人才大數據時代
❶ 什麼是大數據時代
大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
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最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「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。
產生背景
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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
大數據時代來臨
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。[1]
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。」[2]
影響
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大數據
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。[3]
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。[2]
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。[4]
「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……[1]
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。[5] 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。[5]
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。[6]
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。
數據價值
大數據時代，什麼最貴?
十年前，葛大爺曾說過，「21世紀什麼最貴?」——「人才」，深以為然。只是，十年後的今天，大數據時代也帶來了身價不斷翻番的各種數據。由於急速拓展的網路帶寬以及各種穿戴設備所帶來的大量數據，數據的增長從未停歇，甚至呈井噴式增長。[7]
一分鍾內，微博推特上新發的數據量超過10萬；社交網路「臉譜」的瀏覽量超過600萬……
這些龐大數字，意味著什麼？
它意味著，一種全新的致富手段也許就擺在面前，它的價值堪比石油和黃金。
事實上，當你仍然在把微博等社交平台當作抒情或者發議論的工具時，華爾街的斂財高手們卻正在挖掘這些互聯網的「數據財富」，先人一步用其預判市場走勢，而且取得了不俗的收益。
讓我們一起來看看——他們是怎麼做的。
這些數據都能幹啥。具體有六大價值：
●1、華爾街根據民眾情緒拋售股票；
●2、對沖基金依據購物網站的顧客評論，分析企業產品銷售狀況；
●3、銀行根據求職網站的崗位數量，推斷就業率；
●4、投資機構搜集並分析上市企業聲明，從中尋找破產的蛛絲馬跡；
●5、美國疾病控制和預防中心依據網民搜索，分析全球范圍內流感等病疫的傳播狀況；
●6、美國總統奧巴馬的競選團隊依據選民的微博，實時分析選民對總統競選人的喜好。[1]
可視化
「數據是新的石油。」亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend說。Instagram以10億美元出售之時，成立於1881年的世界最大影像產品及服務商柯達正申請破產。
大數據是如此重要，以至於其獲取、儲存、搜索、共享、分析，乃至可視化地呈現，都成為了當前重要的研究課題[1] 。
「當時時變幻的、海量的數據出現在眼前，是怎樣一幅壯觀的景象？在後台注視著這一切，會不會有接近上帝俯視人間星火的感覺？」
這個問題我曾請教過劉建國，中國著名的搜索引擎專家。劉曾主持開發過國內第一個大規模中英文搜索引擎系統「天網」。
要知道，劉建國曾任至網路的首席技術官，在這樣一家每天需應對網民各種搜索請求1.7億次（2013年約為8.77億次）的網站中，如果只是在後台靜靜端坐，可能片刻都不能安心吧。網路果然在提供搜索服務之外，逐漸增添了網路指數，後又建立了基於網民搜索數據的重要產品「貼吧」及網路統計產品等。
劉建國沒有直接回答這個問題，他想了很久，似乎陷入了回憶，嘴角的笑容含著詭秘。
倒是有公司已經在大數據中有接近上帝俯視的感覺，美國洛杉磯就有企業宣稱，他們將全球夜景的歷史數據建立模型，在過濾掉波動之後，做出了投資房地產和消費的研究報告。
在數據可視化呈現方面，我最新接收到的故事是，一位在美國思科物流部門工作的朋友，很聰明的印度裔小夥子，被Facebook高價挖角，進入其數據研究小組。他後來驚訝地發現，裡面全是來自物流企業、供應鏈方面的技術人員和專家，「Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用戶的路徑和行為。」
❷ 大數據時代，對於我們普通人來說，有什麼好處
最簡單的就是生活更加方便，比如購物可以網購，支付可以全靠手機，互聯網帶給我們的便捷是有目共睹的，大數據時代我們深受其益。
❸ 大數據時代背景下怎樣做好人力資源規劃
1、在企業的戰略管理中，必須要有企業的人力資源規劃與之相匹配
企業的戰略規劃了企業的發展願景、發展策略和發展過程設計，而人力資源的戰略規劃是企業戰略規劃的核心內容之一。
如同企業業務戰略要求變化和發展一樣，企業的人力資源規劃也要隨著進行相應變化和發展。有些企業花了很大的時間和精力來確定適應於特殊商業環境和企業戰略發展的人才需求規劃，如通用電氣公司長期致力於開發與其眾多不同業務部門的要求相匹配的管理人才發展規劃。一般情況下，在環境變化的時候，企業往往指望招募到適合新環境的人，這實際上就是根據公司的戰略定位確定新的人力資源規劃要求。
企業不同的業務戰略影響著人力資源規劃，如一個制度化的組織需要比較傳統化的管理者，也就是能夠保持連續性、穩定性和控制力的人。隨著企業的組織變得越來越靈活，為適應競爭環境的變化，需要有更加靈活的管理者，或「改革型領導人」。
作為對企業戰略概念的解釋和延伸，目前在管理學界已形成了有效處理人力資源與企業業務戰略適應性的各種方式。邁克爾波特提出了一個與企業戰略有直接關系的人力資源管理方法，他確定了關鍵的戰略選擇（成本領導、區別或焦點）所要求的不同管理特徵，人們可以用管理人才開發指標來具體的說明這些特徵，而獲得相應的人才也是公司戰略得以確保的基本前提。
具體的企業戰略需要具有不同能力的人力資源。創業、高速成長、業務成熟、轉型狀態以及產業退出代表了一個組織生命周期的各個階段，而每個階段需要不同的管理人才。
2、企業變革管理的核心是人的職能定位、觀念和行為模式的再造管理
企業變革的內容主要包括業務模式變革、組織文化變革和價值導向變革三大變革體系，而這三大變革體系的實施都脫離不了人員的職能定位、意識觀念和行為模式的因變對應。
組織重構是企業變革的主要形式之一。在信息高度發達以及與客戶零距離的理念倡導下，企業正在努力使其組織更加扁平化，因此，各級管理人員的職責范圍也就更大、理念要求更新、行為方式也要求更迅速和更貼近客戶。這樣中層管理人員就被重新界定為承擔更多的將戰略轉化為經營業務計劃職責的人。
由於組織重構中的流程再造，使得工作被重組，職位工作變得更加不固定，更加經常變化和調整，以發揮每個雇員的個人才能優勢。企業往往即要強調團隊協作、同時也強調個人績效，這樣競合的理念就要求企業員工在在自我與企業關系認識、自我與工作認識、自我與同事關系的認識都要有一個新的定位。
所以企業人員技能的調整、觀念的調整、職責定位的調整和員工行為模式的調整就構成了企業變革的實質與核心。
3、銷售人員的公平性激勵決定著企業營銷戰略的成敗得失
無論企業的營銷策略如何確定，但如果銷售人員沒有積極性，企業的產品和服務要如何賣出去；同理，如果績效考核沒有公平性，銷售人員又怎麼會有積極性。
公平與否取決於很多因素，包括個人價值觀、社會風氣、企業政策等。而且銷售人員績效考核的公平性問題研究需要多方面的論證與論述。
在很多企業，雖然市場工作開展了很多年，銷售人員的績效考核也作了很多年，但也就是僅僅一般性的公平性要求，也會因為各種各樣的原因而執行起來困難重重。
人們把銷售人員績效考核中出現的不公平現象歸結於各種原因，如人的原因、制度的原因和客觀情況的原因，但總結起來，不公平性實際上無非就是企業政策設置失誤、制度安排不合理和人員管理素質不佳的必然結果。筆者認為以下幾個方面是實現銷售人員激勵公平性的基礎。
1、作為領導者，區域銷售經理自身在管理上要公正、公平，這是銷售人員績效考核公平的基礎，沒有這一點其他的都免談，任何好的政策都無濟於事。
2、清晰的市場戰略與政策，如果企業沒有清晰的市場戰略和政策，是很難有所謂的銷售人員績效考核的公正性的，因為市場戰略直接決定了銷售人員在企業市場開發中的作用和職能定位。
3、銷售人員明確的職能定位，如果沒有以上明確的市場策略和銷售人員的職能定位，對銷售人員的考核不僅談不上公平性，而且是無論如何也難以達成市場目標的。
4、合理的業績指標與標准化的考核標准，在有了明確的市場策略和清晰的銷售人員職能定位之後，需要有針對性的設定與之匹配的績效考核指標。
5、薪酬政策的的匹配，銷售人員薪酬設計的基本原則就是建立和企業市場戰略和政策、銷售人員職能定位以及績效考核指標相一致的薪酬體系。
❹ 都說現在是大數據時代，是什麼意思
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。
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。
對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。
(4)人才大數據時代擴展閱讀：
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。
大數據作為雲計算、互聯網之後又IT行業又一大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。
如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。
❺ 大數據時代的人才培養機制是什麼樣
世界上最動人的承諾
❻ 大數據時代的人才價值有多大
很大，現在無法評估
❼ 大數據需要什麼樣的人才
大數據需要以下六類人才：
一、大數據系統研發工程師。
這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。
二、大數據應用開發工程師。
此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。
三、大數據分析師。
此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。
四、數據可視化工程師。
此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。
五、數據安全研發人才。
此類人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。
六、數據科學研究人才。
數據科學研究是一個全新的工作，夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值，隨著大數據時代的到來，越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據，這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究，通過研究，他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽，數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁，需要有數據專業、分析師能力和管理者的知識，這也是搶手的人才。
❽ 如何實現大數據時代下的人力破局
如何實現大數據時代下的人力破局
大數據時代對傳統服務領域的滲透尤為明顯，作為與數據打交道最為頻繁的人力資源管理行業，更亟待技術改革，應對數據之戰的考驗更顯緊迫。如何突圍大數據時代下的人力變局，樹立新行業服務標桿，掌握人力市場及相關策略改革的主動權，是當下各界企業首領及人力行業權威專家們共同探討的話題。
不久之前，阿里巴巴進行了一次重要的戰略調整，並專門組建了一個研究數據的部門，首次任命了CDO來專司數據之職，以期發揮數據應用的大力量。阿里巴巴正式將業務觸角伸向數據挖掘板塊，這一商業新措似乎是對大數據時代來臨做出的最現實註解，同時也標志著大數據時代下的新商業變局已然拉開帷幕。
一企業總裁表示，大數據時代對傳統服務領域的滲透尤為明顯，作為與數據打交道最為頻繁的人力資源管理行業，更亟待技術改革，應對數據之戰的考驗更顯緊迫。如何突圍大數據時代下的人力變局，樹立新行業服務標桿，掌握人力市場及相關策略改革的主動權，是當下各界企業首領及人力行業權威專家們共同探討的話題。
而今，大數據時代已經不再以一個理論性的概念存在，而是確以暗涌激流之勢把企業推向改革的風口浪尖。作為企業人力資產的核心內容，人力數據不可勝數，人力資源行業對海量數據進行綜合分析對比的把控能力要求將更高。換言之，實現大數據背景下的人力破局，關鍵在於掌握數據的全面性、准確性、權威性、動態性，並能夠運用且轉換成創造人才價值、提升企業利益的終端服務成品。
在其看來，要實現人力破局有兩大法寶，一是人力資源專業素養，一是互聯網技術創新運用，只有以互聯網技術整合人力資源服務，才能合成新時代下最符合潮流的高端產品。
❾ 大數據時代下人才招聘論文該怎麼寫
大數據（Big Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。「大數據」概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數據時代》中提出，指不用隨機分析法（抽樣調查）的捷徑，而是採用所有數據進行分析處理。大數據有4V特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。