遠(yuǎn)離“大”數(shù)據(jù)誤區(qū)

蘇永華

如今，大數(shù)據(jù)被互聯(lián)網(wǎng)公司炒作成了非常時尚的概念，人力資源界也到了言必稱大數(shù)據(jù)的地步，似乎只要貼上“大數(shù)據(jù)”三個字，瞬間就高大上了。但是，你真的理解什么是大數(shù)據(jù)管理么？

誤區(qū)一：數(shù)據(jù)量越大越好

一提到大數(shù)據(jù)，許多人簡單地從字面上理解數(shù)據(jù)的大小，認(rèn)為大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量很大的數(shù)據(jù)，只有海量的數(shù)據(jù)才能準(zhǔn)確揭示事物分布規(guī)律。其實，這種認(rèn)識非常片面，造成這種誤區(qū)的原因，主要是缺乏統(tǒng)計學(xué)知識。

統(tǒng)計學(xué)有三大基石，即正態(tài)分布、大數(shù)定律和中心極限定理。其中大數(shù)定律解決了樣本和總體的關(guān)系問題，其核心思想就是當(dāng)樣本量足夠大的時候，樣本的分布（均值）與總體的分布（真實均值）充分接近，也就是可以把二者看作是相等的。大數(shù)定律告訴我們，只要獲取適合的數(shù)據(jù)樣本量就可以把握住事物的分布規(guī)律，而不需要所謂的海量數(shù)據(jù)。關(guān)鍵是數(shù)據(jù)樣本的代表性、數(shù)據(jù)的真實性有效性以及適合的樣本量。

大數(shù)據(jù)的“大”包括兩方面的含義，其一是指數(shù)據(jù)的數(shù)量，其二是指數(shù)據(jù)的種類。在獲取數(shù)據(jù)手段技術(shù)不斷創(chuàng)新、成本下降的情況下，可以增加指標(biāo)庫，把我們過去無法獲得或獲取成本較高的指標(biāo)數(shù)據(jù)納入到我們的數(shù)據(jù)庫。比如說，過去人才庫只有性別、年齡、學(xué)歷、工齡等基本數(shù)據(jù)，現(xiàn)在我們可以通過測評獲取一個人的能力、個性、動力等特征數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠幫助管理者實現(xiàn)更精準(zhǔn)的人崗匹配，降低用人風(fēng)險，優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)，控制人力成本，提升人力資源的價值貢獻(xiàn)度。

誤區(qū)二：將信息電子化等同于數(shù)據(jù)化

隨著計算機(jī)軟硬件技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計算技術(shù)的發(fā)展，信息的采集、存儲、處理的廣度、速度、效率都有本質(zhì)性的突破和飛躍。很多企業(yè)都將之前的人事檔案進(jìn)行電子化處理，通過無紙化辦公、網(wǎng)絡(luò)溝通，將信息納入電子化管理系統(tǒng)。于是，很多人就想當(dāng)然地以為，將這么多信息實現(xiàn)了電子化，就算進(jìn)入人才管理大數(shù)據(jù)時代了。

所謂大數(shù)據(jù)，核心詞是“數(shù)據(jù)”。所謂數(shù)據(jù)，就是以數(shù)字化方式存儲的信息，簡單地說就是量化的信息。在大數(shù)據(jù)時代中，真正有價值和意義的數(shù)據(jù)是可以被處理和技術(shù)分析的量化過的信息。而信息電子化，只是將信息由書面化、紙質(zhì)化轉(zhuǎn)變?yōu)榇鎯υ陔娔X、網(wǎng)絡(luò)上的“電子信息”，這些信息并沒有被量化處理。這種沒量化的信息是不能被各種數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)進(jìn)行分析的，它們對管理決策意義不大，不能稱為真正意義上的數(shù)據(jù)，將信息電子化等同于數(shù)據(jù)化，本身也是大數(shù)據(jù)的理解誤區(qū)。

誤區(qū)三：獲取了數(shù)據(jù)就等于數(shù)據(jù)管理

有些人認(rèn)為，只要建立了信息化電子化的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，把大量的數(shù)據(jù)收集、保存起來，需要的時候方便提取、查詢，提高數(shù)據(jù)運(yùn)用的工作效率，就算進(jìn)入大數(shù)據(jù)管理時代了，很多號稱大數(shù)據(jù)的管理系統(tǒng)目前也就處在這個階段。其實，這個水平離真正的大數(shù)據(jù)管理還差很遠(yuǎn)。產(chǎn)生這種誤區(qū)的主要原因是對大數(shù)據(jù)管理的本質(zhì)目的認(rèn)識不到位。

進(jìn)行量化數(shù)字化管理的根本目的是要提升我們對事物認(rèn)識的精準(zhǔn)度，以便我們能夠做出更精準(zhǔn)的決策，提高管理的效能。一般來說，數(shù)據(jù)管理的應(yīng)用可分三個層次，第一個層次是數(shù)量化地描述事物特征（統(tǒng)計學(xué)上稱為變量）的分布規(guī)律。比如說，員工的責(zé)任心，可以給個體做定位（某位員工的責(zé)任心是強(qiáng)還是弱），也可以發(fā)現(xiàn)某類員工（如基層）責(zé)任性的整體分布情況。第二個層次是進(jìn)行類別間的比較，分析差異的原因。還以責(zé)任心這個指標(biāo)為例，通過統(tǒng)計分析，可比較基層管理者、中層管理者以及高層管理者三類人群在這個指標(biāo)上的差異。第三個層次是探索事物特征之間的內(nèi)在關(guān)系，發(fā)現(xiàn)事物的規(guī)律。比如，一個人的工作成效與他的教育水平、能力、個性、態(tài)度之間是什么樣的關(guān)系呢？如果我們獲得了一批人員在這些方面完整有效的數(shù)據(jù)，就可以用回歸分析法在這些變量之間建立數(shù)學(xué)模型。如果要探索更大范圍的事物規(guī)律，則需要更多變量的數(shù)據(jù)，建立更為復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型來定義變量間的關(guān)系并根據(jù)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測，提高人事決策的精準(zhǔn)度。

數(shù)據(jù)只是基本的原材料，好比烹飪的基礎(chǔ)食材。要想制作出客人喜歡的可口的“飯菜”，需要對這些原材料進(jìn)行加工處理，真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)管理亦如此。只有能熟練掌握統(tǒng)計學(xué)的原理、方法，運(yùn)用統(tǒng)計分析工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，才能得出準(zhǔn)確可靠的結(jié)論。

現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)已經(jīng)解決了數(shù)據(jù)分析和加工處理的理論和工具方法。專業(yè)分析工作可以由專業(yè)人士來做，但作為管理者，特別是人力資源工作者，還是要掌握一些統(tǒng)計學(xué)和測量學(xué)的基本知識，起碼能夠準(zhǔn)確理解統(tǒng)計報告和統(tǒng)計分析所得出數(shù)據(jù)背后的真正含義。

如何進(jìn)入人力資源管理的大數(shù)據(jù)時代

首先，企業(yè)需在技術(shù)和操作層面引入現(xiàn)代人才測評工具和技術(shù)，在人才的基礎(chǔ)素質(zhì)評價方面實現(xiàn)量化和標(biāo)準(zhǔn)化，建立起基礎(chǔ)的人才數(shù)據(jù)庫。

目前，企業(yè)人才數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)量化的數(shù)據(jù)大多是一些人口統(tǒng)計特征的數(shù)據(jù)，如年齡、性別、學(xué)歷、工齡、考勤和工資數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行分析的寬度和深度是有限的，應(yīng)用性也不強(qiáng)。

當(dāng)前企業(yè)人才數(shù)據(jù)庫還存在以下缺陷：一是缺乏重要的人才評價數(shù)據(jù)，或者評價的信息沒有數(shù)字化量化。比如人才的能力、素質(zhì)、態(tài)度、品德、行為表現(xiàn)等等，基本上沒有數(shù)據(jù)化，只有一些簡單的定性判斷。二是人才信息數(shù)據(jù)不全面、不連續(xù)、不完整，有些信息的真實性和有效性存在疑問。比如個人簡歷的信息就存在著夸大、不真實的情況，又比如，考核評價數(shù)據(jù)的模糊性，考評分?jǐn)?shù)的趨同性（分?jǐn)?shù)拉不開差距）等問題。人才的高流動性導(dǎo)致人才在不同企業(yè)里的數(shù)據(jù)不能共享使用，這些問題都制約著人才數(shù)據(jù)庫的建設(shè)和使用。

人力資源管理要實現(xiàn)真正的大數(shù)據(jù)管理，必須以人才的大數(shù)據(jù)庫為核心，其數(shù)據(jù)庫的建設(shè)必須具備以下四個特征：

（1）定量化。一般情況下，我們直接獲得的是非量化的信息，因此要對獲取的信息進(jìn)行量化處理，讓信息庫成為真正的數(shù)據(jù)庫。

（2）標(biāo)準(zhǔn)化。事物的特征不同，獲取數(shù)據(jù)的工具和方法不同，數(shù)據(jù)的性質(zhì)是不同的，因此很多原始測量數(shù)據(jù)不能直接進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算和統(tǒng)計分析，需要經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的處理后才能進(jìn)行。只有經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)庫才是真正有效的數(shù)據(jù)庫。

（3）廣泛性。數(shù)據(jù)采集要盡可能多一些觀測指標(biāo)，指標(biāo)多能形成多變量的數(shù)據(jù)族，就可以進(jìn)行多變量間的分析，找到多變量之間相互影響的關(guān)系，能夠發(fā)現(xiàn)事物間的變化規(guī)律，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)管理的核心目標(biāo)。

（4）客觀性。虛假數(shù)據(jù)的有害性是不言自明的，無論是否是故意造假。因此，要確保入庫的數(shù)據(jù)是真實有效的。

其次，讓管理層特別是高管層更新人才管理理念，讓他們認(rèn)識到人才數(shù)字化管理對企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展的益處和對管理者日常管理的幫助，逐步建立起全面人才評價體系?？赏ㄟ^素質(zhì)測評幫助他們在招聘中選擇合適的人才，通過量化考評技術(shù)在考核中有效區(qū)分員工的業(yè)績和表現(xiàn)，為績效反饋和獎懲提供科學(xué)依據(jù)，讓更多的管理者了解、理解人才數(shù)字化管理的幫助和益處，獲得他們的認(rèn)同和支持。

再次，在評價機(jī)制建立方面，引入社會化的獨立第三方專業(yè)評價機(jī)構(gòu)的工具技術(shù)和服務(wù)，特別是對一些關(guān)鍵人才的評價，以保證評價數(shù)據(jù)的科學(xué)性、客觀性和有效性。

數(shù)據(jù)本身所反映的是事物的表層現(xiàn)象，只不過是以數(shù)量化編碼的方式呈現(xiàn)給我們，這種數(shù)量化的編碼給我們后續(xù)的數(shù)據(jù)分析處理提供了基礎(chǔ)條件——這并不是我們建立人才數(shù)據(jù)庫的最終目的。我們的根本目的是通過對數(shù)據(jù)的分析和處理，從表面的數(shù)據(jù)現(xiàn)象變化中掌握事物間的本質(zhì)聯(lián)系，以及事物運(yùn)動變化發(fā)展的本質(zhì)規(guī)律。不能以為有了大數(shù)據(jù)技術(shù)，我們就可以“偷偷懶”省去思考之苦。 責(zé)編/寇斌