数据的性质是不同的
2020-01-28 16:13
来源:未知
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苏永华表示,根据诺姆四达多年的人才测评数据来看,当前企业人才数据库还存在两大缺陷:

广泛性。数据采集尽可能多一些观测指标,指标多能形成多变量的数据族,就可以进行多变量间的分析,找到多变量之间相互影响的关系,能够发现事物间变化规律,实现大数据管理的核心目标。

标准化。事物的特征不同,获取数据的工具和方法不同,数据的性质是不同的,因此很多原始测量数据不能直接进行数学运算和统计分析,需要经过标准化的处理后才能进行。只有经过标准化处理的数据库才是真正有效的数据库。

二是人才信息数据不全面、不连续、不完整,有些信息的真实性和有效性存在疑问。比如个人简历的信息就存在着夸大、不真实的情况,又比如,考核评价的数据存在着模糊性,考评分数的趋同性(分数拉不开差距)等问题。人才的高流动性导致人才在不同企业里的数据不能共享使用,这些问题都制约着人才数据库的建设和使用。

人力资源管理要实现真正的大数据管理,必须以人才的大数据库为核心,其数据库的建设必须具备以下四个特征:

一是缺乏重要的人才评价数据,或者评价的信息没有数字化量化。比如人才的能力、素质、态度、品德、行为表现等等,基本上没有数据化,只有一些简单的定性判断。

“企业要实现人才管理的大数据,需在技术和操作层面引入现代人才测评工具和技术,在人才的基础素质评价方面实现量化和标准化,建立起基础的人才数据库。”据我国人才测评第一人,诺姆四达集团董事长兼总裁苏永华博士介绍,目前,企业人才数据库中已经量化的数据大多是一些人口统计特征的数据,如年龄、性别、学历、工龄、考勤和工资数据。这些数据能够进行分析的宽度和深度是有限的,应用性也不强。

苏永华表示,我们根本目的是通过对数据的分析和处理,从表面的数据现象变化中掌握事物间的本质联系,以及事物运动变化发展的本质规律。而对事物规律的认识把握,还需要发挥人的智慧对规律的把握认识能力,我们相信大数据的作用,但又不要迷信大数据、无限夸大它的作用,而是要用辩证的思维来认识和运用大数据为我们的目的服务。

定量化。一般情况下,我们直接获得的是非量化的信息,因此要对获取的信息进行量化处理,让信息库成为真正的数据库。

“数据本身所反映的还是事物的表层现象,只不过是以数量化编码的方式呈现给我们,这种数量化的编码给我们后续的数据分析处理提供了基础条件。但这并不是我们建立人才数据库的最终目的。”

客观性。虚假数据的有害性是不言自明的,无论是否是故意制造的虚假。因此,要确保入库的数据是真实有效的。

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