摘要：在大数据时代背景下，合理运用企业信息管理智能化能够有效的深入挖掘企业的再生信息资源，对企业未来的发展有利无害。基于此，文章以大数据时代的智能人力资源信息管理、大数据时代人力资源信息管理智能化研究的现状、大数据时代人力资源信息管理智能化背景下面临的挑战和大数据时代人力资源信息管理智能化的应对策略四个方面进行分析，希望对相关人员有所帮助。

　　关键词：大数据时代；人力资源信息管理智能化；挑战与应对策略

　　由于大数据时代的不断深入，通信技术和信息技术也慢慢渗入到了人们生活中，对于信息资源的运用也越来越多。面对这种情况，不管是个人还是企业都迅速的将目光停留在了信息管理智能化的实现上。那么，什么是信息管理智能化？是人们运用多种高科技技术对相关信息进行深入的挖掘、融合、分析、处理的一个过程。另外，信息智能化管理也实现了信息动静态的同时管理。

　　一、大数据时代的智能人力资源信息管理

　　（一）大数据信息管理概念

　　大数据时代的数据具有多样性、复杂性等特征。计算机信息处理技术在通过数据分析、传输、处理等方式将大量数据中的数据转换为关键消息，发挥着最重要的作用，而智能信息处理技术则是最终目标。大数据已逐渐成为人们生活和工作中极为重要的工具，它使企业能够更加丰富、更快速地集中和整合企业需要提取和筛选的数据信息。因此，大数据需要掌握高级数据处理和分析技术，需要对大数据当前的研究对象进行改进。

　　（二）大数据时代智能人力资源管理

　　在大数据时代，信息流量呈指数级增长，人力资源信息处理技术也开始引起广泛关注。尤其是在大中型企业中广泛使用，人力资源信息化在处理大数据后将信息数据提供给企业的每个相关功能管理部门，并基于大数据分析的特点和集中精力来判断组织发展战略、目标以及组织内外环境的变化，并根据组织的需求预测未来的工作安排，从而实现调整企业人才。在这个时期，获取信息的方法是十分丰富的，但如何及时获得正确且重要的信息，同时解决效果分析后存在的问题将是首要任务。当前的人力资源信息处理技术尚未达到智能，还需要进一步改进。

　　二、大数据时代人力资源信息管理智能化研究的现状

　　（一）促进业务管理变革

　　企业在运营过程中，必须采取高效的管理措施，以便企业在达到一定规模后能够方便快捷的进行管理。在大数据时代，随着信息管理在企业运营过程中的作用越来越大，逐渐成为了无可替代的资产。实现信息管理智能化在一定程度上给企业经营管理改革带来了巨大的动力。数据资产化最重要的作用是将信息部門成本管理层次结构转移到利润。在大数据时代，数据信息部门正在逐渐成为企业不可缺少的资产组成部门，能够获得更多宝贵数据信息的人可以在各个部门的竞争中占据领先地位。企业可以通过动态数据信息确定市场的发展方向，推动企业的经营变化，同时创造大量收入。

　　（二）业务决策变更

　　在企业运营过程中，管理层在讨论企业的发展方向时，始终无法与数据信息分析分开。在分析数据时，管理层更加关注企业发展的内部化。在此阶段，信息管理成为企业发展的主要指南，为企业的所有决策提供了极大的可操作性。因此，实现信息管理智能会在一定程度上改变企业的管理层决策方向。使决策智能化成为最重要的角色将是企业运营过程中生成的各种信息数据从业务基础逐渐转换到数据基础。在传统的业务推动方法中，当企业的相关员工总结产品销售过程时，他们只是简单而片面地总结了内容，严重阻碍了企业的决策。在大数据时代，企业可以进一步探索企业的数量标准信息，从而发掘更多的市场信息，并有充分的依据确定相关人员的企业发展方向。

　　三、大数据时代人力资源信息管理智能化背景下面临的挑战

　　（一）新时代的推行

　　大数据时代是以创新价值和创新模式为基础的。对于一个企业来说，如何挖掘具有价值的数据信息是非常困难的。首先，是信息的选择，在这个过程中需要相关信息管理人员具备敏锐的反应能力和准确的预判能力，需要将所有的信息进行筛选分类和屏蔽无效的信息；其次，是有效的信息数据的来源可能是分散的，无法运用相似的手段进行审核。当今阶段的人力资源管理智能化并没有完全的实现，例如以往传统的人力资源渠道便是非常的复杂，在获取各种信息时，不仅被动而且还需要花费大量的人物、物力以及金钱，进而导致人事的薪资，绩效，人员培训，招聘信息等方面的管理不尽人意。人力资源信息管理在一个企业中占据重要位置，但企业在对人力资源信息的管理却只重视系统硬件，并未通过提供数据为基础的机制，进而导致无法通过大数据的运用来实现人力资源信息管理智能化的目标，影响了新时代下人力资源信息管理智能化的推行。

　　（二）信息数据的安全防范

　　随着人力资源信息的增长，信息安全也出现了新的挑战。当今社会非常依赖于信息管理中软件和硬件的相互依存性，数据之间的交互，如何才能强化数据信息的安全性便显得尤为重要。数据信息中需要保密的参数，数据在传输的路径，是否需要交互共享以及保密的机制，都将会成为信息安全是否会遭受到威胁的主要问题。

　　（三）智能有利于做出正确的决策

　　在大数据的背景下，人力资源信息管理智能化在本质上是可以帮助企业做出正确的判断，可以通过共有的决策资源、决策数据、决策模型、决策认知等来帮助企业解决相关的问题，弥补信息处理人员在进行重要人力资源信息数量收集、分析、处理和融合的时候由于浅薄的判断而带来的非正确的决策，进而导致人力资源的整体局面处于劣势，企业在发展的过程中不能很好的衔接外部因素的变化而导致判断错误。所以，如何正确的运用人力资源信息管理智能化已然成为当代所有企业之间竞争的取胜资源。

　　四、大数据时代人力资源信息管理智能化的应对策略

　　（一）增加对人力资源管理信息的基础投入建设

　　如今信息技术在不断进步，人力资源信息管理系统也受到了许多企业的运用，它对于一个企业的发展有着无比重要的作用。如一个板块的设计是否合理，数据储存的是否详细，系统运行是否流畅，操作是否简单灵活，这些都是能够直接的影响人事部门的工作效率。在大数据的背景下，大多数企业都选择了人力资源信息管理智能化，但在运用的期间，还是应当注意信息的时常更新。例如：一般企业都会保存传统的人力信息，如员工的档案，每个月的绩效考核，是否迟到等，现在便可运用该系统，将员工的日常工作情况，绩效的考核还有员工的薪资待遇等都可以制定一个公开，公平的评估，这样不仅可以促进员工在日常的工作中继续努力，还能让员工注重自身的言行举止。

　　（二）大数据的技术和应用

　　大数据不是生产过程中的衍生物，而是可以被多次加工的迭代资本，而且在更新的处理模式后便会具有更加强大的优化能力和决策能力。虽然大数据资产的概念已经家喻户晓了，但如何将这些管理信息智能化还是缺少一定的理论支撑和相应的手段。在实现智能化的过程中企业需要正确、合理的运用大数据技术，这样才能保证企业的运营信息得到发展，也不会过度的依赖于大数据，还能实现人力资源信息管理智能化的优化。企业在使用大数据技术时，首先应当将云智能融入到人力资源信息管理系统中，这样便能接收到多个层面的信息渠道，之后在通过每个渠道的分布计算、存储等控制系统中每个模块的运用进而对大数据进行准备的分类。其次，便可将人力资源的信息等在物联网、云计算以及互联网中相互结合，形成完整的区块链的共享体系，进而实现对区域中的内部结构化和非结构化的信息集结，实现企业自身的信息分享，完成全新的人力资源智能化的信息管理途径。

　　（三）加强信息安全的防范

　　在大数据时代的构建下有了全新的安全体系，这对一些大中型的企业来说，丢失了人力资源信息是相当严重的，会影响企业未来对人力资源的安排和决策，但最可怕的不是隐私的泄露，而是产生被其他企业预知的可能性，所以应当采取大数据的技术来帮助解决重要信息数据过大且异购数据等问题。虽然传统的边界比较安全，但也只是在事中添加了防御功能，并未在过程中的人力资源管理信息，数据的接出口进行数据加密和添加具有時间限制的验证和密钥等。所以，需要事先预知并将消息传至到安全运营中心，最好可以实现全过程的风险可视化，这样便可有效的提高人力资源信息管理智能化的安全性。

　　（四）人力资源信息的多次利用

　　在企业中人力资源会储存许多的信息，而数据在信息价值链中属于比较特别的位置，信息价值的优劣要取决于人力资源数据和人力资源的再生思维。在今后的数字化发展的人力资源中，人力资源数据可以称之为可持续利用的再生资源，这也可以说是处理数据的思想转变，对数据挖掘的价值转变。信息资源隐藏的真正价值将会被挖掘出来，数据的价值不会因为使用的次数而逐渐减少，反而还可以多次、重复的进行挖掘。现在已经是大数据人力资源信息化发展的后期阶段了，产生的价值必然是不可限量的。

　　（五）简单化的管理规划

　　在人力信息管理中，数据的基数都是比较大的，并且每类信息都有着独特的多元特征。因此，在企业应用人力资源信息管理智能化时，便需要考虑到它的难度且复杂程度。企业在运行中，应当根据这些问题设置一个专门解决信息管理的部门，将这个部门作为智能化管理的起步，进行简单化的管理。比如：中国通用技术控股有限责任公司，这所公司为了提高该公司在大数据时代下的企业竞争力，便将公司中的中高层管理实行了信息管理智能化。首先运用大数据的挖掘技术将公司内部的所有信息进行再次的挖掘。其次，在对市场经济的信息进行深入、全面的挖掘，进而分析市场的需求和该行业的趋势走向等。最后该管理者再对制造品的相关数据进行了深入的分析、研究，找出对产量质量产生影响的关键因素。通过这样的方式，不仅确保了数据信息的可实行性，还实行了对信息管理智能化的运用。

　　五、结语

　　总之，虽然传统的人力资源管理有着许多的问题，但如今信息时代已经来临了，许多企业也在逐渐的将大数据的思想应用到人力资源管理的工作中来，以此达到提高企业人力资源管理的工作质量，完善员工的基础资料，为企业的未来挖掘更多的新型人才。