互联网技术不断发展，人力资源管理与数据信息采集和可视化处理等环节紧密相连，获取数据、筛选数据、分析数据和处理数据是人力资源大数据管理革新的关键。基于各种先进的计算机算法、数据处理技术和存储技术，可对海量的数据信息数据进行采集整理、筛选和分析，这不仅有助于降低人力资源管理的工作难度，还可有效提高管理效率，达到量化管理的目的，为人才选拔和人才晋升提供数据参考和便利的渠道。数据量化变革大数据浪潮来袭，一些具有前瞻性管理理念的企业越来越倾向于采用大数据量化分析的方法进行管理实践，从而提升人力资源管理竞争优势。数据分析的关键是人力资源管理的量化思维，以价值和逻辑为导向，整理、分析并发掘数据中存在的关键信息，通过数据统计、内外部对比、动态分析等方式，加以分析、利用，这是人力资源管理专业价值的重要体现。具体来讲，人力资源量化变革主要体现在以下三个方面：第一个方面是思维变革。对于海量数据信息，人力资源管理人员需要转变思维模式，通过不断学习武装自己，以拥有更加清晰的判断力和洞察力、更强的决策力，能从多样化和不断变化的数据信息中获取有用的信息。第二个方面是工作的量化。早期的人力资源管理多以纸质版文/于莉莉为主，以记录、存档为主，随着电子信息技术的发展，数据信息庞大而繁杂，借助计算机技术，可以快速有效地将各个有关联的数据联系起来，对各个数据信息进行量化处理和分类处理，实现降本增效。第三是构建企业数据平台。在明确业务需求场景和用户需求后，通过大数据分析平台，获取有价值的信息，需要访问数据，明确基于现场业务需求的大数据平台具有基本功能，确定平台的流程，再进行处理和组建框架。对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息，是企业构建数据平台的重要意义。然而现阶段，在日常人力资源管理工作中，即便做了一些大数据的分析准备工作，也仍难以真正支持人才与业务决策。比如通过前期数据分析，企业知道员工敬业度存在问题，但我们需要了解采取什么行动来推动改善；尽管企业试图阻止90后员工离职，但现阶段仍然很少有企业能阻止他们说走就走；企业想知道什么样的管理结构会为销售部门带来积极的结果；企业想提升90后员工的积极性，但不确定是什么能够提升他们的积极性，也不确定未来领导者的驱动力是什么；我们甚至不确定奖励员工的方式是否符合他们的薪酬理念。其实，这些困惑通常可以通过实施有效的数据量化分析来得出答案。针对不同的人力资源管...
