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HR眼中的大數據【蘭堉生專欄】

文章出處/中華人事主管協會資深講師  蘭堉生

最近5G風潮風起雲湧,從手機到華為公主在加拿大與美國之間所引發的引渡爭議都是如此;但5G背後所隱藏的未來物聯網、人工智慧與大數據應用,都受到全世界的矚目。

僅就HR來看,人工智慧必然與大數據整合,也就是人工智慧必然建立在大據的基礎之上;所以就一位HR的專業工作者、必然需要對大數據有更深刻的認識。

就大數據(Big Data)的一般通用定義來看,又稱巨量資料、海量資料,需要符合五大特性「5V」:Volume(大量);Velocity(高速);Variety(多樣);Value(價值);Veracity(真實)。

但在5V的基礎上,這邊有兩點需要先予澄清:

一是因為翻譯的關係 大 “數據” 認為只有數字型的資料才是大數據;但實際上、圖片、文字聲音影像都是大數據的範疇;

二是HR的領域是否存在大數據,因為台灣中小企業員工人數不多,企業實際上所管理的員工所有相關資料,並不符合真正的大數據(根據維基百科的定義,資料大小從TB(Terabyte)到PB(Petabyte)不等;不過目前似乎也沒有特定的標準精準的界定大數據的大小,又或者說資料的大小、其實也不是大數據的重點;「有價值」才是大數據存在的意義;大數據所謂的數據量大(Volume)數據量大特徵包括採集、存儲和計算的量都非常大,無論如何,一般來說,大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)才稱得上大數據。然而若真要找到符合這麼大規模數據量的企業倒也是不容易);

而根據 451 Research 的資料科學家 Matt Aslett,他將大數據定義為「以前因為科技所限而忽略的資料」,討論這些以前無法儲存、分析的資料。

所以資料本身的大小,倒不成為是否為大樹據分析的關鍵;因以,當拋開數量上對大數據資格的限制,如何運用大數據的思維在HR的領域才是最重要的關鍵。

有人說「大數據,是一種精神。」或是一種 Mindset。

數據應用的重點應該是分析描述、解讀與預測;特別是在資料分析後的解讀與預測。但這種預測所強調的不是瞎貓碰到死耗子式的憑空臆測,而是有憑有據、見微知著的洞察;更重要的是根據解讀與預測,提供人力資源的決策。

我贊成以大數據的Mindset 為核心,發展出大數據的思維模式;也就是在以往無法分類、無法統計、無法儲存的資料中,有哪些資料可以考慮列入預測或決策的參考?從這些無法分類、無法統計、無法儲存的資料中、做出選擇與取捨、以提升我們預測或決策的正確性。

以HR而言,目前最著名的大數據分析與大數據預測涵蓋

如何預測員工離職率? 或哪一類的員工離職傾向最高?

某一特殊專長的員工、如何預測招募所需時間?

如何根據員工履歷資料、面談評估結果,預測新進人員的績效?

預測人力資源管理潛在問題與危機。

大數據是AI實務應用與發展的基礎,最近經常有人詢問有關大數據與人工智慧、未來在人力資源實務上的應用、將會怎樣的發展????

根據專家的說法、應該是三方專業整合、缺一不可:

HR專業提供Domain Know-How、

資訊專業規劃系統與架構設計、

統計專業提供統計模型的建構。

其中人力資源的Domain Know-How 、應該會是加速促進大數據與AI在人力資源應用上的重要關鍵!

就未來大數據與人工智慧在HR的實務應用上,目前在招募工作與履歷表篩選上相對的應用成熟度較高,其他領域則較為落後;當然其中在招募上最重要的疑問是大數據結合人工智慧、可能比人做更好的履歷、甚至是面談篩選嗎??

其實履歷與面談甄選流程是人力資源專業工作、最耗時的區塊之一,藉由AI與大數據的角色是協助提升人力資源的甄選流程效率與品質、而非取代人力資源管理工作;至少,就目前大數據與AI整合成熟程度而言、的確如此。

人力分析(People Analytics,有時稱作人力資源分析 Human Resources Analytics),融合了部分大數據分析與應用的觀念、主要是就由分析人力資源相關資料與分析、做出更優良的人力資源管理決策。

在未來的發展潮流下、人力資源分析將會是HR未來發展的趨勢, 作為HR的專業工作者,未來可多思維HR的多元資料累積、與分析,包括數字、類別資料、文字/關鍵字、照片、影像…等等,不一定侷限在傳統數字與類別資料的統計分析!


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