房地产企业人力资源管理在大数据时代的挑战与机遇

用数据的思维进行人力资源管理，这样的理念起源很早，科学管理时代泰勒的工作分析法其实就有大数据的意味，比如通过工时研究去考察工人的操作行为、动作。在大数据时代，大多企业人力资源管理纷纷向依靠事实数据的管理模式转型。从通过招聘收集员工信息，到人员素质测评，再到绩效考评、薪酬设计处理等。根据市场研究机构Gartner的预测，2015年大数据分析产品和服务的市场规模将高达3.7万亿美元，并产生440万个新的就业机会。根据德勤人才管理顾问的分析，大数据在人力资源领域的市场潜力非常大。

但是，目前真正能运用大数据技术，将收集的数据科学地整理分析并为管理者决策提供依据的企业却并不多见。人力资源大数据在中国还处于一个起步的状态。

（一）人力资源数据口径不统一

人力资源数据从统计指标、统计口径到计算公式都缺少统一的标准，人力数据信息呈现高增长率和多样化的特点。比如，企业员工信息能够真实地反映员工的绩效水平、综合素质、工作效率等指标，然而这些基础信息又包含个人年龄信息、技能水平、综合素质、相关资质等多方面信息，需要统一所有数据口径才能完成指标分析。

（二）人力资源数据渠道较窄

当前人力资源的大数据基本是掌握在政府和一些大型的招聘网站或专门的人力资源公司中，普通人力资源工作者几乎接触不到或很难接触获取真正有价值的数据，所接触只是定期或不定期发布的分析预测报告等。(www.xing528.com)

（三）人力资源数据输出较少

从数据输出来看，公司接入到外界的数据几乎都是围绕在招聘时体现的部分薪酬数据，而有关员工培训等数据较少，况且招聘和薪酬的内部管理数据存留在公司。数据输出少而不全，产生大数据的周期拉长。和公共服务大数据、市场营销大数据对比，人力资源大数据的路还很漫长。

（四）人力资源数据应用困难

如今大多数房地产企业在面对海量的人力资源信息时无从下手，如何充分利用这些数据提供更有价值的信息，从而提升人力资源管理水平，已成为人力资源管理的重要课题。首先，数据提取困难。许多数据通常并不能直接拿来用，这便需要企业把相关数据提取出来。最新的HR系统研究表明，大企业的人力资源系统至少6年都没有升级了。提取数据是很费力的一件事情。其次，房地产企业还需要展开数据分析，这需要数据分析、统计、可视化和解决问题的数据分析人才，大多数人力资源管理者都不具备数据分析经验，因此企业需要招聘相关专家与人力资源管理者一起分析数据。