2008年9月，《自然》雜誌出版了「大數據」專刊，由此揭開了大數據時代的序幕，預示著數據分析時代的到來。大數據、人工智慧和移動網際網路成為第四次工業革命的三大顯著特徵。儘管人們今天掌握的數據量比歷史上任何時候都要大，但大數據的高增長、類型的多樣性並不能直接轉化為價值。由於數據的價值密度低、更新速度快、時效性差，人們只有採用更為科學的方法和更為有效的數據分析技術，方能從紛繁複雜的海量數據中獲取價值。如果把大數據比作石油，那麼數據分析技術，特別是分析者的技能則是煉油的手段，唯有此才能實現價值增值的最終目的。
自2009年開始，中國人民大學中國就業研究所便開始嘗試將數據分析方法應用於我國宏觀就業市場的短期分析工作。我們對智聯招聘全站數據進行量化分析，定期發布中國就業市場景氣指數（簡稱CIER指數），以及時反映我國就業市場職位空缺與求職人數的動態，監測就業市場景氣程度變化。目前CIER指數已經被政府部門、研究人員和商業機構廣泛接受，作為衡量就業市場的「溫度計」，成為我國短期宏觀勞動力市場分析、判斷和監測的重要工具。
大數據不僅在宏觀經濟和社會發展層面有著巨大影響，也為企業提升微觀人力資源管理的水平帶來了挑戰和機遇。一方面，以大數據、人工智慧為代表的新技術革命促進了新經濟和新就業形態的產生，「零工經濟」「合夥制」「自適應組織」和「新僱傭經濟」的出現，對傳統人力資源管理方式提出了更大的挑戰，成為了人力資源專業人士必須面對的現實；另一方面，隨著時間的推移，移動網際網路、社交媒體、可穿戴設備等在工作場所的應用越來越普遍，組織可以輕鬆獲得大量的員工行為數據，並有機會從大量數據中形成觀點和結論。特別是隨著計算技術、分析技術的發展，微觀人力資源管理運用數據分析成為可能。人力資源從業者如何利用數據分析技術，充分挖掘員工數據中的潛在價值，從而幫助組織提升競爭力，已成為人力資源管理實踐界人士的重要議題。令人欣喜的是，以谷歌、IBM等為代表的跨國公司和以百度、騰訊等為代表的中國公司已經率先進行了一定的探索。在谷歌，人力資源部堅持採用數據分析方法，把分析作為制定人力資源決策的基礎。IBM則利用其認知計算平台和沃森分析系統，運用人工智慧的方法，挖掘數據分析在人力資源管理領域的應用潛力。百度公司提出建立基於數據分析的智能化人才管理體系。騰訊公司建立活力實驗室，利用已有的技術優勢和數據優勢，嘗試進行組織活力分析。可以說，今天各級各類組織的人力資源部比以往任何時候都需要並有可能了解數據、分析數據，挖掘數據價值。
儘管迄今為止，越來越多的企業試圖將數據分析方法應用於人力資源管理工作中，但總體而言這項工作仍處於起步階段。應該看到，包括大數據在內的各類數據分析，在微觀人力資源管理層面的應用與普及依然進展緩慢。究其原因，一方面源於企業對數據分析的價值或重要性認識不足，另一方面也在於行為數據更敏感，大大限制了數據收集和使用的進度。還有一個更為關鍵的因素就是人力資源管理工作者缺乏數據分析技能，包括分析性思維等方面的素質和能力。因此，要想更好地利用數據分析技術，進一步提高人力資源管理水平，未來還有很長的一段路要走，還有很多的工作要做。
隨著第四次工業革命的到來，包括人力資源在內的各個領域正面臨著前所未有的知識更新和能力更新的挑戰，唯有以更加積極的態度擁抱數據分析時代的到來，才是應對這一挑戰的正確選擇。更新知識結構，強化數據分析技能已成為趨勢，也必將成為現實。
作者介紹
曾湘泉
中國人民大學中國就業研究所所長
中國人民大學勞動人事學院教授、博士生導師