随着信息技术飞速发展，大数据在各行各业得到广泛应用，如何在人力资源管理领域利用大数据推进人力资源宏观管理应用技术，就要先解决大数据怎么有的问题，有了以后如何用平台来解决，要解决这些问题，就要以信息技术为基础，要推进和落实人力资源管理大数据工作，就需要由专业的技术人才队伍，并加以制度体系建设，这将人力资源管理领域的大数据应用的一种颠覆性创新模式。

• 如何构建人力资源管理大数据

要构建人力资源管理大数据，我们可以从以下几个问题入手，国家层面研究人力资源需要哪些数据？构建人力资源管理大数据具体要素都是什么？人力资源管理大数据是如何界定的？在各行各业的大数据中，数据的应用目标不同、应用领域不同、数据构成专业性不同，要构建人力资源管理领域的大数据，应当先要考虑人力资源管理大数据的作用，确定应用目标以后再研究构成人力资源管理大数据的要素，将要素分析清楚后才能够有效的去推进人力资源管理领域的大数据构建。

• 人力资源管理大数据的界定

人力资源管理是一个比较特殊的领域，是以人为核心，是对人从生到死的全生命要素的管理，人对整个社会的人力资源的需求也可以体现在整个劳动过程中，人的各种学历、技能，这些劳动的相关因素都会跟横向的社会管理要素产生相关联系，比如说教育部、公安局，都可能和民政养老产生相互关联，所以人力资源管理领域大数据到底跟哪些社会管理要素相关，应该分析清楚，并有一个基础的界定。

• 如何应用人力资源管理大数据

人力资源管理领域大数据在使用和管理汇聚的过程中，应该有明确的分类和汇聚管理的方式，做到大数据的标准化。虽然国家的信息化建设有一定的基础，但是各个单位部门间的信息共享依然比较困难，所以大数据的挖掘是需要一整套的技术，其中基础的技术包括，数据采集、数据清洗、数据标准化，这些都是应用大数据的基础的要素。另外在人力资源管理领域大数据从无到有建立过程中，要以人的要素动态变化为基础，对整个大数据信息更新和维护，这样一整套的大数据服务保障机制才能使得我们能够有可能在实时，或者快速的通过应用大数据进行辅助决策、进行有效的管理。

• 如何推进人力资源宏观管理应用技术

• 初期的研究应当就大数据本身为人力资源管理的业务能够起到何种作用，在明确这个目标的情况下去构建大数据。这个应当做为一个课题来开展研究。

• 要想构建大数据就离不开相关的信息技术，通过数据的采集、汇聚、管理、分析、应用构建一个国家级的人力资源管理大数据的平台体系架构，从技术角度解决国家层面的数据共享问题，使得各个层级之间能够互通，构建一个完整的管理体系。要做这项工作，应当从国家层面来统筹考虑顶层设计，再开展前期的研究，否则，建设到最后仍然是一个个系统的烟囱，所以从数据的采集到维护，再到数据的原数据标准，最后到数据的应用和展示，都必不可少的从技术角度开展前期的研究工作。

• 在构建大数据体系之后，会和现在传统的人力资源管理模式和管理方式产生差别，需要一个拥有专业技术的，具备大数据操作使用能力、大数据分析思维的，专业的人力资源管理团队进行更新和维护。比如说现在的商业体系中，传统的商业就是商场加上柜台，再加售货员和仓储，现在流行的电商的模式，是网站、支付和物流这样的一套商业体系，电商绝不是把售货员改成电商的促销员就可以完成系统建设的推进，这不一个简单的过程，需要前期的研究，再将研究成果付诸实施，这就需要建设专业的人才队伍，专业的技术培训教材、课程、师资，再加上对传统的人力资源管理体系和服务体系的改革创新，这些应当是做为一个建设前提并开展研究。

• 建设一个制度的保障体系。有了数据，有了平台，也有了队伍，但是大数据并不是一成不变的，不是一蹴而就的，大数据需要一个长时间的建设期，建设工作应当要从现在就开始，一直到我们建成期间要保持大数据的鲜活度，并能够有效、有价值的利用，这就需要一套完整的制度体系做保障，这种制度体系应当是从中央到各个相关行业的主管部门，比如说计生委、教育部、民政部、公安局、商业、企业等等，都应该是有相关的人力资源大数据的汇集、存储、共享等相关的一整套体系，并保证这些数据能够准确、及时、有效，为应用大数据提供一个重要的保障。制度体系要从数据的采集方面、相关的管理制度、现有的各级政府的数据管理制度的修订、数据的标准、相关政策的建立、各个部委数据共享机制的建立等方面开始发展研究。

• 大数据和传统的管理模式的本质区别，传统的管理思维和管理方式更多的是解决一些因果关系问题，然而大数据的优势更多的解决一些事务间的关联关系，大数据有趋势性，更多的是对决策趋势进行有效的研判，并对日常的微观管理起到一个指导作用，但是大数据的应用又建立在传统的人力资源管理的一些理论的基础之上，利用大数据自身的一些特点，确定大数据的应用目标、方法、工具和工作的人员。所以在未来，大数据的应用领域是要探索一种新的工作模式。

• 大数据的发展模式

首先这个模式是两个层面组成，一个层面是技术层面，一个层面是管理层面。技术层面应当是有一个鲜明的特点，海量数据绝对不是靠人拉肩扛的传统工作模式得来的，大数据应当是一种基于人的日常工作生活，基于移动互联网终端的动态数据采集，基于机器的自动化处理、自动化采集、自动化处理、自动化分析，并在汇聚之后，呈现出一种可视化的、图象化的展示方式，是一种实时可用的、数据分类相对较标准的、稳定可热备份的形态模式。

另外从管理层面，要把宏观、中观、微观都能够实现打通，信息和数据的维度上，不单单是我们现在管理思维的这些维度，而是更多的从大数据处理的角度的，更广泛的维度，从简单粗放到复杂精细，并且再时间和空间上的一个实时动态的模式。

综上所述，要推动大数据人力资源的宏观管理应当尽早从前期的课题研究入手，来推进，并确保后期的工作能够有效的展开，如果没有这些基础性的研究，会造成资源的浪费、时间的浪费、以及各种方面的浪费。

（尧川：中关村创新研修院副院长 ）

《中国人事科学》杂志2016年第六期

扫描以下二维码，您将获得更多大数据方面的咨询