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日期：2023-01-12 阅读量：0次 所属栏目：人力资源论文
一、数据信息和职业规划的基本概念
职业生涯规划则是针对个人的主观因素和客观因素进行分析测定，确定个人的奋斗目标，并努力实现这一目标。也就是说，企业需要结合员工的自身兴趣和特质，将其定位在一个最能发挥自己特长的位置，通过对每位员工进行职业生涯规划，确保各类人才“各就其位，各行其道，各尽其职，各得其所”，为不同类型的人才提供个性化的晋升通道和成长空间。
二、如何让数据为职业生涯规划进行全程服务
（一） 数据与员工招聘
对于职业发展规划来说，从员工招聘阶段就要全面介入。数据分析模型会帮助人力资源管理人员做出更加理性的决策。首先，数据挖掘模型会抓取数据库里应聘者职业技能、薪酬要求以及培训教育等方面的信息，然后对比岗位需求，通过数学运算找到最佳的资源配置方式。招聘过程的最根本诉求就是解决企业职位与候选人之间的匹配问题，而 数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。
（二） 数据与个人信息的深入挖掘
员工入职以后，数据会针对员工的基本信息，通过模型整理编辑出一个以“个人”为中心的数据库，它的核心功能就是建立员工工作经历、教育背景、职务晋升和社交网络等方面的指标体系，这些指标实现动态管理，通过信息量的积累和汇总分析，评估员工的职业素养和发展潜力，发掘隐藏在深处的职业倾向，并借助这些评估结果，引导员工按照一定的职业发展规划路线开展职业实践。
（三） 数据与职业锚
职业锚是指员工进入早期工作情景后，由获得的实际工作经验所决定，依据已被证明的才干、动机、需要和价值观，进行现实的选择和准确的职业定位。职业锚强调个人能力、动机和价值观三方面的相互作用与整合，是个人同环境互动的产物，在实际工作中不断调整。职业锚是职业生涯规划最重要的组成部分，准确的职业锚，会引发员工进入正确的职业生涯规划渠道，促发企业和员工形成双赢的局面。
（四）数据与“人――职匹配”
员工入职以后，需要针对员工职业发展计划书，结合企业实际，对员工的职业发展方向进行定位，进行“人-职匹配”，如果匹配得好，则个人的特征与职业环境协调一致，工作效率和职业成功的可能性就 为提高。相反，则需要不断修正，重新匹配，提炼更加精确的职业目标。
三、数据与职业生涯规划结合的实例
在员工职业生涯规划中，往往会引入SWOT分析矩阵法，通过对一系列信息的归纳与分析，得出员工职业生涯发展的最佳途径。
S代表strength（优势），W代表weakness（劣势），O代表opportunity（机会），T代表t人力资源管理 eat（威胁）。其中S和W是内部因素，用来进行自我分析，O和T是外部因素，用来进行环境分析。
使用 数据后，我们需要在人力资源管理 信息系统中即时录入以下数据：
S：工作经验，教育背景，专业知识和技能，沟通能力，团队合作能力，领导力，人格特质，承压能力，个人关系网络等。
W：比较缺乏的经验，较差的成绩，专业不对口，缺乏目标，自我认识不足，较差的领导能力，负面的人格特质，害羞，情绪化等。
O：就业机会，急需的人才，晋升机会，市场需求，地理位置优势，强 的关系网络等。
T：就业机会的减少，同业竞争，缺乏的培训，晋升过程的激烈竞争，专业领域的有限发展等。
在对员工进行职业生涯规划时，系统会自动调取这几项重要因素，进行比对分析，利用数据分析模型，得出更优的策略。
以往，在职业发展规划中，要么会出现数据信息不足，要么会出现分析能力不足，而引入数据，既可以存储海量的信息，也可以利用数据挖掘技术进行数据模型建立，从而迅速果断的对职业发展方向进行抉择。
四、如何让数据更好的为职业生涯规划服务
鉴于 数据强 的功能，以及自身存在的不足，我们需要开展以下工作，以弥补其天然的缺陷。
（一）解决 数据存储中的容量问题、安全问题和灵活性问题，实现存储系统的扩展能够简单可行，基础数据的存储安全可靠，不易更改，且一种存储手段能够适应不同的应用类型和数据场景。这样，可以确保数据使用的持续性和有效性。
（二）优化数据分析和挖掘模型，能够尽量剔除与关系结果不太密切的数据，从海量信息中找出最切合使用的有用信息，得到总体在空间上的分布状态和时间上的变化情况，以便对结果做出预测，同时，通过个体在空间和时间上的差异性和相似性，找出问题原因。
（三）人力资源工作者需要加强 数据相关知识的学习及应用，实现专业知识与 数据技能的有机结合，实现人机互补，做出更符合预期的职业生涯规划方案。
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