大數據對企業人力資源管理的影響
在多數中小企業中，存在管理人員固守傳統人力資源管理理念的情況。這些中小企業實施了十分嚴格的員工管理機制，將員工看作機械輔助體，人力資源管理缺乏人性化，在管理方式上具有偏向業務性，不利于企業的發展。以下是小編收集整理的大數據對企業人力資源管理的影響論文，和大家一起分享。
摘要：隨著大數據時代的來臨，企業人力資源管理面臨著新一輪的挑戰。企業人力資源管理的優化是提升企業競爭力的關鍵，因此，企業人力資源管理者必須緊跟大數據時代的發展趨勢，更新管理理念，優化人力資源管理體系，從而更好地為企業服務。
關鍵詞：大數據時代；人力資源管理；管理理念；工作思維大數據時代的到來給企業的發展帶來了巨大的變化，影響著企業戰略決策的部署以及員工的工作思維。在企業管理中，人力資源管理是關鍵內容之一，人力資源管理優化對企業的發展起著較大的促進作用。因此，企業人力資源管理者應革新人力資源管理方式，構建更加完善的人力資源管理體系，從而更好地提升企業的市場競爭力。
1、大數據對企業人力資源管理的影響
當今社會的發展以知識經濟和信息技術為主導。隨著大數據時代的到來，企業數據與先進的信息技術實現了更加緊密的結合，并轉化為可應用的數據知識，進一步地支持了企業的人力資源管理工作。大數據時代的來臨對企業人力資源管理提出了新的要求，帶來了前所未有的挑戰。對于大數據本身所具有的巨大價值，除了會引發創新性的產業變革外，還對企業決策、員工的工作思維造成較大的影響。
在企業發展中，實施大數據下的人力資源管理主要是以數據為主導，企業和個人信息全部交由數據管理，但存在企業信息和商業機密被盜竊的風險。此外，基于大數據強大的流動性，企業人力資源管理受到環境的影響更大，因此，必須進一步明確數據管理的責任，強化數據的過濾過程，并尋找有效的應對策略，從而避免因濫用數據而對企業的發展造成不利影響。
2、企業人力資源管理存在的問題
2.1傳統觀念根深蒂固
在多數中小企業中，存在管理人員固守傳統人力資源管理理念的情況。這些中小企業實施了十分嚴格的員工管理機制，將員工看作機械輔助體，人力資源管理缺乏人性化，在管理方式上具有偏向業務性，不利于企業的發展。
2.2人力資源管理理念未能與時俱進
大數據時代的來臨對企業人力資源管理提出了更高的要求，因此，企業管理者需要在管理上革新。但人力資源管理的革新在很大程度上決定于管理者的管理理念。由此可見，在大數據時代，要想實現企業人力資源管理上的革新，最重要的是轉變管理者的管理理念。但從很多企業的人力資源管理現狀看，多數人力資源管理者并未具備與時俱進的管理理念，缺乏對大數據時代的認識，甚至一些管理者認為人力資源管理只是企業內部化的常規管理，因此，部分企業很難實現人力資源管理的革新。
2.3人力資源管理革新的困難較大
大數據時代的來臨不僅給企業的發展帶來了機遇和挑戰，也對人才培養提出了新的要求。大數據時代要求加快人才的培養速度，且企業應能在選聘、管理和培訓上給予便利支持。隨著經濟的發展，企業間的競爭日趨激烈，人才已經成為企業占據競爭優勢的重要資源，但很多企業在人才培養方面仍然無法滿足信息技術開發的需求，導致人才匱乏。因此，要想實現人力資源管理的革新難度較大。
3、企業人力資源管理的變革策略
3.1革新人力資源資源管理理念
在大數據時代的背景下，企業人力資源管理需與時俱進，管理者需改變傳統的思想觀念，正確認識大數據時代給人力資源管理帶來的機遇和挑戰，革新人力資源管理理念。筆者認為，可從以下3方面入手：
①作為企業人力資源管理者，需要緊跟大數據時代的發展潮流。
用大數據思維思考人力資源管理問題，并立足于全局，將目光放長遠，深入分析人才市場，洞察人才需求的變化。
②在日常人力資源管理工作中，管理者需要摒棄墨守成規的管理思維。
培養自身的工作敏感性，從而以更加專注的心態展開管理工作。在員工培訓中，應及時向員工傳達大數據思維，實施更加全面的人力資源管理。
③在推動企業發展的過程中，人力資源管理起著十分關鍵的作用。
人力資源管理部門的日常工作包括采集信息、整合信息和分析信息，除了要掌握員工的基本情況外，還需明確員工的實際工作績效及其對企業的忠誠度。在這一類數據的分析過程中，需充分運用大數據管理思維，結合企業的發展特點，制訂科學的人力資源發展規劃，為企業各個部門更好地招聘人才提供支持。
3.2構建大數據時代下的管理體系
大數據時代帶來了企業外部環境的變化，推動了新業態的出現。在與外界的溝通方面，企業人力資源管理部門發揮著十分重要的作用。在大數據時代的發展背景下，企業人力資源管理者應逐漸具備全新的思維，以大數據思維思考管理問題，提前制訂應對計劃，從而更好地推動企業的發展。因此，企業需結合自身的發展特點，構建大數據時代下的人力資源管理體系。具體而言，可從以下4方面入手：
①重視員工的選聘和培訓工作。
在日常管理中，管理者應注意觀察員工的工作狀態，為員工創造更好的工作環境，提升員工的企業自豪感，使其更好地為企業奮斗。
②在大數據時代的發展背景下，企業人力資源管理部門應盡可能地收集員工信息。
更全面地了解員工的社會關系，掌握員工的生活情況，評價員工的溝通能力。此外，還應充分發揮大數據的優勢，有效運用大數據技術，從而更系統地了解員工的實際情況，優化員工評測，招聘到高素質的專業人才。
③大數據時代促進了一些新生職位的產生。
為了進行公正的人力資源考核，必須重點審視大數據時代下的新生職位，明確職位與職能的關系。
④運用大數據系統進行數據分析。很多企業都認識到了人力資源管理的重要性，然而，往往因技術上的限制和掌握的信息不全面而無法實現系統化的數據分析。在大數據時代，企業數據與先進的信息技術有了比以往更加緊密的結合，企業人力資源管理者要充分利用這一優勢，在海量信息中提煉出對企業發展有益的信息，從而更好地為企業選聘人才，實現業務效率的提升。
3.3優化人力資源管理模式
對于傳統的人力資源管理工作，大多采用靜態信息管理模式，而這樣無法實現對信息碎片和單線信息的整合，加之很多企業不具備高水平的人力資源管理者，進而出現了某些人力資源管理工作不到位的情況。此外，在傳統的人力資源管理工作中，過于重視職位設置，且某些職位設立的原因是為了解決某一問題。這種分工合作的人力資源管理方式無法滿足大數據時代的管理需求。因此，在大數據時代的背景下，必須改變傳統的人力資源管理模式，以大數據管理思維為基礎，實現大數據時代下的人力資源管理模式優化。筆者認為，可從以下3方面入手：
①創建數據管理新流程。
在人力資源管理工作中，需要以能力管理為關鍵，充分考慮崗位與能力的關系，將崗位與能力有機結合，確保在企業發展的每一個環節中都能具備專業的高能力人才。
②實現以人才為核心的企業人力資源管理。
企業發展的每一步都需要專業知識的支撐，要想使企業順利發展，就必須保證企業發展中的每一個環節都具備能力出眾的員工。因此，在人力資源管理中，需要改變以職位為核心的傳統管理方式，并將人才作為管理核心。人力資源管理者需充分考慮人才的需求，為人才專業能力的發揮創造條件，注重員工工作積極性的提升，并通過科學、系統的培訓提升員工的職業素質和工作能力，最終提升崗位與能力的契合度。
③應用信息化的人力資源管理手段。
隨著大數據時代的來臨，企業人力資源管理需要更加注重對互聯網的利用，實現人力資源管理信息系統的完善。在這一系統平臺中，人力資源管理工作需要有效融合管理技術與信息技術，從而為實現企業戰略目標提供決策支持。此外，還應招聘更多優秀的人才，充分利用互聯網的優勢建立企業網站，設置人才招聘網頁，提供求職登記服務。
4、結束語
當今社會的發展以知識經濟和信息技術為主導。在此背景下，企業面臨的行業競爭更加激烈，而人力資源管理是幫助企業占據競爭優勢的主要力量。因此，企業必須緊跟大數據時代的發展潮流，轉變人力資源管理理念，學會運用大數據管理思維思考問題，從而構建更加完善的人力資源管理體系構建，從而更好地提升人力資源管理的工作效率，為企業發展提供更大的支持。
擴展資料：
大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據歸納有五大特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
定義詳解
大數據與云計算的關系大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據有大量（Volume）、（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）五大特點。它并沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。大數據的用法傾向于預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。
對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。
大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。[3]
從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。
隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
它們按照進率1024（2的十次方）來計算：1 Byte =8 bit，1KB= 1,024 Bytes = 8192 bit，1MB= 1,024 KB = 1,048,576 Bytes，1GB= 1,024 MB = 1,048,576 KB，1TB= 1,024 GB = 1,048,576 MB，1PB= 1,024 TB = 1,048,576 GB，1EB= 1,024 PB = 1,048,576 TB，1ZB= 1,024 EB = 1,048,576 PB，1YB= 1,024 ZB = 1,048,576 EB，1BB= 1,024 YB = 1,048,576 ZB，1NB= 1,024 BB = 1,048,576 YB，1DB= 1,024 NB = 1,048,576 BB
全稱：，1Bit（比特） =Binary Digit，8Bits= 1 Byte（字節），1,000 Bytes = 1 Kilobyte，1,000Kilobytes = 1 Megabyte，1,000 Megabytes = 1 Gigabyte，1,000 Gigabytes = 1Terabyte，1,000 Terabytes = 1 Petabyte，1,000 Petabytes = 1 Exabyte，1,000Exabytes = 1 Zettabyte，1,000 Zettabytes = 1Yottabyte，1,000 Yottabytes = 1Brontobyte，1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
特征
容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；
種類（Variety）：數據類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值
結構
大數據結構大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特征定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
意義
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。阿里巴巴創辦人馬云來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對于很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。
價值
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型
3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值
不過，“大數據”在經濟發展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。”這確實是需要警惕的。
在這個快速發展的智能硬件時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:
1、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
2、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
3、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
4、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
5、從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
6、使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
工具
大數據概念應用到IT操作工具產生的數據中，大數據可以使IT管理軟件供應商解決大廣泛的業務決策。IT系統、應用和技術基礎設施每天每秒都在產生數據。大數據非結構化或者結構數據都代表了‘所有用戶的行為、服務級別、安全、風險、欺詐行為等更多操作’的絕對記錄。
大數據分析的產生旨在于IT管理，企業可以將實時數據流分析和歷史相關數據相結合，然后大數據分析并發現它們所需的模型。反過來，幫助預測和預防未來運行中斷和性能問題。進一步來講，他們可以利用大數據了解使用模型以及地理趨勢，進而加深大數據對重要用戶的洞察力。他們也可以追蹤和記錄網絡行為，大數據輕松地識別業務影響；隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長；同時跨多系統收集數據發展IT服務目錄。
大數據分析的想法，尤其在IT操作方面，大數據對于我們發明并沒有什么作用，但是我們一直在其中。Gartner已經關注這個話題很多年了，基本上他們已經強調，如果IT正在引進新鮮靈感，他們將會扔掉大數據老式方法開發一個新的IT操作分析平臺。
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