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福州大学人事处程国庆:大数据背景下如何提高人资管理水平

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日期: 2016-06-22
浏览: 20

6月16日,“信息化助力高校师资队伍建设研讨会”在厦门举行。会上,福州大学人事处程国庆老师作了题为“大数据背景下提升高校人资管理水平的一些探索”的主题报告。下文内容节选自该报告。

 

福州大学人事处程国庆:大数据背景下如何提高人资管理水平 

 

我国的人事管理已经积累了非常大的数据,但是这些数据非常复杂,利用程度不高。高校人资管理可以涉及到绩效考核、人才评估以及决策的制定。对这三个部分的数据深层次的挖掘和分析,我个人觉得目前还在起步阶段。当然人事工作对高校的发展非常重要,个人深有体会。前一段时间,在参与做十三五和高水平高校人才专项的制定和规划的测算的时候,我越发觉得大数据大有可为。

 

今天我的报告分为三个部分:

 

第一, 高校人资管理引入大数据的必要性;
第二, 大数据在高校人资管理中的应用探索;
第三, 配合大数据技术提升人资管理水平的个人意见。

1.高校人资管理引入大数据的必要性

什么是大数据

百度解释,大数据是指无法在可承受的时间范围内通过常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,更强的洞察力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

 

大数据背景下高校信息化的概况

现在普遍高校信息化程度还是不错的,比如教务处会有教学、上课的信息,教学成果的信息,教改的信息;科技处有项目、有论文、有专利的信息;人事处有基本信息,有职称评定的信息;财务处有工资,项目进出账信息;资产处有设备的信息。部分高校由于不同部门的系统开发时间有先后,开发系统的公司也不一致,部门间的数据如何打通前期沟通不充分等原因,现在信息共享还是不够通畅,更不用说人事信息和所有系统的集成。

 

 福州大学人事处程国庆:大数据背景下如何提高人资管理水平

 

虽然每个处都有自己的系统,提高了工作效率,但是也积累了大量的数据。在我读书的时候,我印象很深,当时还用软盘,U盘一兆一元钱,现在基本不提兆,都是提G,从TB到PB到EB增长很快。90%的数据是过去两年内产生的,这个放在高校来讲应该也是可以预估的。很多数据都是在信息化过程中才积累起来的,而且依此类推以后积累的数据会越来越多

这些数据虽然已经渗透到我们每一个部门,特别是每一个老师平时必须要涉及的流程,比如年度考核,评职称,老师报道和离校,调岗,但这些都是最表层的服务。刚才视频中南理工孔处对信息系统提了三点要求基本信息的查询;统计和分析,为决策作判断;信息的深度挖掘。深度挖掘其实现在面临的背景就是大数据。

 

存在的问题

现在,我们用大数据存在的问题是什么?现在很多管理项目仅仅停留在数据收集阶段,虽然收集好了,但是统计分析功能比较简单,与高校其他数字化平台关联程度很低。本人有幸多次去江苏、广州、上海,北京等地调研人事人才工作,每次必问的问题,就是高校人事系统。

 

我们了解到像南理工提出了“大人事系统”的概念,也发现各高校发展水平真的不一样。相对来讲,江苏、上海和北京信息化步伐稍微快一点。但总体来讲,我们对数据的利用和挖掘都还不够,还不知道数据的真正魅力在哪里,所以也造成数据积累多、但很少能真正深度辅助决策的现象。

 

 

面临的机遇

问题一,管理数据如何转化为可用的知识;问题二,怎么利用数据提升人力资源管理水平和技术含量;问题三,也是我们想达到的目的,就是为管理部门决策提供客观、科学全面的参考。

 

 

2.大数据在高校人资管理中的应用探索

这部分内容是我本人的一些思考,不一定非常成熟,希望跟大家多交流。大数据在人资管理过程中,可以为人力资源规划、招聘甄选、绩效管理、薪资管理、培训管理等做一些事情,我着重汇报高校内部绩效评估和人才评价。

 

高校内部绩效评估(二级学院的绩效考核)


1.每年统计绩效工作任务量非常大

我给大家介绍一下我们学校绩效评估要收集的信息:教学工作量、科研工作量、社会服务工作量、学科建设、人才队伍建设。这几点我们的做法是教务处提供教学数据,科研处提供科研数据,规划办提供学科建设数据,人事处提供统计和人才队伍数据,和学院、各个职能部门核对完以后交到人事手里,再进行统计。这个工作量非常大,而且每个处的进度也不一致,所以每年统计会造成非常大的消耗。我们每年从开学初就进行此项工作,高校应该都深有体会。我想在这里做一些探索。

2.数据有但没有活用,没有发挥价值

教务处、科技处等这些数据都有,但这些数据只是保留在那,是死的数据,并没有真正的打通,活用起来。我在为这次活动分享准备资料的时候,看了南京农业大学的系统,他们做了线上的职称评审。线上的职称评审我认为要做的是绩效评估系统的雏形,或者说是大数据系统的初级阶段工作。因为职称评审涉及的流程跟涉及的部门差不多,有教学、有科研、社会服务还有教龄、年限等。南农应该在线上走了很多年,比较顺,数据都已经打通。我们学校的人事处、科技处、教务处、研究生院等几个处的数据还是不够通畅,每次要统计跨部门的数据和信息都得花费不小的精力,特别是有个性化要求的数据,不同部门统计出来都可能不一致(略有偏差)。

3.大数据技术可以综合内部、外部以及网络的数据

举个例子,从科技管理部门获得研究项目的类别和数量。像论文检索和统计已经有学校做得比较好的,科技处和图书馆的论文检索系统已经打通,教师论文数据可以直接共享各部门(如科技处、人事处、研究生院等),为绩效考核、职称评审等业务打个了很好的数据基础。如果可以利用大数据技术,可以结合很多,比如图书馆的系统可以用,外网也可以直接打通,可以直接出数据。教务处也可以直接得到教学的数量和质量的信息。最后,集成一个大数据池。在这个大数据池的基础上,每一个学校绩效方案可能不一样,指标也不一样,比如一个项目给多少分、上一节课给多少分等。各项怎么分,其实只要建立对应的绩效评估模型和大数据池,然后再做匹配,就可以非常轻松地统计每年的绩效情况,而且人事处可以看到每个老师的具体情况,论文哪一年发的、发表多少篇、项目执行情况等,所以这个是多赢的工作,会给人事处、教务处、科技处、教职工等都带来方便。

4.利用大数据逐步完善绩效评价模型

这里为大家分享同事李老师所画的一个绩效评价模型图:此图将绩效评价指标分为5个:第一个是学科建设(对学校、学院学科的贡献);第二个是科研,第三个是教学水平,第四个是社会服务,第五个是师德师风,除师德师风暂时还没有采集数据,其他指标都已经有相应的数据采集。是用教务处学生的好评率等数据,虽然没有量化,但是对大数据来讲,其实所有的指标都可以量化,都可以采集。如果真的把所有的指标都量化,都标准化之后,这个大数据的模型就可以建,而且每个处都可以结合自己的需求个性化定制自己数据挖掘的模型。

 

福州大学人事处程国庆:大数据背景下如何提高人资管理水平 

 

 

提升人才项目选拔决策的科学性

1 人才项目数据怎么定

这里说的人才项目不一定都是指高层次人才项目,如果学校和某一个部门要设立人才项目,要怎么定,选人怎么选。比如最近长江、闽江、千人这个项目,要求是这个月要做完,学校里的流程是这样,个人申请—学校学术委员会推荐最后是学校人才领导小组引进。然后学校推荐到上级主管部门,上级主管部门会组织专家认证,最后报教育部择优录用。

 

这里面没有被选上的多少会有抱怨,我因此作了一些思考:第一,现在填报人才项目每次都需要将教育经历、工作经历、个人业绩等重新填写,给申报者带来了很大麻烦,耽误不少时间。第二,学校真正挑选出的人是否合适,推荐的决策是否科学,这个我一直觉得大部分是没有问题的,但是个别优秀的没有被推上,可能原因很多,有学科的差异,评价的指标不一致等等。 

2.通过大数据挑选人才

这些怎么避免?我原来在做数据挖掘的时候做过聚类分析,可以结合自己学校内部的人事系统,提取出某一类人才的所有信息。当然主要是对这个人才项目评价有帮助的信息。

 

比如推长江学者的项目。特别是青年长江学者最难选,青年长江学者去年是第一年,今年是第二年,很多人跃跃欲试,因为没有可参考性,校内选拔推荐难度较大。那么其实可以把已入选青年长江人才信息利用各种数据途径尽量收集,按照学科分类,把年龄、学习背景、论文专著发表、项目、专利、获奖等各项指标进行提取,做一个聚类,至少可以得到一个平均值。这样就知道这个人才项目的下限在哪里,最高限达到哪里,推荐讨论的时候可以简化很多。

 

3.通过大数据挑选专家

在人才项目里面怎么挑选专家评委,每一次人才项目评审都会请专家,不一定是校内专家,我们有专家库,每次请的专家可能会不一样。但是,我是不是可以登记这个人才项目,这个专家推荐了谁?比如推荐了五个人,最终录取了谁?积累一两年之后,他们推选情况记录下来可以计算出各位专家在不同项目推荐人才(挑选人才)的精准度,哪些专家推选的人命中率很低,哪些专家推选的人命中率较高。这可以为我们选专家,以及积累职称评审专家库等信息提供数据支持。

 

3. 配合大数据技术提升人资管理水平的个人意见

我不是信息化的专家,我这里主要讲几点建议:


第一,加强数据采集和完善,构建教职工综合数据库这个是一切的基础,巧妇难为无米之炊。

第二,加强高校人力资源管理团队的建设。我觉得人事处或者是人事系统,人员还是比较紧。特别是数据挖掘,很多高校还比较缺的。

第三,理念上要从管理向服务转变,要让更多人认识到它的价值。

第四,是要积极推进大数据共享和挖掘的工作。

 


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