Page 241 - 人力资源管理理论与实务研究

第九章 基于“互联网 +”的人力资源价值链研究

据的概念和特征中，其中一点是指数据的庞大，数据规模达到以“TB”为单位，
这样大容量的数据很难通过传统的软件工具进行分析和运算。在中国，以中小企
业居多，组织规模并不大。即便是人员规模达到 1 万的企业所产生的人力资源方
面的数据完全纳入最多也只能达到“GB”的数据量，与大数据定义要求的“大”
的规模相差甚远，况且“GB”规模的数据通过基础数据分析软件的计算能力便

可以解决，并不需要涉及大数据的技术。因此我们所说的大数据在人力资源管理
中的应用，也只是把大数据的量化思想应用到人力资源管理中，为人力资源决策
提供科学的参考依据。

第二，大数据技术对工具的要求高，企业的信息化建设任重道远。大数据
的大数据量直接导致的后果：程序响应时间延长，系统资源消耗增加。当数据量
超过程序设计规格之后，现有业务逻辑有可能崩溃，程序无法运行。相较于小数
据时代，大数据对信息基础平台的完善性要求更高。而现实情况是，现有的企业
信息系统架构并不能支撑这一要求。对中国的大多数企业信息化建设来说，大部

分停留在对信息技术的简单应用，并没有充分意识到数据创造的巨大价值。同时，
受到国家政策保护的中国企业一方面缺乏自身危机意识，并不重视企业的信息化
建设，另一方面对数据的重视性不够，造成大多数中小企业管理成本高、效率低

下的局面。
第三，信息网络化、公开化，威胁到相关数据的安全。大数据环境下，互
联的信息系统构建了一个息息相关的生态圈。开放的环境下，更容易产生风险，
如：企业商业机“密的泄露：敏感数据被随意使用和共享；数据存储缺乏防范措
施等。可随意共享的数据自带安全性属性，如何保证数据在床底过程中不被泄露

和篡改是信息安全管理工作的核心。尤其是员工核心信息汇集的人力资源领域的
数据，需要企业在进行信息化建设时加强控制和管理。
第四，人力资源数据分析方面的人才还比较稀缺。2015 年对全国人力资源

从业者现状调查报告中显示：企业人力资源从业者的学历集中于本科和专科；人
力资源业务伙伴（HRBP）、目标与关键成果法绩效考核（OKR）、人力资源大
数据是最受关心的三个话题；服务个性化、需求细化以及数据化是人力资源发展
的三个大的趋势。超过三分之二的人力资源从业者渴望提升自身专业度，越多越
多的企业管理者希望人力资源部门可以成为真正的业务经营的战略合作伙伴。

HR 们如何用数据说话，通过数据看透管理本质，为企业提供科学有效的人

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