世界逐渐被数据化，人力资源领域也不例外。 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。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？人力资源管理系统，又会与“大数据”擦出怎样的火花？

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。

人力资源管理系统在大数据中的应用

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，人力资源管理系统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，如果利用人事管理系统，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，如果利用培训管理系统，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，如果用工资管理系统，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。