随着信息时代的到来，大数据已经成为企业发展的关键资源，对于人力资源管理而言，大数据的运用变得越来越重要。过去，人力资源管理常常依赖于主观经验和传统方法，但这些方法存在主观性和信息不全面的问题，限制了管理的效果。如今，大数据技术的应用为人力资源管理带来了新的策略，通过收集、分析和应用大数据，企业能够更好地了解员工需求和行为，优化招聘、培训、绩效管理等环节，提升管理能力和效果。大数据与人力资源管理的结合，不仅帮助管理者更全面地了解员工信息，还能够预测未来的人才需求和配置，为企业发展提供支持。大数据时代，企业必须意识到构建基于大数据的人力资源管理模式的重要性，通过此模式，企业可以更好地洞察员工需求，提高招聘效率，优化人才培养，提升员工绩效和满意度，并获得持续发展的竞争优势。

1、大数据概述

大数据使指以网络技术为基础，有效整合各种信息资源，形成一个较大的数据搜索体系。其具有以下几个主要特征。

1.1 体量庞大性

大数据具有巨大的数据规模，通常以千兆字节(TB)计量，这些数据可以来自多个来源，例如企业的交易记录、传感器数据、社交媒体内容等，海量的数据量使得传统的数据处理技术无法胜任，必须运用大数据技术和工具进行有效的处理。大数据集合也是多样化的，包含结构化、半结构化和非结构化的数据。结构化数据是以表格、行列结构存储的数据，易于处理和分析，如数据库中的记录；半结构化数据包含一些结构化元素，如XML格式的数据；非结构化数据没有明确的结构，如文本、图片、音频和视频等；大数据的多样性要求采用适当的技术和算法来处理和分析这些不同类型的数据。

1.2 高速增长与高速性

大数据的增长速度非常快，呈现出爆炸性增长的趋势，随着物联网的发展和数字化转型的推进，各种设备和系统产生的数据以及用户在互联网上产生的数据不断增长，处理和分析这种高速增长的数据需要更强大的技术和高效的算法。大数据的处理需要快速的速度捕获数据、存储数据和分析数据，许多应用场景要求实时或准实时地响应，例如金融交易、网络安全监控、在线广告等。因此，大数据技术要求能够在毫秒或微秒级别进行数据处理和分析。

1.3 价值密度低

大数据集合中的数据并非都有高价值，其中包含了很多噪声、冗余和无意义的数据。因此，在进行大数据分析时，需要通过数据清洗、过滤和挖掘等技术，提取有价值的信息和知识，以支持决策、洞察和创新。

2、大数据时代企业人力资源管理模式构建要素

大数据时代，企业的人力资源管理模式需要以数据驱动为核心，以提高运营效率、人才发展和员工满意度为目标。构建这一模式的关键要素具体包括。

2.1 数据预测与分析

利用大数据分析，企业可以预测员工的流动趋势、离职倾向、用工需求等，从而进行人力资源规划和战略决策，通过准确把握人力资源的变动，企业可以及时调整人力结构，提高组织的适应能力和竞争力。

2.2 人才招聘与智能筛选

利用大数据技术，企业可以更加精准地预测和识别符合岗位要求的候选人，通过分析候选人的教育背景、工作经历、技能匹配度等数据，企业可以进行智能筛选，大幅提高招聘效率和准确性。

2.3 绩效管理与激励机制

通过大数据分析，企业可以实时监测员工的绩效情况，利用数据为员工提供个性化的激励措施和发展机会。通过挖掘绩效数据，企业可以发现员工的潜力和问题，在培训、晋升等方面作出相应的决策。

2.4 培训与人才发展与福利待遇

大数据可以帮助企业了解员工的个人技能和发展需求，有针对性地提供培训和发展计划。通过分析员工的学习数据和绩效表现，企业可以判断培训效果，及时调整培训内容和方式。同时，通过分析员工的福利待遇选择和满意度，企业可以优化福利政策。

3、大数据时代企业人力资源管理模式构建的意义

传统的人力资源管理主要依靠经验和直觉作决策，而大数据技术的发展为人力资源管理带来了全新的机遇和挑战，在大数据时代，企业可以利用大数据分析和人工智能技术深入了解员工的需求和行为，优化人力资源管理流程，提升企业的绩效和竞争力。

首先，大数据可以帮助企业更准确地预测和识别人才，通过分析海量的招聘数据、员工绩效数据和离职数据，企业可以了解到更多关于员工的信息，如技能、经验、潜力等。基于这些数据，企业可以制定更为精准的招聘策略，找到最适合企业需求的候选人，降低招聘成本；企业还可以通过大数据分析找到潜在的高绩效员工，并采取相应的激励措施留住他们。

其次，大数据可以帮助企业优化员工培训和发展，企业可以利用大数据分析员工的学习路径、学习进度和学习效果，精确评估每个员工的培训需求，为员工提供个性化的培训方案。通过分析员工的绩效数据和学习数据，企业可以发现高绩效员工的共同特点，从而为其他员工提供参考和指导，提升整体团队的绩效。

再次，大数据可以帮助企业改善员工满意度和离职率。通过分析员工的绩效数据、满意度调查结果和员工反馈，企业可以了解员工对工作环境、薪酬福利、上下级关系等方面的需求。基于这些数据，企业可以优化员工的工作体验，提高员工满意度，减少员工的离职率。

最后，大数据可以帮助企业优化组织架构和人才配备，通过分析组织内部的人际网络、沟通频率、人员流动等数据，企业可以了解各个部门和团队之间的合作状况和信息流动情况，帮助企业优化组织架构，促进跨部门和跨团队的协作，提高组织的创新和竞争力。

4、大数据时代企业人力资源管理模式存在的问题

4.1 企业人力资源管理框架落后

许多企业在人力资源管理方面依依赖传统的手工操作和基础的管理系统，这些系统往往缺乏灵活性和集成能力，无法有效应对复杂的人力资源需求。与此同时，随着人工智能、大数据和云计算等新技术的快速发展，许多企业尚未意识到这些技术对人力资源管理的重要性和价值，未能及时引入先进的管理工具和系统。在传统的企业管理中，人力资源往往被认为是一项纯粹的行政工作，主要注重员工的招聘、培训和薪酬管理等方面；然而，在大数据时代，人力资源管理已经发展成为一项战略性和综合性的工作，需要关注员工的发展、激励和满意度等方面。如果企业管理层没有意识到这种变化，没有及时调整管理理念和文化，会导致人力资源管理框架的滞后。在大数据时代，人力资源管理人员需要具备更多的技能和知识，包括对数据分析、人工智能等领域的理解和应用能力。然而，许多企业的人力资源部门缺乏这方面的专业人才，无法有效地利用大数据和先进的技术手段来辅助决策和优化人力资源管理。

4.2 企业人力资源管理理念落后

传统的人力资源管理理念往往集中在行政和劳动力管理方面，而忽视了更高级别的人力资源战略和价值。在过去，人力资源部门的主要职责是处理员工的薪资、福利和培训等日常事务，随着企业发展和竞争的变化，人力资源管理需要更广泛的影响力和战略性。大数据时代提供了丰富的员工数据和智能分析工具，可以帮助企业更好地理解员工行为和需求，并制定更有效的战略。大数据时代，一些企业的管理文化仍然强调控制和规范性，将员工视为资源而非资本，这种传统的管理理念难以适应大数据时代的快速变化和员工的多元化需求，而创新型的人力资源管理理念应该更加注重员工发展和参与，鼓励员工提供创新和产生更高的价值。另外，大数据时代人力资源管理需要专业人才具备数据分析、预测建模和人工智能等领域的知识和技能，目前，许多人力资源部门的人员缺乏这些先进专业能力。此外，由于人力资源管理领域的不断变革和创新，员工需要及时接受培训和更新知识，以跟上行业的发展趋势。

4.3 缺少人性化关怀

大数据往往将员工视为数据点而非个体，大数据技术可以收集和分析大量的员工数据，以便进行预测和决策。然而，这种数据集中的方法一定程度上忽视了员工的个体差异和需求。员工是一个有情感、有思想的个体，他们的动机、期望和情感状态等因素对于提高员工满意度和绩效至关重要，如果企业过分依赖于冷冰冰的数据分析，而忽视了员工的人性需求，会导致缺少人性化的问题。大数据时代，许多人力资源管理流程已经实现自动化和标准化，例如招聘、绩效评估和培训等，这种自动化和标准化确实在提高效率和减少错误方面具有优势，但也容易让员工感到被机械对待，缺乏个性化的关怀和支持，导致员工的情感脱离和工作动力的下降。另外，大数据技术可以收集包括个人隐私在内的各种数据，如果企业没有严格的数据保护政策和措施，或者滥用员工数据用于权力和控制，就会破坏员工对于人性化管理的信任和合作愿望。如果企业文化偏重结果和目标，忽视员工的情感和福祉，人性化管理很难得到重视，领导者的态度和行为在组织中起到示范作用，如果领导者缺乏对员工的关怀和尊重，员工也很难感受到人性化管理的重要性。

4.4 企业人力资源管理意识形态薄弱

大数据技术的快速发展和普及使得企业快速积累了大量的人力资源数据，但很多企业并未真正理解和应用这些数据来支持决策。由于大数据技术的复杂性和专业性，企业在引入和应用大数据技术时面临一定的技术门槛和挑战，很多企业缺乏相关技术人才和知识储备。同时，大数据技术的不断更新和变化，企业需要持续地进行技术更新和学习，但很多企业在这方面的投入和意识仍然较低。另外，大数据时代的企业人力资源管理模式存在与传统管理模式的冲突和碰撞，传统的人力资源管理模式注重人的主观经验和直觉，而大数据提供的是基于客观数据和分析的决策支持，这对于部分企业来说是一种新的思维方式和管理理念的转变，很多企业难以适应这种转变，导致人力资源管理意识薄弱。此外，在某些企业中，人力资源管理仍然被视为一项次要工作，缺乏高层的关注和支持，使得企业的人力资源管理意识不够强烈，难以形成有效的管理机制和体系。

5、大数据时代企业人力资源管理模式构建策略

5.1 完善大数据时代下的人力资源管理体系

人才分配是大数据时代下人力资源管理的关键一环。通过数据分析，企业可以更准确地了解员工的能力、技能和兴趣，从而更好地进行人才分配，在这一过程中，可以使用人才匹配算法，结合员工的个人发展目标和公司的战略需求，将合适的人才分配到合适的岗位上；还可以借助数据来确定人才流动的路径，既满足员工的个人发展需求，又更好地利用和管理组织内的人才资源。由于技术的快速发展和商业模式的改变，员工需要不断更新和提升自己的技能和知识。通过分析员工的能力和业务需求，可以定制个性化的培训计划，并通过大数据技术来监测和评估培训效果，也可以利用在线教育、虚拟实训等技术手段，提供便捷的学习资源和平台，帮助员工随时随地进行学习和知识分享。通过综合考量各项指标，能够更准确地评估员工的贡献和潜力，为人才激励和晋升提供科学依据。

5.2 优化人力资源管理现代模式

信息化时代，为了促进企业的发展，需要对人资管理模式进行创新，对人才管理方式进行改革。企业要以数据系统的分析为依据，优化人力资源管理模式。一方面，企业要构建完善的人才管理体系，HR经理需要加强自身对员工的关注度，深入了解其工作环境，将他们放在合适的岗位上，让他们根据岗位的要求高质量完成自己的工作。另一方面，企业要构建人力资源搜索体系，企业发展更需要高能力的人才，因此，管理者需要结合信息管理，掌握该类人才的发展状况，根据企业的实际发展情况合理分配人才，实现企业长期发展的战略的目标。最后，企业在日常需要对人才进行适当的培训，不断优化工作流程，提升人力资源管理效率。

5.3 创新管理手段，融入大数据方法

企业要想提高人力资源管理效率，就必须对内部人员进行创新。在实际的人力资源管理过程中，企业要结合自身实际情况，实现大数据与管理方法的有效结合。利用大数据对员工进行分析，可以实现企业发展、员工职业发展的综合分析，预测员工是否有离职的意愿，降低负面影响。另外，企业也可以利用虚拟的人力管理技术，转移HR的部分管理职能，避免人力资源管理手段单一等问题，从而提高人力资源管理的灵活性。

5.4 增强企业人力资源管理意识

信息时代，现代化企业的人力资源管理与传统的管理模式相比存在很大的不同。为了使企业发展符合当今社会的发展需求，企业必须实现人力资源管理与大数据的高效结合。管理者要积极改变自身观念，全面了解大数据的特点，重视大数据对企业发展的重要性，并实现企业的可持续发展目标，就要持续创新人力资源管理模式与内容。大数据时代，人力资源管理对企业发展至关重要，管理者只有充分认识和重视大数据，创新企业管理理念，在企业管理中融入大数据思维，才能使企业的发展符合时代发展需求。并制定出符合企业发展的管理方案，将其录入或导入到信息系统中，提高企业管理效率。

5.5 挖掘员工潜力，提高人力资源利用率

企业利用大数据进行员工管理将更具针对性，员工实际工作能力、工作效率及在工作中解决问题的能力都可以通过大数据进行分析。对员工而言，这种分析更加准确有效，一定程度上能够激发其工作积极性；对于企业来说，大数据技术对人力资源的分析，能够根据不同员工的工作能力进行深入研究，这可以提高企业对人才的利用率和员工的工作效率。此外，企业通过大数据技术对员工进行分析，可以深入挖掘其工作潜力，将其分配在合适的岗位，确保其高效完成工作，大数据技术还可以转化员工的工作状态及成果，方便管理者对员工的能力进行综合评价，从而为其制定科学的晋升路线，保证人力资源管理的平衡性。

6、结束语

综上所述，大数据时代，企业人力资源管理模式的构建是迎接挑战和实现成功的关键。通过大数据技术的广泛应用，企业可以获得更全面、准确的员工相关数据，从而更好地理解其需求和潜力，有助于企业制定更有针对性和个性化的培训计划，促进员工的成长和发展。通过充分利用大数据技术和分析工具，企业能够更好地理解员工和市场，优化人力资源管理，实现组织和员工共同成长。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，大数据将在企业人力资源管理中发挥更加重要和深远的作用，为企业带来更大的成功和价值。

参考文献:

[1]刘微.大数据时代下企业人力资源管理模式创新研究[J].现代商业,2023,(2):114-117.

[2]李锦尊.大数据时代下企业人力资源管理模式创新的策略探讨[J].中国集体经济,2022,(13):128-131.

[3]朱望亚.大数据时代企业人力资源管理模式创新研究[J].财讯,2022,(23):87-89.

[4]潘姝洁.大数据时代企业人力资源管理模式创新研究[J].产业与科技论坛,2022,21(1):182-183.

[5]葛洪雨.大数据时代企业人力资源管理变革的探讨[J].商场现代化,2020,(6):70-71.

基金资助:教育部学生司就业育人项目“基于产学研交互式人力资源管理专业实践教学的师资培训研究”(20230113778);2024年教育部产学合作协同育人项目“基于产教融合实践教学平台建设研究”(231101712091821);

文章来源:葛洪雨,尚海燕.大数据时代企业人力资源管理模式构建研究[J].现代商贸工业,2024,(23):148-150.