国家政策指引大数据+人力资源产业发展

近期，国家数据局发布了2024年度的12个研究课题，涉及数据要素在国家发展中的战略定位、数据赋能推动新质生产力、数据领域国际合作、数据流通安全治理、数据事业现状和形势挑战等重点议题。

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。我国政府高度重视大数据产业的发展，发布了《工业领域数据安全能力提升实施方案（2024—2026年）》《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》《数字中国建设整体布局规划》等一系列支持政策，这些政策旨在推动大数据产业的创新和应用，促进数据资源的开放共享，加强数据安全保护等方面。

大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。受益于数字化转型、云计算普及、人工智能发展等驱动因素，我国在数字经济发展方面展现出巨大潜力和优势。

近年来，在国家战略引领下，中国加快了数字化转型步伐，并在云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术领域取得了显著进展。作为新一代信息技术的基础支撑之一，中国大数据产业也呈现出快速发展态势。今年发布的《2024-2029年中国大数据中心建设情况及发展前景研究报告》显示，2022年中国数据产量为8.1ZB，同比增长22.7%，占全球数据总产量的10.5%，排名世界第二。2023年中国数据产量达到约9.5ZB，有分析师预测，2024年数据产量将增至10.6ZB。

大数据的到来，给现代化企业经营管理带来了颠覆式的改变。人力资源管理工作作为现代化企业经营管理的重点组成部分，亟须充分顺应时代发展趋势，加强大数据思维和技术的应用，推动人力资源管理活动由经验导向转为数据导向，促进人力资源管理的决策更科学，工作更高效。

经过归纳，在人力资源管理中可以被有效利用的数据类型主要有以下三种：事实性数据、动态性数据、整合性数据。

事实性数据是指记录人力资源对象和主体基本信息的数据，通常用来描述客观事实或情况。一方面是企业员工个人层面的基本信息，包括企业中在职员工的总体数量、人员资源结构、企业组织工作形式、性别结构、学历、工作管理经验、技术技能特长等，另一方面是人力资源管理主体层面的数据，包括考核的指标、时间、业绩、周期；薪酬的总额、增幅、构成的比例。

动态性数据是指人力资源管理活动的过程性数据，通常会根据工作的开展不断发生变化。例如，企业的人员流动比率、招聘规划的制定和执行率、核心技术人才的流失比率、晋级比率等。动态特征型数据获取的方法较为简便，但是此类数据在实时的变化，需要追溯记录和核算分析。

整合性数据是指对多种来源的数据进行整理获得的数据。例如在对人才素质特征、人才投资和产出比等进行了综合评估后所获得的结果，其中包括了个性化考核、管理技巧测试、情商、智慧、员工满意度、企业员工敬业心等。

与互联网和大数据相结合是人力资源管理未来不可阻挡的发展趋势。但是大数据被广泛运用于企业的人力资源管理临着资金投入大、信息安全保障困难、技术人才匮乏、信息搜集与个人隐私相冲突等诸多问题。因此，人力资源机构需要充分地搜集、整合、挖掘人力资源管理相关数据，还要扩大和拓展其他获取信息的途径，有预见性地收集和积累为人力资源管理所用的数据。