搜索一下“HR+大數據”,我們也許能得到幾百萬條記錄,可見大數據在HR領域并不是一個陌生的話題,遺憾的是,熱度有余而深度不足。北大光華的穆勝博士在其寫的《大數據為何走不進人力資源管理?》一文中提出“HR可能誤會了大數據”, HR的大數據需要有自己的玩法,其不同于傳統的HR數據分析的功能可以概括為三個方面:
一是養成平臺的能力:
大數據的特征概括為4V, Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣性)、veracity(真實性)。這也決定HR的大數據絕不僅僅是把一些數據拿過來分析,而是一個涵蓋數據的產生、存儲、抓取、清理、分析、挖掘、建模、訓練、驗證、呈現的全過程的綜合平臺。
二是要有連接的效能:
與傳統的數據分析只需要得出一個數據性的管理結論不同,HR的大數據分析包括了 提出概念、分析框架、數據準備、數據清理、數據挖掘、模型創建、訓練驗證以及管理行動,其過程充分卷入了HR三支柱的COE、BP和SDC,乃至于管理者和員工,其目標是推動HR管理的持續改善。
三是能夠牽引HR的方向:
傳統的數據分析多是事后的總結,是一種滯后的管理。而HR的 大數據分析則要求能夠幫助HR進行預測,實現前置的管理。
例如傳統的人力資源通過績效管理來識別高績效的員工并幫助員工持續提升績效,而在大數據模式下的思路則是通過數據的挖掘找到高績效員工的特征要素,讓企業的每一個員工都能夠持續產生高績效。
由于多數企業在HR的數據領域缺乏規劃,要實現上述突破對HR部門而言將是一個漫長而艱難的過程。本文以HR大數據領域騰訊的實踐與探索為例,說明HR領域大數據實踐的現狀。
騰訊在HR領域的大數據實踐最早可以追溯到2012年,通過People Soft搭建起了HR的統一結果庫,并開展了第一期的數據清理工作。
(1)應用層主要解決HR大數據如何支撐HR業務的問題,闡述的是大數據的應用場景,以及需求如何被響應和落地。
(2)功能層主要解決HR大數據在后臺如何運作的問題,闡述的是如何去科學的管理和使用數據,保障數據的質量和價值,包括元數據管理、數據質量管理和邏輯建模規劃三大核心模塊。
(3)從應用層和功能層我們可以看到HR的 大數據涉及了HR專業以外的IT系統、數據庫、數據分析、產品設計等多個專業,這也意味著 僅憑專業的HR是無法搭建起HR的大數據平臺的。
以騰訊SDC的大數據團隊為例,其成員由SSC、E-HR、區域中心的員工共同組成,是一個擁有人力資源、HR信息化、數據庫、HR咨詢復合工作經驗和背景的團隊。
2在連接效能上我以騰訊正在開展的某項目舉例
該項目由COE最先提出概念,先后卷入SDC和BP,執行迅速成立了項目聯合團隊。
其中COE團隊負責政策、資源的協調以及專業方向的把控,BP團隊負責模型驗證以及落地研究,SDC團隊則負責數據清理、質量建設、特征挖掘以及模型的搭建和訓練。
在這個項目中,不僅COE、BP和SDC的人被連接起來,同時連接的還有對應的“事”和“信息”。
3在牽引HR的方向上以騰訊社招候選人穩定性分析為例
傳統的HR數據分析會圍繞離職率展開分析,而在HR的大數據分析中則是 將騰訊歷史上所有的員工按照穩定程度分成多個樣本,通過數據的挖掘找到與穩定性相關的典型特征,建立起能夠識別候選人穩定性的數學模型。
其目標之一是希望通過應聘者的簡歷自動對其穩定性給出評估建議,也為后續招聘以及保留環節提供參考。
幾點建議給到準備進行HR大數據探索的同行們
1. 從現在開始,夯實數據基礎。
以騰訊的某個HR大數據項目為例,一次調用的數據就超過了600萬條,400多個字段,一般的PC機以及excel、spss等工具都無法支撐此種量級的數據挖掘,但是其量級又達不到使用TDW的程度,加上數據敏感性等諸多因素,最終發現需要搭建用于HR大數據分析的服務器。
2. 數據質量決定數據的價值。
涂子沛在《大數據》一書中用了整整一個章節來闡述 數據質量,足見數據質量的重要性。在此我想用一句話來補充說明:在 一堆錯誤的數據中,你能指望得出正確的分析結果嗎?
3. 是挖掘數據而不是統計數據。
僅從統計學的方法上看就可以看到差別,傳統的HR數據分析用的最多的統計方法就是描述統計、箱型圖等。
但是到了 HR的大數據分析,相關性分析、方差分析、回歸分析、聚類分析、決策樹模型等用的會更多。其原因就像維克托.邁爾-舍恩伯格在其《大數據時代》中強調的, 大數據研究的“不是因果關系,而是相關關系。”
對于企業的HR而言, 當HR遇上大數據,我們更應該抓住這個機會,在大數據平臺能力,連接的效能,牽引HR方向這三方面尋求突破,進行創新性的研究和探索,提升HR之于企業的價值和影響力。
最后借用名言:“It was the best of times, it was the worst oftimes”,I時代帶給HR的不僅僅有挑戰,同樣也有機會。亦如郭重慶院士所言,“管理學界應該抓住這個機會,實現自己的歷史使命和擔當。”
來源:環球人力資源智庫