工匠人才画像

所谓用户画像，就是Alan Cooper——交互设计之父，最早提出了persona的概念“Personas are a concrete representation of target users.”Persona是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据(Marketing data，Usability data)之上的目标用户模型。通过用户调研去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个人物原型(personas)。

而人才画像，则是由基于企业招聘的显性的职位描述和隐性的内在潜质共同组成，包括关键岗位中从冰山上层的知识技能，能力到冰山下层的性格特质，驱动力，动机等一系列综合因素。人才画像聚焦于高绩效，立足于数据分析，将获得岗位高绩效所需的各项技能与要求做数据化展示。

我们在招聘过程中，找来的人经常不被业务部门认可，那是因为我们仅仅关注到了冰山上层的显性的知识技能等信息，而缺少对人才潜质和动机等的描述和判断。如当我们在招“房地产楼盘销售”时，我们将要讨论他需具备的知识技能，能力和内在的性格特质等。

而显性的特征，如大专学历，男性，曾从事过房地产行业，5年以上工作经验等这些信息，我们可以很快与业务部门达成共识，也可以通过简历筛选以及面谈等方式进行快速判断。但是岗位所需要的能力和潜质，比如需具备高效沟通、积极主动、引导销售机会、建立信任、谈判能力等，我们往往不易用肉眼去判断，甚至没有与业务部门形成统一的共同语言，因此招到的人容易出现与业务部门的要求出现差异。

人才画像的构成有：

1. 能力画像（认知能力+能力倾向）

2. 关键技能（高绩效需具备的重要知识和技能）

3. 性格画像（大五职业性格 核心性格特质）

4. 驱动力画像（激励因素）

5. 培养发展建议

未来的技能人才画了一幅“画像”：“既有扎实的理论知识又有精湛的专业技能，既可以解决复杂的技术问题还具备创新能力，我将其总结为‘知行兼具’‘一专多能’和‘创新创造’的新型技能人才。

（二）基于“用户画像”高职智造类工匠人才个性化培养

1.高职智造类工匠人才用户画像库构建。结合目前高职智造类专业人才培养的企业关注问题，主要构建以下四类高职智造类工匠人才用户画像。

（1）软件应用型人才用户画像。功能强大的硬件都需要通过新兴的工业软件进行操作， 软件对于工业产品的设计、规划、工艺及服务等方面都有着十分重要的作用，企业迫切需要应用软件进行系统产品开发和生产的相关人才。由此，在用户画像数据采集过程中，加大学生与软件应用相关的数据采集并加重相关关键词权重，生成软件应用型人才用户画像。

（2）协调合作型人才用户画像。世界各地的制造商，合作伙伴和供應商之间的合作非常普遍，需要在多个方面进行协调合作，由此给技术人员带来更大的挑战。在用户画像数据采集过程中，关注智造类专业学生在校内或校外所参加的活动行动轨迹，提取与协调性和合作性相关活动的重要数据并进行加重关键词权重处理，生成突出协调合作能力的人才用户画像。

（3）系统思维型人才用户画像。任何一个技术系统的开发，都需要有大局观和系统观。这些都需要有较强的系统规划能力。因此，在用户画像数据采集过程中，加大学生与系统思维开发活动相关的数据采集并加重相关关键词权重，生成以训练系统思维为重点的人才用户画像。

（4）自主创新型人才用户画像。21世纪创新人才最为稀缺，也是工业革命的中坚力量。独立和创新的人才比以往任何时候都更重要。 因此，在用户画像数据采集过程中，注重学生的自主学习和创新能力，加大相关的数据采集并加重相关关键词权重，生成自主创新型人才用户画像。

产业互联网企业关键人才画像—建模设计五步法

“人力资源是企业的第一资源，人才是企业第一生产力”。产业互联网时代背景下，不断推进组织结构完善，加速人才梯队优化，已然成为提升企业核心竞争力的重要举措。

产业互联网利用信息技术与互联网平台，实现互联网+传统产业的深度融合。作为一种新的经济形态，人才瓶颈已经成为影响产业互联网企业快速发展的主要矛盾。如何在产业互联网飞速发展的大背景下，帮助企业提升人才识别精准度，降低用人风险， 这是众多HR需要解决的难题。在快速完成人才测量评价，有效人岗匹配的工具开发过程中，我们需要不断引入应用心理学、统计学、逻辑推理等各类科学方法和技术，提升人才识别流程的有效性。在开展人才识别，人岗匹配的过程中，我们需要从以下3个方面进行设计考量：

1、岗位工作的主要任务和流程是什么？

2、人才的胜任标准是什么？

3、需要什么样的知识、流程、人际、能力组合？

在寻求合适人才的道路上了解岗位需要怎么样的人才，清晰怎么样的人才能胜任于岗位，期间的关系很关键，做到人岗高度匹配。这就要求提高招聘的精准度，而且此前提是需构建企业人才画像。

一、什么是人才画像？

通俗的来讲，“人才画像”就是通过工具方法把人才的特点，像人物画像一样勾绘出来，快速甚至瞬间能识别出目标人才。

专业地说：人才画像，是基于企业招聘的显性的职位描述和隐性的内在潜质共同组成，就好像萨提亚家庭治疗中的重要理论——冰山理论，我们会更着眼于显性的职位描述，但少于对人才潜质的关注与判断，就如冰山上层的知识、技能、能力到冰山下层的个性特质、动机、价值观等一系列综合因素。人才画像聚焦于高绩效，立足于数据分析，将获得岗位高绩效所需的各项技能与要求做数据化展示。

二、人才画像的维度

构建人才画像，首先要清楚地了解人才画像的维度。人才画像的维度主要包括硬件、核心能力与性格系统这三个方面。

一）硬件方面

硬件方面包括生源地域、毕业院校、所学专业、家庭背景（父母职业、收入情况、兄弟姐妹）等。通过硬件的剖析不仅帮助锁定招聘渠道、招聘生源，还可以应用于面试，了解应聘候选人的求职动机，评估工作的稳定程度。应届生则可以通过院校排序、所学专业在该院校的排序、毕业生就业方向，来推测学术氛围。

二）核心能力方面

包括专业能力、岗位核心能力、通用能力三个方面：

1.专业能力：指对专业知识的掌握程度和专业技能的熟练情况。分别了解候选人的专业工作、项目工作和管理工作的年限，来评估在目标岗位上应用的比例。

2.岗位核心能力：即胜任力，用来区分绩优员工和绩劣员工的关键能力。

3.通用能力：通用能力一般是指企业文化对所有员工提出的要求。例如钢联对员工的基本要求是勤奋，强调对目标的持之以恒。

三）性格系统方面

个人的性格特质，是区分候选人是否适合某类岗位的关键要素。性格系统包括个性、动机、价值观。

1.个性：外倾性、进取性、宜人性、尽责性和情绪性。同一类岗位的层级不同，个性的要求也有所不同。很多高干具有高进取性（设定更高目标）、低宜人性（任务导向）的特点。

2.价值观：指的是个人认为什么比较重要的内在标准。有相关研究显示：有高组织价值观契合度的人，低抱怨度，低离职意向，高满意度和组织承诺度。

3.工作动机：包括生存需要、安全需要、社会需要、自尊需要与自我发展需要。

然而人才画像不是单一维度的描述，而是以上维度的有机组合。构建出来的人才画像有可能是这样的：

• 第一学历全日制本科，具有1-2年互联网行业销售经验，对数字敏感，较强总结能力和学习能力，顾问式销售的人

• BAT企业5年研发项目经验，3年研发管理经验，P4级别以上的研发人才

• 具有高企图心、商业敏锐、突破常规特点，10年互联网行业经验，5年经营管理经验的人才

人才画像构建得越细致越明确越好，接下来我们谈谈如何进行构建？

三、人才画像的构建

人才画像的构建主要包括组织、团队、业务和行为四个层面进行逐层剖析和分解。

一）组织层面

包含企业价值观、人才观以及内部的信息传递方式和人才成本。员工的招聘必须围绕钢联企业价值观、人才观来展开。

二）团队层面

包含团队架构、内部氛围、直属领导风格。如果目标岗位要求多线汇报，工作成熟度、独立思考、冲突解决是必备能力。

三）业务层面

包含行业背景、知识技能、胜任力、性格系统，是核心的层面。业务层面分析中确定关键任务是最为关键的，需要从任务难度、任务重要性、任务频率、所需经验进行多维分析。

通过分析绩效前20%的人，面临关键任务人的难点是如何进行解决的，锁定支撑解决困难所需要的知识、技能、胜任力，以及哪些个性、价值观和动机起到了决定性作用。

四）行为层面

包含思维方式、行为习惯。可以通过访谈、调研、事件复盘等方法，通过归纳总结，来定义这些关键人才的画像。

四、如何做人才画像？

讲到人才画像还是要参考如何做用户画像。

一般专业的人会通过调研来全面了解用户，即通过收集提取一系列真实数据建立目标用户模型，过程中根据收集用户的想法观点、计划目标、行为路径等的数据，归纳提炼出其中的差异化，并根据差异归类划分为不同的类型；从多种类型中提取出典型性的特征，赋予名称代号、形象轮廓、环境场景等描述，便能形成一个立体的人物原型。

同理，迁移到建立人才画像中，可通过组织人才的数据采集与提炼，归类及整合、建立出人才的画像，并在实际运用中检测验证，形成岗位中的人才画像基础型。

一）数据采集

1.采集哪些数据

采集的数据宽度、广度、深度，取决于人才画像具有的重要核心要素。

基于岗位的人才画像需由该岗位的职责标准与要求，结合所需人员的潜质与外延组成的。

其中就包括最核心的：人员信息、工作经历、教育背景、人格物质、专业技能、胜任能力、自我认知、以及价值取向。因此人才画像构建的数据采集就更多地围绕这些核心要素展开。

2.采集数据的渠道

数据可以从人员档案、岗位招聘需求信息、岗位JD及人才样本库中提取。其中提到的人才样本就是该岗位所需的目标对象。当然也可以对标其它标杆公司的同类岗位的人才标准风格，这样也能更形象的立样本。

从岗位和人才维度对标，能使人才画像的数据更全面，更立体，也将更精准性。

3.采集数据的方法

获取有效数据的方式有以下：可通过调查研究、信息检索、沟通访谈和关键事件法。

比如从人员档案中检索到个人的基本信息，从岗位JD中规整出专业技能、胜任力标准，这些都是显性的因素。

在冰山下的隐性的数据内容，要通过查阅检索是几乎难得到了，比如个人价值观，行为处事表现、人格特质等。而这些数据就要通过访谈沟通来挖掘。例如对接用人部门、类似岗位的高绩效员工、外部目标候选人。

二）整合归类

数据和资料的收集会形成一定的数据库，从数据库中根据所需要素进行分类归整信息，按相近性、共通性开展有规律的整合与归纳。

三）提炼构建

最初建立的人才画像构架描述是相对较不细致的、基础的，简单的归类工作是远远不够的，接下来就要做数据提炼的工作，进入去粗炼精的环节，提炼了数据中具有共性的典型性的特征。然后按照重要优先级别，逐渐优化完善岗位的人才画像。使建立的人才画像更加真实和和立体，并更具体化。

四）画像验证

对人才的画像已经描述完成，是必不可少的环节，检验人才画像的准确性。画像是否和岗位匹配，是否真实抓取岗位所需人才的描述，将会通过真实的招聘场景来验证并测试，待积累到一定的候选人数量验证后，与用人部门共同确定岗位人才画像的实际性，符合性，准确性。根据验证结果，根据市场的变化不断调整和修正优化画像，保证人才画像的新鲜生命力。

人才画像可应用于人才选用育留等多个环节，从外部人才引进、内部优选晋升、员工培养发展等，都能通过人才画像更好地推进开展，并提高目标性，精准度。

五、产业互联网企业人才画像构建的要点

在中国以“十三五”规划为主导政策的推动，电子商务行业迅猛发展。产业规模也日益扩大，电子商务、信息数据、交易和物联网技术等服务性企业不断涌现，随之而来的是产业互联网人才需求的迅速上涨，这意味着各类跨界、复合性人才已然成为各家争相的目标。

钢联作为产业互联网企业代表之一，为了支撑公司的战略目标落地，加速业务发展，需要不断引进人才，要做到人-岗匹配，人-团队匹配，人-组织匹配，人才画像的构建势在必行。

人才画像打通了钢联招聘的穴位，促使用人部门与人力资源部双方对人才形成统一的定义，各项指标明确直观。与此同时，招聘需求的确认过程会更结构和更精准。极大程度地节约了反复沟通和确认职位需求的时间成本，招聘过程的各项成本以及人才流失的成本。

同样，对于人才的精准甄别与筛选，对于产业互联网企业，也将是推动战略发展的必然要求，这也势必需注意以下几点：

首先，内部需求与外部需求相平衡。构建人才画像的不是描述岗位职责，而是提炼候选人群的特点，了解他们动机是什么，钢联是否能满足到他们的发展需求。

其次，跨部门沟通与协作。人才画像需要人力资源部联合用人部门齐心协力，共同绘制。

再次，多维度精准分析。明确岗位人才需求，对候选人的硬件条件、能力、个性、行为进行多维度分析。

最后，人才画像验证与迭代。通过招聘情景模拟角色题、突发事件解决方案来验证钢联的人才画像，以及定期跟踪员工的绩效数据、盘点数据，不断优化和调整“人才画像”。

人才画像--建模设计五步法，更精准地描述企业人才的需求，支持协助绘制人才地图，打造适合企业发展的人才梯队，助力产业互联网企业的健康快速成长。

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