聚焦大数据与人力资源服务产业链创新
时间: 2014-10-11       来源:

(诚通人力资源有限公司 李杰 李晓红 秦阳)

摘要:本文针对大数据思维下如何实现人力资源服务业产业链的创新作为核心问题,指出“大数据”是一种战略、一种思维、一种习惯,更是一种“市场”理念,应对产业结构调整、产业转型升级及产业融合的趋势,人力资源服务业应在“大数据”思维下,联合行业协会,做行业发展研究及行业人力资源状况调查,挖掘新经济形态下产生的新岗位及对人员的新要求,发挥市场在人力资源配置中得决定作用,以人岗匹配为核心,创新产品服务,提高服务质量和效率,为提升社会就业及完善组织人力资源管理提供优质服务。

关键词:大数据 人力资源服务业 产业链

时下,“大数据”的概念如潮水般以汹涌之势席卷传统意义上的各行各业的发展,在人力资源管理领域也成为热门话题。麦肯锡全球研究院于20115月发布的研究报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》提到:数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

一、什么是大数据

(一)大数据的概念

“大数据时代”已然到来,但对“大数据”一词的概念尚未形成较为清晰的定义。有学者从数量大、速度快、种类多等特征定义大数据;有学者从新技术的角度定义大数据为大数据处理技术Hadoop 和非关系型数据库NoSQL;有学者把大数据作为一种新的预测信号,认为“万物皆有关联”,从数据中寻找相关关系,通过这种关系对未来数据作出预测;有学者从大数据与数据的区别提出大数据不仅包括传统意义上的搜集、存储和分析的交易数据,更包括人们从点击网页等操作中得到的交互数据以及机器自动搜集的观察数据。

我们比较认同高德纳关于大数据的思想,大数据是一种战略和习惯,一种新世界观和方法论,是一种管理、治理路径。这种思想可以让我们在大数据时代真正挖据数据的价值,用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新。正如人才学权威专家、中国人才研究会学术委员会主任王通讯所说,迎接大数据时代,需要形成“大数据思维”。大数据不仅是一种应用性很强的实用工具,而且是一种重要的思维方法。[1]

(二)大数据的特点

1、关联性

第一家信息技术研究和分析的高德纳公司(Gartner Group)的分析师道格·莱尼(Doug Laney)指出数据增长的挑战和机遇有三个方向:即量级(Volume,大量的数据);速率(Velocity,高速的数据产出);多样性(Variety,多种类型和来源的数据。[2]高德纳并于2012年重新定义了大数据:“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理”。[3]此定义内涵丰富,包含了三个层面,一是认为大数据是一种信息资产;二是这种信息资产具有高海量、高增长率和多样化的属性;三是大数据的应用价值很大,它有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。

Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。正如微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤博士所说:“这必然促使我们对海量数据进行分析、处理和集成,找出原本看来毫无关系的那些数据的关联性,把似乎没有用的数据变成有用的信息,以支持我们做出的判断。”

在“大数据时代”一书中,提到一个案例:一天,一个男人冲进了一家位于明尼阿波利斯市郊的塔吉特商店,要求经理出来见他。他气愤地说:“我女儿还是高中生,你们却给她邮寄婴儿服和婴儿床的优惠券,你们是在鼓励她怀孕吗?”而当几天后,经理打电话向这个男人致歉时,这个男人的语气变得平和起来。他说:“我跟我的女儿谈过了,她的预产期是8月份,是我完全没有意识到这个事情的发生,应该说抱歉的人是我。”原来是塔吉特公司注意到,登记簿上的妇女会在怀孕大概第三个月的时候买很多无香乳液。几个月之后,她们会买一些营养品,比如镁、钙、锌。公司最终找出了大概20多种关联物,这些关联物可以给顾客进行“怀孕 趋势”评分。这些相关关系甚至使得零售商能够比较准确地预测预产期,这样就能够在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券,这才是塔吉特公司的目的。[4]可见,发掘数据流的相关性是大数据最主要特点。

2、洞察和挖掘

对于大数据,搜集只是最基本的工作,更重要的是挖掘和分析,目的是从中寻找关系、重点、规律,洞察其发展趋势。为管理者提供管理工具和决策依据,对于人力资源服务业而言,将会产生新的商机,创新价值链。

3、“大数据”之“大”意为“所有、混杂、关联”

大数据时代的数据不再是随机样本,而是指所有数据;不再追求数据的精确性,而是尊重其本身的混杂性;不再是探究其因果关系,而是挖掘其相关关系。

总之,对于我们人力资源服务业来说,大数据里面却蕴藏着大知识、大智慧、大价值和大发展,充分重视并研究、运用大数据,将是创新人力资源服务业价值链的良好契机。

二、大数据与人力资源服务业

(一)人力资源服务业的现状

人才资源是第一资源,也是组织的核心资源。各类组织对于人力资源专业化服务的需求也日趋旺盛,因而,有别于传统服务业,人力资源服务业正在以重要形式全面融入国民经济的总体格局之中,且呈现出快速稳步发展态势。目前,我国人力资源服务业的业态主要从传统的社会保障、住房公积金的代缴和申报、工资代发、流动人员档案管理业务逐步发展为涵盖人才测评、网络招聘服务、高端人才寻访、人力资源外包、管理咨询,人力资源软件服务等高级业务。

1、服务产品简单,同质化严重

我国人力资源服务提供商发展时间不长,服务产品较为简单,主要服务业务集中在低端服务领域,产品链较短。比如社会保险和住房公积金申报与代缴、用退工申报、档案管理、工资代发、员工招聘等服务产品。

在北京市开展的人力资源服务业,按照北京市人力资源与社会保障局年审分类,共有10种业务类型:求职推荐业务、人力资源信息网络业务、招聘会业务、劳务派遣业务、人力资源管理咨询业务、人力资源外包业务、人力资源和社会保障事务代理业务、培训业务、素质测评业务、猎头业务。其各种营业性人力资源业务收入比例如下图(人力资源外包业务、人力资源和社会保障事务代理业务2012年未做统计):

1 2012年营业性人力资源业务收入比例图[5]

从比例上看,劳务派遣业务占86.89%,占行业总体收入的一半以上;素质测评业务占14.82%;猎头、培训及咨询分别占3.60%1.20%0.56。可见,人力资源高端服务所占比例较少。

就人力资源服务外包业务而言,随着经济的快速发展,选择人力资源外包的企业越来越多,企业选择人力资源外包的目的不仅仅单纯为了降低运营成本,而是为了更好地提高效率,增强企业竞争力。同样,我国人力资源服务机构的外包业务服务内容简单,不能很好地研究客户的实际需求。而国外人力资服务公司能够针对企业实际需要提供“端到端”的人力资源服务。

2、从业人员专业化低,服务综合技能不强

中国对外服务工作行业协会副会长顾家栋先生指出,人力资源服务业服务综合技能不强,主要体现在客户及营销网络、服务产品、专业化团队、IT技术运用、组织结构及公司治理结构等几个方面。[6]

3、市场敏锐度低,适应新经济发展需求创新度不够

目前,我国人力资源服务业存在着客户需求的不断提高与人力资源服务产品链发展滞后的突出矛盾。比如,网络招聘业务,各大招聘网站主要以广告作为盈利模式,不能充分利用网站本身具有的大数据收集的优势,对客户和求职者进行深入分析;高级人才寻访业务普遍存在缺乏战略高度和长期规划,追求短期业绩,更多关注在操作实践层面,面对市场定位、品牌运营、客户需求关注度不够;在人力资源咨询业务方面,外资企业由于多年品牌经营的积淀,在中国市场拓展过程中有相对的竞争优势,而国内人力资源咨询业务较少洞察客户的真正需求。

总之,国内人力资源服务业很少关注产业融合、区域融合、服务优化、功能拓展等新的市场需求。

4、产品研发能力弱,发展升级后劲不足

总体上看,我国人力资源服务业仍处于粗放式发展阶段,大部分人力资源服务企业针对本土客户的产品研发较少,对客户所在行业未能展开深入研究,中高端服务和产品开发能力弱,服务细分度不高,产品结构不合理,贴近客户实际需求且定位独特的业务严重缺乏。尤其是高质量的教育培训项目、高级人才搜寻、人力资源管理外包等高端服务缺乏,人力资源服务机构普遍不具备提供满足客户初、中、高级需求的一揽子解决方案的能力,难以有效满足快速增长的服务需求。究其缘由,主要在于研发力量薄弱,产品发展升级后劲乏力。

(二)大数据助推人力资源服务业产业链创新

1、大数据与招聘

人才招聘工作过程本身涉及到很多数据,比如,应聘者的简历、笔试和面试每个环节都有对应聘者的知识、能力、工作经验及性格特点等诸方面的分析。这些数据我们称为“小数据”,即按照业务流程目标,预先设定一定标准,以抽样的方式获取所需要的数据。

比如,德勤[7]有自己的人才分析数据,但基本上是基于本身所建立的小数据,德勤的候选人跟进系统(ATS)可以根据应聘者投递的简历,把此人的全部信息纳入德勤的全球人才库,目前有300万人的信息,可以在德勤的各个跨国公司共享。并通过人才数据与结构分析,对招聘人员在全球范围做各种比对和分析,为人力资源的最后决策提供依据。

这种“小数据”的运作方法,如果用在人力资源服务行业,将是真正意义上的“大数据”。每家人力资源服务机构拥有大量的企业客户资源,尤其是规模比较大的品牌人力资源服务公司(比如中智、fesco、诚通等)拥有的企业客户资源涵盖了各行各业的各类人员。如果人力资源服务业以大数据的思维去搜寻、挖据、分析这些海量数据,并辅以必要的分析经验和工具,将会在人员招聘上创新新的方式,并获得更加有效的成果。

2、大数据与人才配置

组织人力资源服务的核心是人才配置,而人才配置的关键是“人岗匹配”。就是要把最符合岗位素质要求的人,配置到他最适宜的岗位上。组织做到了“人岗匹配”,就能很好解决组织人力资源管理面临的诸多问题。如何做到“人岗匹配”?“大数据”思维下必须充分发挥市场在人力资源配置中的决定性作用。具体,需要从以下几个方面考虑:

1)紧密围绕产业结构调整,挖掘市场需求

人力资源服务业应该积极紧密围绕产业结构调整、结构升级,密切关注产业融合,调整内部组织结构,设立行业研究部门,深入持续研究行业发展。行业研究团队必须是交叉学科或者不同专业领域的人员组成,团队作为一个整体,既要懂行业、又要掌握一定的市场概念,同时具备一定的统计学基础,且团队负责人需要有丰富的人力资源服务业或人力资源管理的实战经验和高度的市场敏感度。通过研究和对市场的洞察,以企业需求为导向,准确定位,开发并创新新的服务产品,为合理确定未来发展方向提供决策支持。

2)充分发挥行业协会作用,联合调研行业人力资源状况

党的十八大及十八届三中全会明确提出要激发社会组织活力。要充分发挥行业协会在社会政治经济建设中的关键作用,有待于激发各类社会组织活力。在市场化运作体制下,行业协会是联系会员与会员、会员与政府的桥梁。在新的历史发展阶段,社会赋予了社会组织尤其行业协会更多的社会责任,尤其是行业协会拥有众多的企业会员单位,行业协会活力的体现首先表现在要积极为会员单位从政策、发展等各个角度做好服务。

国际经验表明,各国的行业协会与国际私营就业机构联合会一起,在促进私营就业服务业发展方面起到了积极的推动作用。在市场化条件下行业协会发挥作用具有很大的工作空间。仅就“大数据”思维下,人力资源服务机构应该抓住这一机遇,联合人力资源服务行业协会及各行各业所属的不同行业协会(比如电子商务协会、房地产行业协会、酒店行业协会、汽车行业协会等等),深入各会员单位做市场调研,了解行业人力资源发展状况,分析人力资源管理方面面临的问题和挑战,适时提出迎合市场需求,针对性强的人力资源服务,在现有人力资源服务价值链基础上延伸新的需求和服务。

3)在人力资源新需求和人才培育之间搭建桥梁

就大学生就业而言,大学生就业难的问题逐渐凸显,且已成为我国高等教育和就业领域突出的问题之一。造成此种状况的原因较多,但人才结构不能有效对接产业结构,二者的变化和调整步伐不同步,导致人才的供给与需求严重脱节,无疑是重要的原因之一。“大数据”思想指导下,通过行业研究和行业人力资源状况调研,尤其针对产业结构调整及产业融合产生的新岗位,新要求进行探索和开发,形成职位管理和任职资格体系,这是做到“人岗匹配”的前提和基础,进一步为高校传统教育的课程体系设计及学生培养方案提供市场化导向。同时,通过针对市场需求的短平快的社会化培训提高社会人员就业能力,提升在职人员素质能力,为社会就业问题做出应有的贡献。

3、大数据与人才评价

作为人力资源管理一项专门技术的人才测评,目前主要是通过专家评估、综合考评等方式进行,以建立胜任力模型为重要基础。而我们现在的胜任特征建模依据,是通过对相同岗位的一批绩优人士的访谈,归纳其知识、技能、个性及身份背景等信息,再进行比对、筛选而成,整个过程和方法看似公平合理,其实它带有较强的主观性。原因主要有三,一是胜任力素质主要是从绩优人士身上提取,但实际情况是,具备了绩优人士的素质特征,并不一定能取得优秀绩效,因为高绩效除了和人的胜任素质有关,而且受满意度、期望值、环境营造等各方面影响;二是胜任力模型主要是通过访谈等方式获取信息,但对访谈过程的把控及对访谈内容的记录、分析及总结往往带有一定的主观色彩,影响其客观性;三是调研访谈的对象不是全部样本,而是抽样,且对样本的采集范围存在人为的设定性,比如性别、年龄、学历、专业经验、工作年限甚至行业背景等。

毫无疑问,人才测评的这种方法不可否认,但是,如果能够依托“大数据”不断丰富人才测评和胜任力分析工具,就可更好地突出岗位的胜任力模型,人才测评更加专业化和更好的实效。以人力资源服务业拥有的客户资源,完全可以拓展数据范围,进一步挖掘和分析数据,创新人才测评技术。

4、大数据与员工职业发展

利用大数据,可以为员工提供各类“体验式”服务。大数据能够有效采集到员工关注的相关信息,并借助数据分析平台对数据进行挖掘和分析,把握员工的职业行为和性格特点,以更有效地为员工提供符合其真正需求的组织人事服务。

而人力资源服务业更有比较便利的条件获取并深度挖掘各行各业不同层级员工的信息,可以实现根据员工的实际需求进行对比研究,为员工发展提供有效服务。比如,员工培训、员工业务能力提升、职场适应力及抗压能力训练等方面的有效服务。

总之,大数据时代的到来,对于人力资源服务业来说既是挑战也是机遇,人力资源服务机构能否在新的社会经济发展阶段抢占市场的先机,创新产品服务的价值链,大数据思维是一重要利器。因而,能否及时有效地把握并运用好大数据,关系到人力资源服务机构的核心竞争力,是业界需要进一步思考的问题。



[1] 王通讯. 大数据是种思维方法. 光明日报. 20143

[2] Beyer, Mark. Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data. Gartner. [2011-07-13](原始内容存档2011-07-10.

[3] Douglas, Laney. The Importance of 'Big Data': A Definition. Gartner. [21 June 2012].

[4] (英)维克托·迈尔-舍恩伯格(英)肯尼思·库克耶 (英)维克托·迈尔-舍恩伯格  盛杨燕;周涛. 大数据时代. 杭州:浙江出版社,20131 52

[5] 数据来源:萧鸣政 . 中国人力资源服务业白皮书(2013.北京:人民出版社, 20144):136

[6] 顾家栋.中国人力资源服务业的创新与发展. 国际会议. 200711

[7] 备注:德勤是大中华地区一所专业服务事务所,提供审计、企业管理咨询、财务咨询、风险管理及税务服务.

你知道你的Internet Explorer是过时了吗?

为了得到我们网站最好的体验效果,我们建议您升级到最新版本的Internet Explorer或选择另一个web浏览器.一个列表最流行的web浏览器在下面可以找到.