致HR:先搞懂“数据”,再去考虑“大数据”

【数据猿导读】 世界逐渐被数据化,基于互联网提供数据平台和云计算能力,我们能够将代表任意两个物体、两种行为的数据进行相关性分析,寻找到下一个可能发生的事件。那些自称专业的HR们都在玩数据,但实际上玩得起大数据的太少太少了

致HR:先搞懂“数据”,再去考虑“大数据”

“博士,我们需要一个关于大数据(big data)人力资源管理的讲座!”

这是2014年开年以来,我听到来自500强HR们的新需求,同时这也在所有需求中排名前Top3。是呀,大数据的魅力已经无需证明!渴望改变的HR们又怎么会放弃这样一个“杀手级”利器?

一、 大数据与HRM大未来

大数据是什么?一般来说,大数据就是大量的数据,其具有“4V”的特点:Volume(大量)、Velocity(高速产生)、Variety(多样性)、veracity(真实性)。进一步看,就是在某些领域通过传感器和屏幕等入口自动高速产生了大量、多样的数据,这些数据辅以合理的算法和强大的云计算能力,能够告诉你这些领域的一切信息!

大数据不仅是数据量的庞大,其更是一种数据产生和处理的模式。我更习惯于将大数据的特点总结为“3A”:

第一,大而全(ALL),大数据不仅要足够大,而且要是全貌。这进一步补充了其“大”的本质,阿里巴巴首席战略官曾鸣甚至认为“其实叫全数据比大数据更准确”。数据再“大”,如果不“全”,都不是大数据。

第二,持续在线(Always on line),大数据是在线收集、及时处理、实时反馈。简单来说,就是要形成一个数据“上传-处理-反馈”的循环系统,让用户的上传具有内生的动力,在获得其他功能时自动上传信息,让数据“跑”起来。举例来说,当某人在酒店门口向滴滴打车发出用车需求时,他就自动上传了自己的方位信息、目的地信息、选择车型信息。

第三,关注未来(Aim to future),大数据从相关性中进行预测。正如维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶所言,对于大数据的运用应该更多地关注其潜在价值,即通过大数据进行预测。值得一提的是,这种预测看似非常粗糙,不一定依赖严谨的因果关系模型,但却能够快速产生信息,即注重效率而非精准。所以,大数据是往前看的,不追究原因,只关注可能发生什么。这个世界已经被彻底数据化,而基于互联网提供数据平台和云计算能力,我们能够将代表任意两个物体、两种行为的数据进行相关性分析,寻找到下一个可能发生的事件。我们甚至可以大胆预言,没有数据能力的行业专家还不如没有专业能力的数据师。

人力资源管理是关于分配人和相关资源(培养、激励资源)的工作,如果借助大数据,将人和其他资源数据化,再用算法进行匹配,显然有无限的想象空间。可以说,大数据实现了资源的“可扩展获得”,提升了资源的利用效率。

具体怎么玩呢?

首先,应该把人数据化,为其打上足够多的标签,清楚地知道“人是怎样的”,并把这些数据上传到云端。这些数据包括,他的能力如何?行为特征如何?绩效表现如何?基于这一基础,人力资源管理各大职能就能够显著提高效率,实现我们对于“云组织”的若干设想。

在调配领域,如果将人力资源数据化,并将工作机会数据化为若干筛选条件,我们可以让任何一个人都获得最匹配的工作机会,可以从容地招聘、调用企业内的闲置人员跨界协作。如此一来,每个工作机会上都有最适合的人员,成本最低,收益最大。

在培养领域,如果将培训资源(培训内容、形式等)数据化,岂不是可以从容地组织、推送员工最需要的培训支持?每个人获得的培训都是高度定制化的、自己最需要的,且学来能用,用来能好,从学习到实践产出的过程几乎没有损耗。

在激励领域,如果将激励资源数据化,岂不是可以从容地推送各类激励套餐?每个人获得的激励都是高度定制化的、自己最需要的,同样的成本支出,每个人对于全面薪酬的感知可以放大到极限。

二、 HR可能误会了大数据

事实上,专业一点的HR都玩数据,他们测试胜任力,评估岗位,考核绩效,利用数据进行决策。我也非常推崇这样的玩法,认为HR要用数据分析来为自己的岗位建立“技术刚性”。但不得不遗憾地说,这些玩法不是大数据。

从字面上理解,大数据的关键在于数据量庞大。涂子沛在《大数据》一书中有个定义,即指一般软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据,数据量大到以“太字节(TB)”为单位。太字节是多大?1TB=1024GB。一个万人的企业,即使你把胜任力、绩效、岗位、SOP等传统数据完全纳入,顶多只能用“吉字节(GB)”为单位,离“太字节”的体量还是相差甚远。HR们以为数据量已经足够庞大,难以处理。实际上,这种数据量通过本地软件的计算能力(甚至直接用excel表)就可以解决,根本不需要运用到互联网上的云计算,这些显然不是大数据。

达不到大数据的体量是表象,关键还在于没有理解大数据的“3A”特征。HR采集数据的传统思路是“先有思考框架,再收集相应数据”,数据大多来自数据生成之后,才用报表要求基层有选择地逐级上报,这大大损耗了数据量。例如,考核某个员工的绩效,HR会在其工作完成之后才要求直线经理根据考核指标进行数据收集,而后计算汇总,最后上报人力资源部。

这种思路使得传统数据具有典型的“非大数据特征”,这大大制约了数据的威力。

其一,这些传统数据是“冷备份”而非“热备份”。冷备份即生成之后再调用,成本极高,收集数据的过程已经让HR苦不堪言,他们需要不断催告业务部门,还要一遍一遍地付出教育成本,确保统计口径统一。热备份则是数据随着工作流无意识产生,只要员工开展工作,自然有数据往“云平台”上跑,而且这些数据也能被平台的计算功能即时处理。

其二,这些数据是“报表数据”而非“源数据”。报表数据是经过处理后的数据,例如某餐饮企业里,员工某天接待顾客的数量。而源数据则是指未经过处理的数据,是对于工作流全面的呈现。同样用餐饮企业的例子,员工在某个具体时点接待了一个多大年龄的顾客(很大程度上意味着服务难度),客单价多少,接待时长多少,提供服务次数……员工A某天服务顾客数可能是员工B的两倍,如果我们仅仅关注这个报表数据,就可能得出A绩效优于B的结论。但如果关注源数据就有可能发现,B服务每个顾客的接待时长是A的三倍,为每个顾客提供的服务次数是A的两倍……这些都是有价值的信息!NBA球队休斯顿火箭队的总经理莫雷正是基于这些源数据的分析,从低顺位(选秀时靠后的选秀机会)中选出了那些被报表数据淹没的高潜质球员。

报表数据被看作“人力资源数据”,而源数据则被看作“工作流数据”。理想状态是基于“工作流数据”产生“人力资源数据”,但在现实中,这两个层面是割裂的,只能通过人力资源部“要求上报数据”来完成转换,而人力资源部从这些报表数据中得到的信息也仅仅是小小的一部分,自然难以有效调配各类相关资源。

其三,这些数据是“样本”而非“全貌”。由于是在某个时点上针对某些领域提取数据,数据仅仅是样本,而非全貌。只要是样本,就有可能出现偏差。例如,有的咨询公司在为企业进行敬业度调查时,采用了采样方式,即使样本特别庞大,这也不是大数据。这种情况下,可能有抽样偏差,员工可能被问卷带着走,被访谈的气氛诱导,尽管我们可以通过各类技术去减少这些干扰。但是,如果他们在论坛、微博、微信等社交工具上对所有员工的发言进行关键词的抓取和分析,甚至对于员工的行为进行各种分析(如早到时间、加班时间、协作次数、申请培训数量等),那才是大数据。这种情况下,几乎不可能出现偏差。

三、 跨不过的坎

明白了大数据的思路,HR(主要指国内的HR)能不能推动企业走入大数据人力资源管理呢?

据我的观察,很难!这绝不是因为硬件的制约,事实上,在传感器和屏幕遍布的今天,不少企业在硬件上已经具备了吸纳数据的可能,有些企业也将数据吸纳到了生产信息系统上。我们要思考的是,这些数据为何进入不了人力资源管理信息系统?

这主要是因为四方面的原因:

第一信息系统割裂。中国企业信息化的进程就是一个循序渐进的过程,大家的习惯是,今天做一个ERP,明天做一个CRM,后天做一个财务系统,大后天做一个人力资源系统……这实际上是为了信息化而信息化,也许提高了某个功能模块的效率,但却由于信息系统之间是割裂的,无法形成合力。要做大数据人力资源管理,必须是基于企业一体化的信息系统,只有这样数据才能互联互通,才能在线产生,才能即时处理,才能释放最大的影响。想象一下,当HR在线上为某个岗位设置了某KPI指标的算法后,该KPI所需的变量和数据会自动被抓入,自动生成计算结果,自动将需要关注的计算结果推送到需要关注的人面前,那是多高的效率!

第二是部门博弈问题。业务部门将生产数据导入人力资源管理信息系统,对于人力资源管理的效率无疑是一个利好,但对于部门来说,意味着权力空间被挤占。以前部门争取机构、编制、人员都可以保留一定的裕度,可以和HR们谈判,但导入大数据之后,他们几乎变成透明的,显然是弊大于利!我调研的一个企业,HR意图建立大数据云平台,这意味着几个生产信息系统要与人力资源管理信息系统整合,但业务部门的领导却以安全性为由拒绝了HR的要求。

第三是HR的恐惧。要打篮球的人去踢足球,他们不会愿意。面对庞大的数据,HR们对于数据的处理能力决定了他们的地位。尽管前景广阔到可以让他们成为企业内的“上帝”,但这种角色的转换也让他们不安,与其如此,还不如将工作范围保留在自己的“安全区域”。

第四领导思路问题。当前,国内企业,甚至国外企业,重视数据的老板不多。即使在大数据如火如荼的今天,老板们办公桌都摆上了一本《大数据》,他们内心深处依然是传统玩法。即使在最前沿的互联网行业,也有凡客这样因为不玩数据而使供应链失控的企业。这也难怪,他们过去的成功本来就不是靠数据,所以,他们的企业没有数据基因也正常,他们想象不出大数据的威力,就如同你无法向地上的猛兽描述天空的精彩。这些企业中,一线的业务尚且不玩数据,更何况二线的人力资源管理?但是,信息系统的分裂、部门博弈和HR的恐惧偏偏需要一个强势的老板来做顶层设计,如同亚马逊偏执狂一般的贝佐斯。

所以,大数据才会走不进人力资源管理。从这个意义上说,本节开头那些主动拥抱大数据的500强的HR们不愧是业界先锋,也许,只有当他们用大数据把人力资源管理的大未来实现时,人力资源管理才将真正迎来下一站的“云时代”。


来源:环球人力资源智库

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