大数据时代企业人力资源管理变革的思考_和云.doc

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1、2014 年第 63 期（ 总第 2623 期） 大 数 据 时 代 企 业 人 力 资 源 管 理 变 革 的 思 考 北京邮电大学 公共管理学院 北京邮电大学 经济管理学院 和 安 云 星 薛 竞 摘 要： 大数据作为一个时代的标志，完整理解大数据包含的四个层次的丰富含义 。 ， 具有非常重要的意义 大数据必然引发企业人力资源管理一系列变革和挑战 ， “ 加 ”， 快人力 资源管理大数据思维变革 推动战略人力资源管理真正从 幕后走向前台 促使人力资源管理内容和管理系统推陈出新，促进人力资源管理模式和组织构架 的升级变革，利用大数据方法丰富人力资源管理手段方法，无疑成为大数据时代企 业人力资

2、源管理变革不容回避的现实选择。 关键词： 大数据； 人力资源管理； 变革 中图分类号： F272. 92 文献标识码： A 文章编号： 2095 3151（ 2014） 63 0026 07 随着大数据时代的来临 大数据所蕴藏的巨， 学术界 企业界、 、政府机构形成一片热潮 。 1980 ， ，昭示着 大能量和价值将引发井喷式的产业创新和管理 ， 、 、 大数据时 代的来临 年 美国著 名的未来 ， 变革 对国家治理 企业决策以及个人的生活 。 工 学家阿尔文 托夫勒在 “ 第三 次浪潮 一书中 ”， 作和思维将产生广泛而深远的影响 对企业而 将大数据赞颂为 第三次浪潮的 华彩乐章 基 26

3、言其影响力将渗入从战略乃至每个经营管理细 节，人力资源管理作为企业提高核心竞争力的关 键，必然面临大数据时代的挑战。如何全面认识 大数据，把握大数据的机遇与挑战，加快形成大 数据思维，充分利用大数据价值，积极变革企业 人力资源管理，大胆推进管理创新，无疑是不容 回避的现实选择。 一 、 大数据时代之 “大数据 ”解读 （ 一） 大数据时代的到来。 近年来，大数据理论和大数据行动在国内外 于当时科技水平的局限，世界 并没有做好拥抱大 数据时代的准备。 20 世纪 90 年代初，数据仓库 之父比尔 恩门首次提出 “数据 仓库 ”概念，较 早表述了大数据的理论思想。他指出与数据库 应用不同的是，数据

4、仓库更像是一种过程，对分 布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分 析。 90 年 代 末，国 外 企 业 界出 现 了 商 业智 能 （ Business Intelligence 即 BI） 的新 术语，它 利用 ETL（ Extraction-Transformation-Loading 的缩写 意， 即数据提取、转换和加载） 、数据仓库、数据挖掘 2014 年第 63 期（ 总第 2623 期） 等先进的信息技术将企业的现有数据转化为知 识，从而为管理者的决策过程提供支持，进一步 推动了大数据理论的发展。 2005 年，约翰 韦 伯斯特和克里斯 斯塔库提斯在无所不包括的 数据一书中首

5、次描述大规模数据对于企业发展 和人们生活的影响。此后互联网迅速发展，社交 媒体、 智能手机等的广泛应用，为数据的多元化、 多样化、规模化提供了快速发展的空间和技术支 持。 2008 年 9 月自然（ Nature） 刊登了一个名 为 “Big Data”（ 大数据） 的专辑，首次提出大数据 （ Big Data） 概念， 2009 年年初， “大数据 ”一词开 始逐步受到信息技术行业的重视。 2010 年被誉 为 “大数据时代的预言家 ”的英国学者维克托 迈尔 舍恩伯格在经济学人上发布了长达 14 页对大数据应用的前瞻性研究，比较明确的提出 了大数据时代的思想。 2011 年 6 月，麦 肯锡

6、 全球 研究院发 布研究 报告大数据： 下 一个创新、竞争和生产 率的前 沿（ Big Data： The Next Frontier for Innovation， Competition， and Productivity） ，最先提出 “大数据 时代已经到来 ”。报告显示： 数据已经渗透到每 一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产 因素 而人们对于海量数据的挖掘和运用将预示； 着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 “大数据 ”是未来信息社会 企业创新与竞争，社 会生产力提升的指向标。 2012 年 1 月举行的达 沃斯世界经济论坛，将大数据列为主题之一，该 会议还特别针对大数据

7、发布了大数据、大影响： 国际发 展 新的 可 能 性（ Big Data， Big Impact： New Possibilities for International Development） 等 系列报告，探讨了新的数据产生方式下，如何更 好地利用数据来产生良好的社会效益，并重点关 注了个人产生的移动数据与其他数据的融合与 利用。联合国 “全球脉冲 ”（ Global Pulse） 的倡议 项目在 2012 年 5 月发布报 告开发大数据 挑战： 与机遇（ Big Data for Development： Challenges Opportunities） ，主要阐述了大数据时代各国特

8、别 是发展中国家在面临数据洪流（ Data Deluge ） 的 情况下所遇到的机遇与挑战，同时还对大数据的 应用进行了初步的解读。 2012 年 12 月，我国一 批知名企业、高校 在北京共 同发起并 宣布成立 “中关村大数据产业联盟 ”，率先 将大数据产业 纳入中关村战略性新兴产业集群创新引领工程 （ 2013 2015 年） ，推动培植世界领先的大数据 技术、产品、产业和市场。这充分表明中国已经 以开放的心态和视野、创新的勇气，紧跟世界发 展，积极拥抱 “大数据时代 ”。 （ 二） 全面理解 “大数据 ”。 目前，学术界和业界对大数据的界定见仁见 智，就大数据（ big data） 的定

9、义而言，比较权威的 观点有 维基百科认为 大数据或称巨量资料， ： ，指 无法在允许的时间里用常规的软件工具对内容 进行抓取、管理和处理的数据集合。麦肯锡给出 的定义是： 大数据指的是大小超出常 规的数据库 工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。并 特别强调，并不是说一定要超过特定 TB 值的数 据集才能算是大数据。研究资讯机构 Gartner 则 认为： “大数据 ”是需要新处理模 式才能具有更 强的决策力、洞察 发现力和 流程优化 能力的海 量、高增长率和多样化的信息资产。 对 “大数据 ”的特征概括，道格 莱尼（ Doug Laney） 2001 年指出的数据增长有三个方向的挑 战和机

10、遇，即海量（ Volume） 、高速性（ Velocity） 、 多样性（ Variety） ，形成最初的 “3V ”特征。之后， 研究者进一步把 “3V”扩展到了 “4V ”，从不同视 角对第四 “V ”进行 表述，如 布赖恩 霍 普金斯 （ Brian Hopkins ） 和 鲍 里 斯 埃 韦 尔 松 （ Boris Evelson） 撰写的首席 信息官，请 用大数据扩展 数字视野的报 告，提 出大 数据 还应 有易 变性 （ Variability） 特征。维克托 库克耶编写 的大 27 2014 年第 63 期（ 总第 2623 期） （ IDC） ， ： 、 数据时代 以及国际数据

11、公司 均认为 大 恩伯格在 大数据时 代 生活 工作与 思维的大 28 数据则还具有价值密度低、商 业价值高的价值性 （ Value） 特点。 IBM 则认为大数据必然还具有真 实性（ Veracity） 特征。 2014 年， IBM 发布了践 行大 数 据 承 诺： 大 数 据 项 目 的 实 施 应 用 （ ealizing the Promise of Big Data： Implementing Big Data Projects） 白皮书，在该报告中对进一步 扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性 由 “4V”扩展 为 “Vs”， “Vs ”增 加了 数 据 黏 度 （ Vis

12、cosity） 特征。 对大数据的属性来说，大数据包含着技术属 性和社会属性的双重属性。大数据在诞生之初 主要是一个 IT 行内的技术术语，更多体现的是 技术属性。如麦肯 锡、 Gartner 以 及 IBM 等作为 大数据的推崇者，事实上更侧重于从技术层面界 定大数据。 Gartner 在 2011 2013 年发布了多个 与大数据有关的白皮书，如 “Hype Cycle for Big Data， 2012”，明确定 义了 大数据 的技 术生 命周 期，指出大数据不只是一项单一技术，而是一个 概念 是一套技术， 。更多的学者提出大数据还是 一系列最先进现代信息技术体系，主要有云技术 （ 虚

13、拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储 和管理技术，非关系型的数据库、实时流数据处 理、智能分析技术等） 、分布式处理技术、存储技 术（ 大数据存储和大数据分析） 、感知技术（ 传感 器技术，指 纹识别技术，无线射频识 别技术） 等 等。同时，大数据还具有社会属性，艾伯特 拉 斯洛 巴拉巴西在爆发： 大数据时代预见未来 的新思维一书中指出， “大数据，更强的流动能 力，社 会化增强； 每个人都是自媒 体，个 性化增 强 ； 更大范围的连接，网络化增强 ”。表明大数据 受社会影响与人、社会建立了广泛密切的联系， 时刻发生着关系，展示了人类行为的规律性，具 有社会属性。 对大数据时代的 理解，维

14、克托 迈尔 舍 变革一书中指出： 大数据时 代已经到来，要用 大数据思维去发掘大数据的潜在价值。从因果 关系到相关关系的思维变 革，是 “大数据 ”颠覆 传统认识论模式的关键。并进一步解释了大数 据思维的三个要求： 需要全部 数据样本 而不是 抽样、关注效率而不是精确度、关注相关性而不 是因果关系，提出大 数据思维和 大数据 智慧的 重要理念。阿里巴巴的首席技术官（ CTO） 王坚 对于大数据思 维的 独特 见解 是， “今天 的 数据 不是大，真正有 意思的是 数据变得 在线了。你 千万不要想着拿数据去改 进一个业 务，这不是 大数据，你一定是去 做了一件 以前做不 了的事 情。 ”同时，维

15、克 托 迈尔 舍 恩伯 格还 指 出： 大数据是人们获得新的认 知，创造新的 价值源 泉； 大数据还是改 变市场、组织机 构，以 及政府 与公民关系的方法。 基于上述分析，我们认为， “大数据 ”作为信 息社会发展的一项新生事物和一个时代的标志， 其内涵体系尚处认识、探索 研究的初始阶段、 ，会 随着实践的发展日益丰富。就目前而言，其含义 主要从四个层次来理解： 第一， “大数据 ”指需要 超出常规的技术工具、新处理模式才能具有更强 的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、 高增长率 和 多样 化 的信 息 资产。第 二， “大数 据 ”具备海量（ Volume） 、多样 性（ Variet

16、y） 、高速 性（ Velocity） 、易 变性（ Variability） 、巨 大的数据 价值 （ Value ） 、真 实 性 （ Veracity ） 和 强 关 联 性 （ Viscosity） 的 “7V ”为标志的 “Vs”特 征。第三， 大数据具有技术属性和社会属性的双重属性，既 是对 “7V”为标志特征的数据集进行高效可行处 理的最先进系统性技术工具和分析能力及方法， 还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系 的方法，展示了人类行为发展的社会规律性。第 四， “大数据 ”是一种全新的大数 据的思维方式 2014 年第 63 期（ 总第 2623 期） 和数据智慧 。可以说

17、 ，大数据开启了一个重大的 式转型 。 随着 人力资源 管理系统 不断汇集 、整 时代转型，已经成为当今重要的社会资源及推动 经济社会发展的动力源，完整地把握大数据含义 对企业人力资源变革具有重要理论指导意义。 二 、 大 数 据 助 推 企 业 人 力 资 源 管 理 变革 （ 一） 企业人力资源管理理念的大数据思维 变革。 基于大数据的理 论分析，转变传 统人力 资 源管理思维方式，形成大数据思维，积极变革人 力资源管理模 式和管理方法，成 为企业人 力资 源管理应对大数据时代挑战的核心。维克托 迈尔 舍恩伯格指 出： 大数据颠 覆了千百 年来 人类的思维惯 例，对人 类的认知 和与世界

18、交流 的方式 提出 了全新 的挑 战。据此， “大 数据 思 维 ”变革主要包括： （ 1） 人力资源 管理者首先应 具备大数据思维。不仅需要战略上具备对人才 需求变动的洞 察力和前瞻性，还 需具备拨 雾见 日的本领，对日常管理工作具备更高敏感性、专 注力和创新思维的能 力。 同时，还要注重 向员 工培训和灌输 大数据思维，形成 全方位立 体式 的大数据思维。（ 2） 必须将大数据人力 资源视 为企业管理中的核心生产要素。人力资源部门 作为企业中的 重要职能部 门，每 天需要接 触处 理的信息量逐渐变大，数据种类也日益多样化， 如记录员工基本信息、实际工作绩效情况、受训 情况、人工成本、人力资

19、本 投资回报 率、员 工满 意度、员工敬业度、员工绩 效考核、核心员 工流 失率等。此外，企业外 部可以 获 取的相关 人力 资源信息数量 巨大，按 大数据思 维要求把 如此 丰富的人力资源视为组织的战略核心资产可为 组织的绩效以及长久竞争优势的获取提供强劲 的人力资源保障。（ 3） 人力资源管理者 依据大 数据的 “7V”为保证特征，迫切需要人力资源决 策从 “经验 + 感觉 ”向 “事 实 + 数 据 ”的思维 模 理、分析和挖掘各项人事业务及人事信息，依据 大数据具备 的 “7V”特 征开发和 利用大数 据的 价值、制定与公司战 略基本一 致的人力 资源战 略和规划、帮助部门 及企业高

20、层更加理 性快速 科学地决策 等，均 迫切需要人 力资源决 策从以 往 “经验 + 感觉 ”向 “事 实 + 数 据 ”的思维 模式 转型，从而提 高 企业 人力 资源 开发 利用 效 率。 （ 4） 预见 性 地确 立 以人 为 本的 大 数据 战略 方 针，通过大数据解决企业人的问题。 （ 二） 企业战略人力资源管理真正从 “幕后 走向前台 ”。 战略人力资源管理要求人力资源管理部门 帮助企业高层管理者设计 战略规划，制 定支持 组织整体战略规划的部门 职能战略，提 供实现 战略的人才支撑。大数 据时代到 来，组 织的外 部环境不断变化，竞争使 产业融合加剧，新的业 态快速出现，导致企业的

21、战略周期越来越短，组 织的战略目标处于不断地变化和调整之中。人 力资源管 理作 为企 业和 外部 环境 的有 效连 接 者，确立战略人力资源管理的大数据思维，从以 往的因果关系到相关关 系的思维 变革，利用相 关关系分 析法 基础 上的 预测 成为 大数 据 的核 心。一方面利用大数据资源和大数据技术洞悉 企业面临的风险和挑战，在未 来环境和 组织目 标可能发生变化的前提 下进行预 测分析，以确 保企业长期、中期 和短期战略 实施的人 力资源 需求，使人力资源供给 和需求达到动态平衡； 另 一方面，大数据为 战略人力资 源管理从 人与工 作流程、日常运作、未来 发展、战略四个 角度将 人力资源

22、管理的角色更 清晰分为 战略伙伴，职 能专家，员工支持 者，变 革推动者 四类，形成具 有外部匹配与内部匹配 的配置效 率，提 升人力 资源管理效率，促 使企业战略 人力资源 管理真 正从 “幕后走向前台 ”。 29 2014 年第 63 期（ 总第 2623 期） （ 三） 企业人力资源管理内容和管理系统将 提出变革创新 。（ 3） 人力资源 第七个模块 30 推陈出新。 目前，一般企业人力资源管理主要由六大模 块构成，包括人力资源规划、招聘与配置、培训与 开发、绩效管理、薪酬福利管理、劳动关系管理。 六大模块各有重点，既相对独立又密不可分，涵 盖 了企业选人 育人、 、用人、留人的方方面面

23、。大 数据时代助推人力资源管理内容和体系进行变 革： （ 1） 人力资源管理内容更加精细化、高效化。 如员工招募与选拔 利用大数据发现与选拔人才， 可以尽可能做到 “全息搜索 ”，应聘者 的各类信 息无论是个人视频照片、工作信息、生活状况、社 会关系、能力情况都可能被人力资源部门所了解 掌握，从而形成关于应聘者的综合立体信息，实 现精准的 “人岗匹配 ”。又 如人才测评，可利用 “人才素质模型雷达图 ”等大数据信息和技术从 一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中 的信息 ，帮助决策人员找到数据间潜在的联系， 从而有效地进行人才测评，改进人才测评不足。 惠普利用大数据搭建的离职风险评分系统，成

24、功 帮助 公 司 降 低 了 离 职 率 就 是 最 好 的 案 例。 （ 2） 大数据催生新业态和新职位的出现，部分职 位职能和职位关系要求重新确立。 2012 年 7 月 阿里巴巴集团宣布，在集团层面设立首席数据官 岗位（ Chief Data Officer） ，成为国内第一个任命 真正意义的首席数据官职位的企业，与此同时数 据科学家、数据分析师、首席信息官、首席执行客 户官等职位的 相继出现。 Gartner 高级副总裁兼 全球研究负责人 Peter Sondergaard 表示： 到 2015 年，大数据将为全球带来 440 万个 IT 岗位，预计 每个大数据相关的岗位将催生三个非

25、IT 的就业 机会。再如企业过去的市场部总经理，现在面临 转型为新首席营销官，推动营 销从 “成本 ”中心 到 “价值 ”中心的转型，实现从营销到 客户体验 的拓展和业务变革，这些对岗位职责、绩效考核 人力资源信息（ 大数据） 管理崭露头角，职能将 日益凸显，七大模块既相对独立又高度融合，以 致边界模糊再造凸显。 应该说很多企业对人力 资源信息管理一直比较重视，并把它作为人力资 源部门的一项重要的工作内容。但由于所掌握 和分析的信息局限，加之技术的约束，往往仅限 于企业内部的人力资源静态信息，存在信息孤岛 和碎片化管理。随着云技术、分布式处理技术、 存储技术的日渐成熟，大多处于 “休眠 ”状态

26、海 量数据可以被利用，真正提升人力资源效率。另 一方面，随着人力资源大数据拥有者、提供者和 服务者等产业链的建设进程加快，大批人力资源 专业公司和人力资源外包业务的发展，加之人力 资源大数据资源将成为企业重要战略资源，人力 资源大数 据信息管理之 “第七 ”模块的职能将日 益凸显。人力资源海量数据真正用于提升企业 战略，提高业务效率、改变业务流程、变革业务发 展，与原有六大模块的相对独立变成高度融合， 各个模块的数据化渗透，以致模块内容和模块关 联模糊，边界再造凸显，促使企业人力资源管理 内容、管理方法和管理系统将推陈出新。 （ 四） 企业人力资源管理模式和组织构架的 升级变革。 人力资源管理

27、模式和管理系统作为企业现 代信息化管理系统的重要内容，在大数据时代也 面临着变革挑战。（ 1） 企业人力 资源信息孤岛 或者单线信息关联及碎片化的管理 有望得到整 合。目前，企业人力资源管理主要的工作还是以 员工进出、员工培训、聘任、上岗、职务升降、离退 或辞退等为主，这些工作分类本身具有较明显的 结构特点，犹如一个个人力资源信息孤岛，可以 独立成为一个工作单位。由于工作之间又存在 交叉的现象，导致大部分人力资源是在无系统化 的情形下进行碎片化的管理，大部分工作陷于具 2014 年第 63 期（ 总第 2623 期） 、 。 ， 。 （ 、 ） 体的 重复的繁琐性事务中 此外 由于部分人 上层

28、 人力资源 管理多级 二级 三级 级 力资源管理者能力的限制、人事工作规范性制度 的缺失，导致工作 中一些问题和环节未能有效管 理。基于此，需要应用大数据理念和方法创新人 力资源管理，将组织中每一个岗位单元链接成一 个有序高效的整体，创建人力资源管理新模式和 流程 使得人力资源信息孤岛或者单线信息关联， 及碎片化的管理得到整合。（ 2） 基于 岗位的人 力资源管理模式向基于能力为核心，能力和岗位 结合的人力资源管理模式转变。在企业组织中， 各个具体岗位为完成一定工作任务而设，组织中 的个人必然是身处一定工作岗位，组织分工合作 是企业的基本形态 由此形成基于岗位的人力资， 源管理模式一直在企业管

29、理实践中发挥 巨大作 用。今天在大数据时代，这种管理模式已经无法 适用于企业中的员工。以数据分析师为例，他们 不仅需要强大的数据处理能力、科学的数据统计 分析方法，更重要的还要具备对行业前景的远见 及对未来业务发展动向的洞察力，而后者的提升 更多需要自己的不断学习思考领悟。因此，基于 能力管理为核心，能力与岗位有机结合，全面提 升员工素质和能力的人力资源管理模式的变革 成为必然。这种模式要求在人员的选拔、薪酬、 绩效、个人发展和培训及职业指导等方面将采取 不同以往的方 式，每 一环节都 要与能力 联系起 来。人力资源管理 的核心不再是工作而是个人， 着重点也不再是工作和岗位任务描述而是个人 能

30、力的描述、激励和发展，形成岗位和能力的真 正匹配。相应的组织中现有的人力资源管理系 统进行调整，包括组织结构设计、企业文化重建 等。（ 3） 企业 人力 资源 管理组 织结 构由 “金字 塔 ”向 “扁平化 ”的组织 结构转换。以 往人力资 源主管往往处于金字塔尖，除了人员的基本信息 采自普通员工以外，更多的人力资源信息来源于 组织外围（ 第三方招 聘、档案托管 部门） 或组织 管理模式，使成本增加，沟通减少。随着大数据 信息化平台构建， “金 字塔 ”管理系统将为 “扁平 化 ”的优化组织架构替代，决策层与基层员工通 过网络更好地传递工作过程中的信息，有效沟通 减少了成本，提高了管理效率，真

31、正形成以人为 中心的管理。 （ 五） 大数据方法融入促使人力资源管理手 段方法更加丰富先进。 人力资源大数据成为推动人力资源管理创 新和决策升级的重要力量。其中也将促使着人 力资源管理系统 “大数据 ”技术的衍生和探 索， 管理方法和管理手 段不断创 新，日 益丰富。维 克托 迈尔 舍恩伯格指 出： 大数据是 人们获 得新的认知，创造新的价值的源泉； 大数据还是 改 变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方 法，大数据 的核心 就是预 测。（ 1） 大 数据 技术 渗透人力资源管理，创新 管理方法。如 通过大 数据多维数据仓库功能，进行数据建模，提高大 数据时代的人力资源分析效率。具体如利用大

32、 数据进行员工离职分析，以往 基于普通 心理学 和大众心理学的原理，将绩效持续下降、考勤异 常、疏远团队等现象，作为员工离职的先兆。但 这种预测方法，耗 时耗力，主观性 较强，且员工 表现出的这些征兆，往往即将离职，挽回余地较 小。如果能利用大数据技术，结合员工的个性、 价值取向、 职业发 展规律、行业和 企业特点、职 业环境等要素构建数据 库，通 过先进手 段提前 2 3 年预测员工的离职倾向，将给人力资源管 理工作带来更多 的预见性和精确性。（ 2） 原有 人力资源管理方法的完善和创新。大数据技术 能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在 其中的相关信息，帮助决策人 员找到数 据间潜 在的

33、联系，从而有效地进行人力资源开发配置。 如建立在大数据分析基 础上的海 氏分析法，由 31 2014 年第 63 期（ 总第 2623 期） 国际知名的 资深测 评行 家 Hay Group 创 立 ，其 技与管理 2013 年第 4 期，第 47 49 期 。 32 核心产品海氏系统法从实质上讲就是一种建立 在大数据分析基础上的人员测评方 法。该方法 成为国际上使用最广泛的岗位评估方法。据统 计目前世界 500 强的企业中有 1 /3 以上的企业 岗位测评时都采用了海氏三要素测评法。我国 国内的 “北森 测评模 型 ”也是 具有代 表性的 依 托大数据方法建立的测评体系。又如胜任力模 型的改

34、进，该模型原来 的若干假 设条件在 大数 据条件下面临变革创新。再如虚拟人力资源管 理采用现代信 息技术，将企业内 部的人力 资源 管理的一部分 职能分离出来，以 职能外包 的形 式交由社会或其他组 织、个人来承 担。虚 拟人 力资源管理的 出现，使 企业的人 力资源管 理更 灵活、更高效。 三 、 结语 大数据时代的企 业人力资 源管理 变革，必 然还面临企业内部以及外部的包括理念、投资、 制度、环境和条件的一系列约束与挑战，诸如企 业高层大数据 管理变革思维 的形成，人力 资源 大数据信息平 台搭建的资金 投入，信息资 源的 充分重复利用 和资源共享机 制的构建，现 代信 息技术对海量人力

35、资源数据的收集处理筛选提 取的运用，人力资源大数据拥有者、提供者和服 务者等产业链的建设，企业、行业及国家人力资 源大数据信息 安全体系和 机制的建 立、能 够处 理大数据的 “数据科学家 ”等专门人才培养等。 这就需要企业、政府、教育、科技、社会组织等多 部门通力合作，也更需要国家法律政策、宏观战 略的制定和财政资金的大力支持。这些必将是 企业能否决胜于大数据时代人力资源管理变革 的重要保障。 参考文献 1邬贺铨： 大 数据时 代的机 遇与挑 战，载 于科 2孟 小 峰、慈 祥： 大 数 据 管 理： 概 念、技 术 与 挑 战，载于计算机研究与发展 2013 年 第 1 期，第 146 1

36、49 页。 3 James Manyika， Michael Chui， Brad Brown， et al. Big data： The next frontier for innovation， competition， and productivity EB /OL 2011 05 http： / /www. mckinsey. com /Insights /MGI / esearch /Technology _ and _ Innovation/ Big_data_The_next_frontier_for_innovation. 4 World Economic Forum. Big

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