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北京2017年10月10日電 /美通社/ -- “似乎人力資源管理能貼上大數據三個字，瞬間就高大上了”。近日，著名人力資源管理與人才測評專家，諾姆四達集團董事長蘇永華博士表示，“大數據”被互聯網公司炒作成了非常時尚的概念，人力資源界也到了言必稱“大數據”的地步。
大數據是個好東西，但能為人力資源管理帶來哪些好處，大家真的理解什么是大數據管理么？
作為中國較早的人才測評領域的開創者，諾姆四集團董事長蘇永華在人才大數據應用方面具有絕對的話語權。
蘇永華表示，目前人力資源領域關于大數據管理還存在三大認識誤區和觀念偏差。
認識誤區一：“大”數據 -- 數據量越大越好
一提到大數據，許多人簡單地從字面上理解數據的大小，認為大數據就是數據量很大的數據，只有海量的數據才能準確揭示事物分布規律。這種認識是片面的。造成這種誤區的原因，主要是因為缺乏統計學知識造成的。
大數據的“大”包括兩方面的含義，其一是指數據的數量，其二是指數據的種類。在獲取數據手段技術不斷創新、成本下降的情況下，可以增加指標庫，把過去無法獲得或獲取成本較高的指標數據納入到數據庫。比如說，過去人才庫只有性別、年齡、學歷、工齡等基本數據，現在可以通過測評把一個人的能力、個性、動力等特征數據放進去，這些數據能夠幫助管理者實現更精準的人崗匹配，降低用人風險，優化人才結構，控制人力成本，提升人力資源的價值貢獻度。
認識誤區二：大“數據” -- 將信息電子化等同于數據化
隨著計算機軟硬件技術、互聯網、云計算技術的發展，對信息的采集、存儲、處理的廣度、速度、效率都有本質性的突破和飛躍。一些部門將之前的人事檔案進行電子化處理，通過無紙化辦公、網絡溝通，將信息納入電子化管理系統。很多人就想當然地以為，將這么多信息都實現了電子化，這就算進入人才管理大數據時代了。
所謂大數據，核心詞是“數據”。所謂數據，就是以數字化方式存儲的信息，簡單地說就是量化的信息。在大數據時代中，真正有價值和意義的數據是可以被處理和技術分析的量化過的信息。而信息電子化，只是將信息由書面化、紙質化轉變為存儲在電腦、網絡上的“電子信息”，這些信息并沒有被量化處理。這種沒量化的信息是不能被各種數據處理工具和技術進行分析的，它們對管理決策意義不大，不能稱為真正意義上的數據，將信息電子化等同于數據化，本身也是對大數據的理解誤區。
認識誤區三：只要獲取了大量的數據，就算進入大數據管理時代了
有些人認為，只要建立了信息化電子化的數據管理系統，把大量的數據收集、保存起來，需要的時候方便提取、查詢，提高數據運用的工作效率，就算進入大數據管理時代了，很多號稱大數據管理系統目前也就處在這個階段。其實，這個水平離真正的大數據管理還很遠。產生這種誤區的主要原因是對大數據管理的本質目的認識不到位。
進行量化數字化管理的根本目的是要提升人們對事物認識的精準度，以便能夠做出更精準的決策，提高管理的效能。
一般來說，數據管理的應用可分三個層次。
第一個層次是數量化地描述事物特征（統計學上稱為變量）的分布規律。比如說，員工的責任心，可以給個體做定位（某位員工的責任心是強還是弱），也可以發現某類員工（如基層）責任性的整體分布情況。
第二個層次是進行類別間的比較，分析差異的原因。還以責任心這個指標為例，通過統計分析，可比較基層管理者、中層管理者以及高層管理者三類人群在這個指標上的差異。
第三個層次是探索事物特征之間的內在關系，發現事物的規律。比如，一個人的工作成效與他的教育水平、能力、個性、態度之間是什么樣的關系呢？如果我們獲得了一批人員在這些方面完整有效的數據，就可以用回歸分析法在這些變量之間建立數學模型。如果要探索更大范圍的事物規律，則需要更多變量的數據，建立更為復雜的數學模型來定義變量間的關系并根據數學模型進行預測，提高人事決策的精準度。
數據只是基本的原材料，好比做飯的基礎食材。要想制作出客人喜歡可口的“飯菜”，需要對這些原材料進行加工處理，真正實現大數據管理亦如此。要求能熟練掌握統計學的原理、方法，運用統計分析工具對數據進行加工，得出準確可靠的結論。
現代統計學已經解決了數據分析和加工處理的理論和工具方法。專業分析工作可以由專業人士來做，但作為管理者，特別是人力資源管理的專業工作者，還是要掌握一些統計學和測量學的基本知識，起碼能夠準確理解統計報告和統計分析得出數據背后的真正含義。
