大数据视域下国企单位人事档案管理的研究

陶春慧

【摘  要】在我国国企单位中，人事档案管理一直占据着十分重要的管理地位。国企单位应充分发挥信息化技术优势，将人事档案实施科学的处理加工，以此提升国企单位的整体管理效率，强化人事管理质量。论文主要以国企单位为研究视角，阐述大数据视域下人事档案管理的优势及特征，并试析有效完善措施，旨在为广大同仁提供借鉴。

【Abstract】In China's state-owned enterprises， personnel file management has always occupied a very important management position. State-owned enterprises should give full play to the advantages of informatization technology and scientifically process personnel files， so as to enhance the overall management efficiency of state-owned enterprises and strengthen the quality of personnel management. This paper mainly takes state-owned enterprises as the research perspective， elaborates the advantages and characteristics of personnel file management from the perspective of big data， and tries to analyze effective improvement measures， aiming to provide reference for the majority of colleagues.

【关键词】大数据;国企单位;人事档案管理

【Keywords】big data; state-owned enterprises; personnel file management

【中图分类号】G271;F276.1                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2021）02-0007-02

1 引言

随着科学技术的迅猛发展，人们迎来了大数据时代，并在社会各个领域中深度融合[1]。基于大数据视域下，将人事档案管理与其充分融合，已经成为众多国企单位刻不容缓的首要问题。

2 基于大数据视域下，为人事档案管理带来的便利

2.1 突出人事档案管理的本质功能

在国企单位的人事档案中，详细记录了单位所有员工的社会背景、资历、业务水平、综合素养等个人资料，这些个人资料是帮助国企单位变革人力资源结构的关键依据。随着网络技术的发展，促使人事档案突破了传统的政治性、保密性、凭证性等本质，还凸显了现代性、人文性、经济性、社会性等本质属性。人事档案部门在利用大数据技术辅助管理时，可快速地整理分类原本杂乱无章且数量巨大的人事信息。另外，打造大数据化的人事档案管理系统，能有效丰富人事档案的价值，在单位做出重大决策时，能提供更加细致、精简的人事数据[2]。

2.2 推动人事档案管理实现数据化

国企单位人事档案管理员在开展庞杂的工作时，可利用大数据技术的优势，完成人事信息收集整理、处理加工、交互共享等工作。另外，还能将海量的大数据化人事信息，利用互联网实现汇总、反馈、传输及确认。在大数据时代，人事档案管理员在处理人事信息时，能做到实时掌控、在线管理，不必再花费大量的精力，用于收集与整理人事信息，从而实现了人事档案自动化。

例如，我国华北XX市被誉为“服装产业重点区”，由于一线员工众多，在开展冗杂的人事档案相关工作时，往往需要较长时间。但随着大数据技术的引入，逐步改善了这一问题，有效提升了人事档案管理的工作效率。如表1所示，当地利用大数据技术，辅助开展人事档案管理工作的企业，正呈现逐年上涨的趋势。由此可见，大数据技术对企业发展来说，具有非常重要的意义。

3 基于大数据视域下，人事档案管理的完善对策

3.1 深入分析战略转型，密切联系实际情况

在国企单位中，人事档案管理员应深入分析当前我国关于信息化建设的发展战略方向，应重点关注云计算、信息化、大数据、电子商务等未来规划，建设全新的管理模式、规范制度、人事档案基础设备等[3]。人事档案管理应将重点发展目标立足于“大数据+人事档案管理”的基础上，推动档案管理部门向信息化升级转型。同时，人事档案部门还要建设出可行性、创新性的发展目标，利用科学规划的方法，將各种信息资源有机整合，积极攻破当前大数据视域下的种种难关。

首先，档案管理领导应组织部门员工，深入学习国家最新颁布的人事档案管理相关指导文件，使所有档案管理内部员工深刻感悟档案管理工作的开展道路。其次，人事档案管理部门在向大数据转型升级时，应以人事档案部门当前的实际软硬件基础设施为主，避免大数据转型升级超越实际，只是“空谈”。最后，人事档案管理员应针对当前大数据发展形势，定期整理工作人员提出的建议，以实际工作问题为重点改进方向。

3.2 加强数据基础设施，丰富数据检索模式

纵观当前国企单位发展变革中，部分单位仍然使用老旧电脑，开展人事档案管理工作。如此不仅无法使用最新网络安全系统，更是无法在发达的互联网下，保障人事档案信息安全。鉴于此，档案管理部门应加大重视软硬件基础设施，利用安全系数较好的设备，定期升级、维护软硬件，以此保障人事档案信息不会被网络病毒攻击[4]。大数据视域下，传统的人事档案信息由于数据庞大且繁雜，为建设数据化人事档案造成了不小的困难。因此，建设人事数据库时，应深入探究以下两方面：一方面，现有人事档案数据储备设施，是否能满足数据庞杂的数据信息;另一方面，人事档案信息种类繁多，现有人事信息保存方法能够满足非结构式的大数据化信息。首先，国企单位应向人事档案管理部门，投入充足的信息保存设施，使人事档案信息得以维持平衡，并在不断丰富人事信息数据时，不会受到保存空间的局限。其次，档案部门在添设节点时，可设计分布式保存系统，以此稳定加工、处理人事数据[5]。在国企单位中，人事档案一般都十分复杂，档案部门应突破传统的单一保存模式，在设计数据保存引擎时，以多结构为主，利用分布式文件系统，保存非结构式数据信息，在保存半结构式的数据时，可利用Key/value保存系统。最后，人事档案管理部门应针对国企单位的实际情况，在必要情况下，打造引擎连接器，将各种保存引擎进行连接，促使分布式数据库中的各种联系型数据，能够实现良好的融通，将数据灵敏度大大提升。

3.3 积极完善数据制度，有规可循有据可依

人事档案部门在建设大数据化管理工作时，还应重视规章制度的建设工作。基于大数据视域下，相较于以往的人事档案管理工作，将“战线”从线下管理不断推向了线上管理，这就要求人事档案管理部门积极完善大数据化管理制度，以此约束档案管理员的工作行为。首先，档案部门应健全规范制度，将传统的人事档案管理密切融合大数据化人事管理，要求档案管理员认真控制好“人事档案进出关口”。其次，还应积极优化人事档案管理规定，以我国颁布的《人事档案管理法》为基点，结合国企单位的具体情况，设计国企单位专属的《人事档案管理规定》，要求人事档案管理内部员工在完成日常工作时，严格参照相关规定，以制度要求约束收集信息、检索、转移数据、鉴别归纳、审核等工作行为。最后，人事档案管理部门应引导管理员树立强大的安全意识，面对外界诱惑时，坚守廉洁品质，不为眼前利益泄露国企单位人事信息。

3.4 增强管理人员素养，提升业务技能水平

国企单位中的人事档案管理员应重视大数据的重要性，不断提升自身的综合业务能力。首先，人事档案管理员应丰富自身的学习渠道，在保障质量的基础上，不断学习新知识。档案管理员在最初接触大数据时，应先熟悉大数据的基本概念，再熟练应用大数据技术，并最终实现精通大数据技术。其次，人事档案管理具有极强的操作性，档案管理员应在深刻理解大数据理论常识的基础上，将理论常识付诸实践，促使在人事档案管理工作中，充分发挥大数据技术的本质功能。最后，档案管理员在应用大数据技术后，需细致观察大数据为工作带来的便利条件，并深度挖掘尚存的弊端之处，积极寻求改进措施。如此不仅能丰富档案管理员的大数据视野，更能强化工作质量与效率。

4 结语

立足于大数据视域下，不仅为国企单位的人事档案管理工作带来了问题，也提供了更加丰富的发展契机。鉴于此，人事档案管理部门应深入当前的发展形势，将大数据技术的管理优势充分发挥，建设出顺应时代发展需求的大数据化人事档案管理模式。经过广大同仁的共同努力，定会推动人事档案管理走上新征程，以期促进国企单位持续性健康发展。

【参考文献】

【1】李玉强.大数据背景下事业科研单位人事档案管理的创新探讨[J].世界最新医学信息文摘，2018，18（10）：145.

【2】邹丽敏.大数据时代对事业单位人事档案创新管理的影响[J].办公室业务，2018（06）：178.

【3】姜红缨.大数据时代事业单位人事档案管理创新路径研究[J].办公室业务，2020，332（03）：153-154.

【4】韩晓华.论述大数据时代对事业单位人事档案创新管理的影响[J].卷宗，2020，10（04）：136.

【5】李石.大数据时代事业单位人事档案管理信息化建设探索与实践[J].图书情报，2019（09）：1-2.