北京2017年10月19日電 /美通社/ -- “企業要實現人才管理的大數據，需在技術和操作層面引入現代人才測評工具和技術，在人才的基礎素質評價方面實現量化和標準化，建立起基礎的人才數據庫。”據我國人才測評第一人，諾姆四達集團董事長兼總裁蘇永華博士介紹，目前，企業人才數據庫中已經量化的數據大多是一些人口統計特征的數據，如年齡、性別、學歷、工齡、考勤和工資數據。這些數據能夠進行分析的寬度和深度是有限的，應用性也不強。

蘇永華表示，根據諾姆四達多年的人才測評數據來看，當前企業人才數據庫還存在兩大缺陷：

一是缺乏重要的人才評價數據，或者評價的信息沒有數字化量化。比如人才的能力、素質、態度、品德、行為表現等等，基本上沒有數據化，只有一些簡單的定性判斷。

二是人才信息數據不全面、不連續、不完整，有些信息的真實性和有效性存在疑問。比如個人簡歷的信息就存在著夸大、不真實的情況，又比如，考核評價的數據存在著模糊性，考評分數的趨同性（分數拉不開差距）等問題。人才的高流動性導致人才在不同企業里的數據不能共享使用，這些問題都制約著人才數據庫的建設和使用。

人力資源管理要實現真正的大數據管理，必須以人才的大數據庫為核心，其數據庫的建設必須具備以下四個特征：

• 定量化。一般情況下，我們直接獲得的是非量化的信息，因此要對獲取的信息進行量化處理，讓信息庫成為真正的數據庫。
• 標準化。事物的特征不同，獲取數據的工具和方法不同，數據的性質是不同的，因此很多原始測量數據不能直接進行數學運算和統計分析，需要經過標準化的處理后才能進行。只有經過標準化處理的數據庫才是真正有效的數據庫。
• 廣泛性。數據采集盡可能多一些觀測指標，指標多能形成多變量的數據族，就可以進行多變量間的分析，找到多變量之間相互影響的關系，能夠發現事物間變化規律，實現大數據管理的核心目標。
• 客觀性。虛假數據的有害性是不言自明的，無論是否是故意制造的虛假。因此，要確保入庫的數據是真實有效的。

“數據本身所反映的還是事物的表層現象，只不過是以數量化編碼的方式呈現給我們，這種數量化的編碼給我們后續的數據分析處理提供了基礎條件。但這并不是我們建立人才數據庫的最終目的。”

蘇永華表示，我們根本目的是通過對數據的分析和處理，從表面的數據現象變化中掌握事物間的本質聯系，以及事物運動變化發展的本質規律。而對事物規律的認識把握，還需要發揮人的智慧對規律的把握認識能力，我們相信大數據的作用，但又不要迷信大數據、無限夸大它的作用，而是要用辯證的思維來認識和運用大數據為我們的目的服務。

不能以為有了大數據技術，我們就可以“偷偷懶”省去思考之苦。

蘇永華，諾姆四達集團董事長、總裁。華東師范大學心理學博士，復旦大學管理學博士后。中組部領導干部考試與測評中心特聘專家。