【人才論壇】
作者：王軍宏（中國人才研究會工資福利專業委員會理事）
2017年12月，中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習。習近平總書記在主持學習時強調，要運用大數據提升國家治理現代化水平。要建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式創新，實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。習近平總書記的重要論述，為大數據應用的落地指明了方向，對我們應用大數據提升人才決策效果具有非常重要的實踐指導意義。
在位于呼和浩特市和林格爾縣境內的中國電信云計算內蒙古信息園，一名技術人員在演示大數據應用。新華社發
用大數據思維模式實現人才決策科學化
正確認識大數據是實現大數據應用的前提。大數據應用不僅僅是對海量規模的數據進行存儲、處理和分析，更重要的是采用新的角度去看問題。只有采用新的大數據思維方式、運用大數據技術改進傳統的人才決策方式，才有助于形成基于大數據思維的人才決策新范式，實現人才決策科學化。
運用大數據輔助人才決策，是對人才決策方式的巨大變革。長久以來在人才工作中，我們更多根據決策者或者諸如面試專家等人的主觀判斷而做出各種人才決策，很少對人才決策過程進行量化分析。大數據技術的發展拓展了數據來源，使我們可以對結構化和非結構化的數據進行全面分析，從而實現人才決策的定量化，減少因決策者主觀判斷可能帶來的失誤。
用大數據技術進行有針對性的量化人才決策
結合人才管理實際，大數據技術可以在以下環節有效落地：
一、大數據技術可以通過以下兩點提升人才引進決策效果：其一，采用大數據技術發現人才。通過大數據技術構建人才發現平臺，納入符合我國新時代發展需要的高端人才，并實行全面動態管理。比如可以從行業協會、學會公開網站或者國內外著名大學官網搜集相關學者的基本信息及其科研成果、行業評價、科研排名等，豐富完善高級經營管理人才大數據庫。采用大數據技術進行人才發現工作，有利于提高人才發現工作效率。
其二，可以采用大數據技術對人才進行全方位評價，作為人才引進決策時的參考。比如，我們可以通過大數據全方位搜集人才的各種常規數據，以及人才在微信、微博或其他社交媒體留下的“痕跡”，形成人才大數據資料庫。在此基礎上，通過數據分析專家的結構化建模，從而對人才的相關信息進行分析。比如我們可以構建一個基于特定需求的人才分析模型，涵蓋人才的專業能力、人才的個人興趣等。根據這些分析，我們會得到涵蓋人才性格傾向、團隊合作、人際溝通能力、發展潛力等方面的分析報告。
二、習近平總書記指出，要“聚天下英才而用之”，可見“聚才”的目的是“用才”。“用才”關鍵的環節是為人才設定合理的目標、通過考核評價實現人盡其才的目標。大數據輔助人才使用決策集中體現在通過大數據技術對人才使用過程中的數據進行挖掘，適時搜集人才績效實現過程中的各種數據并進行分析，把人才考核工作常態化、實時化，增強人才考核的科學性。在此方面，一些跨國公司走在了前面。這些公司強調經理和員工之間要進行持續的、高質量的溝通和反饋，有的公司甚至規定直線經理每周都要和員工進行績效溝通，隨時了解績效進展，員工也可以隨時征求直線經理的意見。與傳統的事后績效考核相比較，實時的績效溝通可以讓雙方了解績效實施進展、績效實施過程中的不足并及時修正錯誤。
我們在人才考核中也可以借鑒這個做法。利用大數據技術搭建人才績效考核系統，將人才的日常工作表現納入考核范疇，實現人才績效的實時反饋、及時發現績效問題、提高人才使用效率。
三、大數據技術可以通過全面收集人才流動信息，及時掌握人才流動數據并對人才流動趨勢進行預測，輔助人才決策。從宏觀方面來看，運用大數據技術整合不同渠道人才就業數據，可以及時掌握全國人才流動方向、流動的頻次、人才流動中的行業轉換或職位轉換信息，并結合區域經濟社會發展態勢進行深入分析，預測未來人才流動趨勢，提供給政府部門的宏觀管理者作為決策參考、引導人才的合理流動。從微觀方面來看，人才流動預測有助于微觀用人主體防微杜漸、及時了解人才流動的原因，改進用人單位的人才管理。在此方面，一些企業已經開始進行嘗試，比如根據對員工性別、年齡、工作年限等方面的數據進行收集和分析，來預測員工的離職傾向，并針對員工離職傾向分析結果及時采取相應的保留措施。微觀用人主體的人才流動預測有助于優化人力資源管理效果、降低人力資源成本、強化用人主體在人才爭奪戰中的競爭優勢。
要解決人才數據收集與建立分析模型的問題
要解決如何獲取人才大數據的問題。數據收集是進行大數據分析和輔助決策的前提。盡管目前我國很多地方都在搞人才信息系統建設，但是還無法做到全方位記錄人才成長全周期的數據，人才信息系統的分析功能還有待加強。另外，不同地區、不同行業的人才系統并未打通，不利于利用大數據技術進行深層次的分析。我們可以通過建立統一的數據收集系統，解決人才數據統計不準確、人才引進需求不明確、人才使用記錄不完整等問題。建立全國統一的、共享的人才大數據平臺，充分利用大數據技術，盤活人才管理，輔助人才決策。
要解決人才大數據分析指標體系建設問題。大數據及其相關技術的快速發展，為全面系統地通過人才分析輔助人才決策提供了可能。從我國目前人才統計的宏觀口徑來看，大部分人才統計指標屬于靜態的、描述性指標，比如對人才規模、素質、結構等的數量描述，缺少對人才使用和管理過程中的場景進行分析的指標以及針對不同區域、不同部門、不同行業的特定的人才分析指標。這種情形下，就無法去收集更詳細的人才數據，也談不上進行深層次的人才大數據分析了。從微觀層面看，大部分企事業單位的人才分析指標也沒有與人才管理場景相結合，并未形成統一的微觀人才分析指標體系。更為重要的是，宏觀、微觀層面的人才分析指標并不能形成有效對接，極易造成人才統計脫節現象，不利于對人才進行全方位管理和分析。因此，如何構建一整套包含宏觀人才規劃與微觀人才管理的人才分析指標體系，建立適合我國人才工作實踐的人才分析學，對大數據輔助人才決策的落地具有很重要的現實意義。
《光明日報》（ 2018年01月21日 07版）
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