近几年，大数据(Big
Data)彻底火了起来，各行各行都在摸索大数据，大数据确实也改变了我们的生活、思维习惯等。人力资源行业也是如此，纷纷在追寻大数据，要靠大数据指导、改变我们的工作。
但大数据现在真的能进入人力资源的工作中吗？
笔者从最开始是持怀疑态度的，这几年也在关注相关的书籍和文章，从内容中来看，多是一些理论性的东西。大数据要在人力资源中应用，必然有理论形成和实践操作，理论的形成有其创新性、预见性、先进性等，但还缺乏广泛的实用性。而从有实操性的内容来看，多是小数据方面的实操，还未形成大数据方面的实操，但大数据的思维开始逐步应用到人力资源管理中。
大数据人力资源管理，还有很长的路要走。
从大数据的特点来看，人力资源管理的数据远远达不到大数据的标准。IBM最早总结的大数据4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速产生)、Variety(多样性)、veracity(真实性)。Volume是大量的数据，而HR全年产生的数据，基本都是以MB(兆)为单位的，几兆或几十兆是普遍情况。而大数据最低以TB为单位，这数据量相差太大 (1GB=1024MB,1TB=1024GB) 。
从掌握大数据的渠道来看，当前人力资源的大数据基本是掌握在政府和一些大型的招聘网站或人力资源公司中，普通HR几乎接触不到这些数据，所接触只是定期或不定期发布的分析预测报告等，有可能我们需要的数据得不到。
从数据接入来看，公司接入到外界的数据几乎都是围绕在招聘体现的部分数据、薪酬部分数据，而培训、薪酬、员工关系接入到外界的数据较少，况且招聘和薪酬的内部管理数据存留存在公司。大数据不仅仅体现在数据量大，而且还体现数据“全”这一方面。接入外界数据少而不全，产生大数据的周期拉长。和公共服务大数据、市场营销大数据对比，人力资源大数据的路还很漫长。
大数据时代，HR能做些什么？
大数据时代来临，数据的运用被提升到了更高层次，这给HR带来了更大的机遇和挑战，如何运用数据促进管理提升及助力公司战略，是HR面临的一个新的课题。从传统人事管理到人力资源管理，实现了将人作为资源进行管理，而大数据时代的来临，让人力资源管理从直觉、经验、感觉式的管理过渡到量化、精准、细化的管理，我们称之为人力资源数据化管理。
人力资源数据化管理，让基础工作与人力资源规划、战略联系更加紧密，任何决策、计划等都基于基础工作中产生、收集的各类数据，通过数据的归纳、汇总、分析使决策、计划等更有针对性和可实施性。
除了战略规划，更多的还是体现在管理提升上面。作为职场人，很多人都清楚向领导汇报的时候用数字说话，如果没有任何准备，想和做之间总会有一道鸿沟。如果我们数据齐备，在工作汇报时，如关于培训年度工作可以这样汇报汇报：全年完成培训XX人次，覆盖率100%，人均培训学时XX学时，较去年增长XX%，培训费用支出XX万元，较去年增长XX%。通过培训，基层员工工作效率总体增长XX%，增加利润XX万元，产品合格率上升X个百分点，为公司节省成本XX万元。一套简单明了的数字说明，让公司领导看到了培训工作带来的效益，也能为HR下一步的工作提供支持。
人力资源数据化管理，HR应该如何做？
人力资源数据化管理，可以看作是对人力资源管理的一次变革，从思想观念、工作方式、工作重点、工作思路等都需要进行全新的改革，以适合数据化管理的需求。
其一是观念的转变。人力资源数据化管理，要求自公司高层到基层都需要有数据化管理的观念，数据化管理下工作应该怎么做，如何用数据说话，如何通过数据提升管理。数据化管理并不是建立多少报表体现多少数据，先设定统计目标再针对性收集数据，这从根本上还是没有数据化管理的概念，数据化管理是收集及应用小数据，由小数据再汇总成大数据，数据的多样性决定了我们先收集大而全的数据，再通过全面的数据指标筛选出关键的数据指标来对决策提供支撑。先设定统计目标再针对性收集数据，只能让员工疲惫不堪，却没有多少效果。
人力资源数据化管理不是一个部门的事情，而是全公司的事情。要推行人力资源数据化管理，必然会带动其它部门的数据化管理，可谓是牵一发而动全身。人力资源部需要其它部门的数据，如生产、销售、财务等方面的数据，也会对各部门的工作产生影响，如通过绩效数据能一直深挖到某个部门内部管理，以及这些内部管理数据对绩效指标的影响。
数据化管理必然带来档案管理的迫切需要，数据化管理不是一朝一夕可以实现的，它是一个长期的过程，数据积累越大、种类越多、真实性越高，对管理决策的影响就越大。一些不知道如何应用的数据可能会留存在纸质档案或电子档案中，直到需要的时候再将它们提取出来。
其二是搭建数据平台。数据平台的搭建既要考虑本部门数据的收集归纳及便于处理，还要考虑与其它部门的数据联系，在整个公司形成一个系统的数据平台。所以HR要考虑的主要两个方面，一是平台的选择，如何存储分析数据；二是如何与其它部门的数据能联系起来。
HR不能局限于一个平台，因为市面上还没有一个完美的平台能解决这个问题。E-HR系统能实现数据的快速处理，减少HR的工作量，数据相对安全，但是其局限性也是很明显，不能满足HR各种数据存储的需求。Excel使用灵活，数据存储风险较大，而且对不能熟练应用的人来说，工作量会很大。所以有E-HR系统的公司要与Excel结合，不能完全依赖这个系统；没有E-HR系统的公司，需要熟练应用Excel。
人力资源的数据要实现与其它部门的数据联系，需要与ERP、CRM、财务系统甚至OA系统的数据能实现快速关联，或者用Excel设计一系列表格来收集归纳各种数据。
无论是部门内部的数据还是全公司的数据，数据要关联起来，这样的数据对部门和公司帮助才大。一但有数据孤岛产生，这部分数据是不能应用的，浪费了时间实际效用却不大。
数据平台的搭建，不能从一开始就考虑大而全，从现有可用的数据着手，逐步的来完善。一个标准的数据平台，是随时可以接入任何数据，不需要更换平台或进行大的改革，否则这个平台是有瑕疵的，局限性太大。
其三是数据的收集。每天HR的工作会产生大量的数据，从传统做法来看，根据既定的表格来收集电子数据，纸质文件档案大多没有规范科学的保存。从数据利用来看，员工信息和薪酬数据分析的最多，招聘、培训、员工关系以体现数字为主。这些形成很多数据孤岛，难以关联在一起。
数据化管理情况下，要求存储的数据是基础的，而非经过计算的。如培训管理中，对培训讲师的评分，我们要收集学员对培训讲师课程内容、课件质量、课程互动等多个方面的评分，而不是直接收集一个总分。
工作中产生的各种文件档案，要分门别类保管，现在没有转为电子数据，并不代表以后不能转为电子数据为工作提供支持。
其四是人员技能需求。人力资源数据化管理，对HR提出了更高的要求。有数据化思维，知道如何收集整理存储数据；要有文件档案管理技能，文件档案的存储并非简单的分类，整理、分类、装订、存储、信息录入、查询等各个方面都有更高的要求；懂数据分析，能用数据相关性得出影响因素，用数据体现部门价值，用数据对业务部门和公司战略形成支持。
人力资源数据化管理，最终的落脚点是形成对业务部门和公司战略的支持，促进管理工作提升。这是长期的过程，数据越多数据模型就越完善，短期内难以看到有效的效果。它促使人力资源工作更趋近于理性分析和科学的决策，但在实操中管理艺术化与数据化管理相结合方能起到最大的效用。
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24楼 奥尔特星云
学习，字数！
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学习了，谢谢
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19楼 浪漫的彩虹
感谢分享
18楼 马融融
怎么保证数据的真实性也是一个问题。
17楼 张小凡Fan
支持支持呀
16楼 王的君
赞一个，先把自己公司人力资源的数据积累下来，成为公司的大数据，现有技术完全可以满足大数据的要求，人力资源所有的规定动作，都可以转换为数据，数据不仅仅是数字。本人目前就致力于把人力资源几大模块的动作放进信息系统，变成数据，供汇总和分析。在现有条件下，将自已的需求交给公司的系统管理员、还有外部的服务商。
15楼 阿东1976刘世东
数据很复杂，但用来真是好！
14楼 曹锋
#赞赏# 你已经站在数据化的顶端，我只想站在你的肩膀上……
13楼 爱新知
谢谢分享！
12楼 meixiao3214
齐老师每次都是硬硬的实货。
11楼 沉默的流星
感谢分享，学习了
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与时俱进!
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