京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的人才工作创新
“大数据时代已经到来!”麦肯锡全球研究院的报告指出,数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素。大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,带来一场新的思维变革、商业变革和管理变革。大数据将会给人才工作带来怎样的挑战与机遇?我们应当如何应对?
大数据时代的挑战和机遇
所谓大数据,又称巨量资料,其大小或复杂性使得无法通过常用技术以合理的成本并在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理。大数据分析,就是通过特殊的技术,从各种各样类型的海量数据中,快速获得有价值信息。
大数据正在改变着我们的世界。Google推出“流感趋势”项目,通过追踪像“咳嗽”、“发烧”和“疼痛”这样的词汇,准确判断流感在哪里扩散;沃尔玛使用大数据模式,分析社交网站海量数据,从“挖掘”顾客需求到“创造”消费需求,精准营销啤酒和尿布;洛杉矶警局用大数据计算模型安排警车巡逻,预测案件多发地段;通过分析淘宝、天猫、B2B、聚划算的商家的各种数据,阿里巴巴打造了一个信贷工厂,为平台上的卖家提供小额信贷服务。
可以预见,大数据在各行各业特别是公共服务领域,具有更加广阔的应用前景。政府人力资源社会保障部门,无论是人才服务、就业服务,还是社会保险,每天都在诞生海量数据,如何将这些原本碎片化的数据,进行全面科学地提取和数据分析呢,为我们的决策服务,是大数据带给我们的最大挑战和机遇。
从当前来看,大数据首先将给政府管理带来一场思维的革命:其一,对政府公共服务部门而言,决策挑战在于数据采集,而非简单存储。数据采集和监控的精细化,并纳入基础框架,这是大数据意识的体现。其二,大数据时代,很多数据在收集的时候并无意用作其他用途,而最终却将产生很多创新性的用途。如IP地址的跟踪,给招才引智团组出访提供了目的地参考。其三,知道“当下状况”,也就是对即时数据的掌握。管理者可以借助数据库,从数据收集中预见到发展前景,很快地将所获得信息及时分类并做出明智的决策,最终采取及时准确的行动。
大数据与人才工作创新
大数据在人才工作领域有哪些作为?当前可以看得到的前景是,数据分析师运用大数据技术,能够改进当前人才引进和管理的粗放模式,通过相关数据搜集、分析和应用,实现人才引进和服务的精准化,不断提高人才工作科学化水平。
精准分析产业发展与人才需求,提高引才效率。哪些产业有哪些企业,哪些企业有哪些人才需求,哪些新兴产业或技术需要引进人才,哪些高校聚集哪些人才,特定产业人才来自哪些科研院所,以往这些都是靠估算或抽样调查获得,而进入大数据时代之后,通过数据搜集和联机分析,就能形成点(企业)、线(产业链)、面(城市或地区)的完整分析,再用这份数据报告,按图索骥、招揽人才。当这些数据采集和运用具有一定年限积累后,可以引进数据挖掘技术,发现潜藏在数据背后的历史规律,同时对未来进行预测。例如,通过对IP地址的分析,可以清楚知道每天都是哪些人在访问网站,并定期做出网站访问表,据此确定引进人才的重点群体,从数据挖掘中找到那些更愿意回国创业的海外留学人才。
精准分析人才服务需求,优化人才服务。从粗放式管理向精细化管理转变,数据发挥着重要作用。大数据理念同样适用于人才服务领域。当前,各地都认识到人才服务的重要性,但还不能准确捕捉到人才的需求。如果能善用已有的数据,就能够从具体的指标和数据倒推出人才的驱动性需求。例如,现在许多地方都推出了一站式人才服务,将健康医疗、旅游休闲、子女教育、出入境服务、专题培训、创新创业服务、住房保障、文化服务等,都归入一张类似“市民卡”的服务卡。通过对人才使用这些公共服务的类别、次数、频率等数据的分析,就可以找出人才最需要和最常用的服务是哪些,根据这些数据再来优化服务布局,不仅能够使公共财政发挥最佳效应,也能真正把服务做到人才心坎上去。未来的人才服务借助大数据,将如同软件的升级,数据分析师通过对数据进行收集和分析,那些几乎无人使用的服务可以在版本升级中被去除,而频繁使用的功能则将得到进一步强化和完善。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03