A. 大数据时代对职场人力资源有何意义
在“大数据”复这一股浪潮的冲制击下，企业的人力资源管理受到了不小的影响。如何正确面对“大数据”发展的趋势，将这一理念运用到人力资源管理中，促使人力资源的工作有突飞猛进的变化，成为整个人力资源管理界关注的核心问题。对此，本文对如何合理利用大数据服务人类，以及运用大数据来提升人力资源管理中各个方面的工作效率提出应对措施。
关键词大数据人力资源应对措施
很多从事人力资源管理的工作人员大部分都会遇到“岗位和工作人员的专业领域不匹配，配置不合理”、“员工的稳定性低”、“员工的工作满意度很难满足”等一系列的问题，这些问题的出现就说明人力资源管理工作没有做好，
管理人员没有前瞻性，仅仅想的是应对眼前的问题，导致了工作的滞从事人力资源管理的人员每天都要面对大量的文件和表格，求职简历和统计报表是最重要的信息，将会帮助人力资源管理工作人员做出更理性的决定。
随着大数据时代的到来，人们开始认识到数据资源的重要性，对数据资源进行有效的利用可以使人力资源管理工作更加具有前瞻性。
它将帮助人力资源管理充分发掘到隐藏的重要信息，将能力大数据和人力资源结合起来，就可以预测企业未来的人力资源发展趋势、岗位人
B. 大数据在人力资源管理中有哪些应用
摘 要：大数据时代的到来，给人力资源管理带来了重大的变革，大数据在人力资源管理中得到了充分的应用。本文主要从人员招聘、培训管理、绩效和薪酬管理四个维度来分析大数据在人力资源管理中的应用实务。
关键词：大数据；人力资源管理；应用
随着科学技术的发展，特别是互联网技术的进步，人类获取数据和传播数据的能力都大大增强，各种数据信息的数量出现爆炸式的增长，人类进入大数据时代，大数据已经极大的影响了社会各个领域和各个层面，“大数据”越来越受到重视。那么，究竟什么是大数据呢？大数据是指无法在合理时间范围内，利用现有软件工具进行管理和处理的数据集合，它具有数据量巨大，数据流转速度快，数据类型多样和价值密度低的特点。大数据时代的到来，给人力资源管理工作带来了翻天覆地的变化。如何将大数据应用到人力资源管理实务中来，利用大数据帮助人力资源管理适应时代的发展，帮助企业在竞争激烈的市场环境中取得竞争优势，是现代人力资源管理研究的重要内容。因此，在新的环境中，我们要充分了解和运用大数据，提高人力资源管理工作的效率和质量。
一、大数据在人员招聘中的应用
人员招聘是企业获取人力资源的主要途径，关系到企业是否能获得足够的适应组织快速发展的人才，是保持企业优良的员工素质和人才
C. “大数据”时代下的企业招聘
“大数据”时代下的企业招聘
在原有的人才数据库的基础上，导入以社交媒体为代表的“大数据”将使H R （人力资源部门）做聘用决策时更客观。
数据，对于企业的H R 来说并不陌生，从最开始通过招聘搜集员工信息，到能力测评，以及年度、季度的绩效考评，日积月累的数据不可谓不大，但是真正将这些数据整理分析，提供给人才管理者做决策的企业却并不多见。然而，不管你用不用，这些数据还在增大，而且，随着新技术的出现和普及，移动设备和社交媒体也加入到企业招聘的渠道中。如何充分利用这些数据以便更有效地支持人力资源管理工作？目前企业利用人才数据的现状如何？人才“大数据”应用的前景是怎样的？针对这些问题，德勤华永会计师事务所中国区人力资源部招聘总监王文佶和SHL 中国区总经理付权分别从企业实践和调研分析的角度阐述了各自的看法。
从“小数据”说起
世界经理人：SHL发布的《2013 年全球评测趋势报告》显示，企业在利用人才‘大数据’方面还处于起步阶段。这里提到的‘大数据’概念跟以前企业在招聘中运用的人才数据有何不同？
王文佶：其实数据一直存在，HR招聘过程本身就涉及很多数据，从应聘者的简历、笔试到面试都包含很多评分（rating）。但相比较现在所说的大数据，我们把这些称为小数据。所谓小数据就是按照某个业务流程目标，预先设定一些甄选标准，通过抽样的方法来判断整个流程是否符合你的需要，通过数据来研究。
德勤也有人才分析数据，但基本都是基于怎样利用好现有的小数据，就是把原来从不同部门或不同领域采集来的本身结构化的数据，录入数据仓库（ Data Warehouse），并进行数据挖掘（ Data Mining）。比如，德勤有一个候选人跟进系统—ATS （Applicant Tracking System），只要应聘者投递简历，他的信息就会进入德勤的全球人才库，现在约有30 0 万人的信息。这个数据库可以在德勤的各个跨国公司之间共享。德勤中国可以利用这个数据库寻找美国德勤吸引来的人。这是一个巨大的人才数据库或者候选人数据库，我们可以经常进行数据挖掘。
另外，德勤也在用SH L 专门的工具叫做人才数据与结构分析（Talent Analytics），它从数据的体量上来讲更大。比如，SHL能对所有应聘财务的学生，在全球范围做各种比对和分析，从而分析出一种趋势，我们将这种趋势称之为对标。当一家企业想确定今年招收员工的整体质量时，SHL 的数据可以帮我们横向地跟全世界、亚洲或者其他竞争公司的情况做比较。
但是，我认为真正的大数据是研究非结构化数据，而非通过某一个特定目标、一个已经设定的标准去采集。当大数据来临，产生的最主要的区别在于：大数据可以通过某种机器的手段，更多地采集候选人非结构化的、自然的、在社交媒体和网络上的信息，来辅佐目前已有的结构化数据，并帮助进行判断。如果能做到这些，那么招聘决策就会更加准确。
付权：以前的数据来源于调查研究。假如美联社的薪酬数据来源于针对不同企业的HR所做的调研报告，内容可能包括今年不同岗位的薪酬涨幅如何，然后通过某个公司进行有效的数据处理后，便得出这个行业的薪酬基准（ Bench mark）。但现在的数据来源于每个人与整个数据采集机构直接的互动。比如LinkedIn就是这样的数据采集机构，上面的数据是使用者作为个体自发提供的，而LinkedIn 同时也有社交媒体（Social Media） 的概念，所以它的数据是准确可信的。LinkedIn不仅仅是一个社交媒体，也是建立企业人才库（Talent Pool） 的有效工具。
无论是大数据还是过去的小数据，它们的功能是一致的，就是对业绩进行有效预测（ Predict Performance）。举例来说，一个应聘者加入新公司，就需要接受测试，因为公司并不了解他。这就需要一个信效度较高的测试来判断该应聘者是否符合这个企业的文化和业绩目标，以及能否跟同事友好相处，互相促进。测试的种类非常多，但所有目的都是为了预测业绩。世界经理人：所谓小数据的分析是怎样运用到招聘和人才决策中去的？
王文佶：从校招和社招两个角度来说。在校招方面，我们不是针对个人，而主要是针对整体进行分析。比如根据现在业务的需要，可能分析得出不一定非要招财务背景的学生做审计。通过小数据分析，我们发现财经类和非财经类的同学在考CPA 的通过率方面没有差别，甚至非财务类的学生第一第二年的通过率更高。这个现象很奇怪，于是我们就找到培训部门一起研究这些数据，并分析出很多可能原因。
这也是小数据的局限，因为通过分析产生一个结论，这种结论不能严密地解答疑问，会产生很多可能性。比如可能非财务类的学生由于不懂，所以同样的课程花了更多精力，上进心和压力感都更强，因此他们的考试通过率更高；还可能是因为财经类的学生进来就能用，所以更多时候被派到项目上去，反而没时间预习功课。业务经理不愿意用非财经类新人，因为他们不能立刻上手，所以他们有更多的时间去复习。经过分析，这些情况都有可能，但无法得出确定的结论，但至少我们知道，招聘时不一定非要招审计和财经类的学生，这就是一个小数据的例子。
在社招方面，德勤目前更多是在人才吸引、渠道分布和广告有效性上做分析。对所有参加社招的人员，我们都会追踪其消息来源，是通过自投简历、猎头邀请，还是朋友推荐过来应聘的。就目前来说，德勤社招最得力的渠道是员工推荐，占整个最终招聘量的45%.于是，四五年前，我们把员工推荐的项目政策重新进行了改革，以提高大家的积极性。比如员工推荐的奖励金额从原来的半年后付一半、一年后付全额，改为了把人介绍过来就付一半、三个月后付全额。这样员工有很大积极性。
世界经理人：目前，企业HR对人才数据管理系统的重视程度偏低，或者说利用得不太好，是什么原因？王文佶：一个主要的原因可能是数据收集所需要的投入超出了数据分析所带来的实际收益，即投入产出不成比。比如德勤用过的人才招聘管理系统Taleo，它的一个功能是可以对所有筛选过的简历贴上各种标签，比如此人这个职位好像不合适，但也许他将来能适合其他职位，于是可以做一个标记，下次找的时候就可以调出来。但是从现实的角度来看，这些工具没有得到充分的利用。首先因为招聘官经常同时要管理十几个空缺职位，而能把这些职位完成是首要任务。如果有剩余时间或者找不到应聘者，他们才可能会花时间利用工具进行数据挖掘；第二个是技巧问题和工具方便性问题。另一方面，企业人力资源部门的职能条块分割，使得各项人才管理数据分别由不同的职能团队来收集和管理。比如薪酬团队的数据和培训团队的数据往往就不被招聘团队所掌握。现实的悖论往往是，大企业的HR有非常完善的HR职能团队和基础架构，可以收集到很多有用的数据，但是庞大的数据量和纵横交错的管理结构使得数据比较难以被有效利用，必须建立起一个项目团队来收集、整理、分析这些数据。
大数据是什么？
世界经理人：与小数据相比，大数据突破了哪些瓶颈？
付权：相对于大数据而言，通过调研得到的小数据可以从特殊到最后形成普遍的结论，却很难逆向推理—从共性中找出特殊。大数据是从特殊到一般来推理出共性，然后还能从一般到特殊，寻找到异类或者优秀人才所具有的特征，再把该特性标准化，从而形成了一个螺旋上升的推理。这是过去的小数据所缺少的。
此外，大数据可以让我们跟踪一个人的发展过程。比如，某位投资经理在十年的时间跨度内，尽管其能力可能变化不大，但个性可能会有所变化，他的动机可能逐渐降低或逐渐增加，技能和经验一定是在增加的。为了了解这个人所经历的变化，我们需要对他不同时段的评测数据进行有效的比对和分析，从而了解他的发展路径。这在以前的小数据时代是不存在的。
大数据应用最重要的是，第一，它改变了预测绩效的手段，以前是用小数据，现在是用大数据；第二，在人力资源领域里面，大数据为人才模型提供更为详尽、准确的数据支撑，更好地为企业管理人员所用，这非常重要。
世界经理人：与以前靠直觉来进行人才判断相比，依靠大数据进行判断是否会让决策过程越来越科学化？
付权：所谓直觉是通过阅人无数所产生的经验的第一反应，叫第一性原则。第一性原则的有效性是存疑的。有些情况下，由于巨大的文化差异，导致面试者的行为表现和表述方式都会非常不同，怎样透过这些表面看到他们的能力、个性、动机、技能和经验，这些都是无法通过直觉简单获取的。
大数据能够让人才选择更加客观、精确、容易。大数据为某位候选者的“画像”（profile）提供一个正确、准确的反射，去映射到人才模型上面，来判断他是否胜任这一职位。比如说通过评测数据，我们可以直观看到一个人的评测结果是66 分，另一个人是67 分，这种微妙的差距是通过肉眼和直觉无法判断的。而通过大数据，这就让人才选择更加容易和客观。
社交媒体展现真实的应聘者
世界经理人：越来越多的企业开始利用社交媒体网络来进行招聘，这对HR意味着什么？
王文佶：如同大数据在精准营销上的应用，现在用户在淘宝上搜过什么，一打开微博也会出现同类商品的推送，如果说在招聘上也是用同样的观念或方法，有一个例子是LinkedIn 会根据用户的社交信息，推送 “Maybe interesting in this job”的条目。这和电商运用的手段一样，根据过去的网络行为推断出你现在的需求。
德勤对社招和校招都做过这个画像，就是找到理想候选人应该具备什么样的能力素质，怎样描述，它包括候选人特征。而在大数据时代，这个画像里可能还要添加其他一些社交媒体的行为指标。在没有大数据和测评工具的情况下，高管的最终决策主要通过一起吃饭或一起去打高尔夫等活动，为了观察他们举手投足自然的表现。但我们不可能把这套方法运用到每个应聘者。如果运用大数据，只要符合一定的法律规范，是不是能获得每一个应聘者工作和社交行为（ Work & Social Behavior） 相关信息呢？这时候公司有两种方法，一种是找第三方的背景调查公司，一种是询问其以前所在公司的高管。将来如果一个人在微博、LinkedIn等社交媒体上都很活跃，那么理论上，只要获得他的授权，或是几个简单的基本信息，就能通过某种机制浏览到他所有的网络行为，而这些行为只要整合起来，再与通过标准化方法收集的信息做比对，就有助于提高招聘质量。但实际上要做到这些很难。这是一个理想，但只要我们有这个愿景，我想早晚会实现，甚至大家最终会完全接受这种方法。
世界经理人：德勤是如何利用社交媒体进行招聘的？
王文佶：现在越来越多的大公司鼓励招聘团队自己直接、主动地去找人（Proactive Sourcing），也就是通过数据挖掘，通过自己建关系去找人。目前这种方式只占德勤总招聘量的7%，而我们的目标至少要达到15% 以上。
在这种情况下，以LinkedIn为代表的社交媒体起到了较大的作用。我们购买Linkedln专门的招聘者（recruiter） 帐号，它和个人帐号不同，使用招聘者账号就可以直接做数据挖掘，在Linkedln的350 万中国国内用户中直接搜索，甚至是在全球两亿四的用户中搜索。还有，利用公司员工的Linkedln账户带来更多企业曝光率。当有人点击这个人的LinkedIn账户时，其所在公司的招聘广告就会在旁边跳出来。这是一个最新的解决方案，借助员工的人脉做推广。微博、微信、大街网等则帮助我们进行雇主品牌和招聘信息的传播。
今年我们招聘团队特地开发了一个基于德勤人脉关系的任务众包平台：德勤聚力网（Deloit te Power House）。它的目标受众是德勤现员工、准员工、实习生、前员工以及任何有志加入德勤的潜在候选人。在这个平台上，用户可以发布众包任务去找帮手，找资源，拓人脉。通过朋友间的不断传递， 用户发布的任务项目得到解决的同时也积聚了人脉。 并且， 用户在网站上的每一次贡献都可以获得积分奖励。这个平台不仅可以帮助招聘，还能帮助每一个员工把他们的职业人脉打通，在这个平台上整合和强化他们自己的社交关系。
世界经理人：企业在利用社交媒体进行招聘方面遇到哪些问题？
王文佶：很多公司都喜欢利用社交媒体来扩大直接招聘（ Direct Sourcing）。他们碰到的问题有两个：第一，投入和产出比的权衡问题（ROI）。建设和维护社交媒体需要更多的管理投入，包括人员和资金，但社交媒体的效果不能也不应该仅用找到几个人来衡量；第二，使用技巧问题。招聘官的主要职责是筛选简历并对应聘者进行评测。但是要管理社交媒体这一平台，要求的技能是如何做市场营销，如何吸引被动候选人并说服他们加入。
大部分现有的招聘官缺乏这方面的技巧和思维方式，需要很多学习培训。
所以，现在用社交媒体最多的是猎头，他们有这个技能，知道如何找到候选人，激发他们的工作热情，把工作机会销售给他。企业内部HR 在社交媒体的使用方面相对较弱。
此外，当我们利用社交媒体数据进行数据分析时，也会遇到一些技术和法律问题，比如扫描社交媒体数据是一个新兴技术，大数据分析的方法到底是否可靠、能否实现；对使用个人信息的法律限制和壁垒在哪；隐私权应该怎么保护？目前在这些方面还有很多不清晰的地方。
D. 大数据在人力资源管理中有哪些应用
在我们的职场中，比如财务的一些数据，显而易见，但是可能大多数企业老板认为人力资源管理谁都可以做，但答案是否定的，我们在一些工作中对工作的技术性要求还是蛮强的，比如人力资源数据方面要用到比如：
一、比如成本：1. 招聘的人均成本（猎头成本、渠道成本、推荐成本、管理成本、差 旅费、 专项活动成本等；薪酬人均成本、福利人均成本、劳务费占比、薪酬占收入比 例等。
二、时间方面：1.招聘周期、招聘人员的时间（筛选简历、面试）等
三、招聘数量方面：1.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招 聘到 岗数、候选人才库；2.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招 聘到岗数、候选人才库
四、质量方面：1. 录用接受率、渠道招聘率、试用期成功率、一年的保留率等
五、时间方面：到薪时间、调薪时间、延发时间、福利到位时间等
六、薪酬管理方面：福利种类、投诉率、延发工资的频次、员工薪酬满意度等薪酬市场定位、变动薪酬与绩效的关联、内部薪酬公平等。
如若人资六大模块都能做到有数据可寻真不是一件容易的事，这些都体现了大数据的应用。
职能/业务人员配比=职能员工人数/业务部门人数 人均创收=收入/全体正式员工
人均创利=利润/全体正式员工
人工效益（按收入）=收入/人工成本 人工效益（按利润）=利润/人工成本
一年以上员工保留率=（一年以上员工-一年以上离职人员）/一年以上员工数量 员工产能=服务客户人数/员工人数
HR费用占比=HR费用/收入
E. 大数据该如何走进人力资源管理
这是一个层级视角的问题。你所提出的人力资源管理是什么层面的？行业的？地区的专？企业的？视角属不同，大数据应用不同。
大数据可以实际数据的分析和整合，从行业角度出发，以人员招聘为例，可以把人力资源的需要和供给作为买卖双方，大数据可以分析需求企业和求职人员的匹配，给双方提供交流意向，这就类似现在淘宝的大数据功能（当你浏览过秋裤后，淘宝数据平台根据你的浏览记录，会在界面中提供更多的秋裤选择）。
以上仅是以招聘模块为例讲解大数据，其实在培训、薪酬、绩效等方面也可以大量运用大数据，如行业薪酬调查、区域收入调查、离职人员分析等等
F. 大数据对HR的实际工作有何影响
1.制定有效的人力资源管理规划。大数据时代面对快速变化的环境和企业战略，企业人力资源部门应该提高洞察力，制定与企业战略一致的人力资源战略和规划，为企业发展提供良好的内部人了资本保证。
2.更新工作分析。大数据时代将改变企业的用人需求，由曾经的重视员工经验改变为重视员工数据处理能力。大数据时代需要进行理性的分析与判断，而不是倚重于经验的判断，这样的时代背景下，要求企业中每个员工都需具备一定数据处理能力，善于利用系统和数据，转变工作方式，提高针对性和效率。
3.完善企业招聘。招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。大数据时代人们获取信息渠道更多，雇主与雇员之间信息沟通的渠道更多，信息将更加透明化。对企业而言，传统的招聘个人信息都是候选人自己编辑形成的文字，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘候选人的信息，让企业更清晰的了解候选人的情况，使候选人与职位更好地匹配。
4.调整员工培训。随着大数据时代的到来，企业不仅要向员工普及大数据知识，还应该持续不断培养和加强员工整合数据、挖掘数据价值、制定行动计划的能力，增强对未来业务的洞察力和执行力。采用麦塔培训系统加强数据处理能力、信息系统使用能力的培训及数据敏感训练。
5. 加强人才测评。利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。
G. 如何将大数据与企业人力资源管理相结合
1、在企业的战略管理中，必须要有企业的人力资源规划与之相匹配
企业的战略规划了企业的发展愿景、发展策略和发展过程设计，而人力资源的战略规划是企业战略规划的核心内容之一。
如同企业业务战略要求变化和发展一样，企业的人力资源规划也要随着进行相应变化和发展。有些企业花了很大的时间和精力来确定适应于特殊商业环境和企业战略发展的人才需求规划，如通用电气公司长期致力于开发与其众多不同业务部门的要求相匹配的管理人才发展规划。一般情况下，在环境变化的时候，企业往往指望招募到适合新环境的人，这实际上就是根据公司的战略定位确定新的人力资源规划要求。
企业不同的业务战略影响着人力资源规划，如一个制度化的组织需要比较传统化的管理者，也就是能够保持连续性、稳定性和控制力的人。随着企业的组织变得越来越灵活，为适应竞争环境的变化，需要有更加灵活的管理者，或“改革型领导人”。
作为对企业战略概念的解释和延伸，目前在管理学界已形成了有效处理人力资源与企业业务战略适应性的各种方式。迈克尔波特提出了一个与企业战略有直接关系的人力资源管理方法，他确定了关键的战略选择（成本领导、区别或焦点）所要求的不同管理特征，人们可以用管理人才开发指标来具体的说明这些特征，而获得相应的人才也是公司战略得以确保的基本前提。
具体的企业战略需要具有不同能力的人力资源。创业、高速成长、业务成熟、转型状态以及产业退出代表了一个组织生命周期的各个阶段，而每个阶段需要不同的管理人才。
2、企业变革管理的核心是人的职能定位、观念和行为模式的再造管理
企业变革的内容主要包括业务模式变革、组织文化变革和价值导向变革三大变革体系，而这三大变革体系的实施都脱离不了人员的职能定位、意识观念和行为模式的因变对应。
组织重构是企业变革的主要形式之一。在信息高度发达以及与客户零距离的理念倡导下，企业正在努力使其组织更加扁平化，因此，各级管理人员的职责范围也就更大、理念要求更新、行为方式也要求更迅速和更贴近客户。这样中层管理人员就被重新界定为承担更多的将战略转化为经营业务计划职责的人。
由于组织重构中的流程再造，使得工作被重组，职位工作变得更加不固定，更加经常变化和调整，以发挥每个雇员的个人才能优势。企业往往即要强调团队协作、同时也强调个人绩效，这样竞合的理念就要求企业员工在在自我与企业关系认识、自我与工作认识、自我与同事关系的认识都要有一个新的定位。
所以企业人员技能的调整、观念的调整、职责定位的调整和员工行为模式的调整就构成了企业变革的实质与核心。
3、销售人员的公平性激励决定着企业营销战略的成败得失
无论企业的营销策略如何确定，但如果销售人员没有积极性，企业的产品和服务要如何卖出去；同理，如果绩效考核没有公平性，销售人员又怎么会有积极性。
公平与否取决于很多因素，包括个人价值观、社会风气、企业政策等。而且销售人员绩效考核的公平性问题研究需要多方面的论证与论述。
在很多企业，虽然市场工作开展了很多年，销售人员的绩效考核也作了很多年，但也就是仅仅一般性的公平性要求，也会因为各种各样的原因而执行起来困难重重。
人们把销售人员绩效考核中出现的不公平现象归结于各种原因，如人的原因、制度的原因和客观情况的原因，但总结起来，不公平性实际上无非就是企业政策设置失误、制度安排不合理和人员管理素质不佳的必然结果。笔者认为以下几个方面是实现销售人员激励公平性的基础。
1、作为领导者，区域销售经理自身在管理上要公正、公平，这是销售人员绩效考核公平的基础，没有这一点其他的都免谈，任何好的政策都无济于事。
2、清晰的市场战略与政策，如果企业没有清晰的市场战略和政策，是很难有所谓的销售人员绩效考核的公正性的，因为市场战略直接决定了销售人员在企业市场开发中的作用和职能定位。
3、销售人员明确的职能定位，如果没有以上明确的市场策略和销售人员的职能定位，对销售人员的考核不仅谈不上公平性，而且是无论如何也难以达成市场目标的。
4、合理的业绩指标与标准化的考核标准，在有了明确的市场策略和清晰的销售人员职能定位之后，需要有针对性的设定与之匹配的绩效考核指标。
5、薪酬政策的的匹配，销售人员薪酬设计的基本原则就是建立和企业市场战略和政策、销售人员职能定位以及绩效考核指标相一致的薪酬体系。
综上所述，笔者认为，企业的人力资源管理是现代企业管理的基础和核心，是企业发展三大体系之一，人力资源管理的水平直接决定了其他方面工作的管理水平，主要体现在企业的执行力上。