记得在笔者从事管理咨询项目运作中，曾经有企业的负责人质疑过：为什么岗位价值评估里面人力资源从业者总是会稍高于同等岗位其他专业的任职人？我的回答是作为一个合格的人力资源从业者，不但“问题的解决”和“管理的复杂度”两个维度是需要在企业的全局考虑的，同时在“专业”衡量上，HR是出了企业高层管理人员之外，少有的需要“跨学科、跨行业的专业熟悉度”，因此HR的岗位价值获得了高于平均值的评分和认可。话出有因，之所有高管有质疑除了不少管理者还停留在把HR定位在“人事和劳资”的事务性角色上，也因为“事实”和理论产生了分野-由于HR的工作琐碎繁忙，有相当大比例的人力资源同事淹没在实务工作中，有一些甚至“醉心”于事物工作中。固步自封，精于专业，但是止步于专业。对人力资源专业的精通是不能满足岗位职责需求的，也未必能真正做好人力资源工作。我们常说：跳出人力资源的圈子看人力资源、做人力资源管理就是这个道理。

对一些新的技术、概念、应用和解决方案的熟悉，一方面能理解技术趋势便于在HRM选型中知己知彼，更重要的是通过新技术和新理论的熟悉借鉴和反思对本职工作的反哺。

大多数人知道“云”，是来自厂商和媒体的“忽悠”，认为云只是一个google公司炒作出来的一个软件业名词，它具体所指的是google公司将原本由一个CPU的计算任务分发给任意多的CPU计算，以提高计算速度的一种计算模式。云、云计算和云应用甚至大数据雾里看花、云里雾里。

云计算（cloud computing）：分布式计算技术的一种，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。

如果忽略上述非常“百度知道”的名词解释的话，云计算只不过是计算机网络的一种高级形式的利用而已-计算机硬件本身没有变化，只不过是一种网络资源最大化，用较小代价充分榨取网络资源的方式。

从管理角度看，组织就是指人们为实现一定的管理目标，互相协作结合而成的集体或团体组织，有组织就有效率的研究，从最早的朴素古典主义生产管理中，管理学就在探讨协作、分工和效率问题。当一个人独立完成一件工作效率不高或者无法独立完成时，就有了协作、分工甚至是精细化分工，体现最突出的就是流水线生产，流水线分工就是榨取每一个单体的人的效率最大化。服务于管理目标或者说服务于组织，通过提升组织效率以便于实现管理效率就是人力资源管理的最初发轫点。岗位职责、定岗定编、激励等HR专业应用不就是研究在同等基数的人的集合，如何激发员工、清晰分工、提升效率，充分发挥（或者榨取）资源利用最大化的方法吗？换言之，人力资源管理一种针对人力为资源的云计算算法。组织的最高境界的变形虫组织实际上追求效率和创新的“人肉云计算”机制。（具体论述可参详明茨伯格的【卓有成效的组织】）

如同人脑的利用率只有3-4%，爱因斯坦的利用率也就是5%，如何开发大脑利用率哪怕到10%都是颠覆性的探索。将计算机利用率挖掘到极致，也是同样道理。所以，有了从人脑到电脑的一变，从电脑到网络的又一变，从网络到云计算再一变。我们可以接受和认同了网络（特别是互联网），也能认同云计算。更何况，云计算的设计精神对如何提升人力资源管理效率有很大的借鉴意义呢？

大数据（BD）：

指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

如同云计算和网络并没有本质区别的区别一样，所谓大数据，本质上还是数据，而且更加“麻烦”的是大数据由于格式、来源过于庞杂而让用户束手无策。大数据的好处是大，坏处也是。由于“大”，只要挖掘，你就会发现大数据像魔法水晶球一样神奇；但是，如果没有好的分析或者没有挖掘，大数据就是“Garbage in Garbage out”-进来的是垃圾，出来的还是垃圾。

大多数时候我们说大数据，实际上是指大数据分析（BDA）-大数据仅是空中恒河沙数般的尘埃，通过大数据分析才能知道这些庞杂的颗粒哪些是PM2.5哪些是花粉。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中提及：大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法，这样大数据就成了全样本的分析，处理全样本由于效率因素，于是大数据和云计算有了联姻-除此之外，云计算与大数据可以完全绝缘-云计算未必就是大数据，大数据也未必一定导向云计算。

如同笔者之前曾说过的：没有分析和挖掘的大数据就是枚胎死腹中的婴孩，连看上去很美都算不上，反而会拖垮母体。

一场大雨落下来，口渴的人用杯子接水，洗澡的人用浴缸接水，希望提炼花粉的用密纹滤网过滤…大家互换一下，口渴的用滤网，洗澡的用杯子，采粉的用杯子，那就全乱套了。对大数据，用户要从大数据获得什么，选择合适的工具（挖掘方法或者分析模型）才能获得希望的结果。对于HR而言，每位员工在公司的所有行为：言行举止、性别、籍贯、学历、背景、履历、工作态度、过程、方法、结果…就是你的HR大数据，选用BSC还是KPI，用什么KPI对什么类型的员工就是你的大数据分析模型。

SaaS(Software-as-a-Service):

SaaS是一种通过Internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要

客户从“软件即服务”的译名中最容易被误导的是：SaaS是讲求服务的模式，用户因此冀求有更好的客户体验和贴身服务，这势必会失望的。由于SaaS是一个低廉的“全包”价格，用户的体验就像是坐出租，而不是买私家车。出租车服务并不能如同你自有的私家车一样，一天24小时随叫随到，只要不违法想停哪儿停哪儿，出租车的座椅套是洁白整齐的但是未必是你喜欢的质地和样式…

同样的，当我来到一个陌生的城市商务旅行（有目标和目的性的，不是采风或者旅游体验的），由于没有精力、时间和耐心去甄别当地餐饮的特色是否适口，这家或者那家谁更实惠，我会直接选择麦当劳、肯德基等连锁快餐-因为它标准、方便、快捷，不会难以下咽、也不会因为为点甜豆花或者咸豆花？付小费还是不付？会不会太油腻？分量会不会太大或者太小这些问题而纠结。

SaaS提供的就是低风险的几乎没有试错成本的、标准到可以预期味道的、通用而标准的点餐流程和付款方式的软件使用模式。

SaaS不是Sars(非典型性肺炎)，有非常典型的应用特征，针对的是厌恶风险、固定资产投资控制严格的、投资成本可控，追求年化财务周期衡量的用户，不仅是中小型企业心水之选，也是发展迅速，业务灵活有明显互联网企业属性的用户首选。

如同HR都知道的：福利是普惠性的-要的是统一、效率和标准化；绩效指标是需要个性化精细、激励评价精准有效的。标准化大规模化应用是追求效率和成本低。而任何厂商都是追逐利益的，由于云计算和互联网思维的普及，部署成本通过大规模用户数的边际效应摊薄，标准化程度高和集中管理的成本低等因素，在大人群、统一标准，高效率，低成本四方面的一致认可下，SaaS厂商和用户达到了双赢。

作者曹辉 万古科技咨询事业部总监

人力资源管理专家，资深管理咨询师，管理专栏作者，致力研究有效管理变革的实施落地和管理数据深度挖掘分析，维氏人力资源管理法分析模型的发明者。

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