人力资源大数据障碍问题是指企业在利用人力资源数据进行决策、分析和管理时遇到的困难和挑战。这些问题可能包括数据质量不高、数据收集不全面、数据存储和处理能力不足、数据分析工具和技术落后等。解决这些问题需要从多个方面入手，以下是一些建议：
1. 提高数据质量：确保人力资源数据的准确性、完整性和一致性是解决大数据障碍问题的首要任务。企业应建立严格的数据质量管理流程，对数据进行清洗、验证和校验，确保数据的真实性和可靠性。同时，加强对员工的培训和教育，提高他们对数据质量的认识和重视程度。
2. 加强数据收集：企业应采用多种渠道和方法收集人力资源数据，如员工自助平台、问卷调查、绩效评估报告等。通过多渠道收集数据，可以确保数据的全面性和多样性，为后续的数据分析提供更丰富的信息支持。
3. 提升数据处理能力：企业应投入资金和技术资源，提升数据处理能力，包括数据存储、计算和分析等方面。可以使用云计算、大数据技术等手段，提高数据处理的效率和准确性。同时，加强对数据处理人员的培训和指导，提高他们的数据处理能力和水平。
4. 引入先进的数据分析工具和技术：企业应积极引进和借鉴先进的数据分析工具和技术，如人工智能、机器学习、大数据分析等。这些工具和技术可以帮助企业更好地挖掘和分析人力资源数据，发现潜在的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。
5. 建立跨部门协作机制：人力资源大数据问题的解决需要各个部门的协同合作。企业应建立跨部门协作机制，加强各部门之间的沟通和协作，共同推进人力资源大数据的建设和应用。
6. 制定合理的数据治理策略：企业应制定完善的数据治理策略，明确数据管理的责任和权限，规范数据的采集、存储、使用和销毁等环节。同时，加强对数据治理的监督和检查，确保数据治理工作的有效性和合规性。
7. 培养专业人才：人力资源大数据问题的解决需要专业的人才支持。企业应加大对人力资源大数据领域的人才培养力度，引进和培养一批具有专业知识和技能的人才，为企业的人力资源大数据建设和应用提供有力的人才保障。
总之，解决人力资源大数据障碍问题需要企业从多个方面入手，提高数据质量、加强数据收集、提升数据处理能力、引入先进的数据分析工具和技术、建立跨部门协作机制、制定合理的数据治理策略以及培养专业人才等。只有通过这些措施的综合运用，才能有效地解决人力资源大数据障碍问题，为企业的发展提供有力的数据支持。
