大数据时代高校人事管理工作效率提升路径探究.pdf

第 21 期2023 年 7 月江苏科技信息Jiangsu Science and Technology InformationNo.21July,2023基金项目:国家社会科学基金资助项目;项目编号:21BGL112。金陵科技学院高层次人才科研启动项目;项目编号:jit-b-202316。作者简介:张芸(1983),女,山东淄博人,中级会计师,学士;研究方向:高校人力资源管理。大数据时代高校人事管理工作效率提升路径探究张 芸(金陵科技学院 人力资源处,江苏 南京 211169)摘要:随着大数据时代的到来,高校人事管理面临着前所未有的机遇和挑战。文章分析了大数据在高校人事管理中的应用现状,并提出了相应的解决方案,以提高高校人事管理工作效率。首先,概述了大数据技术的相关概念和背景,介绍了其在高校人事管理中的应用现状和发展趋势。然后,深入剖析了高校人事管理中存在的问题,如信息不对称、流程烦琐等,提出了使用大数据技术优化高校人事管理的策略,包括建设人事信息系统、利用数据分析预测人才需求等。最后,总结了大数据技术在高校人事管理中的优势和局限性,并对未来的应用进行了展望。关键词:大数据;高校人事管理;信息系统;数据分析;人才需求中图分类号:G647.24 文献标志码:A0 引言 随着数字化和信息化技术的发展,大数据已经成为人们关注的热点话题。在大数据时代,数据量呈现出爆炸式增长,这对高校人事管理提出了前所未有的挑战。高校作为教育培养和科学研究的重要场所,其人事管理工作直接影响着高校的发展和稳定。因此,如何利用大数据技术提高高校人事管理工作效率成为亟待解决的问题。本文旨在分析大数据在高校人事管理中的应用现状,探讨使用大数据技术优化高校人事管理的策略,以提高高校人事管理工作效率。1 大数据技术的相关概念和背景 大数据是指那些传统数据库处理工具难以处理的大规模数据集合。这些数据集合通常包含从社交媒体、互联网搜索和在线交易等方面收集的海量数据,大数据技术则是指处理这些海量数据的技术和方法。大数据技术的背景可以追溯到 20 世纪 90 年代末期。当时,全球互联网开始爆发式增长,各种新型应用程序和技术层出不穷,数据量呈现出爆炸式增长的趋势。这些数据包括社交媒体、在线交易、移动设备传感器等领域的信息1。然而,传统数据库处理工具难以处理如此大量的数据,无法满足人们的需求。为了解决这一问题,计算机科学家开始研究新的技术和方法,用于处理这些海量数据。2000 年左右,人们开始使用“大数据”来描述这些数据集合和相关技术。随着时间的推移,大数据技术的理论和实践得到不断发展及完善,逐渐成为商业和科学界关注的热点话题。今天,大数据已经成为一个广泛使用的概念,它不仅仅是描述数据集合的大小,更是一种数据处理、分析和挖掘的技术及方法。在大数据技术的支持下,人们可以更好地处理和理解复杂的数据集合,从中提取有价值的信息和知识,实现更为精准的决策和预测。同时,大数据技术也在推动着人工智能、物联网、区块链等领域的发展和应用。2 大数据技术在高校人事管理中存在的问题2.1 信息不对称 在高校人事管理中,大数据技术可以通过收集各类员工的个人信息、学历、职称、学术经历等方面数据,进行整理和分析,从而帮助高校更好地进行人才管理。但是在这个过程中,也存在着一些信息不对称问题。首先,高校内部信息的不对称问题。由于高校内部人才竞争激烈,往往会存在某个部门或学院拥有了某位特定人才的信息,而其他部门或学院并不知晓2。这种信息不对称对于高校的人才管理来说是非常不利的,因为它可能导致一些人才流失或者在高校内部不被有效利用。其次,高校与外界的信息不对称问题。高校作为一个普遍接受封闭管理的组织机构,其内部信息往往不会被随意外泄,而外界对于高校人才的需求信息则相对较少。这种信息不对称对于高校人才管理来说也非常不利,因为它可能导致高校无法更好地了解外界对于某些人才的需求,从而错失一些更好的就业和培养机会。最后,高校与员工的信息不对称问题。在高校人事管理中,一些员工往往会对自己的个人情况和意愿等信息保密,高校可能无法全面了解员工的状态和需求,从而难以进行更好的人才管理。这种信息不对称85第 21 期2023 年 7 月江苏科技信息 科技管理No.21July,2023可能导致高校无法及时发现并解决员工问题,影响高校人才队伍的整体素质和发展3。2.2 流程烦琐 大数据技术为高校人事管理带来了很多优势和便利,可以通过收集各类员工的个人信息等方面数据,进行整理和分析,从而帮助高校更好地进行人才管理。但是,由于高校人事管理涉及部门众多,流程较为复杂,在大数据技术的应用过程中也会存在着一些流程烦琐的问题4。首先,高校内部人事管理流程烦琐问题。高校内部人事管理往往需要通过一系列的审批流程来完成,例如聘用、调动、晋升、评定等各个环节,每个环节都需要涉及各个部门的协同配合和文件审核,由于过程较为烦琐,可能导致管理流程效率不高、耗时较长。而且,在数据采集和处理方面,各部门之间缺少有效沟通或者数据不统一,造成数据的冗余或者信息不匹配的情况,进一步加重了人事管理流程的烦琐程度。其次,高校外部人才市场招聘流程烦琐问题。高校需要通过多种方式寻找到优秀的人才,例如在招聘网站上发布招聘信息、组织校园招聘会、邀请外界专家到高校举办讲座等,这些流程需要耗费大量的时间和精力。而且,在应聘者数量众多的情况下,如何快速、有效地进行筛选和面试也是一个非常关键的环节。如果人事管理体系不够完善,可能会导致招聘流程烦琐、拖延甚至错失优秀人才的机会5。最后,高校人事管理过程中对于数据处理的技术要求较高,进一步加大了流程烦琐程度。由于高校拥有员工众多,涉及各种类型的信息,这些信息需要收集、存储、处理和分析,才能帮助高校更好地进行人才管理。但是,这些工作需要采用更为专业化、复杂的数据处理技术,需要一定的技术支持和投入,否则可能导致烦琐的数据输入、处理和统计,并且不利于高校将数据变现。此外,数据处理要求高也使得需要在人员或者技能素质上做出一定的投入与转型,以适应人才管理的全流程数字化。3 使用大数据技术优化高校人事管理的策略3.1 采集和整合人力资源信息 对于高校来说,进行有效的人力资源管理需要收集并整合各部门的人事数据。这些数据包括员工的基本信息、薪资福利信息、绩效评估信息、培训记录等。在收集和整合数据时,需要确保数据的准确性和安全性,避免数据泄露和损坏,可以使用现有的人事管理系统或者自主建立数据库的方式来实现数据的收集和整合6。3.2 分析人力资源数据 数据分析是大数据技术的核心。通过对人力资源数据的分析,可以得出更好的人力资源管理策略。例如,可以通过分析员工的绩效评估数据,找出表现最佳的员工,并给予适当的奖励和激励。还可以通过分析员工的培训记录,针对不同员工的培训需求制定相应的培训计划。3.3 建立预测模型 预测模型可以帮助高校更好地了解员工的流动情况,制定相应的人力资源管理策略。例如,可以通过建立离职预测模型,预测哪些员工可能会离职,及时采取措施加以挽留;还可以通过建立招聘需求预测模型,预测未来某一时间段内需要招聘多少员工,并据此调整招聘计划。3.4 实施智能化决策 在人力资源管理过程中,经常需要做出一些重要决策,如员工晋升、薪资调整等。将大数据技术应用于决策过程中,可以提高决策的准确性和效率。例如,在对员工进行晋升考核时,可以结合员工的绩效数据、培训记录、社交网络等信息,从多个角度评估员工的能力和潜力,做出科学合理的晋升决策。综上所述,大数据技术可以为高校人力资源管理带来诸多优势。采集和整合人力资源信息、分析数据、建立预测模型、实施智能化决策是优化高校人事管理的关键策略。随着大数据技术的不断发展和应用,相信高校人事管理将会越来越智能化、科学化7。4 大数据技术在高校人事管理中的优势和局限性4.1 大数据技术在高校人事管理中的优势 首先,大数据技术可以实现高校人力资源管理的数字化转型。高校的人事管理涉及大量的信息处理和分析工作,传统的手动处理方式效率低下且容易出错。而借助于大数据技术,可以对高校各部门的人事信息进行集中存储、快速检索和跨系统整合,实现高校人事管理的数字化转型。这样不仅能够提高管理效率,还能够为后续的数据挖掘和分析打下良好的基础。其次,大数据技术可以帮助高校更好地把握员工情况8。通过大数据技术,可以快速获取和分析员工的绩效、培训、晋升等方面的数据,并进行深入分析,了解员工的优点和不足。高校人事管理部门可以制定更加科学、合理的激励方案和培训计划,有效地提高员工满意度和忠诚度。另外,大数据技术可以在高校招聘过程中发挥重要的作用。通过大数据技术可以对招聘信息、招聘渠道进行精准分析,得出最佳的招聘方案和策略。同时,对于候选人的简历和面试表现等信息,也可以通过大数据技术进行深入分析,帮助高校更全面地了解候选人的能力和潜力,避免错过优秀的人才。综上所述,大数据技术在高校人事管理中的应用带来了诸多优势,可以提高管理效率、制定科学合理95第 21 期2023 年 7 月江苏科技信息 科技管理No.21July,2023的激励方案和培训计划、更好地把握员工情况、优化招聘策略和选拔优秀人才。未来,大数据技术将会有更广泛的应用前景,为高校人力资源管理带来更大的发展空间9。4.2 大数据技术在高校人事管理中的局限性 首先,大数据技术需要有大量的数据作为支撑,但是高校人事管理的信息往往分散在多个系统和部门中。因此,要将这些信息整合起来并进行有效利用是一项非常困难的任务。此外,由于涉及个人信息的保护,许多数据可能无法被共享,这也影响了大数据技术在高校人事管理中的应用。其次,大数据技术虽然可以对海量数据进行处理和分析,但是在具体的人事管理过程中,仍需要结合实际情况进行综合考虑。例如,在员工招聘方面,大数据技术可以帮助筛选出符合条件的候选人,但最终的决策还要由相关人员进行评估和确定。另外,大数据技术不足以完全替代人力资源管理的角色,它只是人力资源管理的一种辅助手段。在管理过程中,依然需要人工干预和决策。而且,大数据技术的运用需要专业的技术人员和设备的支持,对于一些小型高校来说,这可能是一个难以承担的成本10。最后,大数据技术的应用也需要遵循一定的法律和道德规范。比如,在使用员工信息进行分析时,需要保护员工个人信息的隐私权;在通过大数据技术进行决策时,需要确保这些决策的公正性和透明性,避免出现歧视或偏见的情况。综上所述,虽然大数据技术在高校人事管理方面有着广泛的应用前景,但仍然存在着不小的局限性。未来,在推广和使用大数据技术的过程中,需要平衡其优势和局限性,结合实际情况进行综合考虑,探索更加合理和有效的人力资源管理方式。5 结语 随着大数据技术的不断发展,其在高校人事管理中的应用前景将越来越广阔。未来,高校可以继续优化人事信息系统,完善数据采集和管理机制,提高数据质量和安全保护能力。此外,还可以深入挖掘数据价值,结合人工智能技术,实现更加智能化的人才招聘、培养和管理。同时,高校还需要加强对数据隐私保护的重视,建立健全的数据治理机制,确保数据安全和隐私保护。首先,大数据技术可以实现高校人事管理的全面数字化转型。高校人事管理部门可以利用大数据技术对各部门的人事信息进行集中存储、快速检索和跨系统整合。这样不仅能够提高管理效率,还能够为后续的数据挖掘和分析打下良好的基础。未来,高校将会积极推进数字化转型,建设更加智能、高效的人力资源管理系统。其次,大数据技术可以帮助高校更好地把握员工情况。通过大数据技术,可以快速获取和分析员工的绩效、培训、晋升等方面的数据,并进行深入分析,了解员工的优点和不足。高校人事管理部门可以制定更加科学、合理的激励方案和培训计划,有效地提高员工满意度和忠诚度。未来,高校将会进一步优化员工绩效评估和培训机制,借助大数据技术发掘员工潜力,提升员工综合素质。另外,大数据技术可以在高校招聘过程中发挥重要的作用。通过大数据技术可以对招聘信息、招聘渠道进行精准分析,得出最佳的招聘方案和策略。同时,对于候选人的简历和面试表现等信息,也可以通过大数据技术进行深入分析,帮助高校更全面地了解候选人的能力和潜力,避免错过优秀的人才。未来,高校将会进一步利用大数据技术优化招聘流程,实现人才的精准匹配,提升高校整体的核心竞争力。最后,随着人工智能技术的不断发展,未来的高校人事管理将会进一步智能化、自动化。例如,可以通过人脸识别技术实现考勤管理的自动化,减轻人力成本;还可以通过自然语言处理技术实现智能招聘咨询,提高招聘效率。这些新技术的应用将为高校人事管理带来更多便利,提升效率。综上所述,未来的大数据时代,高校人事管理将会向数字化、智能化方向发展。随着大数据技术的应用不断推进,高校人事管理的工作效率将会得到更大程度的提升。同时,新技术的应用将为高校人事管理带来更多变革和创新,为高校的发展注入新的活力。参考文献1李唐华.人工智能时代高校档案信息化管理的分析研究J.中国新通信,2022(21):92-94.2王晶,徐亚娟.浅谈高等院校人事档案信息化管理J.科教文汇(上旬刊),2014(16):199-200.3侯潇.大数据环境下高校档案信息化管理研究J.无线互联科技,2021(23):32-33.4李红豆.高校档案信息化建设中的问题及对策研究J.文化产业,2022(28):117-119.5史秀波.“互联网+”时代高校档案信息化管理的探讨J.白城师范学院学报,2020(6):126-128.6李筱.探索大数据时代下高职学生管理的信息化建设J.老字号品牌营销,2021(10):165-166.7梁宇,宋彩萍.上海市高校师资队伍国际化建设现状、问题与策略J.教育与考试,2020(1):78-82.8汪怿.推进更深层次的人才体制机制改革J.科学发展,2019(8):18-27.(下转第 64 页)06第 21 期2023 年 7 月江苏科技信息 科技管理No.21July,2023同创新动力机制演化及提升策略研究J.商业经济,2019(1):67-69.4谢芳.基于高校视角的产学研协同创新机制建设研究J.江苏高教,2018(8):92-95.5李洋.国外区域协同创新模式研究及启示 以欧盟和日本为例J.哈尔滨学院学报,2022(11):73-76.6吴卫红,丁章明,张爱美,等.基于内外部影响因素的“产学研”协同创新动态演化路径研究J.情报杂志,2018(9):199-207.7王琦.高校协同创新运行机制研究J.中州大学学报,2020(1):97-101.8陈军冰,卜伟,张道潘.高校协同创新中心绩效评价回溯研究 以理工类江苏高校省部共建协同创新中心为例J.中国科技资源导刊,2023(2):43-53.(编辑 姚鑫)Research on the model and dynamic mechanism of university collaborative innovationSun Yi Institute of Functional Nano&Soft Materials Soochow University Suzhou 215000 China Abstract Collaborative innovation in universities is one of the important ways to promote innovation driven development.Building a collaborative innovation system model and incentive mechanism in universities is of great significance for enhancing innovation capabilities and technological competitiveness.The article explores the model and driving mechanism of collaborative innovation system in universities from the perspective of combining theory with practice.Firstly the concept and characteristics of collaborative innovation in universities were analyzed and the importance of collaborative innovation in universities was elaborated.Subsequently the system model and driving mechanism of collaborative innovation in universities were introduced the advantages and disadvantages of different models were summarized and improvement measures were proposed.Finally the implementation of the collaborative innovation system model in universities is prospected and further research directions are proposed.Key words university collaborative innovation system model dynamic mechanism(上接第 60 页)9陈敏.大数据时代高校人事管理的问题与解决路径J.科教导刊,2022(17):140-142.10储小妹.高校人事管理的问题现状及开展路径J.人才资源开发,2021(22):19-20.(编辑 何琳)Analysis on improving the efficiency of personnel management in colleges and universities in the era of big dataZhang Yun Human Resources Department Jinling Institute of Technology Nanjing 211169 China Abstract With the arrival of the era of big data college personnel management is facing unprecedented opportunities and challenges.This paper analyzes the current situation of the application of big data in college personnel management and puts forward corresponding solutions to improve the efficiency of college personnel management.First of all it summarizes the relevant concepts and background of big data technology and introduces its application status and development trend in university personnel management.Then it deeply analyzed the problems existing in the personnel management of colleges and universities such as information asymmetry cumbersome processes etc and proposed strategies to optimize the personnel management of colleges and universities using big data technology including building personnel information systems using data analysis to predict talent demand etc.Finally the advantages and limitations of big data technology in college personnel management are summarized and the future application is prospected.Key words big data personnel management in university information system data analysis talent demand46