大数据时代下的企业管理与人力资源管理.doc

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1、大数据时代下的企业管理与人力资源管理时代变革是这个世界永恒的主题，如今互联网带来的信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。然而要想做一只“站在风口上的猪”，首先需要弄清楚的是大数据是什么？一、大数据的概念及其与传统数据的区别1.何为大数据以前人们没有足够的能力来收集和处理超大规模数据，我们是在信息匮乏、技术有限的假设下做很多事情，发展一些使用尽可能少的信息的技术。例如统计学的一个目的就是用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现，另外还有抽样调查等以

2、样本来估算总体的统计方式。然而样本估计带来的最大的弊端就是它的误差会在对数据进行细分、细化的过程中持续放大，以致我们无法获得许多更为准确和精细化的信息。直到最近，一个新的转变正在进行，随着大数据的总体分析取代了样本分析，社会科学与企业决策已经不再极度依赖于样本分析、样本研究和调查问卷。当所收集的数据是在正常状态下依靠系统自动收集的，并且几乎是所有的完整信息时，就不用再担心收集过程中所存在的偏差，而且我们可以收集到过去无法收集到的信息。在维克托•迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法这样的捷径

3、，而采用所有数据进行分析处理。大数据本给人的第一印象就是大，但数量大并不是大数据，大数据需要具备的4个特点是：大量性、高速性、多样性、价值性。2.大数据与传统数据的区别第一，在大数据时代，我们可以分析的数据总量是传统数据所无法比拟的，甚至有时可以是关于某个特别现象的所有数据，而不再依赖于传统数据人为限制的随机抽样。第二，大数据是在某些领域通过传感器和屏幕等入口自动高度产生并收据、储存了大量的数据，而不再依赖于传统数据的人工收集与处理。第三，传统数据往往先明确使用目的，然后才产生数据，而大数据的多样性与丰富性使

4、得我们难以提前确定所有的模式和应用。第四，传统的数据库处理仅需要一种或少数几种工具就可以处理，而大数据则需要辅以合理的算法和强大的云计算能力，且其所得出的信息蕴含了传统数据无法比拟的价值。二、大数据给企业管理与人力资源管理带来的影响1.大数据推动企业管理变革大数据对企业管理的颠覆是全方位的，包括对商业模式的颠覆，对营销和销售方案的颠覆，对运营流程和系统的颠覆等等。大数据的核心就是预测，数据化意味着把一切都透明化，甚至包括很多以前我们认为和价值没有多大关系的东西，例如微信朋友圈的分享，淘宝的购买记录，搜索引擎的

5、一个搜索命令。现在人们不再认为数据是静止与陈旧的，不会认为数据在被收集完后就没有用处了，当通过量化的方法将一些内容转化为数据后我们就可以用这些数据来挖掘前所未被关注的潜在价值，建立在精准大数据分析上的市场预测和营销策略将为企业带来更大的利润与成功。对于企业来说，大数据的预测价值为其带来的重要的管理变革就是决策数据化，或者称决策智能化，也就是说企业管理者的决策模式由原来的“感觉+经验”转变为了“数据+事实”。过去很多企业即使有数据意识，也只是将企业运营和发展的分析与决策建立在简单的、部分的、已经发生的数据与信息

6、上，这样所做出的分析有严重的局限性与滞后性，同时决策者凭借着主观理解与个人经验根据这些分析做出评估与制定决策，将导致战略定位不准，存在很大风险。然而在大数据时代，企业通过自动收集已经发生的和正在发生的、企业内外部大量甚至是关于某一事件全部的数据，并以此进行科学分析，可以更为深入且准确地挖掘有价值的信息，进而依据于数据进行智能化决策，制定并优化企业战略。2.大数据提升人力资源管理价值大数据即时产生、自动提取、高速处理的特点，保证了数据的充分性、及时性和准确性，使企业可以进行智能化决策，实现各个领域资源的有效分配

7、。作为企业最重要的“人力资源”的管理者，HR部门自然不能在传统管理被颠覆之际独善其身，人力资源管理是一个迫切需要大数据的领域，变革在所难免。大数据给人力资源带来的价值同样在于决策优化和效率提升，在大数据分析与预测的核心下，各个招聘渠道的效果、应蔣者与企业和岗位的契合度、员工培训需求等信息一目了然，HR不用再依据时间和主观堆积而成的经验来进行决策，而是采取更为科学和高效决策方式，大大提高了决策正确率和工作效率。大数据时代下的招聘变革第一，人才筛选与推荐模型。传统的招聘工作是HR结合岗位分析、企业战略、领导力模型

8、等设立一系列招聘要求和标准，这些要求和标准首先起到的作用就是对简历进行筛选，无论是从招聘网站上的无数简历中筛选出符合企业要求的简历来寻找人才，还是在网申过程中通过计算机对关键词的检索来排列出与企业要求契合度最高的求职者。然而，且不说企业对于要招聘的岗位所设立的这些指标是否全面、有效，是否可以依照于此招聘到完全符合企业真实预期的人才，单从面试的过程来看，在这样一个需要依靠智商与情商共同进行判断的复杂过