核任務。在數據化人力資源外包實施后,人力資源部門不是簡單的業務伙伴,還可以是外包服務的參與者,還面臨多種角色的創新和轉變。
1.轉變為人力資源戰略管理專家
在全球已經邁入數據經濟和知識經濟發展階段,人力資源部門要轉變觀念,創新思維,站在戰略管理的高度來規劃企業人力資源的發展,參與企業發展戰略計劃的制定,介入企業戰略發展的實施,確保企業人力資源成本和企業的運營成本相匹配,使得企業人力資源成本被考慮和規劃到戰略發展成本中來。龍湖地產、大連萬達等國內一大批企業的人力資源部門轉型已經很好的證明了這一點,其人力資源部門的主要工作是為企業戰略目標的達成獵尋相應的人才,他們的視野之寬已經超出了行業人才本身,在各行業之間的跨界人才和新業態可能需要的行業經驗成為他們獵尋的依據。
2.轉變為人力資源建筑規劃師
企業人力資源部門要發揮出建筑規劃師的作用,把企業管理層的思維和想法與企業發展目標相結合,引導企業管理層構建戰略藍圖,像建筑規劃師一樣進行設計建設。對于企業戰略目標的設計要切合實際,和企業的實際情況,市場發展規模等相適應,建設時要循序漸進,量力而行,真正做到穩中求進,鞏固現有發展成果的前提下加速發展。山東維多利是一家農業龍頭企業,在進軍食用菌和肉牛養殖行業,已經從傳統的行業分析、基礎設施建設和引進生產轉向制定企業發展戰略,搭建人力資源規劃體系,一張藍圖干到底的關鍵點就是找描繪藍圖之人,這就是基于數據化人力資源規劃的頂層設計。
3.轉變為人力資源教練
企業管理層對于全球新知識經濟的發展有充分心理準備,也清楚知道企業戰略發展的資源需求,但由于缺少人力資源管理方面的專家,無法將人力資源管理和企業的戰略發展結合起來,無法將企業人力資源資本與企業運營能力結合起來,這就需要人力資源部門轉變為人力資源教練,與企業管理層打造互相信任的通道,改變負面行為對企業發展所產生的糟糕影響,培養企業管理層以適當的管理措施和戰略眼光,來促進企業的發展和壯大。
4.轉變為和外包服務商合作的協調人
企業人力資源部門還要作為企業和外包服務商合作的協調人來定位職能,發包企業在和外包服務商的合作中,要依靠人力資源部門的協調和配合,才能保證外包合同的順利履行,外包目標是勝利事項。發包企業和外包服務機構表現為一個密切聯系的團隊,企業的人力資源部門就是團隊運行的推動者,團隊發展的領導者,團隊不偏離軌道的矯正工程師。隨著前程無憂、中華英才和一部分人力資源外包管理公司的快速崛起和專業化分工模式的定型,人力資源部門協調人的色彩愈加濃郁,對內需要知曉企業戰略所需要的人才,也更要知曉人力資源外包公司深層次協作使之與企業的戰略性人力資源規劃相一致。
5.轉變為企業創新和變革的倡導者
在現代社會激烈的競爭中,在市場經濟的瞬息萬變下,企業要想發展,不給市場淘汰,始終處于優勢地位,就必須不斷進行創新,隨時因外界的變化而進行變革,企業的人力資源部門要做創新和變革的助動器,成為創新和變革的倡導者。企業創新和變革需要企業全體員工的積極參與,更需要企業管理層的大力支持,人力資源管理部門要運用專業知識,影響和培養全體員工共同支持。
三、數據化背景下人力資源外包模式創新
數據化使人力資源的管理模式發生了巨大的變化,同時也給人力資源外包公司的商業模式變革帶來了巨大的機遇和挑戰。人力資源外包公司在充分挖掘和分析企業信息和數據的基礎上,對企業真實需求的甄別與判斷,個人信息的篩選和描述,互聯網時代個人學習和組織學習的跟蹤反饋,都為企業的戰略目標實現給出更準確的判斷依據,在此數據挖掘上的優化和創新,將是人力資源外包公司的服務模式創新基礎和商業模式創新與設計的方向。
1.精準信息對接模式:企業信息與個人信息的深入挖掘與分析
傳統招聘網站上的企業信息不透明,因為這些信息都是企業人力資源部門提供的,不夠客觀。如今人們能夠通過網站與獲得更多來自企業內部員工對企業的評價,更加真實可靠,是尋求信息對等和雇主與雇員之間信息溝通的渠道。可以借鑒的模式主要有Glassdoor、分智、Simplyhired和ResumUp等,這幾家人力資源外包公司都提供工齡、企業評價、評級、薪水報告、面試問題、招聘啟事等信息。Glassdoor的核心產品是提供包括公司內部情況、薪酬、公司內幕和工作環境之類的信息。在這里注冊的求職者資歷通常較深,因此更愿意推廣自己,并展示自己給企業帶來的利益。與Facebook整合后,Glassdoor還可以告訴你應該結識一家公司中的哪些人,由于98%的Glassdoor用戶都與Facebook賬戶進行了關聯,該網站還可以幫助雇主通過社交數據確定求職者適合的職位,從而實現精準定位。分智核心產品可以提供薪水查詢服務,提供詳盡的工資待遇信息,工作地點、所在公司、工齡、工作時間以及工作職位。Simplyhired將Google地圖、薪酬研究網站PayScale.com、社交網絡社區LinkedIn、MySpace等機構提供的內容整合在一起,借助社交網絡的便利,提供查看某公司內部資訊、查看某公司內部“是否有自己認識的人”、甚至能夠查看某公司對職工婚姻狀況是否存在“潛規定”等特色內容。ResumUp的核心功能是個人的職業規劃,提醒個人用戶如果想達到某個職位,便要按照ResumUp提供的一個Step-By-Step職業路線圖去奮斗。用戶看后會清楚地知道如果想得到更好的晉升機會,他們需要做什么、需要學習什么知識、提高什么技能等。ResumUp的數據來源于Facebook和LinkedIn,就產品設計角度而言ResumUP解決方案的特點是從根本上簡化了用戶體驗。
2.精準雇員篩選模式:個人信息的深入挖掘為企業選聘目標清晰
傳統的招聘網站上的個人信息不透明,都是應聘候選人自己編輯上傳的文字,如今大數據技術可以實現從社交網絡上來查詢并深入挖掘應聘候選人的信息,讓企業更清晰的了解應聘候選人的情況。大數據時代,有效的數據收集和分析工具在人們獲取數據時是至關重要的。可借鑒的模式是TalentBin公司提供針對社交網絡的職業搜索引擎服務,它收集應聘者在社交網絡上的信息,整理編輯出一個以人為中心的數據庫,想招聘某種人便可以去TalentBin搜索。Identified公司提供基于Facebook的職業搜索引擎,對企業提供服務,可以對求職者進行打分,它的核心功能是是通過工作經歷、教育背景和社交網絡三項指標信息給人們打分,這些信息都來自Facebook,用戶還可以添加更多信息。Identified類似于GooglePageRank的人物版本。
3.精準人才測評模式:采集候選人與職位數據真正做到人崗匹配
招聘過程的最根本訴求是解決企業職位與應聘候選人之間匹配的問題,而大數據技術恰恰能更高效精準的完成這個匹配過程。從用戶上傳的簡歷和社交網絡上提取候選人的總量數據,然后用大數據技術進行分析,通過考察數千個數據點,給求職者和空缺職位的匹配度評分,分值越高則匹配度越高。可借鑒的模式主要有Bright和ResumUp,他們提供對空缺職位和求職者的匹配度的評分的服務功能。Bright能幫助企業和求職者有效的縮短應聘時間,為他們提供更好的服務。Path.to網站的用戶需要輸入他們所擅長的工作,或者從LinkedIn導入自己的工作經歷,而且還要回答一些關于他們喜歡怎樣工作的問題。之后Path.to通過獨特算法完美匹配員工與雇主,這一點與Bright相似,Path.to的商業模式就是算法,算法是它的競爭優勢。通過Path.to網站尋找職位是免費的,但是企業職位信息則要收取一定的費用。這些基于數據挖掘和數據分析的人力資源外包增值模式對很多有成功欲望的企業有很大的吸引力,他們將不增值或常規性的事務會逐步外包給數據挖掘和分析能提供獨特價值和服務的人力資源外包公司,以增加企業自身的競爭力,而這種人力資源外包也會達到雙贏的目的,這也是數據化人力資源外包的價值和魅力所在。
四、結語
數據化和信息化帶給人力資源管理模式的創新使人力資源管理更具備了外包的基礎和可能,使企業面臨由于外部環境變化和技術創新帶來的激烈競爭不得不將人力資源管理的部分職能外包給更專業化的公司來執行,人力資源外包公司在企業界面和個人界面之間的數據挖掘、數據分析和價值提供方面更具有模式創新和個性化服務提供的可能,基于數據化人力資源下的薪酬、績效、培訓和職業生涯規劃的精準算法匹配的外包是人力資源未來的不可阻擋的發展趨勢。
作者:孫連才 單位:國家行政學院社會與文化教研部博士后