摘要：

随着数字化技术的迅速发展，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。人力资源管理（HRM）作为组织管理的重要组成部分，也在逐步迈向数据驱动的新时代。如何培养具有大数据分析能力、跨学科知识与技能的复合型人力资源管理人才，成为当前学术研究和实践中的重要议题。本文从数字时代对人力资源管理人才的要求出发，探讨复合型大数据人力资源管理人才的培养路径，分析目前人才培养中的不足与挑战，提出切实可行的对策和建议，以期为未来人力资源管理人才的培养提供理论参考和实践指南。

关键词： 数字时代；复合型人才；大数据；人力资源管理；人才培养路径

一、引言

在数字经济时代，数据成为了组织决策和战略规划的重要依据。大数据技术的发展，推动了许多行业的数字化转型，也对人力资源管理的方式、方法和理念提出了新的挑战与要求，新冠疫情加速了人力资源数字化转型这一进程[1]。传统的人力资源管理更多依赖经验和直觉判断，随后出现HR三支柱、数据中台等新概念，而数字化转型则要求人力资源管理工作能够精准、高效、智能地分析和预测人才需求、优化招聘、提升员工绩效、加强员工关系管理等。通过新兴技术和员工代际变化，颠覆人才入职、发展和离职等流程，例如：利用AI进行自动化招聘，提升人才获取效率；通过大数据分析，指定个性化的培训和发展计划；使用预测分析，预防员工流失并制定相应对策[2]。复合型人力资源管理人才不仅需要熟练掌握人力资源基础知识，同时当企业为了应对数字化发展而需要调整组织结构和改变领导风格时，人力资源管理人才需要适应技术转变。这就需要人力资源管理人才需要培养整体数字化思维。但是目前数字化飞速发展，而符合组织需求的该类人力资源管理人才十分稀缺。因此，具有大数据分析能力的复合型人力资源管理人才成为了企业和社会对人力资源专业教育和人才培养的迫切需求。

本文旨在研究数字时代复合型大数据人力资源管理人才的培养路径，探讨如何通过创新人才培养模式，培养具备大数据分析、跨学科知识、综合素质的高端人才，推动人力资源管理的数字化、智能化发展，培养适应企业数字化转型的复合型人力资源管理人才。

二、数字时代对人力资源管理人才的要求

（一） 数据分析能力的提升

随着数字化转型的不断深入，企业的人力资源管理模式正在经历一场深刻的变革[3]。过去，人力资源管理主要依赖于管理者的经验、直觉和传统的决策方式，但随着科技的飞速发展，数据已成为决策的重要依据。在这一背景下，人力资源管理者的数据分析能力的提升，成为现代企业管理的核心竞争力之一。数字化转型不仅仅是企业管理系统的更新换代，更重要的是将数据与决策深度结合，实现从“经验决策”到“数据驱动决策”的跨越。数字化时代，云计算、大数据、人工智能、物联网等新兴技术正在渗透到各行各业[4]。人力资源管理作为组织运作的重要组成部分，也借助这些技术创新，不断优化管理方式，提高效率，增强企业的核心竞争力[5]。人力资源管理的数字化本质上是在传统业务流程的基础上，通过创新手段和技术重塑员工体验，提升组织的价值创造能力。例如，通过大数据技术，企业可以实时监控员工的工作状态、表现和心理动态，从而为其提供更加个性化的发展规划和支持，提升员工的工作满意度和归属感。

因此，作为一名人力资源管理者，拥有扎实的数据分析能力已成为必不可少的素质。传统的人力资源管理更多依赖于经验的积累和对员工的直观判断，而数据分析的引入使得这一切变得更加科学和客观。大数据技术的广泛应用，使得HR不仅能够基于过去的数据分析员工的工作表现，还能根据历史数据对未来的员工行为和绩效进行预测，优化人才选拔、培训、激励等关键环节。例如，通过机器学习算法，HR可以在招聘过程中更精准地筛选候选人，预测哪些应聘者在未来会成为高绩效员工。为了有效运用这些先进的分析工具，HR人员不仅需要掌握常见的数据分析软件，如Excel、SPSS和Python等，还必须具备较强的统计学知识和数据解读能力。数据背后的规律和趋势需要被科学地分析和理解，才能为企业提供更为精准和高效的人力资源决策支持。与此同时，HR人员还应具备一定的业务洞察力，能够将数据分析结果与企业战略目标相结合，为高层管理者提供具有实际价值的决策依据[5，6]。

举例来说，在员工绩效管理方面，HR可以通过数据分析发现绩效与员工工作时间、项目参与度、培训背景等因素的相关性，从而优化绩效评估体系，制定更加合理的奖励与激励机制。而在员工发展规划方面，数据分析则能帮助HR识别出员工的潜力，预测员工的职业发展趋势，提前为组织培养未来的领导者。不仅如此，数据分析能力的提升对于企业的招聘、薪酬管理、离职预测等方面也有着不可忽视的影响。例如，借助数据挖掘技术，HR可以识别出可能离职的员工群体，提前采取措施减少人员流失。而在薪酬管理上，通过分析市场薪酬数据与企业内部薪酬数据，HR可以帮助企业制定更具竞争力的薪酬方案，从而吸引和留住优秀的人才。总之，数字化时代的人力资源管理需要紧跟技术发展的步伐，通过不断提升数据分析能力，帮助企业实现科学化、精准化的决策。这不仅能提高人力资源管理的效率和效果，还能在全球竞争日益激烈的环境中，为企业提供更为强大的竞争优势。对于每一位HR从业者来说，提升数据分析能力已不再是可选项，而是实现职业发展的必由之路。

（二）技术应用与创新能力

随着人工智能、云计算、区块链等先进技术在各行各业的广泛应用，企业的人力资源管理也迎来了前所未有的技术变革[7]。传统的手工操作、经验决策已经无法满足现代企业日益复杂的管理需求。为了适应这种变革，人力资源管理的专业人才不仅要具备传统的管理技能，更要掌握现代信息技术，并具备强大的技术适应能力和创新思维。人力资源管理人才的技术能力，已经成为推动企业数字化转型和提升管理效能的关键因素之一。

首先，现代企业对人力资源管理的需求不仅仅局限于基础的招聘、薪酬管理和员工福利等工作内容，更多的是对技术支持下的高效流程管理的要求。人力资源信息系统（HRIS）、人才管理系统（TMS）、员工绩效管理软件等现代化工具，已成为HR人员日常管理和决策的基础。这些系统通过自动化流程和数据分析，极大地提升了人力资源管理的效率和精准度。例如，HRIS能够集成和管理员工的基本信息、薪酬数据、考勤记录等，为HR提供实时、准确的决策依据；TMS可以帮助企业更科学地进行人才招聘、储备与发展，优化人才结构和人才流动；绩效管理软件则可以量化员工的工作表现，通过数据驱动的方式提供个性化的反馈与发展建议。然而，技术的引入不仅仅是要掌握现有的工具，更要具备前瞻性，识别并引入符合未来发展趋势的新兴技术。随着人工智能技术的不断发展，AI已经开始在人才招聘、员工行为预测、个性化培训等方面展现出强大的应用潜力。例如，AI面试官能够自动化筛选简历并进行初步面试，为招聘流程提供更高效、更公正的选拔手段。区块链技术则能够为员工档案提供更加安全、透明和不可篡改的数据记录，从而提高人力资源管理的合规性和可信度。因此，人力资源管理者必须保持对新兴技术的敏感性，主动学习和掌握最新的技术工具，以便推动企业的人力资源管理系统不断创新与优化。尤其是在数字化转型的过程中，HR人才不仅要具备技术适应能力，更需要具备战略眼光，能够利用技术创新提升管理质量，增强企业在全球化竞争中的核心竞争力。

总之，在数字化时代，企业的竞争力不仅取决于其产品或服务的创新能力，更多地取决于其内部管理体系的数字化程度和技术应用水平。人力资源管理人才只有通过不断提升技术应用能力，保持对未来趋势的敏感度，才能在这一变革中发挥出更大的价值，推动企业实现可持续发展和创新突破。

（三）战略思维与业务理解能力

在数字化转型的背景下，企业对人力资源管理人才的要求已超越了传统的人事管理范畴，转向更为战略化的角色。这意味着，HR不再仅仅是执行和管理招聘、培训等基础任务的部门，而应当成为推动企业战略实施的重要伙伴。因此，人力资源管理者不仅需要具备扎实的技术和操作能力，更应具备深厚的战略思维和业务理解能力。

首先，战略思维要求人力资源管理者具备宏观的视野，能够站在企业整体发展的角度审视问题，理解企业的长期战略目标，并据此制定和优化人力资源管理的相关政策和流程。HR需要将企业的战略目标与人才战略相结合，推动HR活动的战略化。例如，在企业扩展或转型期间，HR需要通过精确的市场和人才数据分析，预测未来人才需求，提前做好人才储备和规划，确保在企业发展过程中能够及时调整并提供所需的核心人才。此外，HR还需要通过前瞻性的预测，优化人才配置，提升组织效能[8]。这意味着HR不仅要关注当前的人才结构和工作状态，还要能够通过数据分析预测未来的趋势，识别哪些岗位和职能需要更多的投入与培养，哪些业务部门可能面临人才短缺或过剩等问题，进而制定相应的策略[9]。例如，在技术更新迭代日新月异的行业中，HR应当预测到技术型人才的紧缺，提前规划技术培训和外部人才引进的策略，以保障企业的技术创新能力。除了战略思维，跨学科的业务理解能力也变得尤为重要。现代企业的运营日益复杂，各职能部门之间的合作变得更加密切。HR需要能够理解其他部门的业务需求和痛点，特别是与财务、市场、研发等核心职能部门的紧密协作，以确保人力资源政策能够支持整体战略目标。例如，在企业制定薪酬体系时，HR应当与财务部门密切合作，平衡企业的薪酬结构与预算；在组织架构调整时，HR需要与各业务部门充分沟通，确保调整后的结构能够更好地推动公司战略实施。

总之，战略思维与业务理解能力的提升，是现代人力资源管理者在数字化时代的重要任务。HR人才必须从战略高度出发，深刻理解企业的核心战略目标和业务需求，通过数据驱动、跨部门协作等方式，优化人力资源管理，推动企业的长期可持续发展。在这一过程中，HR不仅仅是执行者，更是企业战略的推动者和创新者[10]。

三、复合型大数据人力资源管理人才的培养路径

（一）强化数据科学基础教育

要培养复合型的大数据人力资源管理人才，首先必须在教育阶段加强数据科学基础的培养。传统的人力资源管理专业主要侧重于人力资源的招聘、培训、绩效管理、薪酬福利等领域的理论与实践，而数据科学和信息技术的应用则相对薄弱。未来的人力资源管理教育应当融入数据分析、统计学、人工智能等内容，使学生能够理解并应用数据分析技术来支持人力资源决策。

具体来说，教育内容可以包括以下几个方面：

数据分析技术：了解Python，R语言，SQL，Excel等数据分析工具与方法，具备统计分析的基本技能，能对大数据进行处理与分析。

人工智能与机器学习： 向学生介绍人工智能的基本概念及其在人力资源管理中的应用，如预测员工离职情况和优化招聘流程等。

大数据平台：熟练掌握并利用大数据存储、处理、可视化平台的使用，比如Hadoop、Spark等。

（二）提高跨学科综合能力

复合型大数据人力资源管理人才除了应掌握人力资源管理专业知识外，更重要的是对大数据基本概念与技术的理解。所以发展跨学科是关键。在人才培养的过程中可从以下几个方面来促进学生综合能力的培养：

跨学科课程设置：设置结合人力资源管理与大数据技术的课程，例如“人力资源大数据分析与应用”、“数字化人力资源管理”“人工智能和组织行为学”等。

实践项目和案例分析：以真实企业数据分析案例为载体，有利于学生理论联系实际，加强对实际问题的解决。

联合培养和合作：联合计算机科学和数据科学及其他相关专业设计复合型人才培养项目以促进各学科知识交融。

（三）加强企业实习和岗位实践

运用大数据技术，需要我们在真实工作环境下不断地实践与检验。所以实习与岗位实践在人才培养中占有举足轻重的地位。与企业进行深入合作可以使学生在实践中认识到大数据对于人力资源管理的具体运用，并熟悉数据收集，分析及运用的整个过程，进而提高职业素养及能力。主要包括以下两种方法：

企业定向培养： 与人力资源服务公司等类型企业共同制定人才培养计划，设立定向培养班，学生在校期间便可参与企业的实际项目，了解企业的用人需求和大数据应用场景。

在线学习与实践结合： 利用线上平台Deep中的人力资源数据模块进行大数据分析技能的培训，结合企业提供的实践数据，进行数据分析与报告撰写，培养学生的数据思维和解决问题的能力。

四、数字化时代人才培养的挑战与对策

（一）人才培养体系的滞后性

当前，许多高校和培训机构在大数据人力资源管理领域的课程体系仍不完善，师资力量和教育资源相对匮乏。这种滞后性导致人才培养与市场需求之间存在较大差距，影响了企业在人才管理领域的创新与发展。大多数高等院校和职业培训机构仍以传统的HR课程为主，重点关注招聘、绩效管理等基础内容，较少涉及大数据分析和人工智能在HR中的应用，导致学生对现代HR管理缺乏全面理解。此外，师资力量未能及时更新，教学内容和行业实践脱节，进一步加剧了人才培养的滞后性。

为解决这一问题，教育部门应加大投入，推动课程体系更新，注重跨学科融合，尤其是数据分析、机器学习等技术课程的引入。这不仅能提高学生的技术应用能力，还能帮助其更好地适应企业对大数据人力资源管理的需求。与此同时，应加强师资建设，引入行业专家参与课程设计，提升教学质量。通过与企业的合作，推动学术界与业界的紧密互动，确保课程内容与行业实际需求对接。此外，政府应提供资金和政策支持，鼓励高校开发符合市场需求的复合型人才培养方案。这将有助于缩小教育与行业之间的鸿沟，为企业提供更高质量的人力资源管理人才，推动企业数字化转型和创新发展。

（二）企业与教育机构的协作不够紧密

许多企业在人才招聘和培养过程中尚未完全适应大数据时代的需求。尽管大数据和人工智能技术在各行业广泛应用，但企业在人力资源管理中的数字化转型仍处于起步阶段，尤其在招聘、人才配置和培养方面，企业往往依赖传统方式，未能充分利用数据分析[3，4]。企业面临的挑战是缺乏具备数据驱动能力和前瞻性思维的高素质人才，这使得他们在快速变化的竞争环境中处于不利地位。

同时，教育机构与企业之间的合作不足，导致教育体系未能及时响应行业需求。高校培养的人力资源管理专业毕业生缺乏实际操作经验，尤其是在数据分析和人工智能应用领域的实践能力。教育内容未能紧跟行业发展的步伐，学生毕业后需要花费更多时间才能适应工作要求，增加了企业的培训成本。

为了解决这一问题，企业应与高校和培训机构加强合作，共同制定符合市场需求的人才培养计划和课程内容。企业可以提供具体的业务需求，为课程设计提供指导，确保学生具备大数据分析和人工智能应用等实际技能。此外，企业还可以为学生提供实习机会，将理论知识与实践相结合，提升学生的职场竞争力。通过这一合作，企业与教育机构能实现双赢，既满足企业对人才的需求，也帮助学生积累实践经验，从而推动人才培养与市场需求的对接。

（三）学生对大数据技术的接受度较低

尽管大数据技术在各行业中已经得到了广泛应用，但许多学生在学习过程中对大数据的理解和接受仍存在一定的障碍[7]。这主要源于大数据本身的复杂性以及学生缺乏相关技术基础。在传统的教学模式下，抽象的理论知识往往难以激发学生的兴趣，导致他们对大数据的应用和潜力缺乏足够的认知。因此，教育工作者需要采取更加生动和互动的教学方式，以提升学生对大数据技术的兴趣和理解。

例如，案例教学可以通过引入具体的行业应用案例，帮助学生更好地理解大数据技术如何在实际场景中发挥作用。这种方式不仅能增加学生的实践感知，还能帮助他们将理论与实际结合，激发他们的学习动力。同时，互动式学习也是提升学生参与感的有效手段，通过小组讨论、问题解决和项目实践等方式，学生能够在实践中解决实际问题，逐步培养大数据分析的能力。此外，教育者还可以利用现代化的教学工具，如在线平台、模拟实验等，进一步增强学生对大数据的理解和应用能力。通过这些创新的教学方法，学生将能够更好地掌握大数据技术，为未来的职业生涯打下坚实基础。

五、结论

数字时代的到来对人力资源管理提出了更高的要求，尤其是对具备大数据分析能力和跨学科知识的复合型人才的需求日益增加。这些人才不仅需要具备扎实的HR管理基础，还应能够利用数据分析技术，优化招聘、绩效管理、员工发展等领域的决策，从而推动企业和行业的发展。因此，培养符合数字经济时代需求的人才，已成为教育和企业共同面临的重要课题。

要实现这一目标，首先需要强化数据科学基础教育，帮助学生掌握大数据、人工智能、统计学等技术，为其后续的HR应用打下坚实基础。同时，提升跨学科能力至关重要，HR人才必须具备理解和运用技术工具的能力，与IT、数据分析等部门协同工作。因此，跨学科的课程和实践环节需要得到更大的重视。加强实践教学与岗位实习能够将理论与实际相结合，提升学生的动手能力和问题解决能力。此外，推动终身学习的理念，鼓励HR专业人才不断更新技能，跟上技术进步和行业发展的步伐，将有助于培养高素质的复合型人才[11]。

总之，面对日益增长的数字化需求，必须探索创新的人才培养模式，构建适应数字经济时代的完善教育体系，培养出既懂管理又懂技术的复合型人力资源人才。

参考文献

[1]刘昕.人力资源管理数字化转型：内涵、理论基础与实践启示[J/OL].社会科学辑刊，1-10

[2]陈同扬，贺文静，李婉青.数字化时代的人力资源管理与数字化人力资源管理系统辨析[J].科技管理研究，2022，42（22）：130-136.

[3]李燕萍，李乐，胡翔.数字化人力资源管理：整合框架与研究展望[J].科技进步与对策，2021，38（23）：151-160.

[4]罗文豪.数字化转型中的人力资源管理变革[J].中国人力资源开发，2020，37（07）：3.

[5]仉瑞，徐婉渔.人力资源数字化转型的破局之道[J].人民论坛，2019，（22）：116-117.

[6]王炳成，崔梦洁，张淑昊.发展型人力资源管理实践影响数字化商业模式创新研究[J/OL].科研管理，1-14[2025-01-12].

[7]刘畅，王冬梅，王蒲生.我国流通产业人力资源数字化转型问题分析及对策[J].商业经济研究，2024，（23）：35-38.

[8]梁孝成，吕康银，贾利雯.人力资源管理数字化能否提升企业劳动资源配置效率？[J].经济评论，2024，（06）：101-116.

[9]倪央，王斌.数字化推动西藏科技人力资源配置优化研究[J].西藏大学学报（社会科学版），2024，39（01）：207-216.

[10]刘纯霞，谭蓉慧，陈友余，等.数字化转型与企业综合风险[J].运筹与管理，2023，32（11）：197-205.

[11]方文龙，聂婉妮，赖丹.企业数字化转型、资源配置与绿色创新能力[J].财会月刊，2023，44（13）：139-145.