人才大数据时代
❶ 什么是大数据时代
大数据时代
（巨量资料（IT行业术语））
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “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。
产生背景
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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
大数据时代来临
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。[1]
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。”[2]
影响
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大数据
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。[3]
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。[2]
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。[4]
“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……[1]
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。[5] 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。[5]
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。[6]
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。
数据价值
大数据时代，什么最贵?
十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么最贵?”——“人才”，深以为然。只是，十年后的今天，大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据，数据的增长从未停歇，甚至呈井喷式增长。[7]
一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字，意味着什么？
它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。
事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值：
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票；
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；
●3、银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。[1]
可视化
“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题[1] 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象？在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉？”
这个问题我曾请教过刘建国，中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。
要知道，刘建国曾任至网络的首席技术官，在这样一家每天需应对网民各种搜索请求1.7亿次（2013年约为8.77亿次）的网站中，如果只是在后台静静端坐，可能片刻都不能安心吧。网络果然在提供搜索服务之外，逐渐增添了网络指数，后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及网络统计产品等。
刘建国没有直接回答这个问题，他想了很久，似乎陷入了回忆，嘴角的笑容含着诡秘。
倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面，我最新接收到的故事是，一位在美国思科物流部门工作的朋友，很聪明的印度裔小伙子，被Facebook高价挖角，进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为。”
❷ 大数据时代，对于我们普通人来说，有什么好处
最简单的就是生活更加方便，比如购物可以网购，支付可以全靠手机，互联网带给我们的便捷是有目共睹的，大数据时代我们深受其益。
❸ 大数据时代背景下怎样做好人力资源规划
1、在企业的战略管理中，必须要有企业的人力资源规划与之相匹配
企业的战略规划了企业的发展愿景、发展策略和发展过程设计，而人力资源的战略规划是企业战略规划的核心内容之一。
如同企业业务战略要求变化和发展一样，企业的人力资源规划也要随着进行相应变化和发展。有些企业花了很大的时间和精力来确定适应于特殊商业环境和企业战略发展的人才需求规划，如通用电气公司长期致力于开发与其众多不同业务部门的要求相匹配的管理人才发展规划。一般情况下，在环境变化的时候，企业往往指望招募到适合新环境的人，这实际上就是根据公司的战略定位确定新的人力资源规划要求。
企业不同的业务战略影响着人力资源规划，如一个制度化的组织需要比较传统化的管理者，也就是能够保持连续性、稳定性和控制力的人。随着企业的组织变得越来越灵活，为适应竞争环境的变化，需要有更加灵活的管理者，或“改革型领导人”。
作为对企业战略概念的解释和延伸，目前在管理学界已形成了有效处理人力资源与企业业务战略适应性的各种方式。迈克尔波特提出了一个与企业战略有直接关系的人力资源管理方法，他确定了关键的战略选择（成本领导、区别或焦点）所要求的不同管理特征，人们可以用管理人才开发指标来具体的说明这些特征，而获得相应的人才也是公司战略得以确保的基本前提。
具体的企业战略需要具有不同能力的人力资源。创业、高速成长、业务成熟、转型状态以及产业退出代表了一个组织生命周期的各个阶段，而每个阶段需要不同的管理人才。
2、企业变革管理的核心是人的职能定位、观念和行为模式的再造管理
企业变革的内容主要包括业务模式变革、组织文化变革和价值导向变革三大变革体系，而这三大变革体系的实施都脱离不了人员的职能定位、意识观念和行为模式的因变对应。
组织重构是企业变革的主要形式之一。在信息高度发达以及与客户零距离的理念倡导下，企业正在努力使其组织更加扁平化，因此，各级管理人员的职责范围也就更大、理念要求更新、行为方式也要求更迅速和更贴近客户。这样中层管理人员就被重新界定为承担更多的将战略转化为经营业务计划职责的人。
由于组织重构中的流程再造，使得工作被重组，职位工作变得更加不固定，更加经常变化和调整，以发挥每个雇员的个人才能优势。企业往往即要强调团队协作、同时也强调个人绩效，这样竞合的理念就要求企业员工在在自我与企业关系认识、自我与工作认识、自我与同事关系的认识都要有一个新的定位。
所以企业人员技能的调整、观念的调整、职责定位的调整和员工行为模式的调整就构成了企业变革的实质与核心。
3、销售人员的公平性激励决定着企业营销战略的成败得失
无论企业的营销策略如何确定，但如果销售人员没有积极性，企业的产品和服务要如何卖出去；同理，如果绩效考核没有公平性，销售人员又怎么会有积极性。
公平与否取决于很多因素，包括个人价值观、社会风气、企业政策等。而且销售人员绩效考核的公平性问题研究需要多方面的论证与论述。
在很多企业，虽然市场工作开展了很多年，销售人员的绩效考核也作了很多年，但也就是仅仅一般性的公平性要求，也会因为各种各样的原因而执行起来困难重重。
人们把销售人员绩效考核中出现的不公平现象归结于各种原因，如人的原因、制度的原因和客观情况的原因，但总结起来，不公平性实际上无非就是企业政策设置失误、制度安排不合理和人员管理素质不佳的必然结果。笔者认为以下几个方面是实现销售人员激励公平性的基础。
1、作为领导者，区域销售经理自身在管理上要公正、公平，这是销售人员绩效考核公平的基础，没有这一点其他的都免谈，任何好的政策都无济于事。
2、清晰的市场战略与政策，如果企业没有清晰的市场战略和政策，是很难有所谓的销售人员绩效考核的公正性的，因为市场战略直接决定了销售人员在企业市场开发中的作用和职能定位。
3、销售人员明确的职能定位，如果没有以上明确的市场策略和销售人员的职能定位，对销售人员的考核不仅谈不上公平性，而且是无论如何也难以达成市场目标的。
4、合理的业绩指标与标准化的考核标准，在有了明确的市场策略和清晰的销售人员职能定位之后，需要有针对性的设定与之匹配的绩效考核指标。
5、薪酬政策的的匹配，销售人员薪酬设计的基本原则就是建立和企业市场战略和政策、销售人员职能定位以及绩效考核指标相一致的薪酬体系。
❹ 都说现在是大数据时代，是什么意思
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。
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。
对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
(4)人才大数据时代扩展阅读：
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。
大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。
如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
❺ 大数据时代的人才培养机制是什么样
世界上最动人的承诺
❻ 大数据时代的人才价值有多大
很大，现在无法评估
❼ 大数据需要什么样的人才
大数据需要以下六类人才：
一、大数据系统研发工程师。
这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
二、大数据应用开发工程师。
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
三、大数据分析师。
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
四、数据可视化工程师。
此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
五、数据安全研发人才。
此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。
六、数据科学研究人才。
数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。
❽ 如何实现大数据时代下的人力破局
如何实现大数据时代下的人力破局
大数据时代对传统服务领域的渗透尤为明显，作为与数据打交道最为频繁的人力资源管理行业，更亟待技术改革，应对数据之战的考验更显紧迫。如何突围大数据时代下的人力变局，树立新行业服务标杆，掌握人力市场及相关策略改革的主动权，是当下各界企业首领及人力行业权威专家们共同探讨的话题。
不久之前，阿里巴巴进行了一次重要的战略调整，并专门组建了一个研究数据的部门，首次任命了CDO来专司数据之职，以期发挥数据应用的大力量。阿里巴巴正式将业务触角伸向数据挖掘板块，这一商业新措似乎是对大数据时代来临做出的最现实注解，同时也标志着大数据时代下的新商业变局已然拉开帷幕。
一企业总裁表示，大数据时代对传统服务领域的渗透尤为明显，作为与数据打交道最为频繁的人力资源管理行业，更亟待技术改革，应对数据之战的考验更显紧迫。如何突围大数据时代下的人力变局，树立新行业服务标杆，掌握人力市场及相关策略改革的主动权，是当下各界企业首领及人力行业权威专家们共同探讨的话题。
而今，大数据时代已经不再以一个理论性的概念存在，而是确以暗涌激流之势把企业推向改革的风口浪尖。作为企业人力资产的核心内容，人力数据不可胜数，人力资源行业对海量数据进行综合分析对比的把控能力要求将更高。换言之，实现大数据背景下的人力破局，关键在于掌握数据的全面性、准确性、权威性、动态性，并能够运用且转换成创造人才价值、提升企业利益的终端服务成品。
在其看来，要实现人力破局有两大法宝，一是人力资源专业素养，一是互联网技术创新运用，只有以互联网技术整合人力资源服务，才能合成新时代下最符合潮流的高端产品。
❾ 大数据时代下人才招聘论文该怎么写
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。