数据信息与员工管理建设发展须知
文章是一篇人力资源类论文,主要讲述了人力资源管理中的数据信息与员工职业规划管理措施等等。本文选自:《中国人力资源开发》,《中国人力资源开发》是我国最具权威性的人力资源类专业杂志。本刊自1984年创办以来,坚持服务科研、服务教学、服务企业、服务政府、服务专业人士的方向,坚持理论与实践相结合的原则,为我国人力资源开发与管理事业的发展做出了突出贡献。
摘要:员工入职以后,需要针对员工职业发展计划书,结合企业实际,对员工的职业发展方向进行定位,进行“人-职匹配”,如果匹配得好,则个人的特征与职业环境协调一致,工作效率和职业成功的可能性就 为提高。相反,则需要不断修正,重新匹配,提炼更加精确的职业目标。
关键词:人力资源管理制度,经济发展,人力资源要点,人力资源论文
一、数据信息和职业规划的基本概念
职业生涯规划则是针对个人的主观因素和客观因素进行分析测定,确定个人的奋斗目标,并努力实现这一目标。也就是说,企业需要结合员工的自身兴趣和特质,将其定位在一个最能发挥自己特长的位置,通过对每位员工进行职业生涯规划,确保各类人才“各就其位,各行其道,各尽其职,各得其所”,为不同类型的人才提供个性化的晋升通道和成长空间。
二、如何让数据为职业生涯规划进行全程服务
(一) 数据与员工招聘
对于职业发展规划来说,从员工招聘阶段就要全面介入。数据分析模型会帮助人力资源管理人员做出更加理性的决策。首先,数据挖掘模型会抓取数据库里应聘者职业技能、薪酬要求以及培训教育等方面的信息,然后对比岗位需求,通过数学运算找到最佳的资源配置方式。招聘过程的最根本诉求就是解决企业职位与候选人之间的匹配问题,而 数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。
(二) 数据与个人信息的深入挖掘
员工入职以后,数据会针对员工的基本信息,通过模型整理编辑出一个以“个人”为中心的数据库,它的核心功能就是建立员工工作经历、教育背景、职务晋升和社交网络等方面的指标体系,这些指标实现动态管理,通过信息量的积累和汇总分析,评估员工的职业素养和发展潜力,发掘隐藏在深处的职业倾向,并借助这些评估结果,引导员工按照一定的职业发展规划路线开展职业实践。
(三) 数据与职业锚
职业锚是指员工进入早期工作情景后,由获得的实际工作经验所决定,依据已被证明的才干、动机、需要和价值观,进行现实的选择和准确的职业定位。职业锚强调个人能力、动机和价值观三方面的相互作用与整合,是个人同环境互动的产物,在实际工作中不断调整。职业锚是职业生涯规划最重要的组成部分,准确的职业锚,会引发员工进入正确的职业生涯规划渠道,促发企业和员工形成双赢的局面。
三、数据与职业生涯规划结合的实例
在员工职业生涯规划中,往往会引入SWOT分析矩阵法,通过对一系列信息的归纳与分析,得出员工职业生涯发展的最佳途径。
S代表strength(优势),W代表weakness(劣势),O代表opportunity(机会),T代表t人力资源管理 eat(威胁)。其中S和W是内部因素,用来进行自我分析,O和T是外部因素,用来进行环境分析。
使用 数据后,我们需要在人力资源管理 信息系统中即时录入以下数据:
S:工作经验,教育背景,专业知识和技能,沟通能力,团队合作能力,领导力,人格特质,承压能力,个人关系网络等。
W:比较缺乏的经验,较差的成绩,专业不对口,缺乏目标,自我认识不足,较差的领导能力,负面的人格特质,害羞,情绪化等。
O:就业机会,急需的人才,晋升机会,市场需求,地理位置优势,强 的关系网络等。
T:就业机会的减少,同业竞争,缺乏的培训,晋升过程的激烈竞争,专业领域的有限发展等。
在对员工进行职业生涯规划时,系统会自动调取这几项重要因素,进行比对分析,利用数据分析模型,得出更优的策略。
以往,在职业发展规划中,要么会出现数据信息不足,要么会出现分析能力不足,而引入数据,既可以存储海量的信息,也可以利用数据挖掘技术进行数据模型建立,从而迅速果断的对职业发展方向进行抉择。
四、如何让数据更好的为职业生涯规划服务
鉴于 数据强 的功能,以及自身存在的不足,我们需要开展以下工作,以弥补其天然的缺陷。
(一)解决 数据存储中的容量问题、安全问题和灵活性问题,实现存储系统的扩展能够简单可行,基础数据的存储安全可靠,不易更改,且一种存储手段能够适应不同的应用类型和数据场景。这样,可以确保数据使用的持续性和有效性。
(二)优化数据分析和挖掘模型,能够尽量剔除与关系结果不太密切的数据,从海量信息中找出最切合使用的有用信息,得到总体在空间上的分布状态和时间上的变化情况,以便对结果做出预测,同时,通过个体在空间和时间上的差异性和相似性,找出问题原因。
(三)人力资源工作者需要加强 数据相关知识的学习及应用,实现专业知识与 数据技能的有机结合,实现人机互补,做出更符合预期的职业生涯规划方案。
《数据信息与员工管理建设发展须知》
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