我們大概都讀過一些有趣的研究，比方說：辦公桌凌亂的員工比較有創造力、有運動習慣的員工績效較佳、夜貓子型的員工比較適合創意類型的工作、成功的人都有閱讀的習慣…
前一陣子，我也試著在公司裡做了全體員工的問卷調查，詢問員工有沒有運動習慣？有沒有閱讀習慣？逛街嗎？釣魚嗎？拿什麼牌子的手機？家中排行第幾？慣用右手或左手？…想要透過統計，看看能不能找出績效表現好的員工特徵或樣貌。
結果不能。
從技術層面的角度，大多數人都可以理解問題出在哪裡：公司規模是個問題，對一家只有幾百位員工的公司而言，要從當中找到有意義的統計結果並不容易；再者，對不同職務的員工而言，績效的定義可能有相當大的差異。
比方說，負責薪資計算的人力資源專員和負責第一線銷售的門市業務人員，以及負責處理客戶抱怨的電話客服人員，需要的技能和特質可能大不相同。細心文靜的員工可能在A部門是位績優員工，只不過到了B部門就不受主管青睞。當公司規模小，不同職務又需要能創造不同績效表現的人員時，每一個職位可能都只會有個位數的員工，要從統計中找出該職位的績優員工應該是什麼樣貌，是個不可能的任務。
問卷的設計也可能是原因。當我們說有運動習慣時，談的究竟是每天運動、1週運動3次、1週運動1次、或是1個月1次（這樣還可以稱為有運動習慣嗎）？然後，跑步和打球是同一回事嗎？一個人跑步，和號召三五跑友一起跑步，背後代表了不同的意義嗎？如果我們誤把那些其實反映了不同特質的行為統統歸類為「有定期運動的習慣」，然後再拿它來和員工績效進行統計分析，要得到結果當然就會有一點困難。
最後一個問題則是績效本身是否客觀正確，恐怕也有可議之處。如果我們討論的是業務人員的銷售成績、生產線上的生產效率，這些績效指標確實比較容易量化和衡量；但很多智慧密集或創意密集的職位，其工作績效有一定比例其實和質有關，就好像我們一開始舉的例子「辦公桌比較凌亂的員工創造力較佳」，光是要如何衡量「創造力」，就是非常大的挑戰了。
大數據分析真能幫助甄選效率？
過去人力資源單位談到數據管理，不外乎就是離職率、教育訓練時數、內部晉升比率、員工滿意度、篩選率等等，這些差不多都已經變成人資單位標準的KPIs了。要說員工特質和績效之間的關聯性，過去幾十年來，也有過許多嚴謹的學術研究，比方說5大人格特質當中的勤勉審慎性對員工績效的預測力、內外控人格對員工績效的影響、組織公民行為和離職率之間的關係等等。
但最近因為大數據的風潮，許多趨勢分析專家為人力資源管理提出了美好的未來，期望把人資數據分析當成人事決策的依據：不同的員工福利措施對員工滿意度提升的差異、加薪幅度對員工留任的影響、如何從履歷表中預測應徵者的適任性、如何從員工行為預測該名員工是否正打算離職…。
只不過，除了那些規模很大、人力資源編制和預算比較豪華的企業之外，絕大部分公司的人力資源單位要投入所謂的「人資大數據分析」，大概都會遇到類似的困難。就像我自己的經驗，面對一大堆數字，連該問什麼問題都不太確定，更遑論去驗證這些問題的假設是否為真。
針對上述的挑戰，有沒有可能是，比方說某個有能力進行大數據分析的外包商，蒐集各家公司的資料、完成分析之後，再將結果回饋給企業？現在已經有公司正在嘗試透過人工智慧（AI）來分析應徵者履歷以協助主管做出甄選決策，而推動這項科技發展的，目標都是希望成為眾家企業人力資源單位的解決方案，而不單單只是為了自己的公司提高甄選效率。
當然，這中間有員工個資保密的議題要解決，某些國家對於企業將員工資料交給第三方（尤其是該第三方是個跨國的大數據資料庫）進行大數據分析可能會有意見；但想一想，現在人力資源領域中行之有年、由公正第三方執行的薪資調查，不也就是這種運作模式？所以我個人認為，隨著科技的發展，也許不久的將來就會有所突破。
總的來說，因為各種演算法、大數據和人工智慧的推進，許多企業都正在積極推動數位變革。在這個浪潮之下，人力資源工作勢必也要跟著改變。我知道已經有許多人力資源領域的專家開始投入這件事情，也相信目前的挑戰還非常非常多。
不過這個改變可能會比較像是指數函數，現在進展很緩慢，將來則有可能會愈來愈快，並且對人力資源單位產生非常巨大、甚至驚人的衝擊。
本文獲「萬惡的人力資源主管」授權轉載，原文：關於人力資源大數據：此時此地
作者簡介_萬惡的人力資源主管
跨國公司的人力資源主管。大學念的是心理學，碩士念的是人力資源管理。曾任職於學術單位、顧問業、高科技製造業、IC設計業、半導體設備商、通路業、金融產業、網路資訊業。從事人力資源管理工作超過20年。2006年，因緣際會開始的「萬惡的人力資源主管部落格」，對於職場生存提出很多銳利的觀察與見解，得到上班族、社會新鮮人的強烈共鳴。常有網友提出個人職涯選擇問題，尋求解惑……
著作：《揭密！萬惡人資主管的良心建言》