大数据时代背景下高校人事档案管理探究

大数据时代背景下高校人事档案管理探究

作者：卢莹莹

来源：《人力资源管理》2014年第12期

摘要：高等院校学科门类丰富，需归档的人事档案数据庞大且形式多样。人事档案管理部门要在大数据理念下，建立“大档案”思维，充分合理地使用人事档案数据，使其在高校师资培养、人才评估、科研团队组建等多个方面发挥作用。 关键词：大数据 ;高校 ;人事档案管理

维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出：“大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获得的知识，得到过去无法企及的商机。”对于人事档案这类典型的数据收集整理类工作来说，大数据时代的到来为我们的工作带来了新的机遇和挑战，同时也给我们提供了新的思路和方法。目前国内各高校所采取的人事档案管理模式基本都以收集、整理、保存为主要任务，并没有真正的做到大数据时代对数据的要求——“让数据发声”。在有高端科学技术支撑的今天，如何利用大数据理念来提升人事档案管理水平，架构出实用高效的高校人事档案管理模式，是值得我们思考的问题。 一、建立完善的人事档案数据库，达到“样本=总体”的大数据要求

人事档案不完整、不全面的问题是高校人事档案管理过程中经常被提及的一个话题。“大数据时代”不仅要求数据的数量大，更重要的是要做到在数据处理时能得到所有数据，而不是采用随机分析或抽样调查的方法来完成数据的分析和整理。 1.造成人事档案不完整、不全面的原因

（1）保密性原则导致档案所有人无法及时完整地核对、补充个人信息。人事档案一直以来都是作为机要文件由专门人员和部门进行整理、检查、审核、保存和传递的，档案所有人无权自己完成上诉程序，对于一些保密级别较高的个人人事档案甚至无权申请查看。这些限制导致档案所有人不能完整地、及时地查阅自己的全部档案信息，对于人事档案中缺失的部分内容也就无法知晓，更不能做到及时地补充和完善。

（2）档案所有人的个人重视程度不够。人事档案是反映档案所有人成长历程和德能勤绩等各方面信息的重要资料，但如果不是专业的从事人事工作或档案管的人员，往往意识不到人事档案的重要性，对于哪些内容应该记录到档案当中也不是非常明确。加之高校教师把大部分精力都放在教学、科研等方面，对于个人档案的整理和完善的工作往往不够重视，甚至是忽视。

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（3）人事档案收集频率过低，导致归档信息有所丢失。我国高校基本采取“年终总结”的方式，对教职工个人一年来的工作成果进行汇报总结，同时填写相关表格并提供附件证明材料作为个人人事档案的充实。但长达一年的时间跨度，足以使一些原本认为重要的资料信息变得不再那么重要，也可能使原本整理完备的资料信息有所缺损或丢失，而这些都将导致个人人事档案的不完整、不全面。

2.解决人事档案管理制度中存在问题的措施

（1）调整人事档案的保密形式。对于人事档案中的个人基本信息、教学成果、科研成果等由个人填写并逐步完善的部分做开放式的处理，使得档案所有人能够及时地查看个人档案并进行相关信息的补充，以保证档案资料的完整性;对于组织评价等需要保密的部分继续采取保密原则。

（2）加大宣传力度，提高教职员工档案意识。高校人事档案管理部门、各院系应联合起来加大宣传力度，使教职工明确人事档案在个人成长中的重要性，使档案意识扎根于每位教职员工的心中，养成主动整理完善个人人事档案的习惯。

（3）创建人事档案实时更新平台。大数据时代要求数据的实时性和时效性，每年更新一次人事档案记录显然已不合时宜。高校人事档案管理部门应该提供“及时更新”人事档案信息的凭条和服务，使教职工能够将自己的教学、科研、创作、社会服务等业绩成果快速、及时、准确的以数据模式录入到人事档案数据库中。

二、创建“大档案”思维，掌握全方位、多维度大数据型人事档案信息

维克托在《大数据时代》一书中阐述了大数据时代数据的特征应该是“更多—不是随机样本，而是全体数据”、“更杂—不是精确性，而是混杂性”、“更好—不是因果关系，而是相关关系”。业界也经常用4个V来描述大数据的特征：数据量大（Volume），类型繁多（Variety），价值密度低（Value），速度快时效高（Velocity）。

由于信息数据存储条件的限制，目前我国大部分高校的人事档案信息归档存储中存在一定的问题。

第一，在人事档案归档时，特别是业绩档案部分在归档前都要进行筛选和审核，大多以“重要信息优先存档、次要信息选择存档、无用信息不存档”为基本原则。而这些信息重要程度的判断都是由院系、教务处、科研处等相关部门的工作人员来完成的，那么工作人员的学历水平、知识结构、个人喜欢等因素都会对归档信息重要程度的评估产生影响，不可避免地造成人事档案数据收集过程中对重要数据信息的误判和丢失，或对无用信息的整理和存储。而这部分信息正是高校在制订中长期发展战略、调整师资培养方案、组建科研团队等工作中最为重要的参考信息。

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第二，高校人事档案部门对于人事档案的存储一般都只采取条目式、概要型的“大事记”形式归档方式，即只记录在何时何地，发生了什么事件，取得了什么成果，产生了哪些影响等。至于具体的成果内容大多都由档案所有人自行保管，重要成果也可能在所在院系或相关职能部门存放。当需要更深入、更具体的了解某些成果信息时，仅凭人事档案所提供的资料似乎无法做到，还须牵动其他部门的力量才能完成这一需求。如果中间哪一环节出现了问题，就都会影响整个事件进展的速度;如果某一成果信息特别热门，相关工作人员就会经常的重复同一劳动，其实这样的人力浪费是完全可以避免的。

由此可见我国高校现行的人事档案信息存储模式已经跟不上时代快速发展的步伐。高校和人事档案管理部门必须快速转变思维模式，结合大数据时代要求，建立“大档案”体系。 大数据时代海量信息的存储已不再是人们需要担心的问题。到2013年，世界上存储的数据能达到约1.2泽字节，其中非数字数据只占不到2%。如果把这些数据全部记在书中，这些书可以覆盖整个美国52次。如果将之存储在只读光盘上，这些光盘可以堆成五堆，每一堆都可以伸到月球。相信随着科学技术的不断发展，存储方面的技术会越来越成熟和进步，所以我们再也不需要为了担心存储空间不足而在确保信息真实性的前提下去挑选或删减所要存储的档案信息。

高校应该结合自身实际情况尽快建立起自己的“大档案”体系，助力院校发展大计。所谓“大档案”体系是指通过指定端口即能快速、准确、全面地检索统计个人的全部档案信息资料，包括个人基本信息、教学情况、科研成果、服务社会项目等各个方面的、多种形式（文字、图片、视频）的信息资料。这个系统的建立在高校统筹规划、人才评估、组建科研团队、提高各部门办事效率等方面都具有重要的意义。当然，“大档案”必将面临着更严峻的信息安全问题，用户权限设定，访问权限限制，密级等级标注，甚至下载资料是否收取费用等一系列的问题都应全面周详的考虑到，要确保在“大档案”系统之下保护教师的个人信息不被窃取，确保教师的知识产权不受侵害。

三、组建“大档案团队”，数据化人事档案信息，让人事数据“发声”

“大档案”体系的建立并不是大数据时代对于人事档案数据的最终要求，它只能算做是一个规模庞大、信息量齐全的数字化档案库。大数据的核心在于预测，在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的关系。因此我们需要的是把人事档案信息数据化，而不仅仅是数字化。数据化和数字化大相径庭。数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码。例如，将纸质书籍扫描成图片格式，制成电子书就是信息的数字化;利用数字图像的光学字符识别软件来识别电子书中的字、词、句、段就是信息的数据化。由此可见，高校人事档案信息只有在数据化之后，才能被检索、比较、统计、重组，从而真正地发挥数据的价值。

Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示，随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力：第一，整合企业数据的能力;第二，探索数据背后价值和制定精确行动

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纲领的能力;第三，进行精确快速实时行动的能力。高校建立数据化“大档案”的构想与辛儿伦的理论不谋而合。那么接下来我们要做的就是组建一支专业的“大档案团队”，这个团队中应该包含高校各学科门类的顶级专家学者、资深的人力资源从业人员、IT精英、数据分析高手等。结合各学科特点和院校发展需求，通过完美的程序设计，应用人事档案信息分析出我们想得到数据，为高校制定中长期发展战略、起草师资培养方案、调整课程设置、组建科研团队等方面的工作提供可靠的数据支持和预测分析。通过对教师基本信息的分析，我们可以得到学校教师的年龄层次、学历水平、男女比例等数据之间微妙的关系，虽然在现有的阶段我们也能做到这一点，但相信有大数据的支持，会给我们带来更多意想不到的收获;通过对教师科研成果的数据分析，我们不但可以了解学校整体的科研水平，并且可以根据跨学科、跨专业等新时期科研要求整合出一个强有力的科研团队，也许在这之前这个科研团队的成员可能彼此之间都不认识;通过对教师社会服务成果的分析，也许就能得到下一批就业基地的名单。

亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说：“数据是新的石油。”“大档案团队”就是高校新石油的开采者，只有他们才能真正地实现大数据“预测”的核心价值，才能真正做到让数据“发声”。具体的程序运算模式将是一个重要的研究课题，有待团队人员进一步探索。 参考文献

[1]（英）维克托·迈尔-舍恩伯格.盛杨燕，周涛译.大数据时代（第1版）[M].杭州：浙江人民出版社，2013，1

[2]邱迎春，吴开平.高等艺术院校人事档案管理探讨[J].四川档案，2012（12） [3]王玲，张妍妍.大数据时代档案工作面临的大机遇与大挑战[J].兰台世界，2014（6） [4]张倩.“大数据”技术在高校档案信息服务中的应用探索[J].档案与建设，2014（3）