京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
未来空间多大?大数据将成做好人才工作利器
汤森路透公司依靠大数据成功预测了39位诺贝尔奖得主;阿里云机器人小Ai成功预测了《我是歌手4》总决赛的冠军;李娜运用大数据提升能力获得了澳网公开赛冠军……
“不管你认同与否,大数据时代已经来临,将引发人才管理服务的颠覆性变革。”今年以来,多场人才工作大数据论坛先后在北京、上海、深圳、成都等地举办。从零星发声到系统研讨,人才工作大数据研究日渐升温,共识也愈加清晰。
大数据技术的兴起,为人才工作的发展开启了“导航灯”,不仅有助于促使人才工作决策从“经验加感觉型”向“数据加事实型”转变,而且有利于帮助人才成长发展,推动唱好创新创业戏。
全球现状如何?人才工作循“数”治理效果惊人
世界著名未来学专家托夫勒,把农业文明、工业文明之后的信息社会誉为第三次浪潮,将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。
预言正在变成现实。当下,全球正在经历一场由大数据引发的社会革命。依靠对海量信息的挖掘、分析,发现问题,并预判发展趋势,进而采取相应措施,大数据在帮助商家锁定客户、帮助政府部门治理拥堵等方面发挥积极作用。在人才工作中,也释放巨大威力。
企业正走在拥抱大数据的最前面。作为全球知名数据提供商,汤森路透公司凭借对论文引用指数等指标的分析,2002年至今,已成功预测了39位诺贝尔奖得主。其中,2013年11位诺奖得主中,有8位被成功预测。
“不会量化就无法管理”已成为世界一流企业的共识。以谷歌公司为例,为了改善管理,谷歌基于大数据开发了一种人才保留算法,可以成功地预测到哪些员工很有可能会离职,从而提前为员工留任提供个性化解决方案。
无独有偶,国际知名咨询公司普华永道在全球调研超过1000家企业、超过100万员工的基础上,提炼出近3000个指标,得出很多有趣的结论。比如,离家近、不加班成为雇主被选择的重要因素。在销售机构,3年以上工资无增长、死板的考勤制度等,则构成了员工高离职风险。这为改善管理提供了依据。
国外的探索如火如荼,我国也正加力推进。
为针对性地引进海外人才,江苏徐州市通过对当地“彭城英才网络服务平台”近10万人次的点击量分析发现,美国旧金山、温哥华、悉尼等11个地区点击率较高。对此,徐州市选择到这些地方设立引才联络处,工作更加精准、高效。
与社保、税务申报系统对接,及时获取新增人才、流失人才等信息,统计人才流动情况——广东中山市构建了中山市人才库,实现了对人才信息的动态统计、流向分析。
大数据对人才个体也有巨大的帮助作用。中国选手李娜获得澳网公开赛女单冠军。其教练卡洛斯表示,他是通过对发球速度、发球成功率、得分点等累积的指标数据的分析,帮助李娜提升了能力。这意味着,数据时代,人人都可以通过大数据分析,对成长做出理性抉择。人人皆可成才,将从理念走向现实。
学界普遍认为大数据发展空间巨大。“想象不出大数据的威力,就如同无法向地上的猛兽描述天空的精彩。”北京大学光华管理学院博士后穆胜说。
未来空间多大?大数据将成做好人才工作利器
在专家看来,大数据的出现,使得样本等于全部,是新形势下升级人才工作的“新钥匙”。
“没有数据分析支撑,决定将越来越不可靠。”一位地方人才工作者告诉记者,近年来,当地前往美国硅谷引才时,经常会碰到其他地市的引才团队。各地扎堆的背后,暴露出引才精确性不够。
在著名人才学专家王通讯看来,国外的猎头公司之所以能够帮助国家、企业寻找到合适的人选,就是因为它们有相关的数据,而我们没有。“人家在‘猎头’,我们在‘猎腰’‘猎脚’。”
对此,上海社会科学院研究员高子平建议,要积极构建海外人才大数据平台,消除人才引进中的信息不对称。
大数据的重要功能之一,是预测发展趋势。2009年,甲型H1N1流感爆发的几周前,谷歌成功预测了流感在美国境内的传播,其结果令世界震惊。
“凭借日益增强的数据分析能力,大数据可以解决人才评价面向未来的问题。”中国人事科学研究院原院长吴江说,比如,在人才岗位胜任力的评价上,可以通过集成较长一段时间内相同岗位优秀人才的一系列特征,利用现代信息技术,计算出各项相同的指标,使得岗位胜任特征成为名副其实的选人用人标准。
事实上,除了对人才培养、选拔、使用等具体环节产生作用,大数据对加强人才宏观管理更具帮助。“大数据时代的到来,将使人才宏观管理从‘经验加感觉型’走向‘数据加事实型’。”王通讯指出。
不讲“因果性”,只讲“关联性”,是大数据的一个重要特点。在美国沃尔玛超市,基于“购买婴儿尿布的顾客很多都要买上几罐啤酒”的大数据,工作人员把啤酒和尿布摆在一起,提升了销售量。
“在人才需求预测中,如果发现了类似‘榨菜指数’‘方便面指数’这样的某种关联性,就可以加以利用。”国家“万人计划”入选专家范代娣表示,“假如,人才买房和子女入学有关联。通过买房数据,就可以预测出入托入学的需求量,提前对教育资源优化布局。”
迈向全面小康的中国正聚天下英才而用之。江苏海门市委组织部副部长张成认为,中央印发的《关于深化人才发展体制机制改革的意见》提出,充分运用云计算和大数据等技术,为用人主体和人才提供高效便捷服务。让人才事业更加兴旺,人才工作“高铁”应加快驶入大数据的新轨道。
怎么推进发展?首先要树立大数据思维
受访人士指出,迎接人才工作大数据时代,领导干部首先要形成大数据思维。在人才工作中,要学习用数据思考、说话和管理。
“在这个飞速变化的社会中,过去的经验甚至可能成为现在的束缚。”吴江指出,以常常听到管理者抱怨“90后”员工难管为例,就是因为过往的激励方式对他们不奏效。管理者需要不断更新自己的数据库,学会用大数据的方法,随时去找到合适的解决方案。
信息“孤岛”是推进人才大数据工作的障碍之一。上海社科院信息研究所所长党齐民,多年来致力于海外人才数据库建设。他常常为数据收集与整合滞后头疼不已。“不同部门之间难以实现信息共享,碎片化,且更新严重滞后。希望政府、企业、研究机构能找到一种共享、共建、共赢的模式。”
大数据的发展势不可挡,政府必须在数据公开与分享方面身先士卒。最近,中科院率先行动,宣布其科学数据云将面向科技界和企业研发人员免费开放共享。“这将直接使创新活动减少成本,少走弯路,缩短研发周期。”中国工程院院士干勇说。
用数字讲话,一个重要的前提是数据必须确保质量。“大数据是‘原油’而不是‘汽油’,不能被直接拿来使用。”清华大学统计学研究中心主任刘军表示。
对此,深圳福田区信息中心主任高新辉指出,各地在建设大数据平台时,人才的学习经历、职业背景等各种数据,需要“清洗”后,才能成为可以由数据挖掘工具认识和处理的有用数据,从中寻找关系、规律,洞察趋势。否则,数据的失真则会直接导致结论的南辕北辙。
此外,人才大数据安全问题也不容忽视。2014年,一家招聘网站因漏洞泄露了涉及86万人的信息。深圳市软件测评中心主任武刚建议,“企业有责任和义务保护数据安全。要加快建立健全人才大数据的等级保护制度,做好预防。”
“大数据是一种工具,一种方法。工具理性需要与价值理性相结合,以道驭技、以道驭器。”相关专家表示,用好大数据,我国的人才工作一定能跃上一个新的台阶。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16