人力资源管理将迎来云计算时代

“博士，我们需要一个关于大数据(big data)人力资源管理的讲座!”这是2014年开年以来，我听到来自500强HR们的新需求，同时这也在所有需求中排名前Top3。是呀，大数据的魅力已经无需证明!渴望改变的HR们又怎么会放弃这样一个“杀手级”利器?

大数据的HRM大未来

大数据是什么?简单来说，大数据就是大量的数据，其具有4V的特点：Volume(大量)、Velocity(高速产生)、Variety(多样性)、veracity(真实性)。进一步看，就是在某些领域通过传感器和屏幕等入口自动高速产生了大量、多样的数据，这些数据辅以合理的算法和强大的云计算能力，能够告诉你这些领域的一切信息!

大数据不仅是数据量的庞大，其更是一种数据产生和处理的模式。由于是自动提取，保证数据源充分;由于是即时产生和处理，保证随时刷新;由于是全貌数据，保证永远不会出错。所以，这种模式在大多数领域都能够精准地指示资源分配。

人力资源管理是关于分配人和相关资源(培养、激励资源)的工作，如果借助大数据，将人和其他资源数据化，再用算法进行匹配，显然有无限的想象空间。其实，通过大数据实现资源的“可扩展获得”，提升资源的利用效率，也正是我在2011年提出的“人力资源云转型”。

具体怎么玩呢?

首先，应该把人数据化，清楚地知道“人是怎样的”，这包括，他的能力如何?行为特征如何?绩效表现如何?

基于这一基础，人力资源管理各大职能就能够显著提高效率。

在调配领域，如果将岗位数据化，明确每个岗位需要什么样的人，岂不是可以从容地招聘、调用企业内的闲置人员跨界协作?每个岗位都有最适合的人员，成本最低，效用最大。进一步看，组织机构、业务流程、岗位系统不再成为员工释放能力的边界，员工还能跨岗位担纲其他角色，以网络化的方式无边界协作，进一步将人用到极致，将人工成本投产比放到最大。

在培养领域，如果将培训资源(培训内容、形式等)数据化，岂不是可以从容地组织、推送员工最需要的培训支持?每个人获得的培训都是高度定制化的、自己最需要的，且学来能用，用来能好，从学习到实践产出的过程几乎没有损耗。

在激励领域，如果将激励资源数据化，岂不是可以从容地推送各类激励套餐?每个人获得的激励都是高度定制化的、自己最需要的，同样的成本支出，每个人对于全面薪酬的感知可以放大到极限。

HR可能误会了大数据

事实上，专业一点的HR都玩数据，他们测试胜任力，评估岗位，考核绩效，利用数据进行决策。我也非常推崇这样的玩法，认为HR要用数据分析来为自己的岗位建立“技术刚性”。但不得不遗憾地说，这些玩法不是大数据。

从字面上理解，大数据的关键在于数据量庞大。涂子沛在《大数据》一书中有个定义，即指一般软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，数据量大到以“太字节(TB)”为单位。太字节是多大?1TB=1024GB。一个万人的企业，即使你把胜任力、绩效、岗位、SOP等传统数据完全纳入，顶多只能用“吉字节(GB)”为单位，离“太字节”的体量还是相差甚远。HR们以为数据量已经足够庞大，难以处理。实际上，这种数据量通过本地软件的计算能力(甚至直接用excel表)就可以解决，根本不需要运用到互联网上的云计算，这些显然不是大数据。

为何会达不到大数据的体量?关键还在于HR对于数据的理解，HR采集数据的传统思路是“先有思考框架，再收集相应数据”，数据大多来自数据生成之后，才用报表要求基层有选择地逐级上报，这大大损耗了数据量。例如，考核某个员工的绩效，HR会在其工作完成之后才要求直线经理根据考核指标进行数据收集，而后计算汇总，最后上报人力资源部。

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