人才数据资产作为数据资产的重要子集，是组织在人才管理全生命周期中产生、采集和整合的，涉及人才价值与需要两个方面的，有潜在管理与经济价值的多维数据集。相较于一般数据资产，其具有人本性、价值性、全面性、动态性、时效性、场景适应性六大独特属性。相比于人力资源和人力资本，其更加具有可衡量性、可操作性，推动人力资源与人力资本管理从“概率化”，走向“精准化”。就其内容而言，人才数据资产包括基础人才数据、技能能力、场景适应、工作绩效、发展潜能、个性化需要六类数据。人才数据资产的挖掘与管理可以在助推企业人力资源管理职能体系变革的基础上，助力人力资源管理效率与质量增进，赋能其战略化升级，并实现人本关注，其可以从多个维度推动人力资源管理从传统的经验驱动、分散化管理、控制型管理，向数据驱动、精细化运营、人本化管理转型升级。

　　一、助推人力资源管理职能体系变革

　　传统上，人力资源管理职能体系可分为两大类型。其中之一为包含人力资源战略与规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬管理和员工关系管理在内的经典六大职能模块。另一类则为专注于企业战略目的实现的三支柱模式。伴随对人才数据资产的关注与重视，人才数据资产管理很可能作为一项新职能纳入人力资源管理理论与实践体系中来。人才数据资产管理涉及对基础人才数据、技能能力、场景适应、工作绩效、发展潜能、个性化需要六类数据的收集、分析与整合。基础人才数据包含性别、年龄、学历、工作履历、进入组织前学习及工作的绩效与态度、成长背景等；技能能力则包含已具备的技能、能力和素养及其水平；场景适应则包含组织使命、愿景、战略和目标、工作任务类型与特性、工作要求、工作流程中的上下游关系等；工作绩效则涉及工作中行为与态度，工作的效率、质量和效益等各方面数据；发展潜能则是基于基础人才数据、理想、意志、历史行为与态度、技能能力数据、工作绩效和场景数据所做的综合性整体潜力预测；个性化需要则是指人才个体的需要。人才数据资产不仅要涉及人才可以为企业创造什么价值，也应当考虑企业为人才提供什么价值。就传统职能划分而言，人才数据资产管理可形成人力资源管理各项工作开展的新型平台，凭借人才数据本身和人才数据资产管理系统为各项工作的开展和持续优化提供数据、信息与知识支持。就三支柱模式而言，可成立人才数据资产管理中心作为第四支柱。不同于共享服务中心，其关注点并不在于事务性和重复性工作的标准化、高效化运转，而在于将人才管理全生命周期中产生、采集和整合的，涉及人才价值与需要两个方面的多维数据进行收集、分析和整合，从而挖掘潜在管理与经济价值。同时，人才数据资产管理工作的成果可以为专家中心的战略政策制定与人力资源业务伙伴咨询服务及需求收集工作的开展提供支持。

　　二、基于人才数据资产管理职能的作用发挥

　　（一）助力企业人力资源管理效率与质量增进

人力资源管理作为一项由多要素有机组合而成的系统性活动，各要素沿人力资源管理产品与服务生产线而发生相互联系的顺畅性与各项工作的准确性决定了其效率水平；而各要素是否可以获得实时、精准而有效的决策信息决定了其质量层次。就效率水平提升而言，对人才数据资产的挖掘与管理，可以一方面减少个体非理性因素的干扰，提高准确度。如在人才招聘与配置过程中，其可以有效避免人工筛选中可能出现的数据遗漏或主观偏好干扰等问题，通过基础人才数据与技能能力数据的整合，增强甄选与配置的准确性；另一方面促进人才数据流动过程的顺畅性。人才数据资产管理系统可以打破各项人力资源管理职能的“数据孤岛”、实现数据实时共享，精准降低此类摩擦性成本。就质量层次提升来说，适当且有效的数据供应可确保人力资源管理决策和活动的正确制定与践行。通过基础人才数据、技能能力和发展潜能数据的分析与整合，可让招聘团队明确内部人才储备情况，选择适合的招聘渠道，提升招聘活动的质量与效益；通过基础人才数据、技能能力、工作绩效、场景适应和个性化需要等数据的梳理与整合，可以有效打破激励与需求脱节、约束与目标偏离的困境，提升人才激励与约束效能。

　　（二）赋能企业人力资源管理战略化升级

　　伴随对人才数据资产的挖掘与管理，人力资源管理活动会在事务型工作同战略型工作有机分离的基础上，进一步强化战略视角下的价值创造能力，赋能企业人力资源管理战略化升级。具体表现在以下三个方面：其一，增强系统与要素间协同性。在大数据与人工智能技术的支持下，通过基础人才数据、技能能力、场景适应、工作绩效、发展潜能、个性化需要六类数据的综合演算，可为企业人力资源管理的战略性、系统性、匹配性提供更为精确的数据、信息，甚至知识支持，使其从“经验型、概率型的战略化”，转变为“精准化的战略化”。其二，增强动态适应性。人才数据资产的挖掘和管理可使企业人力资源管理快速响应变革与创新对人才类型与结构的需求，精准识别“变革适配型人才”，为变革落地提供稳定的人才基底。同时，还有利于构建“创新友好型人力资源管理机制”，持续释放组织变革与创新潜力。其三，强化人力资源管理系统价值创造能力。人才数据资产挖掘和管理过程中所积累的人才数据资产整合逻辑，以及数据资产的采集、分析与整合技术本身可以直接实现价值转化，推动人力资源管理部门“从成本中心向价值中心”的进一步转型。伴随人才数据资产的不断积累，特定地区，甚至国家可以通过整合本地人才存/流量数据与产业需求数据，构建“人才供需动态模型”，推动产才协同发展，支撑产业精准布局和高质量发展。

　　（三）实现企业人力资源管理人本关注

人力资源管理人本关注的核心目标是将个体个性化需要与组织目标要求相协同，推动个体价值与组织价值的共同实现。人才数据资产的挖掘和管理可实现企业人力资源管理人本关注的深度发展，从而为企业人才幸福感的提升，为他们向企业目标实现而努力提供持久动力。具体表现为三个方面：其一，推动人才需求的全天候获取与记录。通过对人才在参与企业生产活动时所产生的个性化需求数据的记录、储存与分析，可使隐性需求转化为可被组织识别的显性数据，从而提供人才个性化需求的立体画像；其二，为人才提供定制化的成长路线。人才数据资产可提供个体技能能力、个性化需要与场景适应等数据，为打造量身定制的符合企业发展实际的个性化成长方案提供支撑；其三，实现人才价值的客观衡量与公平回报。通过全周期、全天候记录人才工作绩效数据，构建多维度、可追溯的价值评价体系，让努力有客观佐证。同时在落实价值回报时，既可以针对不同人才需要提供不同的奖励措施，又可通过数据透明化化解由不公平感而引发的种种矛盾，既保留了个性化关怀的灵活性，又维护了组织的公平感，降低了管理风险。