大數據勞動

⑴ 為什麼人力資源也要運用大數據

企業的人力資源管理過程中有很多方面其實是要進行數據分析的主要表現在：
1、人工成本數據，包括勞動分配率、勞動報酬率、人均人工成本、人工成本占總成本比；
2、效率數據：百元人工成本增加值、百元人工成本銷售收入；
3、薪酬結構數據：動浮比、高中基層人均收入對比、級差、檔差；
4、招聘配置數據：招聘周期、招聘周期內到崗率、招聘費用控制、職能後勤人員占總人數比、管理人員占總人數比；
5、培訓發展數據：人均培訓課時（費用）、管理人員人均培訓課時（費用）、後備梯隊配置比；
6、勞動關系數據：勞務糾紛發生次數、社保公積金覆蓋率、勞動合同簽訂率、勞務糾紛相關費用占總人工成本比。

在互聯網時代，人力資源管理越來越系統和高效，藉助互聯網技術，各種人力資源大數據沉澱下來，通過分析大數據，為企業未來人力資源規劃提供了寶貴的依據，也使得企業更好的運用人力資本為企業創造價值，從而引領市場。

⑵ 大數據公司排名是什麼樣的

阿里雲、華為雲、網路、騰訊。

3、網路：作為國內綜合搜索的巨頭、行業老大，它擁有海量的數據，同時在自然語言處理能力和機器深度學習領域擁有豐富經驗。

4、騰訊：在大數據領域騰訊也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交領域，只是想想QQ和微信的用戶量就覺得可怕。

大數據是寶藏，人工智慧是工匠。大數據給了我們前所未有的收集海量信息的可能，因為數據交互廣闊，存儲空間近乎無限，所以我們再也不用因「沒地方放」而不得棄掉那些「看似無用」的數據。

當數據變得多多益善，當移動設備、穿戴設備以及其他一切設備都變成了數據收集的「介面」，我們便可以盡可能的讓數據的海洋變得浩瀚無垠，因為那裡面「全都是寶」。

⑶ 大數據公司工資怎麼樣

普通職抄員一般在2500-5000.主管級別一襲般在5000-8000.經理級別一般在8000-15000。

用人單位會根據勞動者的能力、經歷、崗位級別等確定相應的薪酬，在招用時應當告知勞動者具體的勞動報酬。

具體工資由用人單位與勞動者協商確定，法律規定只需不低於當地最低工資標准即可。

法律依據：《勞動合同法》
第八條用人單位招用勞動者時，應當如實告知勞動者工作內容、工作條件、工作地點、職業危害、安全生產狀況、勞動報酬，以及勞動者要求了解的其他情況;用人單位有權了解勞動者與勞動合同直接相關的基本情況，勞動者應當如實說明。

⑷ 向公司提供大數據所得收入屬於什麼生產要素

答案：C

⑸ 大數據對人類的工作方式，生活方式以及思維方式有何影響

在大數據時代，擁有數據的公司無疑將取得巨大的成功。因為他們具有洞察力，大數據會提供他們全新的洞察力。但是為了使大數據的價值彰顯出來，這些公司需要清楚這其中最根本的改變。過去，在前大數據時代，數據不被認為是商品，而是追求結果的工具。更有效的生產需要數據，在商場中找到合適的買家需要數據，提高生產工藝需要數據，但數據本身並不被認為是可以販賣的商品，並不被認為是創造收入的資源。而這一觀點將會改變。未來，數據將成為重要的資源，就像資金、勞動力一樣的資源。
但是第二點，也是更重要的一點，在小數據時代，也就是在過去，我們只為了單一、直接的目的來使用數據，比如賬單數據是為了付款，市場數據是為了推銷新產品，生產數據是為了提高生產力。一旦這些直接目的達成了，這些數據就會被棄掉。但在大數據時代，這將會非常非常的不同，因為在大數據時代，數據的價值並不體現在達成直接目的，而是體現在間接目的上，體現在那些我們甚至在收集數據時都沒想到、而在後來才想出的無與倫比的用途上。
讓我來給你們舉一個例子，谷歌每天都要接受很多搜索請求，事實上，谷歌每天要接受30億個搜索請求。對待這些數據的原始方法是處理搜索請求、找到搜索結果、呈現搜索結果，然後把之前的搜索請求拋到腦後。但是谷歌不是這樣做的。谷歌將每個搜索請求另做他用。比如，他們會用搜索請求數據來提高他們的拼寫檢查功能，這樣他們可以在你輸入單詞時快速查錯。他們還用搜索請求數據來提高關聯搜索功能，在你輸入搜索關鍵詞時自動聯想出相關搜索。如此以來，他們從已有的數據中得到了更大價值，並應用於不同目的。
某種程度上，在大數據時代來臨之前，數據的價值只是部分地體現了出來，就像冰山一角，就像只啜飲一小口，就把一瓶上好的葡萄酒扔掉一樣。然而在大數據時代，我們會喝掉並享受整瓶酒。因此，有了這能量巨大的價值資源，商業以及社會的哪些方面將會發生改變呢？方方面面都將發生改變。生活的方方面面都會改變。
以衛生保健為例，目前我們都是以以往病人的平均情況來為每個人用葯，有了大數據，我們可以為每位病人定製針對其個人的治療計劃，從而保證治療是最高效及最有效的。
以教育為例，在教育方面，我們可以利用大數據收集學生們讀書、理解程度的信息，將結果反饋給老師，而教學效果也將因此而得到提升，學習效果會得到提升，知識將得到更好的傳播。
在商業方面我們能做的也是令人驚異的，大數據可以為顧客提供更高的透明度。在顧客得到實惠的同時，商家也將從中獲得豐厚的利益。在這個系統中，低效率被改變了，我們對於事物的作用機制有了更深了解。而從社會這個大方面上看，我們可以提升我們的生活方式、生活質量、和諧程度，從而降低個人在群體中所面臨的風險。

⑹ 大數據時代是什麼意思大數據是在什麼背景下提出的

大數據時代：

最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據提出的背景：

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」

(6)大數據勞動擴展閱讀

大數據影響

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。

有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。

發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……

截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。

而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。

每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。

這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。

科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。

大數據的精髓

大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。

A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);

B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。

適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。

⑺ 大數據時代，HR如何處理龐大的信息群

親，公司都有HR這個職位了，自然有什麼OA系統來協助你完成這些。。。