在BAT 中，百度素来以技术见长，它的人力资源共享交付中心（HR Shared Delivery Center，以下简称百度SDC）自然而然带上了强大的技术背景和浓厚的互联网色彩。

在6 年左右的发展历程中，百度SDC 经历了几次极为关键的迭代更新，其中最为瞩目的当属始自2013 年的利用大数据助力战略与业务的改造――利用大数据挖掘的方式在人才和组织管理上为业务提供科学的决策支持，并且建立从员工“生活、学习、工作、发展”的完整服务生态圈，在提供高度自动化服务的基础上，让HR 拥有更高的战略视野，为业务发展及人才战略规划注入价值。

作为本次评选中唯一入选“最佳创新实践奖”的案例，相信百度的经验和实践能给从业者带来一些思考。

变革和创新是互联网企业的重要特征，也是企业向前发展、立足于市场的根本动力。为了应对业务的快速迭代，内部管理也必须具备一定的前瞻性，与业务发展保持同步，达到相应的成熟度，让业务发展“无后顾之忧”的同时，还能为业务的“沙场驰骋”提供辅佐和良策。

2010 年前后，百度的人力资源组织架构随着业务的高速发展、人员的快速扩张，发生了体系化的变革，开始明确运行“三驾马车”（SDC、COE、HRBP）的架构。其中的共享交付中心也从此开启了一段价值优化提升的“奇妙旅程”。为客户提供智能化、自动化且具备绝佳用户体验的完整服务，为业务提供有价值的决策参考，这是百度SDC 从成立之初便设立的目标。为了实现这个目标，百度SDC 在e-HR 系统建设的基础上，经历了几个阶段的迭代发展，而这个过程是SDC从“Service Center”逐渐转变为“Delivery Center”的历程。

✚ 1.0 时代关键词

✪ 静态、结果

在2011~2012 年，百度SDC 主要承担工资核算、入离职等事务性、流程性的工作，“员工过来找你，需要一个结果，我们所有东西都是静态的流程，点对点解决，最后达成结果就行了，HR 处于一个很被动的状态。”

✚ 2.0 时代关键词

✪ 过程、动态

2012 年开始， 百度SDC 除了事务性、流程性的工作，在员工管理上更看重全流程生命周期管理，并引入多维度分析的BIEE报表系统。“一名员工在入职之前、离职之后，以及在公司的工作过程中，我们对其进行数据挖掘，然后分析出报表”，通过报表数据可观测组织的健康状态。之后2.0 时代还经历了一次改版，开始提供更加智能化、个性化的报表，并引入移动化自助服务等。

✚ 3.0 Smart HR 关键词

✪ 大数据、互动、业务价值

百度SDC 从2013 年底开始向此方向努力并逐步实现。在业务转型和高速扩张的环境下，百度需要HR 从组织资本和人力资本的角度协助业务决策，HR 工作重点开始提升至为业务产生价值――通过更具交互性的系统，利用大数据预测、控制和分析组织变革和人才发展。（图1）

 图1百度SDC发展各时代对比

百度SDC 每一次的迭代优化都与HR在组织中的状态、地位以及采取的服务角度息息相关，“组织的业务需求达到一定程度，HR 自然而然就能达到这样的状态”。然而，在此过程中，SDC 必然要对每一次迭代的准备情况以及目标了然于心。

百度的e-HR 系统处于“Smart HR”的建设和完善阶段。从整体来看，e-HR 系统由四大板块组成：（图2）

图2 Smart HR架构

❶ 云端服务：涵盖人事服务、薪酬福利、绩效考核、生活服务、学习发展等各种数据的存储和调用。员工每一次对服务的提取、应用又是对云端数据的补充；

❷数据化：通过大数据获取有关组织和人才的信息，对企业在组织和人才上未来可能产生的问题进行预测、预警、预判，并据此向业务部门提出决策建议（此大数据平台称为“才报”）；（图3）

图3百度Smart HR的数据化

❸ 移动化：将碎片化、自助化的学习、生活和办公功能对接到移动平台；

❹ 社交化：将运营内容以社交化的形式加以呈现、分享和沉淀，包括游戏化学习平台“度学堂”、生活社区“度生活”、产品论坛、技术论坛等；

从用户角度，百度通过统一的ERP 系统对接了几乎所有的服务和工作需求，包括BIEE 报表系统、实现对员工/ 组织的大数据画像和员工/ 组织行为的智能预测功能的“才报”系统等数据端口。ERP 系统根据不同的职能和层级向对应员工开放不同权限，提供相应的信息、数据服务。（图4）

图4ERP系统

✚ “用数据说话”

“用数据说话”是百度“简单可依赖”文化价值观的一部分。对于困扰大部分HR 的“如何从组织和人才的角度对业务发展发挥战略性的影响”这一问题，百度通过大数据平台――“才报”系统，为业务决策提供令人信服的“真凭实据”。百度SDC 作为HR 服务的总端口，不乏大量的数据来源，而且身处以技术见长的百度，提取行为特征、组织成长的数据，进而进行大数据挖掘与分析也是SDC 理所应当去实现的目标。然而百度所面临的最大挑战在于如何让这些数据“说话”，从一开始的明事实――描述过去发生了什么，到诊断问题――找寻发生的原因，进而让数据发挥预测功能――预测未来可能会发生什么，以专业的语言为业务决策提供科学、信服的依据。2014 年，百度在SDC 下辖的“HR 信息管理部”建立“人力资源大数据实验室”，开始尝试搭建数据化、智能化的“才报”。（图5）

图5数据分析进阶之路

简单来讲，百度所搭建的“才报”系统是为了让HR 掌握的数据变得更有价值和有意义，例如对于分析、预测员工保留的行为，需要什么样的数据，从哪些端口获取这些数据，这些数据如何通过函数、建模得出HRBP 与业务领导一目了然的结果……这是百度“才报”系统需要解决的一系列问题。（图6）

图6大数据平台需要挖掘什么数据

百度从无到有地从系统层、数据层、分析层、展示层四大层面，系统地搭建了“才报”平台的完整架构。（图7）

图7“才报”（百度人力资源大数据平台）架构

“才报”系统背后的数据挖掘与分析建立在一套指标体系的基础上，这套指标体系由人才管理、运营管理、组织效能、文化活力、舆情分析5 大维度的200 多个指标组成，涵盖了人和组织的分析维度以及所有HR 职能的衡量维度。其中人才管理和运营管理的指标涉及更多的是HR 职能的分解，文化活力与舆情分析的指标更多是通过大数据的方式抓取内网上的行为痕迹，组织效能的指标由HR 组织发展部负责，通过SOC（Strategic Organization Construction）、T7 Model 等组织发展工具提取不同业务团队的有关组织目标。整套指标体系建设以及迭代优化历时一年，HR 全程参与、跟进。（图8）

图8指标体系示例

在用户端，“才报”主要从团队、人才、业务、行业4 大模块加以呈现，不同层级的员工拥有相应的数据权限。

团队模块面向经理及以上层级管理者开放，主要展示辅助团队管理的相关数据和信息；

人才模块是员工大数据画像呈现平台，普通员工可搜索到公司内任何员工，查看其职业路径、人才标签、大数据画像等基础信息，对于经理及以上人员，除了基础信息，他们还可在系统上进行如为所属团队员工增减人才标签、员工之间比较等诸多人才管理层面的操作；（图9-10）

图9-10个人全景示例

业务模块更多涉及个人、团队的业务目标以及达成情况的展示；行业模块呈现的则是系统通过大数据爬取的行业资讯。

除了4 个分析模块，系统中还有一个“数据中心”，用户可在上面查看、定制权限范围内的各种数据分析内容。

“才报”系统允许用户进行一定程度的定制化操作：

❶ 分析内容定制化：用户可从组织、层级序列、司龄年龄、学历雇主、员工类型、汇报层级、管理幅度、绩效分档等不同的维度对数据分析进行跨模块、定制化的组合。例如对于关键人才的流动，用户可以查看不同层级人员的流动情况，也可以从年份、部门、业务等不同角度分析，观察人才流动与迁徙的状况。

❷ 呈现内容定制化：用户可在系统首页、“ 数据中心”，根据自身需要，选择、组合信息分析和呈现的内容。（图11）

图11某HRBP的数据中心页面

❸ 呈现方式定制化：所有的分析结果都会通过数据可视化的手段实时、动态地呈现在用户电脑上。用户可以按照自己的习惯，在一定程度上对分析数据的呈现方式进行设置（卡片、仪表盘、图表等）。（图12-13）

 图12-13大数据个性化数据展示实例

在“才报”系统中，用户点击分析数据，便能看到分析结论的依据是什么。对人员发展和组织运行至关重要的分析数据（如人才齐备率、离职率等）都设有“警戒线”，系统会通过红灯（警告）、黄灯（提醒）等直观的形式，告诉用户当前组织和个人存在的问题。当用户点击这些数据，可看到未来可能发生情况的预测、问题产生原因的分析、相应决策建议等丰富的内容。所有关键数据都会在系统首页快速提醒。

数据挖掘与分析示例：组织健康度

组织健康度是涉及人员和组织的一个内涵丰富的概念，百度对此界定了四大分析角度，分别为贡献意愿、留任意愿、组织创新、核心价值观，每个分析角度又细分为多个分析项，例如贡献意愿可分为外部推动力、环境指示力、工作吸引力三个分析项。组织健康度的分析数据来源有两个，其一是针对全员的年度问卷，还有一个便是大数据分析。在大数据分析层面，通过两个情景介绍关于组织健康度的分析呈现。

在大数据分析层面，通过两个情景介绍关于组织健康度的分析呈现。

➤ 情景1：

系统通过同比分析，发现某个团队关键岗位的人员齐备率相比去年同时段低了10%，预测此团队人员不齐备、完成团队目标有困难，若达到人员齐备需要两个月时间，系统会提前至少两个月亮红灯，提醒团队负责人和相应BP ；

➤ 情景2：

系统检测到某位工程师在最近三个月写代码的bug 量比前三个月增多了一定比例，工作效率明显降低，通过进一步的大数据分析发现产生问题的原因是该名工程师出于业务需要将运用的程序语言从原来的Java 语言调整为C 语言，由于技能不熟练导致工作效率降低。根据分析结果，系统会向此员工提出参加C 语言强化课程培训的建议。

✚ 服务生态圈

百度SDC 运营着两大至关重要的服务平台――学习与生活，构成了员工从生活、学习到工作、发展的服务生态圈。

❶ 学习服务圈

学习服务圈是百度在员工学习发展领域建立起来的完整的服务闭环，覆盖线上、线下。

百度为员工设计了多样化的学习路径，很多情况下，员工可自行选择自己的学习路径。所有学习内容（线上+ 线下）以游戏化的设计思路呈现在用户面前，设计思路基本如下：制定学习目标，设计场景与故事，设置比赛机制和奖励，线上+ 线下学习，通过获得的奖励去做更多有关学习的事情。线上学习内容由“度学堂”提供。“度学堂”是百度的网上学习社区，平台上有UGC（User Generated Content）的内容，也有一些固有课程。

以新员工入职培训为例，百度将新员工在试用期经历的阶段分为蜜月期、定位期、崛起期、成熟期，每个时期都有特定的学习内容，在这一过程中通过O2O 的方式，员工亦玩亦学，逐渐在文化和技能上成为合格百度人。（图14）

图14新员工90天职业化之旅

在入职初期，新员工进入百度首先需要经历文化融入，线上自学各项规章制度，匹配文化导师，线下深入感受，成为百度文化人。

 图15新员工文化融入之旅

图16百度融合之旅线上学习平台

在文化融入的基础上，新员工还会学习职场技巧。

❷ 生活服务圈

图17生活服务圈

“度生活”平台基本能够满足员工所有的生活服务需求。平台在PC 用户端以“DuHR”搜索页面为开始（如图18 所示）。对于基础类的HR 服务，员工都可自助完成，例如办理工作证明，员工在网上搜索“工作证明”，通过直接的服务链接找到相应的证明种类并提交申请，之后该申请便会自动进入审批流程，审批通过之后员工持身份证明前往SDC 服务前台自取即可（图19）。另外，“度生活”PC 端和移动端平台上还有很多生活社区、自助服务等，为员工提供诸如社团活动、二手交易、员工关怀活动报名等服务。

图18“Baidu HR”搜索页面

图19“开证明”搜索结果对接服务

不足50 人的团队支撑公司近4 万名员工，百度SDC 的服务比例已经足以说明这几年创新实践的成效。SDC 团队逐渐靠近“以相对简单的人员结构以及相对低的成本，解决大批量问题”的业界共享服务中心的终极目标。与此同时，凭借大数据的挖掘和应用以及全面且高度定制化的服务，百度HR 在业务决策层面上的影响力正在逐渐扩大和加深。“百度HR 大数据创新成为公司决策的基础，而且现在已经很大程度上达到了这样的定位，业务部门已经开始根据大数据分析结果去做一些人才决策，这是非常大的改变。”而这个改变，正是源于百度人对科学、技术的专注。

百度的HR 大数据平台也为百度实施“Total Contribution”人才评价模型提供了实现基础。百度从2014 年开始在内部采取“去KPI 化、考核Delta”的绩效管理机制，将KPI 完成情况作为充分参考的依据，更侧重于观察一段时间内员工为公司创造价值的总量，也就是考察员工的成果“增量”。而对员工创造价值的衡量和评价则依赖于大数据平台强大的数据分析能力。Delta 人才评价机制的实行对全面提升百度人才的创新意识、驱动人才去打破限制、提高创新效率、扩大创新领域发挥着积极作用，这也是百度HR SDC 在人才、组织管理上的有益作为和强大优势。

百度HR SDC 目前达到的效果与建设之初的设想仍存在一定差距，而差距主要体现在数据化和智能化的实现程度上。

在人才管理上，“让360 度的报告更加360 度”，即对人才和岗位特点的掌握更加完整。例如，百度的人力资源系统未来可能实现实时、自动人岗匹配的功能，系统能够识别出某个岗位需要的素质和能力特点，在获得内、外部简历库权限的基础上，对简历进行自动筛选和匹配，并将符合的候选人简历输入百度的人才库并添加人才标签，实时与现有团队成员进行横向比对。公司在前期候选人搜寻和简历搜索上的效率将进一步得到优化。

在组织管理上，通过识别更多组织管理风险来实现更加全面的预警和决策建议。未来将通过大数据创新来实现对“让优秀人才脱颖而出”这一目标更加准确、丰富的决策建议。

百度在SDC 服务上达到的成果很大程度上与其互联网企业的特质有关。相比于传统行业，百度内部的人员结构相对简单，公司近4 万员工中有一半是工程师，存在年龄、年资、所使用程序语言等区别，但归根结底都属于计算机工程师，因此对于他们行为的大数据爬取以及彼此之间的比较都是相对容易实现的。而对于一家传统行业的企业，可能存在更加复杂的业务构成和人员结构，这对人力资源共享服务中心实现高度统一化的服务甚至是数据化、智能化的管理可能会形成一定挑战。除了人员结构上的差异，百度作为互联网企业与生俱来的快速迭代创新的基因也决定了其SDC 必须在人才、组织管理和服务上达到一定发展高度。尽管存在行业之间的差异，但百度SDC 在大数据应用、服务模式等方面的创新实践，相信能给广大的从业者带去思考和启发。