大数据在人力资源管理中的应用空间与挑战——基于谷歌与腾讯的对比分析.pdf

开发技术JT E C H N O L O G Y0 FH R D 张欣瑞，北方工业大学经 济管理学院，教授，硕士 生导师。 范正芳，北方工业大 学经济管理学院，硕 士研究生。电子邮箱： f a n z h e n g f a n 9 0 5 2 5 1 6 3 C 0 m o 陶晓波，北方工业大学经 济管理学院，副教授，管 理学博士，硕士生导师。 本文受国家自然科学基金 青年基金项目( 7 1 2 0 2 1 3 6 ) 资助。 大数据在人力资源管理中的应用空间驯匕战 基于谷歌与腾讯的对比分析 张欣瑞范正芳陶晓波 内容摘要大数据时代对人力资源管理提出了新的要求，但也带来了一系列的问题和挑战。本 文以谷歌和腾讯公司的管理实践为例，阐释了当前企业利用大数据技术在人力资源管理领域 的初步探索，并根据两公司的实践成果分析了大数据在人力资源管理中的新价值及未来应用 方向。最后本文指出，目前大数据在人力资源管理领域的应用还具有一定的局限性，并且面 临一系列挑战。 关键词大数据人力资源管理谷歌腾讯 一、引言 随着“互联网+ ”的进一步推进，新兴 信息技术与应用模式纷纷涌现，全球数据量 呈现出前所未有的爆发式增长态势( C l i f f o r d ， 2 0 0 8 ) 。大数据作为互联网、物联网、移动计算、 云计算之后I T 产业又一次颠覆性的技术变革， 正在重新定义社会管理与国家战略决策、企 业管理决策、组织业务流程、个人决策的过 程和方式( 徐宗本等，2 0 1 4 ) 。从电商的精 准营销、到金融的趋势预测、再到医疗的临 床实验甚至是农业的生产实践，亦或是教育 的体系革新等等，都已离不开对大量对象数 据的分析与挖掘。随着人力资源管理活动的 战略作用和地位不断增强，企业人力资源管 理工作也越来越依赖于数据。例如，人力资 源管理部门如果借助大数据，将人的信息和 其他资源数据化，再用算法进行匹配，测试员 工的胜任力、评估岗位、考核绩效等，将会为 人力资源管理工作带来诸多新的可能( 穆胜， 2 0 1 4 ) 。但需要说明的是，大数据并非通过 某个特殊的个体或事件来引爆或者颠覆传统 的人力资源管理路线，而是通过运用大数据带 来的新思维及工具，为人力资源管理工作提供 便利并推动变革的进程( 李柯，2 0 1 5 ) 。 对于大数据的基本内涵，不同的机构给出 了各自不同的解释和界定。2 0 1 1 年5 月份， 麦肯锡全球研究院，发表了一篇非常有名的报 告一大数据：下一个创新、竞争和生产力 的前沿，最早提出了大数据的概念( 王定红， 2 0 1 3 ) 。该报告指出，大数据是指其大小超 出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分 析等能力的数据集。大数据研究机构G a r t n e r 给出了这样的定义：大数据( b i gd a t a ，m e g a 万方数据 d a t a ) ，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有 的更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长 率和多样化的信息资产。维基百科将大数据定义为“无法 在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和 处理的数据集合”( C l i f f o r d ，2 0 0 8 ) 。美国国家科学基 金会( N S F ) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、 互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种 数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集” ( M a r t i n & P r i s c i l a ，2 0 1 1 ) 。上述这些界定尽管内容上有 所差异，但总体来说，大数据体现了数据增长的快速性、 数据体量的庞大性、数据结构的多元复杂性以及数据处理 的时效性和有效眭。 企业的人力资源管理活动应谢I 颐应时代需求，调整工作 思维方式，引入大数据的思维与技术，促进企业管理水平和 效果的提升。例如，企业可以根据员工的行为数据做出理眭 的分析与判断，从而更加合理地进行人力资源的配置与激励。 黄诗龙、项杰( 2 0 1 3 ) 认为，“大数据”将引领人力资源管 理系统向以下三大趋势发展：第一，人力资源管理系统的运 用一定会泛互联网化。即人力资源管理系统将具有广泛的数 据接口，可以对接来自互联网的各种结构化、半结构化以及 非结构化数据。第二，人力资源管理系统将为组织 力资源 管理工作提供更加全面的量化参考。通过人力资源核算或人 才测评分析等方法，真正体现人力资本概念，为人力资源管 理提供具有战略预判能力的分析成果。第三，人力资源管理 系统将为优化组织架构，实现扁平化的人员管理及员工服务 创造更加有利的条件。在大数据时代背景下，人力资源管理 系统将打破传统的组织模式，产生更多的交互J 拦搿据，使得 员工更好地参与到组织 事管理工作中来，建立更加规范的 工作流程( 黄诗龙、项杰，2 0 1 3 ) 。 2 0 1 4 年伊始，全球知名综合性人力资源公司任仕达 发布任仕达2 0 1 3 1 4 工作的世界报告，报告指出6 1 的中国企业受访者把人才分析和“大数据”当作人才战略 的一部分；4 7 的受访者认为，更有效地规划劳动力队伍 是使用“大数据”的首要理由；7 9 的企业领导者会提前 1 2 个月左右制定劳动力计划，6 9 的企业领导者在制定未 来的劳动力计划时，只用了不超过2 0 的战略规划时间( 杨 君，2 0 1 4 ) 。据2 0 1 4 德勤全球人力资源趋势报告调 查发现，越来越多的人力资源部门在使用大数据做更为科 学的人才决策及预测员工绩效，并提前做好人力资源规划 ( 徐宗本等，2 0 1 4 ) 。 然而，尽管大数据的概念和技术呼声不断并引起了 业界的广泛关注，但企业真正有效地在人力资源管理中 践行大数据理念的实例仍是少数。与此同时，在大数据 概念的广泛传播之下，一些偏差乃至错误的观点也鱼龙 混杂地存在。在一些数据专家看来，企业对于大数据的 应用和挖掘还只是走出了一小步，尚有大量的可能空间 值得去探索。有鉴于此，本文选择两家知名企业应用大 数据推进人力资源管理的实际案例作为分析对象，并在 此基础上对大数据在人力资源管理中的应用价值、未来 应用空间和面对的挑战进行探讨，以期为企业引入和应 用大数据思维提供一定的启迪。 二、大数据在谷歌与腾讯人力资源管理中的应用 谷歌在互联网搜索、云计算以及广告技术等领域都是 技术的引领者，其开发的基于互联网的产品和提供的相应服 务使其在全球范围内拥有无数用户。作为被公认的全球最大 的搜索引擎，谷歌每天都会产生海量数据，这促使谷歌成为 大数据时代的开拓者，并使其进步基于大数据进行人力资 源管理。当大家开始发觉并予以重视大数据技术的时候，谷 歌早已形成整套数据驱动的人力资源管理方法论。当今企 业除了要向谷歌学习如何提升自己的数据能力，更重要的是 要学会如何为我所用。作为国内举足轻重的互联网公司之一， 腾讯近几年的超速发展使得其组织与人员规模迅速扩张，这 就对腾讯H R 提出了新的挑战：既要灵活应对员工个隆化需 求，又要快速响应业务、制定方案。因此，腾讯的人力资源 管理经历了起初的萌芽期到后来的转型期再到现在的新型 组织结构的建立期，而其当前的新型组织结构建立又在很大 程度上依赖于能够处理海量数据信息的大数据技术。有鉴于 此，腾讯也可以视作国内运用大数据进行人力资源管理的先 行者。在本节中，我们将依次介绍这两家知名企业基于大数 据的人力资源管理举措，并对其进行比较分析。 ( 一) 谷歌入力资源管理与大数据 在人力资源管理职能中重视数据导向是谷歌取得成功 的一个重要因素，它的人力资源管理决策依赖于其独特的 “人员分析”。在谷歌人力资源管理部门中，传统人力资 源人员、高端策略顾问人员及高学历分析专业人员各占三 分之一。该部门的核心任务是一项复杂的员工数据追踪计 划，其目的是通过数据分析更好地改善企业的人力资源管 理。它将企业中最重要的及最具影响力的人员管理决策进 行量化和精细化，使企业的人员管理的决策成为“基于数 万方数据 开发技术lT E C H N O L O G YO FH R D 据的决策”或是说“基于事实和证明的决策”。 谷歌公司数据科学家彭晨在“2 0 1 4 中美大数据研讨会” 开始前接受C S D N ( 世纪乐知) 采访时透露：谷歌的人力资 源部门有一个由十几名名校统计博士组成的分析师队伍，专 门研究不同的人力资源政策和员工绩效之间的关联，并根据 研究结果随时凋整薪资福利、晋升制度等，确保员工队伍始 终处在个良好的工作状态。此外，谷歌的人力分析团队还 包括来自于统计、金融、组织心理学等领域的博士们构成的 多元化背景团队，他们具体的工作包括：推算出最优面试模 式以确保招聘到最佳求职者，使用心理学和数据分析的方式 分析哪些员工在谷歌能够成功发展、哪些员工最可能中途离 职等问题并建模，帮助做出最优薪酬奖励决策以最长时间留 住顶尖人才等。其研究成果体现在智能化招聘、打造多元人 才队伍、人才保留、管理经理人、工作环境优化设计等方面， 这是谷歌人力资源管理模式的核心内容，同时也是谷歌人力 运营部积极影响公司绩效的最有力证明。 进一步来看，谷歌基于大数据的人力资源管理具体体 现在以下四个方面：( 1 ) 智能化招聘。谷歌开发预测应聘 者在获聘后是否具有最佳生产力的算法进行精准招聘，而 且还会鉴别面试背后的隐含价值，从而大大缩短员工的聘 请周期。其高效招聘算法实质是基于大量数据的综合分析， 从而形成科学预测与匹配，实现科学招聘。( 2 ) 人才保 留。谷歌自己开发的数学算法成功预测哪些员工很可能会 离职，并为员工留任提供个性化的解决方案。并且，谷歌 也开发出算法模型用于分析、预测并进一步改善未来人员 管理会出现的问题，并制定员工工作计划，从而更好地保 留人才。谷歌还通过统计分析得出优秀技术专家与普通技 术专员之间的差异特征，并用来为公司培育、聘请或留下 优秀人才。( 3 ) 管理经理人。谷歌基于对大量内部数据的 研究与分析，判断出有卓越表现的管理者，从而打造出优 质的经理人。2 0 0 9 年，谷歌对公司一万多名员工进行“什 么样的经理人才是一个好的经理人”的问卷及访谈。随后， 他们又花时间对这些评价资料进行了编码，试图找出带有 规律性的模式。结果发现，经理人对员工的表现及其工作 感受的影响远大于其他任何因素( 林小荷，2 0 1 5 ) ，并且 得出经理人每年核心考核与评价的8 项指标：成为一个 好的教练；避免微管理，并且进行充分的授权；经理 人对团队成员的成就和心情保持着高度的兴趣；关注生 产力，用结果证明一切；能够成为一个很好的沟通者； 帮助团队成员去发展他们的职业生涯；为团队设置一 个明确的愿景和战略；拥有关键的技术能力来帮助员工 5 iH u m nR e s o u r c e s0 e v e 【o p m e n to fc h I n a 解决问题。这就是有名的“氧气项目”。( 4 ) 工作环境 优化设计。谷歌通过进行应用性的实验来判断管理员工的 最有效方法并为其提供所需的多种工作环境，甚至可以通 过科学的数据及实验，减少员工饮食中的卡路里摄入量来 促进员工的健康。同时，为了最大化地结合学习、合作及 娱乐，谷歌有意识地设计别具一格的工作环境来提升不同 部门之间的合作水平，而这些精心的环境设计与管理都是 在海量数据的分析与探索中实现的。 通过这样数据化、精细化的人力资源管理模式，使 谷歌在2 0 1 3 年之前就已达到“每个员工每年创造将近 一百万市值的生产力以及平均每年二十万的利润”的惊人 业绩，这是大多企业目前也无法达到的，这也使谷歌成为 全球人力资源管理模式变革的领军楷模。 ( 二) 腾讯人力资源管理与大数据 在国内的企业中，腾讯对于大数据和人力资源管理的 应用结合也进行了深度探索。腾讯人力资源平台部总经理 马海刚在中国人力资源科技网( H R T e c hC h i n a ) 上发文 认为，当前新时代下的人力资源管理需从三个方面全面转 型，其中两个方面涉及H R 的数据化转型，分别是H R 信 息化升级和H R 数据能力升级。H R 信息化升级是指，新 时代的H R 需要通过移动端、云端、商业智能( B u s i n e s s I n t e l l i g e n c e ) 等新技术有效连接专家中心C O E ( C e n t e r s o fE x p e r t s ) 、业务伙伴B P ( B u s i n e s sP a r t n e r ) 、共享 交付中心S D C ( S h a r e dD e l i v e r yC e n t e r ) 以及H R 所服 务的管理者和员工，促进人力资源管理的颠覆性创新，而 不再仅仅是以信息化办公或者提升工作效率为目标。H R 数据能力升级是指，H R 传统的数据统计能力已完全不能 满足时代需求，如今我们身边的一切事物都已被数据化， H R 也要掌握数据的分析、挖掘、建模、验证、管理改进 等一系列的技能，针对个体或员工数据进行有效的人力资 源配置。 腾讯在2 0 1 2 年通过P e o p l eS o f t 搭建起了H R 的统一 结果库，2 0 1 4 年初在S D C 内部成立了H R 大数据团队。 腾讯的H R 大数据平台主要由应用层、功能层以及团队三 个部分组成，其中应用层主要是对大数据应用场景、需求 及落地做出阐述，体现H R 大数据支撑H R 业务；功能层 主要是保障数据的质量及价值，科学地管理和使用数据， 核心模块有元数据管理、数据质量管理和逻辑建模规划三 部分，展示H R 大数据的后台运作；H R 大数据团队大多 由人力资源、H R 信息化、数据库、H R 咨询复合工作经验 万方数据 和背景的员工组成，保证团队质量及工作效果。在具体项 目上，腾讯根据部门或团队的不同特长有效连接“人”和 “事”，比如一个项目需要做的政策和资源的协调以及专 业方向的把控、模型验证以及落地研究、数据清理、质量 建设、特征挖掘以及模型的搭建和训练等工作是由各个负 责部门一起协调、共同完成的。 在识别候选人稳定性方面，腾讯按照稳定程度将历史 上所有的员工分成多个样本，通过数据挖掘找到关于员工 稳定性的典型特征并建立相应的数学模型，根据候选人特 征与模型的匹配程度判断候选人的稳定性。这样就可以在 招聘时通过简历自动对其稳定性给出评估建议，为后续的 面试及保留环节提供参考。在招聘环节，腾讯H R 为业务 部门的面试官提供互联网招聘工具。首先在公司内部选择 三个以上优质员工样本，然后针对这些样本进行数据采集、 清洗、建模、分析等，从而找到这些员工优于其他员工的 原因，再由这些原因倒推优质员工应具备的行为，最后根 据这些行为制定面试问题，从而在众多应聘者中快速筛选 出优质面试者进行“人”“岗”的进一步匹配。这样在节 省时间与精力的同时，又保证了人才的准确性及质量问题。 此外，在提升人才有效战斗力、员工满意度与敬业度方面， 腾讯也正进行相应的探索与实践，并取得了阶段性成果。 腾讯数据平台部负责人蒋杰在2 0 1 4 年C S D N 的专访 中表示，腾讯数据平台部有2 0 0 多人，按照不同的职能将 整个数据平台分为基础平台、核心应用、产品包装和质量 监控四部分。其中，大数据基础平台由数据中心负责建设 管理，以数据挖掘为核心的大数据应用由精准推荐中心负 责研发落地，大数据产品的策划和运营由产品中心负责， 质量监控与保障由质量中心负责。这样，腾讯数据平台通 过将“人”与“事”合理地进行匹配达到数据化人力资源 管理的目标。 ( 三) 两案例对比分析 谷歌和腾讯都是将大数据运用到人力资源领域的先行 者，他们在人力资源管理中的大数据部署有一些相似之处， 但具体的战略实施却各有千秋。表1 展示了谷歌与腾讯在 人力资源管理中的大数据实践。 横向来看表1 ，谷歌与腾讯在运用大数据进行人力资 源管理的依赖基础是不同的，谷歌运用大数据进行人力 资源管理的基础是一项复杂的员工数据追踪计划，而腾 讯则是包括应用层、功能层以及团队的H R 大数据平台。 在H R 大数据团队方面，谷歌侧重于学位背景多元化，而 腾讯则侧重于工作职能多元化。两企业的成员组成虽有较 大差异，但都注重多元化成员组成，这也是每个团队很重 要的组成要素之一。至于运用大数据思想进行人力资源管 理具体的实施方法，谷歌提出较为具体的十大人力资源管 理模式，而腾讯则是相对笼统的各部门协调完成。两企业 运用大数据思想进行人力资源管理的目的也是不同的，谷 歌试图通过大数据使企业的人事管理决策成为“基于事实 和证明的决策”，腾讯则希望通过大数据快速而有效地将 “人”“事”连接到起。从目前两公司的实践成果来看， 谷歌在人才保留、打造多元人才队伍、智能化招聘、工作 环境优化设计、管理经理人方面已取得一定成果，腾讯则 是在识别候选人稳定性、精准招聘、政策及资源协调管理、 提升人才有效战斗力、员工满意度与敬业度等做出了不错 的成绩。 纵向来看表1 ，谷歌基于大数据的人力资源管理实践 比较具体化，无论是其基础、H R 大数据团队，还是实施 方法、目的、成果展现都是具体且明确的实施事项。谷歌 在复杂的员工数据追踪计划的基础之上，通过具体的十大 人力资源管理模式来实施数据化人力资源管理，且目的明 确地指出依靠数据来支持决策，这正是大数据思想的精髓 裹1 谷矗与讯在人力资蠢理中的大数据宴段 、企业 属性 谷歌腾讯 基础 一项复杂的员工数据追踪计划包括应用层、功能层以及团队的H R 大数据平台 由具有统计、金融、组织心理学等领域的博士学位背景 由人力资源、H R 信息化、数据库、H R 咨询复合工作 H R 大数据团队 的成员组成 经验和背景的员工组成 实施方法十大人力资源管理模式各部门一起协调，共同完成 使企业的人事管理决策成为“基于数据的决策”或者说 目的快速、有效连接。人”和“事” 。基于事实和证明的决策” 人才保留、打造多元人才队伍、智能化招聘、工作环境 识别候选人稳定性、精准招聘、政策及资源协调管理、 成果展现 优化设计、管理经理人等 提升人才有效战斗力、员工满意度与敬业度等 万方数据 开发技术IT E C H N O L O G YO FH R D 所在。相对而言，腾讯基于大数据的人力资源管理实践偏 向于概念化，不够具象。例如，其基础是H R 大数据平台， 但并没有具体指明这个大数据平台所聚焦的事情；在实施 方法方面，也没有指出具体的方法，只是笼统地介绍各部 门共同协调完成。最重要的是，谷歌所有的实践属性都是 围绕“人员分析”一条主线来进行的，所有属性连接起来 就像在做一件事情，而不同的属性是这件事情的不同步骤。 但腾讯各个实践属性之间并没有体现出如此紧密的连接 性，各个屙眭就像不同个体的不同部件，就算拼凑起来也 很难让人联想到他们是同一整体，这也许是腾讯用大数据 进行人力资源管理不够具体且深入导致的。 三、大数据在人力资源管理中的新价值 及未来应用方向 从谷歌及腾讯的大数据人力资源管理实践成果可以看 出，大数据确实在人力资源管理领域有着广阔的应用空间， 并且给人力资源管理带来全新价值。通过对大量人员数据 进行分析，可以为人力资源管理工作提供量化参考。比如， 通过人员流动预测分析，谷歌可以有效实现人才保留及智 能化招聘，腾讯也可以在识别候选人稳定性及精准招聘上 得到突破性进展；通过员工行为数据分析，谷歌可以打造 出多元化人才队伍及优质经理人，腾讯也在提升人才有效 战斗力、员工满意度与敬业度方面取得了不错成果；通过 部门间合作数据分析，谷歌实现了工作环境优化设计，从 而提升员工的工作绩效，而腾讯在政策及资源协调管理方 面有了很大的改善。 其实，大数据给人力资源管理带来的新价值并不止于 此。首先，大数据还可以分析员工的培训需求及剖l l 效果。 如，利用在线培训，分析得出职工的培训需求，进而使培 训工作变得更有针对性( C l i f f o r d ，2 0 0 8 ) ，通过对培训 后员工行为数据的分析，可以判断培训效果。其次，利用 大数据还可以进行人才测评。大数据技术能从一些大型的 人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员 找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评( 孙连 才，2 0 1 5 ) 。然而，学者赵忠民( 2 0 1 4 ) 认为，数据分析 几乎渗透到人力资源管理的每个关键环节。例如，在投资 效益方面，通过数据分析可以评价H R 成本的水平、结构 及价值；在人力配置方面，数据分析可以实现定岗定编分 析及人才质量与人才盘点分析等；在H R 运营方面，数据 分析有助于薪酬水平内外部分析与量化诊断、绩效管理结 5 6H u m a nR e s o u r c e sD v e I o p m e n to fc h I n a 果与成效分析、招聘成效分析、员工流动分析、培训管理 效率指标及培训成效数据分析；在人才管理方面，数据分 析可以评测员工满意度与敬业度、雇主价值与留才指数、 胜任力模型与人才评测等；在H R 价值衡量方面，数据分 析可以对H R 运行效率、H R 管理效力、H R 战略职能价值 进行评价( 赵忠民，2 0 1 4 ) 。 当然，目前所达到的这些新价值只体现了大数据在人 力资源管理中能量的冰山一角，大数据在人力资源管理中 还有更多的应用方向及更大的适用空间。例如，在人才激 励方面，目前大数据还表现地相当乏力。基于大数据的人 才激励机制并没有得到实质性实践，谷歌的入力资源实验 室及优化工作环境设计虽然可以给员工带来健康、舒适的 工作环境，人力分析团队也在为最长时间留住顶尖人才而 努力做出最优薪酬奖励决策，但在广大的普通员工层面， 实质性的精神激励及物质激励并没有体现，腾讯在此方面 更需要突破性探索。其实，从理论上来讲，通过基于互联 网的大数据分析，可以为企业提供更加全面、更加准确的 薪酬数据库以及员工行为数据库，从而可以让企业对员工 实施更准确的薪酬对标服务以及精神需求激励，这样在保 持企业薪酬在市场上的竞争力的同时，也可以对员工进行 一对一的个性化激励，保障员工的忠诚及工作效率。除此 之外，还可以从大数据中分析员工价值诉求与期望，从而 制定相应的薪酬策略及激励措施。在员工福利方面，企业 可以基于广泛信息源，发掘员工在物质、精神、生理、心 理等多层面的需求，从而改变干人一面的传统福利模式， 对不同员工实施差异化福利措施( 徐宗本等，2 0 1 4 ) 。 虽然目前大数据在人员流动预测分析、员工行为数据 分析、部门间合作数据分析、员工培训及人才评测等方面 取得了一定的成果，为当今的人力资源管理的方法与技术 带来了颠覆性创新，但是，普遍来看，目前基于大数据的 入力资源管理大多还较宏观，有待进一步具象化。人力资 源管理者在从“事务型”向“专家型”转变的同时应具备 更专业的管理技术、数据分析能力以及战略眼光，以此来 推进数据化入力资源管理的落地。谷歌与腾讯当前也是在 探索中前进，具体而全面的部署与实施还需要不断地填充 与完善。 四、大数据在人力资源管理中的局限性及挑战 当然，大数据也不是万能的。需要注意的是，运用大 数据技术进行人力资源管理必须满足大数据的基本条件， 万方数据 这就决定了大数据应用的局限性。所谓“大数据”，它的 一个特征是数据体积大，即容量在1 0 T B 规模以上的数据 量，而现在大多数中、小型公司的数据样本量及规模并没 有达到利用大数据进行分析与管理的级别。在此情况下， 如果一定要用大数据的技术方法来进行人事管理，除了有 大材小用之嫌以外，大数据技术对小量数据的处理与分析 比传统的技术方法并不一定就会更加高效，甚至有可能更 低效。而且，大数据的数据类别虽然冲破了以前所限定的 结构化数据范畴，扩展到半结构化甚至非结构化数据，但 是，例如人际关系、公司文化等难以量化的事项还是很难 用大数据的方法来解决。这一点，谷歌、腾讯的大数据人 力资源管理实践目前也并没有进行探索。加之，基于大数 据的人力资源管理刚刚起步，发展尚不成熟，许多事务并 不能得到变革性实践，颠覆性成果目前也未得以展现。 更值得关注的是，目前大数据在人力资源管理中应用 还面临许多挑战。从宏观上来讲，市场上呈现出“概念炒 得火，落地需努力”这样的局面，而且整体上大都在追赶 潮流般、带有些盲目性地运用大数据，很容易造成大数据 技术的滥用。并且，随着大数据技术的进一步发展，数据 造假的现象时有发生，对于海量数据真假的识别是我们应 用大数据技术进行人力资源管理分析与决策的重大前提。 从微观企业的层面上来讲，首先，企业普及大数据概 念、部署大数据设施、吸纳大数据人才都需要一定的成本。 而且，数据的收集与有效分析是一个难度较大、成本较高 的工作。对于企业人力资源管理工作来说，在获取数据上 大致有两种可能的方式来实现：一种是企业自主来进行数 据收集，另一种则是借助数据提供商或者专业服务商的支 持来完成数据收集。显然，这两种方式各有利弊。企业自 主收集数据成本较高，但能够比较完整而针对性地获取相 关数据，数据获取后的安全性也比较高。与之相对的是， 借助专业服务商来获取数据往往只能获得一些标准化的数 据，很难实现个性化定制，且人力资源的相关数据也存在 着泄露的安全风险。当然，在存在市场竞争的情况下，外 部数据服务商往往能够提供一个更为经济的成本优势。对 于希望借助大数据进行人力资源管理工作的企业来说，需 要在数据获取的来源、内容、成本等方面进行认真的考量。 其次，大数据能否精准刻画员工在工作和组织中的需 求与活动，也是应用大数据进行人力资源管理必须思考的 前提。目前业界内并没有关于此精准度的官方数据，这不 免使支持传统人力资源管理方法的学者对数据化人力资源 管理转型产生怀疑。一个显而易见的现实是，人的活动以 及人与入之间的交往活动具有很强的复杂性，对于这些复 杂的特征和活动，究竟在多大程度上可以借助数据来表示， 人们对于这一问题尚没有一致的回答。在心理学的研究中， 尽管学者们开发出了测量人们能力、入格、情感等不同特 征的工具，并将这些工具部分地应用到了人力资源管理实 践中，然而，这些工具获得的数据，在借助大数据分析方 法的加工转化之后，又能够在多大程度上反映出组织人员 的现实，并以此为人力资源管理提供科学的指导，这也是 一个有待进一步探索的议题。 最后，大数据背景下更需要人力资源管理人员掌握并 灵活应用一些必要的数据分析技能，而这恰恰是当前的人 力资源管理人员所欠缺的。2 0 1 3 年美国管理协会( A M A ) 携手企业生产力研究所开展的一项调研显示，人力资源管 理人员的分析能力在研究开发、财务、运营等人员中是最 差的( M a r t i n & P r i s c i l a ，2 0 1 1 ) ，因此数据分析能力的 提升对当前H R 从业者来说是巨大挑战，短时间内难以消 除他们的不安、恐惧甚至排斥心理。在此之外，大数据如 何真正赢得员工认可，激活员工的工作积极性并且实现与 业务的有机结合更是目前急需解决的难题。另外，大数据 涉及到的个人信息比较全面，个人隐私泄露、数据质量不 均等信息安全问题难以得到全方位保障，这不单在人力资 源管理领域，在其他任何领域都是大数据技术应用的巨大 挑战。 五、总结 在本文中，通过谷歌和腾讯的实例对比可以看出，大 数据确实在人力资源管理领域具有巨大的应用价值及发展 潜力。但是，归根结底，大数据只是辅助工具，具体决策 还是需要依靠人力资源管理者的思考与大数据思维方法相 结合来定夺，依此循序渐进地进行人力资源管理的高效创 新。更重要的是，当前企业对于大数据的认识和实践还处 在一个不断发展变化的过程中，大数据应用过程中随之而 来的挑战与问题也需要企业管理者进一步去思考和应对。 不可否认的是，无论大数据技术多么强大，最终决策还是 由人来做出，大数据思维与技术的重大价值或许只是让人 的决策更客观、更理性、更全局。 ( 下转第7 3 页) 万方数据 程，为互联网时代下的组织变革和产业升级提供一定的理 论支持和依据。 参考文献 l 。陈建平：审视苏宁云商模式载企业管理，2 0 1 3 年第5 期，第 1 0 2 2 0 5 页。 2 房煜：张近东大象转身载中国企业家，2 叭3 年第2 3 期，第 6 7 6 8 页。 3 刘光琦：苏宁“云商”：一次意义非凡的探索与变革专访苏宁云商 集团股份有限公司副董事长孙为民，载中国储运，2 0 1 3 年第1 l 期，第 2 2 2 6 页。 4 宋旭琴： 事业部制结构的起源与发展研究) ，载商业研究，2 6 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e b f i e f i 脯o d 枷o f 岫0 2 0e 啪m m e f c i a l m o d e o f S m l 吨，w c m l y z e i 乜o r g a D i 2 a t i o n a ls t r u c t l l f er e f o 册d u r i n gs 仃a t e g i c 打a n s f o n n a t i o mT b cd y n a m j c r c l a t i o n s h i pb e t w e e nc o f p o r a t es t r a t e g y 姐di t so r g 姐i z a t i o n a Is t n I c t u r ea n dt h e s 血n g t l lo fd i V i s i o ns h u c t u r ei n 咒t a i le n t c r p 血ei sa l d i s c u 豁e dt h e o l 枷c a l l yI I Im e e n 血w ee x p e c tt op v | d es o m ep r a c 氐烈龃dt h c 0 托妇lh p l i c 硝o I I sf o f 也es 眦g i c 仃a n s f b n n 撕0 n 舯黜o f 蛔d c a l d i h o n a lr e l 矧t e r 研 置叮肋，出：E c o m m e r c eM o d e ；R e f o r mo fO r g a n i z a t i o n a lS t n l c t u r e ；S u n i n g C o m n 坭r l c e 一责编，罗文豪T e l ：帕O 鹄3 如7E - m _ n ：c h r d - l u o 1 6 3 m ( 上接第5 7 页) 参考文献 1 黄诗龙、硬杰：“大教撂“点尧人力资源管理系统的“大智慧” 结合新华社人力资源大数据实践撂析，载 中国传媒科技，2 0 1 3 年第2 3 期， 第7 6 - 7 8 页。 2 李柯：大教据时代人力资源管理的机遇、挑战与转型升级，载金 华职业技术学院学报。2 0 1 5 年第4 期，第3 5 4 0 页。 3 林小荷：创新、科学、简单互联网企业的考核之道，载通信企业 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