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，而采用所有数据进行分析处理。大数据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（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Value）、价值性（Value）。
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。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、应聘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。
（1）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程中，即使提前设定好了各种硬性筛选指标，HR和其他管理者们也难免因为某些其他的综合考虑而改变选择。
大数据的应用则可以很好地避免这种不确定性，通过建立特定的算法和模型对HR招聘过程中产生的所有数据进行收集、处理、分析，可以发现求职者的各种素质与企业最终招聘人才之间的关联性，以此建立自动筛选与推荐模型，使HR可以从人才库中直接得到系统基于大数据推荐的简历，进而更轻松准确地找到企业真正需要的人才。这些可以被用来收集和分析数据包括所有求职者的简历信息、HR的简历浏览时间、HR下载简历行为、求职者面试行为、面试所用时间、面试最终结果，等等。随着这些招聘工作和招聘行为的不断重复，收集到的数据会越来越多，通过对模型的持续优化，招聘系统的推荐和决策模型就会越来越准确，不仅可以大幅度降低招聘成本，同时也可以大大提高招聘效率与招聘准确度。
第二，渠道筛选与推荐模型。当下招聘网站已经成为所有企业招聘的主流方式，不仅如此，通过微博微信等来吸引人才的新媒体招聘方式也逐渐受到众多企业的青睐。但在如此众多纷杂的招聘渠道中企业如何进行选择来保证招聘的低成本和高效率？以往HR大多是凭借多年来的招聘经验来判断各种渠道的招聘效果，而如今大数据可以帮助找到更为准备的答案，并可以带来更多意想不到的效果。
通过HR在所有招聘网站和社交软件上的操作行为和最终的招聘成果，可以分析出不同招聘渠道对不同岗位人才的招聘成功率、招聘所需时间等信息，依据这些信息HR可以选择和组合最优的招聘渠道来达到最佳招聘效果。同时，通过与用户在微博微信等社交平台中的互动可以分析出潜在求职者的需求是什么、企业的信息平台搭建是否完善、offer毁约率高低的群体各有什么特征等，例如通过用户的后台提问、文章点击率、用户活跃时间等信息来完善企业信息平台的设计和搭建，优化招聘流程，使其更贴合潜在求职者的需求，提高这些渠道的招聘效果。
（2）大数据时代下的培训变革
研究员工培训需求、建立合适的培训计划一直是HR工作的难点，往往培训部门花了大量力气调研出员工的培训需求，但最后的培训效果却不如人意。需求是不断产生并且持续变化的，通过调查问卷的方式来调查培训需求再进行课程设计往往具有很严重的时间延迟性，同时因为主客观的一些原因也可能造成需求调查结果的偏差性。
大数据的到来则给HR的培训工作带来了一丝希望，如同亚马逊通过用户的搜索和购买记录来给用户推荐类似书目一样，企业也可以在自己的在线学习平台中通过员工的学习记录来进行课程推荐，从员工的课程搜索、评论、学习总结及员工在微信、论坛、微博等社交工具的发言中随时随地挖掘员工的培训需求，甚至结合员工的个人信息来分析不同层级、不同部门、不同岗位员工的总体需求，并基于此进行课程的设计。可以想象，如果每个人获得的培训都是高度定制的、自己最需要的、可以学以致用的，对于员工个人或培训部门或企业来说都是最想看到的状态。
三、如何让大数据更好地走进人力资源管理
思维、技术、数据是推动大数据的三架马车，然而目前这三者在人力资源领域都是较为匮乏的。为了推动企业走入大数据人力资源管理，首先要做的就是培养大数据思维，思维是变革的起动机，一个好的利用数据的模式和思路，是使用数据进行创新管理的根本，不光是人力资源工作者要有大数据意识，更重要的是还要获得公司高层管理者的重视、认可和支持，由传统观念转换成大数据思维是每个想推动人力资源数据化的企业都必须经历的重要一步。
目前的人力资源管理仍然处于极度缺乏数据的状态中，很多企业即使拥有了大数据思维，却不具备大数据收集、处理及分析能力。人力资源若要建立大数据云平台，首先需要考虑的是数据的获取，由于大数据大量、高速、多样性等特点，大数据的收集应该是伴随着企业员工的日常工作行为无意识地自动进行的，同时在此过程中还需要取得企业各部门的支持来导入数据，而这会使部门间的信息公开化、透明化。同时对于庞大的数据需要有专业的数据人才来进行管理和分析，因此对数据人才的选拔和培养同样HR要考虑的问题。
新时代下的人力资源工作者，需要充分利用本岗位所拥有的所有资源，这些曾经没有被关注的数据，就是进行精细化人力资源管理的好工具，并且这个工具一旦开始发挥作用，随着时间和数据的累积，就会越用越好用，会逐渐成为指导企业成长和发展的人才风向标。
