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人力资源管理数字化转型


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我们有些企业还没有比较好的HR信息化系统。大中型企业没有的是奇葩,小企业没有是现实,因为必要性不大。但HR数据化管理的重要性毋庸置疑,我们很多幸福和痛苦来自与此。近两年出现了一些面向中小企业的通用软件,便捷好用,使人力资源管理数字化能力不断提升。但是管理基础的提升还是赶不上技术前沿的进步,很多企业还在完善基础信息系统时,“人力资源数字化转型”又已经悄悄开始了。代表性的,是云化、BI、AI


云化

云化,不是指甲骨文和SAP推介的基于云的人力资源管理信息系统,而是有些企业已经开始重新规划企业的总体信息化体系,按照云计算IAAS、PAAS、SAAS三层逻辑,重新改造企业信息系统,包括其中的HR信息系统。这种新的架构,除底层硬件部分的整合外,建设内部数据仓库,底层基础数据实现打通共享,更彻底消除信息孤岛;软件部分我了解有限,其变革不敢多说,但更加有利于便捷的二次开发和灵活接入是必然的;应用层面会更加业务化,响应业务需求更加快速有效,业务和IT的PK会少很多。


BI

BI全称是Business Intelligence,俗称“敏捷”。它是把数据信息转化为业务语言,进而帮助业务开展决策。新一代BI融合了很多新的网络技术工具,出现的时间不长,但是却主要从人力资源领域开始应用,近两年开始随着云架构搭建扩展到供应链、研发等多个领域 。人力资源的BI可以实现传统的HR人员使用为主的信息系统,相对直接地转变成业务人员尤其各级管理者使用的系统。比如在人力资源比较完整数据积累基础上,根据自己企业实际情况定义可能需要的各种指标和数据项,像搭积木一样定义所需要的数据管理模板,随时随需提取数据项,不同的人可以自由抽取自己定制专属界面和指标,可以实现总经理看的、业务领导看的、人力资源工作者看的,都不一样,而且数据实时同步,实现Myhr。BI的应用,会带来人力资源管理的重大变革,可以使专业人员的人资源管理变为业务领导的人力资源管理,BP的实现更加顺畅自然了。BI从IT领域看属于应用类工具,投入远低于人力资源基础信息系统,目前有专业公司提供,一般2百万左右甚至不到。


AI

AI现在讨论很多,美国人力资源AI已经开始尝试,技术上的难度并不大,但是基于AI的数据基础有较大缺欠,我3年前与国内大数据专家团队进行了一次合作尝试,想基于对员工的行为分析,对群体和个人进行非主观的判断和预测,很遗憾无疾而终。原因不是算法方面的技术问题,而是失败在数据完备和数据可使用性上。即便是今天,历史数据的纵向不足和当前数据完整性横向不足,有些数据提取使用的伦理问题等,致使仍然无法再次启动试验项目。

随着信息技术和理念的发展,人力资源数字化转型已经向我们走来,不论是否具备转型条件,作为人力资源管理者,一步是需要尽可能地开始进行数据积累,尽可能收集积累现在和未来可能需要的数据,尤其是基于个体的数据,每个企业的数据汇聚未来才能形成有效的大数据。我从去年底开始部署针对每个员工的“轨迹记录”和“个人画像”,力图把个体的职业过程和个人技能特长数据化、标签化,努力积累一切能想到、能收集的与个体相关的数据,很多数据看似现在没有用,但未来AI需要的个体行为和特征数据,一定是越越好。每耽误一天,我们都在丢失数据!这一点,希望能达成我们的共识,我们今天都来早一点行动,AI就会早一天到来,而AI的时代,我觉得将无所谓投资能力大小,无所谓公司规模大小,技术会共享开放,数据也会共享开放。

只是难以想象,那时我们是谁?我们在哪?我们干什么?