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            人力資源

            淺析人力資源管理中的數據信息與員工職業規劃

            時間:2024-12-13 21:21:50 人力資源 我要投稿
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            淺析人力資源管理中的數據信息與員工職業規劃范文

              職業生涯規劃,即個人與組織相結合,對其興趣、愛好、能力、教育背景等進行綜合分析與平衡后,結合時代特點和被規劃者的職業傾向,確定其最佳職業奮斗目標,并為實現這一目標做出行之有效的安排。職業生涯規劃作為人力資源管理工作的重要議題,越來越受到企業與員工的共同重視。

            淺析人力資源管理中的數據信息與員工職業規劃范文

              一、數據信息和職業規劃的基本概念

              職業生涯規劃則是針對個人的主觀因素和客觀因素進行分析測定,確定個人的奮斗目標,并努力實現這一目標。也就是說,企業需要結合員工的自身興趣和特質,將其定位在個最能發揮自己特長的位置,通過對每位員工進行職業生涯規劃,確保各類人才各就其位,各行其道,各盡其職,各得其所,為不同類型的人才提供個性化的晉升通道和成長空間。

              二、如何讓數據為職業生涯規劃進行全程服務

              (一) 數據與員工招聘

              對于職業發展規劃來說,從員工招聘階段就要全面介入。數據分析模型會幫助人力資源管理人員做出更加理性的決策。首先,數據挖掘模型會抓取數據庫里應聘者職業技能、薪酬要求以及培訓教育等方面的信息,然后對比崗位需求,通過數學運算找到最佳的資源配置方式。招聘過程的最根本訴求就是解決企業職位與候選人之間的匹配問題,而 數據技術恰恰能更高效精準的完成這個匹配過程。

              (二) 數據與個人信息的深入挖掘

              員工入職以后,數據會針對員工的基本信息,通過模型整理編輯出一個以個人為中心的數據庫,它的核心功能就是建立員工工作經歷、教育背景、職務晉升和社交網絡等方面的指標體系,這些指標實現動態管理,通過信息量的積累和匯總分析,評估員工的職業素養和發展潛力,發掘隱藏在深處的職業傾向,并借助這些評估結果,引導員工按照一定的職業發展規劃路線開展職業實踐。

              (三) 數據與職業錨

              職業錨是指員工進入早期工作情景后,由獲得的實際工作經驗所決定,依據已被證明的才干、動機、需要和價值觀,進行現實的選擇和準確的職業定位。職業錨強調個人能力、動機和價值觀三方面的相互作用與整合,是個人同環境互動的產物,在實際工作中不斷調整。職業錨是職業生涯規劃最重要的組成部分,準確的職業錨,會引發員工進入正確的職業生涯規劃渠道,促發企業和員工形成雙贏的局面。

              (四)數據與人——職匹配

              員工入職以后,需要針對員工職業發展計劃書,結合企業實際,對員工的職業發展方向進行定位,進行人-職匹配,如果匹配得好,則個人的特征與職業環境協調一致,工作效率和職業成功的可能性就 為提高。相反,則需要不斷修正,重新匹配,提煉更加精確的職業目標。

              三、數據與職業生涯規劃結合的實例

              在員工職業生涯規劃中,往往會引入SOT分析矩陣法,通過對一系列信息的歸納與分析,得出員工職業生涯發展的最佳途徑。

              S代表strength(優勢),代表eakness(劣勢),O代表opportunity(機會),T代表t人力資源管理 eat(威脅)。其中S和是內部因素,用來進行自我分析,O和T是外部因素,用來進行環境分析。

              使用 數據后,我們需要在人力資源管理 信息系統中即時錄入以下數據:

              S:工作經驗,教育背景,專業知識和技能,溝通能力,團隊合作能力,領導力,人格特質,承壓能力,個人關系網絡等。

              :比較缺乏的經驗,較差的成績,專業不對口,缺乏目標,自我認識不足,較差的領導能力,負面的人格特質,害羞,情緒化等。

              O:就業機會,急需的人才,晉升機會,市場需求,地理位置優勢,強 的關系網絡等。

              T:就業機會的減少,同業競爭,缺乏的培訓,晉升過程的激烈競爭,專業領域的有限發展等。

              在對員工進行職業生涯規劃時,系統會自動調取這幾項重要因素,進行比對分析,利用數據分析模型,得出更優的策略。

              以往,在職業發展規劃中,要么會出現數據信息不足,要么會出現分析能力不足,而引入數據,既可以存儲海量的信息,也可以利用數據挖掘技術進行數據模型建立,從而迅速果斷的對職業發展方向進行抉擇。

              四、如何讓數據更好的為職業生涯規劃服務

              鑒于 數據強 的功能,以及自身存在的不足,我們需要開展以下工作,以彌補其天然的缺陷。

              (一)解決 數據存儲中的容量問題、安全問題和靈活性問題,實現存儲系統的擴展能夠簡單可行,基礎數據的存儲安全可靠,不易更改,且一種存儲手段能夠適應不同的應用類型和數據場景。這樣,可以確保數據使用的持續性和有效性。

              (二)優化數據分析和挖掘模型,能夠盡量剔除與關系結果不太密切的數據,從海量信息中找出最切合使用的有用信息,得到總體在空間上的分布狀態和時間上的變化情況,以便對結果做出預測,同時,通過個體在空間和時間上的差異性和相似性,找出問題原因。

              (三)人力資源工作者需要加強 數據相關知識的學習及應用,實現專業知識與 數據技能的有機結合,實現人機互補,做出更符合預期的職業生涯規劃方案。


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