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大数据时代人才发展的量化研究与管理

[日期:2014-12-19] 来源:中国人才杂志   作者:桂昭明 [字体: ]

  从2012 年始,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。

  庞大的数据正在迅速膨胀,它决定着社会的未来发展。虽然很多人可能并没有意识到数据爆炸性增长带来的问题隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多地意识到数据对社会发展的重要性。正如《纽约时报》2012 年2 月的一篇专栏文章称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。

  哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”

  人才发展的决策同样如此:人才发展的决策也已经不能仅凭经验和直觉,而要依靠对人才经济的数据分析来得出。人才发展的研究与管理更是如此。

  大数据时代的特点及对人才发展的要求

  人才发展决策及管理常常是困难的,因为它往往直接影响到人才个人及群体,并且通常是深刻地影响到他们的创新创业活动;同时它往往又直接影响到用人单位,关系到组织目标的实现。

  人才发展量化研究及管理的作用在于三个方面:

  首先,基于量化研究结论的缜密思考可以帮助人才工作决策及管理者找到一种办法,来同时促进社会组织和人才双方利益的增加。如,我国东南部沿海地区尝试推广的“人才团队项目绩效评价”,就是人才发展量化管理的一个有效方法。各类人才团队项目的绩效通过包含数十项指标、体现人才项目经济效益、科技效益、社会效益的“人才项目绩效评价指标体系和标准体系”的评价与相应数学模型的测算,得到各类人才团队项目绩效的量化分值及其优势和短板的量化分析结论。人才工作决策及管理者和用人单位据此可以清晰地了解和掌握各类人才团队创新创业的成效和不足,人才团队也从中了解和认识到自身的优势和缺失,从而在组织的支持下进行 “归因分析”,进而制定绩效改进的方案。

  其次,严密的分析可以通过阻止人才工作决策及管理者采取一些武断和有害的行为而对人才创新创业产生帮助,并且使人才使用单位受益。仍以“人才团队项目绩效评价”为例:佛山市南海区将预期绩效评价结果作为引才的“罗盘”。人才项目引进从全区的产业需求出发,本着“有所为有所不为”的原则,在人才项目申报之时就开展“预期绩效评价”。项目的评审认定按照绩效评价方法加以考量,并将项目“预期绩效”作为今后发展实绩的比对标杆。人才“预期绩效评价”有侧重的推行 “节点引才”,尽量避免“捡到篮里就是菜”,或阻止“凭领导的好恶点人才”现象的发生。

  第三,严格的数量化思考不仅有可能显示出一项对人才发展有负面影响的决策是质量低劣的,而且有可能揭示出一项不清醒的、依据不足的决策是错误的。以引进 “高端人才”为例:有些不具备引进高端人才条件的地区,没有对本地区的人才经济和社会发展现状进行定量分析(SWOT 分析),没有对引进高端人才的可行性进行定量研究(QtQlAE分析),盲目追求“海归”人才的引进,以扩大“社会影响”,显现本届政府的“政绩”。由于本地区不能给“海归”人才提供其创新创业的经济平台、科技平台、产业平台及政策环境,致使“海归”人才无法展现和发挥其聪明才智,万般无奈之下,又只得 “归海”。此项“不清醒的、依据不足的错误决策”使该地区付出了昂贵的“学费”,使“拍脑袋”决策者得以清醒,但为时已晚。

  最后,数量化思考可以使人们认识到一项特定的决策尽管符合人才发展的大方向,但是是代价高昂的。在没有进行分析的情况下,人们往往是低估而不是高估对人才管理所可能产生的成本。江苏张家港市把绩效评价成绩单作为项目管理的“利器”,明确要求落户满两年的人才项目必须开展绩效评价。根据各项目绩效评价成绩单实行分类管理。评价优秀的项目给予重点鼓励与培育推进,评价不达标的项目要会同相关部门,与领军人才面对面的沟通、一对一的把脉问诊,深入查找问题症结所在,共同商议提出补长短板、解决制约瓶颈的“绩效改进计划”。在项目日常管理中,将项目绩效与兑现后续资助政策“绑定”,明确人才项目达到绩效评价相应条件、经验收合格后,方可享受后续相关资助政策,避免了“盲目资助”所产生的高昂成本。

  因此,人才发展的量化研究及管理有利于推进人才发展的科学化、规范化和制度化进程。

  现时期人才发展各环节的量化研究

  当前不少人数据意识还比较淡薄,缺乏用数据来说话的素养。在国家的管理上,也缺乏以数据为基础的精确管理,有时甚至是刻意回避数据。

  我国人才数量居世界首位,将会成为产生人才经济数据最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量人才经济数据却既不公开,也不愿与其他部门共享,导致信息不完整,给人才研究带来极大困难。

  “ 人才发展管理将日益基于数据和分析来实施,而并非基于经验和直觉”,应该成为大数据时代广大组织人事人才工作者强烈的行为意识;人才发展的量化研究,也应该成为大数据时代广大组织人事人才工作者必备的基本功和工作技能。试想,一位组织人事人才工作者对本部门负责地区的人才发展态势(现状,包括人才数量、质量、结构、平台、成效等QtQlAE 分析结论;发展趋势,包括人才发展优势、短板、机遇、威胁等SWOT分析结论)心中无数,言中无量,何以履职,何以作为?

  现时期人才发展的量化研究,包括整体综合研究和单项环节研究两大类型。其中,整体综合研究可以对区域人才发展态势、区域人才综合竞争力等方面展开研究;单项环节研究可以对区域的人才集聚度、人才集聚力、人才投入力度、人才流动态势、人才空间配置结构、人才发展平台、人才创新创业指数、人才发展环境指数、人才贡献率、人才使用效益、人才团队绩效评价、人才工程绩效评估等方面展开研究。

  大数据的起始单位为PB(1PB=1024TB= 10242GB=10243 MB), 而到2012 年为止,人类产生的所有印刷材料的数据量仅为200PB。由此可见,无论是各个地区的人才经济发展数据,还是全国的人才经济发展数据,远未达到“大数据” 的“门坎”。这就是说,我们完全可以坚持大数据时代“人才发展管理将日益基于数据和分析来实施,而并非基于经验和直觉”的理念,而无须掌握诸如 Hadoop(一种分布式数据和计算的框架)、MapReduce(处理大量半结构化数据集合的编程模型)、NoSQL(非关系型的数据库)等大数据技术,仅仅运用一部分高等数学工具(有时运用初等数学就够了),就可以对区域人才发展进行量化研究与管理,从而推进区域人才发展的科学化、规范化和制度化进程。

  (作者系武汉工程大学人才发展研究中心主任,教授、博导)

  (刊于《中国人才》杂志2014年第11期)





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