第041期 電子報 歷屆電子報

學術論述

大數據在公部門人力資源管理的應用

 

 何謂大數據?

大數據「Big Data」的概念由 IBM 提出,但是在1960年代,歐洲粒子物理研究中心(CERN)的科學家已經面對巨量資料的問題好幾十年了,處理著每秒上看 PB(Peta Bytes,PB = 1,024 TB)的資料量。2010 年《經濟學人》刊登的一篇名為「The Data Deluge」的文章時,才真正開始受到注目。而在 2012 年,《紐約時報》的專欄文章「The Age of Big Data」更是宣告了「大數據時代」的來臨。

Doug Laney (2001)給予大數據的定義為「大數據是大量(High volume)、高速(High velocity)、及/或類型多樣(High variety)的資訊資產,它需要全新的處理方式,去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。」顧名思義,是指大量的資訊,當資料量龐大到資料庫系統無法在合理時間內進行儲存、運算、處理,分析成能解讀的資訊時,就稱為大數據。這些巨量資料中有著珍貴的訊息,像是相關性(Unknown Correlation)、未顯露的模式(Hidden Patterns)、市場趨勢(Market Trend),可能埋藏著前所未見的知識跟應用等著被人類發掘,而發掘出的新知識將別具創新知識價值,因為這些新知識能促動組織或人類更前瞻的決策能力。

大數據與新知識價值

經濟學家Schumpeter及Drucker等曾指出無形資產對於企業而言,存在極高的價值,除了會計上所認定的無形資產外,企業內部所擁有的隱性知識(企業營運知識及員工知識等)亦屬於無形資產,而這些無形資產許多都是企業的競爭優勢來源,因此,如何將組織中隱性的營運知識或員工知識外顯化,是組織管理中非常重要的一環。

有鑑於此,企業逐漸連結知識管理與大數據的概念,從而獲得透過大數據的資料收集及分析手法,達到挖掘存在於組織中隱性的營運知識或員工知識的目的。在執行之前,企業本身需要發展幾個先決條件,包括獲得管理者的支持為首要條件;建構基礎環境,如人員的共識、流程的制定、大數據資料收集及分析技術的養成等,並使大數據文化普及於企業內部,提升整體員工獲取及整合知識能力的氛圍,此皆為先決條件。接著,建立大數據及知識管理團隊以便設立目標及計劃實施,才能逐步獲得企業所需要的成果產出,如:改善人力資本、創新產品或服務、並建立屬於企業內部的新知識庫;最終才能發展出鑲嵌在組織本體的競爭優勢。如圖一。

因此,經由大數據的資料收集與分析,可將組織營運過程中的隱性知識外顯化,一旦從中提取出來,便能夠如一般知識被轉移、使用、共享,這種新的知識將能為企業創造經濟價值並提升競爭優勢。因此企業可以透過此策略架構發展出適用於各組織各部門的大數據知識管理。

大數據與人力資源發展與管理

在邁入大數據的時代,各種產業不論在金融、物流、交通等,甚至在組織內的各種策略或作業部門包括企劃、研發、製造及行銷等,皆被認為蘊藏許多可供產生營運新知識價值的大數據,人力資源相關數據當然也不例外,基於從人力資源大數據所能挖掘的管理新知識,也就開展了人力資源管理變革的始頁,不論是公私部門的人力資源發展與管理,在思維上都會有明顯的不同,將會從傳統人事管理的作業手則進入大數據人力資源管理的時代。

人力資源管理從早期70年代開始發展至今,歷經了不同的發展過程,而人力資源的功能包括招募、甄選、教育訓練、薪酬管理等。相較於其他性質的部門,例如產品、行銷、研發等,其人力資源管理較為強調「控制」與「服務」。由於大數據的應用逐漸普遍,利用大數據所挖掘的新知識提供了各式決策依據,人力資源管理也不例外,逐漸有許多企業、行政機關將大數據導入其中,這也使得人資將從控制、服務端逐漸走向決策端,透過大數據收集與分析,將人力資源管理整合,並達成資本配置優化的目標。因此,利用適當的大數據分析工具,將人力資源管理逐步從經驗模式轉變為事實導向的模型,可以更科學的、合理的幫助人力資源管理部門提供更理性的決策。而透過大數據整合更多人力資源資料,實現對於員工的績效、升遷、離職等的預測,是人力資源領域的未來趨勢。

不管是企業員工亦或者是公務人員,為了能夠有效地蒐集資訊、分析數據、解釋數據,並且做出有效決策,數據分析能力都成了必備的技能之一。「一流的公務人員需具備數據管理的能力,而數據管理係指能以正確蒐集數據、分析數據及詮釋數據。」(人資循證攻略-人資月報,2016)。因此可以合理的推測數據分析能力將成為企業或是公部門評比的能力之一。此外根據研究調查結果顯示,全球有超過九成以上的人資會針對員工績效表現等蒐集資訊,但卻鮮少將此數據作為分析決策之依據,因此也顯現未來在資料分析及詮釋數據的迫切性及重要性。目前在人力資源管理方面,具有大數據資料收集分析及應用潛力的數據包括基本資料、能力指標、績效指標及潛力指標等(表一),而利用這些資料可以產生的新知識應用包括除了在人力資源的管理與預測功能增強之外,也能提升人力資源發展的規劃更精確與完整。

                              表一、人力資源領域可使用大數據分析及應用之資料

        類別                                                                     內容                                                                         

    基本資料                      年齡、學歷、專長、年資、職位、人格特質等                                            

 人際互動指標                 人際關係、活動參與等                                                                                    

    能力指標                      職能分析結果、教育訓練經歷、教育訓練評比、競賽成果、獎懲情況等

    績效指標                      工作完成效率、工作完成時間、生產不良率等                                           

    潛力指標                      效率提升、薪水漲幅、業績提升等                                                                 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

如圖二所示,若將人資部門所能收取的資料整合,並透過大數據分析建構出一套完整人資模組,並且進行解釋、規劃與預測,如此一來,在將來不管是招募、甄選、人資規劃、薪酬管理、教育訓練、升遷等,都能有完整的數據分析做為依據,將使人資在規劃與決策上更加準確。

結語

綜合上述,大數據儼然在企業各種營運活動的資料收集及分析中逐漸被重視與應用,而大數據結合知識管理,可使企業內部許多隱性的資料,經由蒐集、設立指標、決策,而建構發展成為一套完整的新知識產生引擎,若進一步能夠將此模式複製並在企業不同功能單位依作業任務或資料型態而調整執行,則企業內所蘊含的許多隱性知識將外顯化,並為組織產生新的知識價值。其中,不論公私立組織的人力資源部門每天的營運活動也會產生大量的資料,但以目前的文獻顯示,大數據在人力資源領域的應用仍有許多發展的空間,因此若能有效利用大數據分析,或許將能創造更多新知識價值,以數據及知識做為後盾,做出對於企業或政府更有效益的決策,將能使人力資源發展與管理有更進一步的提升與拓展。

參考資料

1.IBM What is big data? — Bringing big data to the enterprise. www.ibm.com2013.8.26.

2.The data deluge, The Economist, 2010. 2. 27.

3.Laney,Douglas..Laney, Douglas. "3D Data Management: Controlling Data Volume,

   Velocity and Variety" (PDF).Gartner.  Retrieved 6 February 2001.

4.人資循證攻略-人資月報,2016。

 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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