大數據時代下，企業人力資源管理的新動向

【文章摘要】
21 世紀是經濟全球化和信息技術化迅猛發展的新時代，這給企業人力資源的整合帶來了新機遇與新挑戰。近年來，隨著大數據和云計算這些信息概念的普及，企業人力資源管理部門應充分抓住這些機遇，使得這些新興技術更好的被企業所利用，從而更好的促進人力資源管理信息化的創新與變革。
【關鍵詞】
人力資源管理系統；大數據；桌面云
1 新時期下，企業人力資源管理系統的重要意義
對于一個企業來說，信息化管理是市場發展的必然選擇和必然趨勢，特別是在競爭異常激烈、計算機技術飛速發展的當今社會，企業要實現信息化辦公和管理顯得尤為迫切。這也預示著人力資源管理系統在企業的人力資源管理中必將發揮不可替代的關鍵作用。新時期，更好的建立與運用人力資源管理系統，對于企業的深化發展具有很大的現實意義。
首先，企業的人力資源管理系統可以提高企業的經濟效益。無論企業如何擴張，這套系統都不需要再重新換裝，因此無需投入額外的成本，減少了企業二次開發的成本。同時實現了企業各分支機構的網絡化，更有利于企業的統一化管理。在當今大力提倡無紙化辦公的時代，更是順應了其趨勢，是現今先進管理理念的體現。這些都無一例外的可以大大提高企業的經濟效益。
其次，企業的人力資源管理系統可以實現企業的自主式管理。當今社會是一個講求個性和自主的時代，對于企業來說也同樣，擁有一套適合自己企業管理模式的人力資源管理系統在實現企業自主式管理的同時也實現了企業的高效化管理。
第三，企業的人力資源管理系統可以實現企業的集成式管理。人力資源管理系統是一個體系，其中包含很多模塊，如： 聘用、培訓、薪資、福利模塊等，通過系統構建這些龐大模塊間的聯系，從而實現了資源的有效整合，實現了企業的集成式管理。
2 大數據時代下人力資源管理的新趨向
隨著經濟的不斷發展和人們對“以人為本”思想重視程度的加強，人們對人力資源管理的內涵也有了重新的認識。之前企業的人力資源部門主要側重記錄員工的信息，但是近幾年來，人力資源管理信息不僅僅是記錄員工的各項信息，還包括企業的各項考核標準和薪酬標準設計、企業的各種人才儲備、匯總等，人力資源部門已經越來越成為企業發展的核心部門之一。
互聯網數據中心（IDC）為“大數據”下了定義，即“大數據”是指為了更經濟、更有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術，用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。這個定義也得到了業內的普遍認可。將“大數據”概念應用于企業的人力資源管理中，也即從日益膨脹的、與人力資源相關的海量數據中探尋和構建其中的相關關系，從而更好地使之為企業服務。
2.1 人力資源信息管理改革的必要性
目前，人力資源的信息在企業中的利用率普遍較低。如某些企業還在采用原始的人力資源管理方法，未能對企業員工的整體結構信息進行全面客觀地記錄，在員工職位升遷、工資變動時，不能準確、客觀地反映各個員工的長處與短處，因此對員工是否適合此職位不能進行客觀的說明； 其次，當前很多企業的人力資源管理部門對人力資源的信息使用效率不高，都是在相關部門有需求時才會提供資料，缺乏研究的主動性。還有，很多的企業受傳統思想的束縛，有些員工的資料不真實，導致與之相關的情況不能準確反映出來，這些對企業的用人都有一定的不利影響，可能會使企業出現人才的浪費等現象，不利于企業的發展。因此就需要改革和創新企業的人力資源管理系統，使其能夠更真實、快捷的反映企業的人力資源狀況，更方便的被企業所利用。
2.2 大數據時代下人力資源管理的新趨向
“大數據”的時代特征是三個“大”。第一，管理難度大。海量數據使得其收集、儲存、維護、研究的難度加大。第二，研究價值大。數據是最能夠忠實記錄實際的生產生活的，海量的精準數據，輔以信息技術， 探求數據背后的規律必將給生產生活帶來重要的研究價值。第三，對社會影響大。對海量數據的研究，能夠從紛繁復雜的大數據中提取信息，進而提煉出有規律的知識，將這些知識普遍應用于企業生產生的方方面面，將極大地激發其生產力，產生革命性的影響。在“大數據”時代，所有的企業都將是一個數據集，即數據化企業， 因此對數據的利用尤其是有效利用是所有企業發展的共同趨向和重要的競爭力。
當今的人力資源管理已經不單單是記錄員工簡單的信息，而是根據企業的發展需求，招聘和選拔適合企業發展的人才，制定合理的薪酬激勵機制，并提供其發展的舞臺，從而實現高效率的利用人才。尤其在大數據時代下，獲取有價值的人力資源信息并進行整合對企業人力資源管理部門來說是至關重要的。而要做到這些，首先，人力資源管理部門一定要加強人力資源信息收集工作，在德、能、勤、績方面全面收集資料，并定期對企業員工進行信息刷新，而且要保證人員信息的真實性、正確性，使之能夠全方位地體現員工的真實情況。其次，要健全人力資源管理信息系統的制度。當今的人力資源管理信息包含的內容非常多，信息量也非常大，這些就要求企業健全人力資源管理信息系統的制度，使之能真正地為企業的發展服務。例如：增加數據的編輯功能，能夠隨時更新、修改信息；加入分類統計的功能，利用統計圖直觀地展示數據庫的變化；增加組合查詢的模塊，便于對各個員工進行分析、比較，選擇最適合企業發展的人才。
3 建立基于云計算信息平臺的人力資
源管理信息系統
關于大數據和云計算間的關系，麥肯錫是這樣描述的：“如果說云計算為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，那么如何盤活數據資產，使其為企業決策服務，則是大數據的核心議題，也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向”。隨著海量數據的不斷增長，傳統的集中式數據挖掘方法已不再適應企業發展的進程，而云計算由于其海量的存儲能力和可彈性變化的計算能力終將成為解決海量數據挖掘的有效方式。隨著公司信息化步伐的加快，以云計算為主的信息技術在公司管理當中所起的作用將會越來越大。
3.1 云計算技術在企業管理中的發展前景
對于規模較大、有條件的大公司來說，由于其內部龐大且復雜的人事關系和生產關系必然會帶來紛繁的海量數據，因此可以在其內部專門設置相關的云計算服務部門，來實現生產和人事管理的高效化。目前，大家公認的云計算的服務模式有三種：即 Iaas （基礎設施即服務）、Paas （平臺即服務）、Saas （軟件即服務）。其中， 最常用的是Saas。企業可以利用云計算分布式處理與虛擬化技術對數據挖掘算法加以綜合處理，從而為人力資源管理部門提供數據挖掘云的軟件即服務平臺，在此分布式平臺環境下，將大量的網絡資源、硬件資源、計算資源和數據資源等加以虛擬化，使計算資源可以自主分配，這樣便于數據挖掘算法的調用。也更有利于企業實現信息化管理。
對于企業的管理來說，云計算意味著IT 與業務結合而引發的突破式創新，它能將信息技術轉化成生產力，推動企業管理模式的創新，從而引領企業開拓出一片經營藍海。同時，也能夠在目前不斷變化的商業環境和不斷調整的產業鏈中，能夠為企業帶來巨大的商機和競爭優勢，這也是各行各業在今后的發展中必然的選擇。
3.2 建立應用于人力資源管理的企業級桌面云
企業級的桌面云是由前端小體積、低功耗的接入終端和后端桌面虛擬化軟件及相應服務器、存儲、網絡資源組成的系統，它將原本運行在用戶終端上的桌面和應用程序托管到服務器端運行，并由服務器終端通過網絡進行遠程訪問，而用戶終端本身僅實現輸入輸出與界面的顯示功能。桌面云系統整體架構分為終端接入層、桌面虛擬化層、虛擬平臺層、硬件資源層。其中，最重要的、也是最核心的是桌面虛擬化層，其基本原理是構建桌面虛擬化中心，向用戶提供統一的桌面虛擬化服務，實現和本地終端的數據隔離（如圖1 所示）。
在桌面云系統中，共享服務是桌面云的一種重要實現方式。同時也是Saas 的一種解決方案。例如，企業將其相關的辦公軟件、閱讀軟件、郵件客戶端、窗口服務業務終端軟件通過共享服務發布給需求部門，而不是直接安裝在終端用戶的桌面上。并且用戶的應用全部在服務器端維護。這樣可以讓企業的系統運行更加迅速和方便。
圖1. 基于企業級桌面云計算的人力資源管理信息系統流程圖
在人力資源管理信息系統中的三個子系統，即人事管理子系統、工資核算子系統、績效評估子系統中，桌面云技術也將發揮其巨大的作用。例如企業的人事管理子系統主要是針對企業員工進行系統設置和處理，如：錄入員工的個人基本信息，招聘員工并進行培訓，以及辦理員工的離職手續等。在人事管理系統中，招聘管理系統又是其最核心的部分。通過建立基于云計算模式的招聘管理系統，將招聘管理模塊從人力資源管理中單獨拿出來并細化，并根據用戶自身需求，研發出多種人才招聘的流程管理解決方案，建立集多種人才招聘方案于一體的人才招聘管理平臺。這些都可以在服務器端的后臺實現。而企業的人力資源管理部門只需要在終端設備中按照相關指示進行操作即可。通過基于瀏覽器和服務器結構模式的候選人跟蹤軟件來支持職位的發布、簡歷收集、來源控制、人才庫管理、面試流程管理等日常招聘工作，以及多人協作等招聘業務的全程管理。企業的工資核算子系統主要是核算企業的各項工資款項，例如企業的工程款、員工的工資核算、各項費用匯總等等，而績效評估子系統主要是對企業員工進行日常工作考核、階段考核、部門績效考核等，然后根據考核結果進行評估，完成企業的績效評估工作。企業的計算機部門可以基于生產和員工工作績效之間的相關關系，建設相關的虛擬化程序接入端，來為人力資源管理部門的工資核算和績效評估服務。
4 結論
實踐證明，人力資源管理系統雖然在一定程度上具有廣泛適用性，但目前還沒有做到像財務管理、工業流程管理那樣統一規范，也未能得到廣泛的應用。如果構建基于云計算思想的企業級桌面云計算人力資源管理系統，企事業單位無需專門投入人力物力，只需要支付相對較少的費用，就可以使用“云”中的各種人力資源管理信息來為企業人力資源管理部門服務， 從而實現高效、科學、規范的人力資源信息化管理。
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