大数据技术 在电力企业人力资源管理中的应用研究

随着市场经济的发展和电力体制改革的深入推进，电力企业面临着日益激烈的市场竞争。人力资源管理属于非常重要的工作，大数据技术的兴起为电力企业人力资源管理带来了新的机遇和挑战，因此需要使用现代化技术提升人力资源管理的科学性和实效性。

大数据技术基本内涵

大数据技术是指通过采集、存储、处理、分析等手段，从海量的数据中提取有价值的信息和洞见，为企业决策提供支持和参考。大数据技术具有数据量大、处理速度快、数据类型多样、价值密度高等特点。它包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节，其中数据采集和数据处理是大数据技术的关键环节。一是数据采集的来源较多，涉及的内容也很多。二是数据处理是大数据技术的核心环节之一，它包括数据清洗、数据转换、数据挖掘等多个方面。三是数据分析是大数据技术的另一个核心环节，它通过使用各种数据分析方法和工具，从大量数据中发现规律、预测趋势、提取洞见。

大数据技术在电力企业人力资源管理中的应用价值

一、提高工作的有效性

在招聘、培训、绩效、薪酬等工作方面，通过应用大数据技术，可以挖掘各项数据信息，提供更加科学和精细的依据。例如，通过对招聘网站和社交媒体的数据进行分析，可以更加准确地把握目标人群的特点和需求，提高招聘效率。

二、促进电力企业与员工的协同与互动

大数据技术可以帮助电力企业深入分析员工调查问卷、社交媒体上的评论等数据，可以了解员工对企业管理意见，同时员工还能更好地参与到企业的发展中来。这种良性的互动可以促进企业和员工之间的沟通和合作，提高企业的凝聚力和竞争力。

三、优化电力企业组织结构和管理流程

通过对电力企业组织结构的优化，通过对企业内部的业务流程进行全面梳理和分析，可以找出存在的问题和瓶颈，为优化企业业务流程提供参考；通过对员工的工作情况和反馈进行分析，提高相关工作应变能力和服务质量。

大数据技术在电力企业人力资源管理中的具体实施策略

一、员工招聘与选拔

首先，电力企业需要从应聘者的社交媒体账户（如微博、微信、LinkedIn等）中收集其社交网络数据，包括好友关系、关注对象、点赞和评论等。其次，对收集到的数据进行清洗，去除无效数据和错误数据，保留有效数据。利用大数据分析技术，如文本挖掘、社交网络分析和情感分析等，对数据进行处理和分析，提取有用的信息和特征。再次，从分析结果中提取应聘者的技能、兴趣和职业发展目标等特征，如专业领域、行业知识、社交能力、沟通能力、领导力等。最后，根据分析结果，电力企业可以制定更精准的面试和选拔策略，提高招聘的有效性和准确性。

二、员工培训与发展

通过对员工绩效数据进行分析，电力企业可以确定员工在哪些方面需要更多的培训和发展支持。首先，电力企业需要收集员工的职业发展信息，包括职业晋升、岗位调整、学习经历等。其次，利用大数据分析技术，如文本挖掘、社交网络分析等，对职业发展信息进行处理和分析，提取有用的信息和特征。再次，从分析结果中提取员工的职业发展特征，如职业兴趣、职业目标、职业能力等。最后，基于提取的特征，利用大数据预测模型，对员工的未来职业发展进行预测和评估，如职业发展路径、职业晋升潜力等。除此之外，根据预测和评估结果，电力企业可以为员工制订个性化的培训计划，帮助他们实现职业目标和发展需求。同时，还需要选择可靠的大数据平台和服务商进行合作，以确保数据的准确性和安全性。此外，电力企业还需要根据自身的实际情况和应用场景进行精细化分析和应用，以充分发挥大数据技术的价值和作用。

三、员工激励与福利

电力企业可以通过分析大数据来了解员工的激励因素和需求，从而制订更有效的福利和激励计划。例如：通过分析员工的社交网络数据能够分析员工需求，首先，分析员工的社交网络数据可以深入了解他们的兴趣爱好、生活习惯、消费习惯等信息。这些信息可以帮助电力企业更好地了解员工的需求，从而设计出更符合员工需求的福利方案。例如，如果员工经常在社交网络上分享健身活动，企业可以考虑提供健身优惠或健康保险等福利。其次，通过为员工提供个性化的福利，可以满足员工的多元化需求。再次，在电力企业中，优秀人才的流失往往会给企业带来很大的损失。通过分析员工的社交网络数据提供福利待遇，从而增强优秀人才对企业的忠诚度，达到留住人才的目的。相比于传统的员工福利设计，基于社交网络数据分析的个性化福利方案更具针对性和实效性。最后，电力企业选择优质的数据服务商合作，借助先进的技术和严格的数据安全措施，可以确保数据的安全性和准确性。

四、员工关系管理

通过分析大数据，电力企业可以更准确地了解员工聊天记录和评论数据，可以了解员工对公司政策、工作环境等的态度和反馈。首先，帮助企业管理层了解员工对政策的理解情况，以及是否需要对政策进行进一步的解释和宣传。其次，分析员工的聊天记录和评论数据可以了解员工对工作环境的需求和建议。这可以帮助企业了解员工的工作环境需求，以及是否需要进行相应的改善，提高员工的工作效率和满意度。再次，通过分析员工的聊天记录和评论数据，可以了解员工之间的沟通方式和沟通效率。这可以帮助企业管理层了解员工的沟通习惯，以及是否需要进行相应的沟通和培训，提高员工之间的协作效率。最后，通过分析员工的聊天记录和评论数据，可以发现员工在日常工作中遇到的问题和困难。这可以帮助企业管理层及时发现和解决员工遇到的问题和困难情况，还可以收集员工的意见和建议，提高员工的满意度和忠诚度。在电力企业人力资源管理中，采用大数据技术进行决策分析是一项重要的措施，可以全面研究员工能力、技能和潜力，从而优化人力资源管理策略，提高员工的工作效率和满意度。

五、决策支持

利用分析大数据，可以了解员工在不同部门、职位之间的流动情况，从而为人力资源配置和调整提供更科学的决策依据。一是如果某个部门的员工流失率较高，企业可以针对性地加强该部门的招聘工作，吸引更多的员工加入。二是分析员工在不同部门、职位之间的流动情况，可以了解人力资源在不同部门之间的配置情况，为人力资源配置提供参考。例如，如果某个部门的员工数量不足，企业可以针对性地招聘更多的员工，以满足该部门的工作需求。三是分析员工在不同部门、职位之间的流动情况，可以了解员工的培训需求。例如，如果某个部门新加入的员工较多，企业可以针对性地制订相应的培训计划，帮助新员工尽快适应工作。四是分析员工在不同部门、职位之间的流动情况，可以帮助企业了解员工的晋升机会。例如，如果某个部门的员工数量不足，企业可以针对性地提供晋升机会，以吸引更多的员工加入。五是分析员工在不同部门、职位之间的流动情况，可以帮助企业了解员工的流失率。例如，如果某个部门的员工流失率较高，企业可以针对性地加强该部门的人力资源管理，以减少员工的流失率。综上所述，通过分析大数据，可以帮助企业更好地了解员工在不同部门、职位之间的流动情况。

采用现代化技术收集各类数据，包括员工的个人信息、业绩数据、培训记录、离职原因等。对采集到的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。同时，将不同数据源的数据进行整合，以建立全面的员工数据库。通过应用数据分析技术，对员工数据进行深入分析，挖掘潜在的关联和规律。例如，通过分析员工的绩效数据，找出高绩效员工的共同特征和成功经验。基于历史数据和现有的员工信息，建立预测模型来预测员工的绩效表现、离职倾向等。这有助于企业提前做好人员调配和留住关键人才的准备。将分析结果提供给人力资源决策者，帮助他们做出更科学和准确的决策。例如，根据数据分析结果，制定更合理的激励政策、培训计划和晋升机制。

六、制订考评方案

电力企业人力资源管理部门可以采用大数据技术来制订更科学、客观的考核评价方案。首先，利用大数据技术，收集员工的工作绩效数据、出勤数据、培训记录等相关信息，并将其整合在一个统一的数据库中。其次，利用先进的技术深入分析和研究员工的具体需求方面的规律和趋势。再次，基于大数据分析的结果，完善相关工作机制，包括绩效指标、能力指标、行为指标等，以评估员工的工作表现。最后，利用大数据技术搭建自动化的评价系统，实现对员工绩效的实时监测和评估，并能够生成相应的绩效报告。另外，通过大数据分析，预测员工未来的表现和发展潜力，为人力资源决策提供依据，并针对不同员工制订个性化的发展计划。

采用大数据技术可以提高电力企业的科学性和精细化水平、促进企业和员工的协同与互动、优化组织结构和管理流程等。然而在实际应用中也存在一些问题和挑战需要解决和完善。应用大数据技术进行相关管理，应遵守相关法律法规。同时，还需要选择可靠的大数据平台和服务商进行合作，以确保数据的准确性和安全性。此外，电力企业还需要根据自身的实际情况和应用场景进行精细化分析和应用，以充分发挥大数据技术的价值和作用。（作者单位：国网响水县供电公司）