文 献 综 述

随着信息时代的飞速发展，大数据（Big Data）一词越来越多地被人提及，尤其是近年来移动通信、互联网、传感器、物联网等技术的发展和应用，使得大数据的挖掘、分析和利用在企业经营管理过程中的重要地位更加突出。人力资源管理是企业管理的重要一环，基于大数据的人力资源管理模式必将大大改善管理流程、优化管理服务、提高管理效率，因此研究大数据在人力资源管理模式方面的创新应用对企业的发展实践具有重要的理论意义。

一、关于大数据的发展背景

早在30年前，美国著名思想家阿尔文#183;托夫勒的《第三次浪潮》中就曾提到，”如果IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据才是第三次浪潮的华彩乐章^[1]。”而对于大数据概念的明确提出，则可以追溯到《Nature》杂志2008年9月专刊中发表的文章：《Big Data: Science in the Petabyte Era》，此后大数据这个概念被广泛应用和传播^[2]。

2011年，麦肯锡公司发布了关于大数据的调研报告”Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity”，指出了大数据研究的地位以及将给社会带来的价值。进入2012年以后，大数据的关注度更是与日俱增。2012年1月，达沃斯世界经济论坛上，大数据被列为会议主题之一，并发布了”Big data, big impact: New possibilities for international development”，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^[3]。同年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动”大数据研发计划”，旨在提高和改进从海量和复杂数据中获取知识的能力，利用大数据技术在科学和工程等领域进行突破^[4]。中国科学院计算技术研究所李国杰院士指出：”美国政府认为大数据是未来的新石油，将大数据研究上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分和企业间新的争夺焦点。”2012年5月，我国召开第424次香山科学会议，这是我国第一个以大数据为主题的重大科学工作会议；9月13日，北京航空航天大学联合英国爱丁堡大学、英国利兹大学、香港科技大学、美国宾夕法尼亚大学、美国亚利桑那州立大学、加拿大渥太华大学等共同组建大数据科学与工程国际研究中心；12月13日，在”中关村大数据日”活动会上，由宽带资本、百度、用友、中国联通、联想集团、北京大学、北京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等企业、高校共同发起成立了大数据产业联盟，并在中关村云基地揭牌成立大数据实验室，该实验室以大数据产业孵化基金形态成立，致力于推动学术界大数据创新科技成果产业化以及为相关产业引导注入大数据科技元素。2013年3月5日至7日，自然科学基金委又在上海同济大学举办了第89届”双清”论坛，并以”大数据技术与应用中的挑战性科学问题”为论坛主题。

无论从国家层面，还是企业、组织层面，乃至个人，对于大数据的认识与重视都在不断深化。在这样一个信息爆炸、科技更新涌现的时代，挖掘、掌握、分析和利用大数据已经成为人们探寻研究的公共课题，也必将成为促进个体提升以及推动组织、社会发展的不竭源泉。

二、大数据的定义及技术应用

对于大数据的具体定义，至今尚未有一个公认的解释说明。维基百科对大数据的定义是：大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。互联网数据中心将大数据定义为：为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。各种不同的定义基本都是从大数据的特征出发，通过对其特征的阐述和归纳试图给出其定义，较有代表性的则是Forrester分析师布赖恩#183;霍普金斯和鲍里斯#183;埃韦尔松在《首席信息官，请用大数据扩展数字视野》报告中给出的大数据的4V定义，即认为大数据满足4个特点：海量（Volume）、多样性（Variety）、高速（Velocity）和易变性（Variability）^[5]。

可专门用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术主要包括Big Table、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统、Dynamo、GFS、Hadoop、HBase、MapReduce、Mashup、元数据、非关系型数据库、关系型数据库、R语言、结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、SQL、流处理、可视化技术等^[6]。而这样的基于信息化、网络化技术的大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值。许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。尤其对于企业来说，大数据意味着巨大的经济效益。2009年，谷歌公司通过大数据业务对美国经济的贡献为540 亿美元；eBay通过数据挖掘精确计算出广告中的每一个关键字，2007年以来eBay 产品销售的广告费降低了99%，而顶级卖家占总销售额的百分比却上升至32%。另一方面，大数据也意味着对海量、分散、变化、异构特性数据进行分析和管理的技术挑战，对人才的选择、培养和技术的开发、掌握都提出了更高的新要求。人力资源管理在企业的经营、管理方面担负着重要作用，伴随着大数据时代的到来，企业传统管理模式必须通过革新来适应变化的环境、增强竞争力，相应地，人力资源管理也必须在信息技术水平提升、信息化管理要求提高的基础上找寻突破口进行积极创新^[7]。

三、人力资源管理模式的理论回顾

关于人力资源管理模式的定义说法同样较多，较普遍的观点是：人力资源管理模式是一种基于管理理念的人力资源管理实践系统。中国经济高速发展的这十多年间，中国的人力资源管理模式也随之发生了演变和进步，从开始的3P模式，逐步发展成4P、5P模式，以及现今环境下的新模式需求。

2001年林泽炎博士在其专著《3P模式：中国企业人力资源管理操作方案》中首次从人力资源核心技术的角度出发，提出了人力资源3P管理模式，即岗位分析(position analysis)、绩效考核(performance appraisal)和工资分配(payment distribution)。人力资源3P管理模式其实质是以岗位分析为起点，绩效考核为中心，工资分配为结果，并以此为主线来展开和落实企业的人力资源管理活动。该模式抓住了人力资源管理的核心技术，易于操作和实践，降低了人力资源管理成本，对于我国中小企业从无到有建立人力资源管理系统和在大中型企业迅速实现从传统的人事行政管理向现代的人力资源管理转轨无疑具有开拓性的作用。

随着我国经济的全球化以及现代信息技术的飞速发展，企业所面临的内外环境发生了重大变动，一是竞争愈加激烈化，需在全球化竞争中配置资源和创造顾客需求；二是核心资源日益知识化，组织必须在无边界的人才流动中确保核心员工的忠诚和承诺。这两种发展趋势都使得人力资源愈来愈成为企业的”主动性”战略资产而不是人工成本，从而客观上要求人力资源管理与企业战略融合起来。在这种新的情况下，3P管理模式的局限性逐渐凸显，新的人力资源管理模式#8212;#8212;4P模式应运而生。4P人力资源管理模式就是指企业的人力资源管理必须围绕企业战略这个中心，以企业里”人”和”岗位”为两个立足点，进行素质管理(personality management)、岗位管理(position management)、绩效管理(performance management)和薪酬管理(payment management)，以实现人与人、人与岗位、岗位与岗位、人与企业的匹配^[8]。

郑晓明博士在《现代企业人力资源管理导论》一书中又提出人力资源管理的”5P”模式：”识人（Perception）、选人（Pick）、用人（Placement）、育人（Professional）、留人（Preservation）”，为企业建立一整套科学有效的人力资源管理体系提供了很有价值的借鉴意义^[9]。一个企业的正常运作，需要各种资源按照一定的结构和流程构成的系统正常运行。因此，企业的经营管理说到底是资源的争夺、重新组织和利用，在知识经济的时代，在企业的众多资源中，人做为一种资源的重要性越来越引起重视，任何企业的发展都离不开优秀的人力资源和人力资源的有效配置。如何为企业寻找合适的人才，留住人才，发展人才，为组织保持强劲的生命力和竞争力提供有力的人力支持，如何构建系统的人力资源管理体系成为一个重要的战略性任务^[10]。

四、大数据在人力资源管理模式上的应用

随着人力资源管理被提升至企业日常工作的战略性层面，组织对整个人力资源管理系统的有效运行、各模块工作的具体开展更加重视，不断寻求更优的方式方法。多数企业人力资源管理从业者在实际操作时，往往依靠的是经验，这样不可避免地会导致不符合实际情形的处理，而大数据的有效利用则会促进管理举措的技术化、标准化，使人力资源管理从业者更迅速、更准确地进行管理决策。此外，原先的人力资源管理工作中，也很难做到对数据加以充分利用，对管理过程中真实状况的反映难以及时、全面地把握，甚至无法甄别：抽样式的员工满意度调查结果属实与否，因为很多员工嘴里说出来的和心理的实际想法不相符；招聘时，老练的求职者早已知道如何应对考官的提问，或是懂得在心理测试中做出令企业满意的结果；”职业生涯发展路径图”也不能有针对性地为拥有不同经历的员工选择和设计明晰的发展通道^{[11] [12]}。在信息技术高速发展的时期，高超的人力资源信息化技术，庞大有序的人力资源数据库，强劲的信息管理和数据分析能力，为企业人力资源管理提供了有力的支持，对大数据的合理应用将对人力资源管理工作的完善发挥莫大作用^[13]。

五、文献评述

通过以上对于大数据和人力资源管理模式的理论回顾以及大数据在社会不同领域的成果研究，发现在人力资源管理领域的大数据研究较少，仍然存在着很大的探索空间。目前的大数据研究主要还是针对数据技术与理论、医疗卫生行业、公共管理领域、零售业领域、市场和营销领域等展开^{[14] [15]}。大数据在企业经营业务上的应用势必会影响企业人力资源管理工作做出同步调整，因为大数据技术的引进需要相应的技术人才，大数据工具的使用又需要组织培训普及，人力资源管理本身各模块工作更需要主动参与大数据的应用以适应时代的新发展，乃至促进企业在瞬息万变的全球化经济环境中赢得竞争，推动企业的发展壮大。我主要想研究伴随大数据而来的新兴技术、人才对企业人力资源管理工作赋予的新要求和企业人力资源管理主动运用大数据开展的工作模式创新。首先，我将通过对大数据的产生背景、技术应用、涉及领域的回顾和总结，了解大数据的特点和应用效果。其次，分析当前企业人力资源管理工作中的局限和不足之处。在此基础上，总结大数据技术使企业人力资源管理面对的新挑战和提出的新要求，并探究大数据应用在人力资源管理模式上的创新。最后还将选择一到两个典型的企业，通过案例分析围绕大数据带给企业人力资源管理冲击的具体对策和人力资源管理的创新举措进行进一步说明。

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