大数据劳动

⑴ 为什么人力资源也要运用大数据

企业的人力资源管理过程中有很多方面其实是要进行数据分析的主要表现在：
1、人工成本数据，包括劳动分配率、劳动报酬率、人均人工成本、人工成本占总成本比；
2、效率数据：百元人工成本增加值、百元人工成本销售收入；
3、薪酬结构数据：动浮比、高中基层人均收入对比、级差、档差；
4、招聘配置数据：招聘周期、招聘周期内到岗率、招聘费用控制、职能后勤人员占总人数比、管理人员占总人数比；
5、培训发展数据：人均培训课时（费用）、管理人员人均培训课时（费用）、后备梯队配置比；
6、劳动关系数据：劳务纠纷发生次数、社保公积金覆盖率、劳动合同签订率、劳务纠纷相关费用占总人工成本比。

在互联网时代，人力资源管理越来越系统和高效，借助互联网技术，各种人力资源大数据沉淀下来，通过分析大数据，为企业未来人力资源规划提供了宝贵的依据，也使得企业更好的运用人力资本为企业创造价值，从而引领市场。

⑵ 大数据公司排名是什么样的

阿里云、华为云、网络、腾讯。

3、网络：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。

4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。

大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。

当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

⑶ 大数据公司工资怎么样

普通职抄员一般在2500-5000.主管级别一袭般在5000-8000.经理级别一般在8000-15000。

用人单位会根据劳动者的能力、经历、岗位级别等确定相应的薪酬，在招用时应当告知劳动者具体的劳动报酬。

具体工资由用人单位与劳动者协商确定，法律规定只需不低于当地最低工资标准即可。

法律依据：《劳动合同法》
第八条用人单位招用劳动者时，应当如实告知劳动者工作内容、工作条件、工作地点、职业危害、安全生产状况、劳动报酬，以及劳动者要求了解的其他情况;用人单位有权了解劳动者与劳动合同直接相关的基本情况，劳动者应当如实说明。

⑷ 向公司提供大数据所得收入属于什么生产要素

答案：C

⑸ 大数据对人类的工作方式，生活方式以及思维方式有何影响

在大数据时代，拥有数据的公司无疑将取得巨大的成功。因为他们具有洞察力，大数据会提供他们全新的洞察力。但是为了使大数据的价值彰显出来，这些公司需要清楚这其中最根本的改变。过去，在前大数据时代，数据不被认为是商品，而是追求结果的工具。更有效的生产需要数据，在商场中找到合适的买家需要数据，提高生产工艺需要数据，但数据本身并不被认为是可以贩卖的商品，并不被认为是创造收入的资源。而这一观点将会改变。未来，数据将成为重要的资源，就像资金、劳动力一样的资源。
但是第二点，也是更重要的一点，在小数据时代，也就是在过去，我们只为了单一、直接的目的来使用数据，比如账单数据是为了付款，市场数据是为了推销新产品，生产数据是为了提高生产力。一旦这些直接目的达成了，这些数据就会被弃掉。但在大数据时代，这将会非常非常的不同，因为在大数据时代，数据的价值并不体现在达成直接目的，而是体现在间接目的上，体现在那些我们甚至在收集数据时都没想到、而在后来才想出的无与伦比的用途上。
让我来给你们举一个例子，谷歌每天都要接受很多搜索请求，事实上，谷歌每天要接受30亿个搜索请求。对待这些数据的原始方法是处理搜索请求、找到搜索结果、呈现搜索结果，然后把之前的搜索请求抛到脑后。但是谷歌不是这样做的。谷歌将每个搜索请求另做他用。比如，他们会用搜索请求数据来提高他们的拼写检查功能，这样他们可以在你输入单词时快速查错。他们还用搜索请求数据来提高关联搜索功能，在你输入搜索关键词时自动联想出相关搜索。如此以来，他们从已有的数据中得到了更大价值，并应用于不同目的。
某种程度上，在大数据时代来临之前，数据的价值只是部分地体现了出来，就像冰山一角，就像只啜饮一小口，就把一瓶上好的葡萄酒扔掉一样。然而在大数据时代，我们会喝掉并享受整瓶酒。因此，有了这能量巨大的价值资源，商业以及社会的哪些方面将会发生改变呢？方方面面都将发生改变。生活的方方面面都会改变。
以卫生保健为例，目前我们都是以以往病人的平均情况来为每个人用药，有了大数据，我们可以为每位病人定制针对其个人的治疗计划，从而保证治疗是最高效及最有效的。
以教育为例，在教育方面，我们可以利用大数据收集学生们读书、理解程度的信息，将结果反馈给老师，而教学效果也将因此而得到提升，学习效果会得到提升，知识将得到更好的传播。
在商业方面我们能做的也是令人惊异的，大数据可以为顾客提供更高的透明度。在顾客得到实惠的同时，商家也将从中获得丰厚的利益。在这个系统中，低效率被改变了，我们对于事物的作用机制有了更深了解。而从社会这个大方面上看，我们可以提升我们的生活方式、生活质量、和谐程度，从而降低个人在群体中所面临的风险。

⑹ 大数据时代是什么意思大数据是在什么背景下提出的

大数据时代：

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据提出的背景：

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

(6)大数据劳动扩展阅读

大数据影响

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。

有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。

发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……

截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。

这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。

科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。

大数据的精髓

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);

B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。

适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;

C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

⑺ 大数据时代，HR如何处理庞大的信息群

亲，公司都有HR这个职位了，自然有什么OA系统来协助你完成这些。。。