大數(shù)據(jù)和HR人力資本增值的

大數(shù)據(jù)與HR人力資本增值大突破大數(shù)據(jù)颶風(fēng)咆哮你準(zhǔn)備好了嗎第1頁主要內(nèi)容

1、大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)2、為何叫大數(shù)據(jù)時代3、大數(shù)據(jù)是怎樣工作4.大數(shù)據(jù)與人力資源工作

4.1大數(shù)據(jù)與人才培養(yǎng)4.2大數(shù)據(jù)與人才管理4.3大數(shù)據(jù)與人才發(fā)覺4.4大數(shù)據(jù)與人才配置4.5大數(shù)據(jù)與人才評價5、大數(shù)據(jù)與社會綜合治理6、未來社會需要大批大數(shù)據(jù)人才第2頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)1.1大數(shù)據(jù)定義

大數(shù)據(jù)就是很大數(shù)據(jù)。不過在不一樣領(lǐng)域，又有不一樣情況。

大數(shù)據(jù)作為一個數(shù)據(jù)集合，當(dāng)我們使用這個概念時候，實(shí)際包含有三層含義，一是數(shù)據(jù)很大；二是改變很快；三是組成復(fù)雜。不過，大數(shù)據(jù)里面蘊(yùn)藏著大知識、大智慧、大價值和大發(fā)展。大數(shù)據(jù)不光是一大堆數(shù)據(jù)存在，更主要是大數(shù)據(jù)還是一個思維方式和管理、治理路徑。所以，應(yīng)該引發(fā)充分重視。我認(rèn)為，對于我們?nèi)瞬殴芾眍I(lǐng)域來說，大數(shù)據(jù)出現(xiàn)，乃是一個能夠大幅度提升管理水平良好契機(jī)。第3頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)1.2大數(shù)據(jù)是怎么出現(xiàn)大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)量變積累到達(dá)質(zhì)變結(jié)果。比如，一張人騎馬照片就是一個人在騎馬。不過，這張照片每秒就拍攝一張，假如每秒拍攝24張，照片就變成了電影。量變實(shí)現(xiàn)了質(zhì)變。當(dāng)今世界，基本上一切都能夠用數(shù)字表示，所以叫數(shù)字化世界。紙質(zhì)上數(shù)據(jù)，只是很小一部分。我們天天生產(chǎn)電視電影、錄音歌曲，手機(jī)拍攝照片，衛(wèi)星拍攝圖片，乃至個人計算機(jī)上統(tǒng)計數(shù)據(jù)，能夠說到達(dá)了海量之大。我們每個人都是數(shù)據(jù)制造者。包含你打開電視機(jī)，走進(jìn)電梯間，行駛在高速公路，以及下班路上超市購物單據(jù)，無不留下數(shù)據(jù)足跡。第4頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)

其實(shí)，早在很多年前，人們就開始對數(shù)據(jù)進(jìn)行利用。比如，航空企業(yè)就利用數(shù)據(jù)搞清楚應(yīng)該給機(jī)票怎樣確定價位，銀行利用數(shù)搞清楚應(yīng)該把款項貸給誰。不過，直到最近，大數(shù)據(jù)才成為一個說法，成為人們?nèi)粘Ｉ钜徊糠帧?/p>

谷歌與臉譜出現(xiàn)，使大數(shù)據(jù)改變了游戲規(guī)則。當(dāng)他們面對較少用戶時，儲存他們數(shù)據(jù)足跡不是困難事，不過面對超出10億摯友，1萬億網(wǎng)頁搜索，就不得不創(chuàng)建新技術(shù)，來儲存、分析激增數(shù)據(jù)。他們是想經(jīng)過分析，來找到客戶需求，提升其產(chǎn)品銷量。其它企業(yè)起而效仿，于是，大數(shù)據(jù)風(fēng)生水起。第5頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)1.3大數(shù)據(jù)與云計算關(guān)系

那么，大數(shù)據(jù)與云計算又是什么關(guān)系呢？微軟一位副總裁解釋說：大數(shù)據(jù)與“云計算”就像一枚鋼镚兩個面，二者相輔相成。大數(shù)據(jù)相當(dāng)于儲有海量信息信息庫；“云計算”相當(dāng)于計算機(jī)和操作系統(tǒng)。假如沒有大數(shù)據(jù)信息積淀，“云計算”能力再強(qiáng)大，也沒有用武之地。大數(shù)據(jù)與“云計算”二者結(jié)合起來，將給世界帶來一場深刻管理技術(shù)革命與社會治理創(chuàng)新，當(dāng)然，人才管理也包含在內(nèi)。第6頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)

1.4大數(shù)據(jù)重視事物關(guān)聯(lián)性大數(shù)據(jù)有一個主要特點(diǎn)，就是“不講為何，重視關(guān)聯(lián)性”。假如發(fā)覺了某種關(guān)聯(lián)性。就能夠加以利用。憑借自有衛(wèi)星信息系統(tǒng)進(jìn)行商品管理沃爾瑪企業(yè)，發(fā)覺在他們賣場里，凡是購置嬰兒尿布用戶，很多都要買上幾罐啤酒。這是為何？不知道。不過，掌握了這種關(guān)聯(lián)性賣場經(jīng)理，就能夠告訴上架員，要把灌裝啤酒與嬰兒尿布擺放在一起。這么做，果然提升了這兩種商品銷售量。在人才流動方面，國家發(fā)改委研究人員發(fā)覺了“榨菜指數(shù)”、“方便面指數(shù)”，就是它們銷售量與國內(nèi)人才流動流向高度重合。第7頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)1.5大數(shù)據(jù)價值重在挖掘

對于大數(shù)據(jù)，不但要搜集它，更主要是挖掘它。挖掘就是分析。目標(biāo)是從中尋找關(guān)系、重點(diǎn)、規(guī)律，洞察其發(fā)展趨勢。這就為管理者提供了莫大幫助。憑借大數(shù)據(jù)，管理者將能夠大幅度提升各行各業(yè)管理水平、治理能力。

前些年，北京大學(xué)發(fā)生留學(xué)生食堂爆炸事件。肇事者搞了爆炸就逃逸了。北京市公安局利用大數(shù)據(jù)方法，輕輕一抓，就把他從茫茫人海中抓了出來。第8頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)1.6大數(shù)據(jù)將顛覆很多傳統(tǒng)

以往，社會科學(xué)研究慣用“抽樣調(diào)查”，曾經(jīng)被認(rèn)為是社會文明得以建立牢靠基石，應(yīng)用很廣。其實(shí)，它只是在技術(shù)受到限制特定時期，處理特定問題一個無奈方法?，F(xiàn)在，已經(jīng)能夠搜集到過去無法搜集到信息，所以“樣本就等于全部”。而且這么做，比使用抽樣調(diào)查方法得出結(jié)論要準(zhǔn)確多。有教授稱：大數(shù)據(jù)將顛覆13個行業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融就是一個顯著案例。第9頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)1.7大數(shù)據(jù)本質(zhì)是洞察（1）洞察工作重點(diǎn)。眾所周知，任何大城市都有不少井蓋。有自來水、煤氣、污水地下管線等等8大類20種之多。美國紐約市就有大量井蓋，不過作為管理部門，現(xiàn)在，天天只要打開50個井蓋就能夠確保城市平安運(yùn)行了。為何？原來他們對每個井蓋都安裝了感應(yīng)器，實(shí)時匯聚各方信息，掌握了主要信息情報。經(jīng)過自動篩選，就能夠掌握工作中重點(diǎn)所在。（2）洞察未來趨勢。年，谷歌一支研發(fā)團(tuán)體利用網(wǎng)上搜集來個人搜索詞匯海量數(shù)據(jù)，趕在流行病教授之前兩個星期，提前預(yù)測到甲型H1N1流感即將暴發(fā)。因為他們掌握了大數(shù)據(jù)，所以，這么難辦事情谷歌就做到了，而且比專業(yè)機(jī)構(gòu)還要提前，還要準(zhǔn)確。第10頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)

（3）洞察管理規(guī)律。汽車交通死亡事故，有沒有規(guī)律性？大數(shù)據(jù)告訴人們有。比如，在美國高峰在天天晚六點(diǎn)到晚九點(diǎn)。而且越是天氣熱，問題越嚴(yán)重。這是大數(shù)據(jù)介入管理后發(fā)覺規(guī)律。美國汽車保有量是中國3倍，但死亡人數(shù)是中國二分之一。（4）洞察調(diào)度奧妙。農(nóng)夫山泉原來沒有利用大數(shù)據(jù)，造成統(tǒng)計速度極慢。數(shù)據(jù)匯總需要二十四小時。這么，就防止不了亂調(diào)度、鬧笑話，制造混亂。利用大數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)匯總只需0.67秒，而且能夠?qū)崟r取得準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，進(jìn)行科學(xué)調(diào)度。第11頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)

（5）洞察客戶需求?，F(xiàn)在電子商務(wù)非?；鸨?。他們掌握了大量商品訂單，而且知道好生產(chǎn)廠家是誰。因為數(shù)據(jù)在握，所以主動在握。很多生產(chǎn)廠家都要恭維著電商。我預(yù)計長此以往，會形成“反客為主”之勢。電商將會變成最牛生產(chǎn)企業(yè)。（6）洞察員工表現(xiàn)。國外高科技企業(yè)要員工做“工作日志”，就是把你一天工作用計算機(jī)統(tǒng)計下來。比如，你是幾點(diǎn)上班下班，你在計算機(jī)旁學(xué)習(xí)了幾個時辰？你學(xué)習(xí)進(jìn)度怎樣？你問了教練幾個問題。這些數(shù)據(jù)都能夠統(tǒng)計下來形成你“勤奮鏡像”；再加上你最近與客戶聯(lián)絡(luò)過多少次，客戶對你反應(yīng)怎樣等等。這不但能夠知道員工真實(shí)表現(xiàn)，而且能夠提前干預(yù)，防止績效下降。第12頁1.大數(shù)據(jù)與它特點(diǎn)

（7）洞察客戶誠信。眾所周知，銀行利潤一個主要起源就是貸款。不過，貸款有風(fēng)險，最大風(fēng)險就是到時還不回來。所以，中央一再要求要幫助中小企業(yè)處理貸款困難，實(shí)際上誰都知道為何總處理不了這個問題。問題就卡在銀行無法知道哪家企業(yè)到底經(jīng)營情況怎樣。連報表都真假難說?，F(xiàn)在，有銀行開始與大數(shù)據(jù)聯(lián)合，與電商聯(lián)手。經(jīng)過第三方電商獲取大數(shù)據(jù)，提升了貸款準(zhǔn)確性，防止了賠本風(fēng)險。（8）洞察適當(dāng)人選。利用大數(shù)據(jù)找人，已經(jīng)有成熟方法。各行各業(yè)都能夠做到。對黨政人才選拔能不能一試？現(xiàn)在國外已經(jīng)開始經(jīng)過大數(shù)據(jù)挑選電視劇本適當(dāng)演員。整個過程有觀眾、影視粉絲參加。而且能夠預(yù)測票房價值。第13頁2.為何叫大數(shù)據(jù)時代2.1人類社會前進(jìn)腳步

采集社會農(nóng)業(yè)社會工業(yè)社會

信息社會計算機(jī)時代（機(jī)器可讀，數(shù)據(jù)可算）互聯(lián)網(wǎng)時代（信息傳遞，信息服務(wù)）

大數(shù)據(jù)時代（生活、工作與思維大變革）第14頁2.為何叫大數(shù)據(jù)時代2.2人類歷史上五次媒介革命

人類利用信息歷史，經(jīng)歷了五次革命，媒介革命催生了數(shù)據(jù)大爆炸。以歐洲信息儲存量為例，過去50年增加100%，今后3年將增加100%。

第一次史前時期語言出現(xiàn)第二次公元前35文字出現(xiàn)第三次15世紀(jì)印刷術(shù)普及第四次19世紀(jì)中葉電話、廣播、電視創(chuàng)造第五次20世紀(jì)中后期至今計算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化第15頁2.為何叫大數(shù)據(jù)時代2.3大數(shù)據(jù)推進(jìn)認(rèn)知革命美國科學(xué)家說，大數(shù)據(jù)影響?yīng)q如4個世紀(jì)之前人類發(fā)明了顯微鏡一樣，把人類對自然界觀察與測量推進(jìn)到“細(xì)胞”級別，從而給人類社會帶來歷史性進(jìn)步與革命；今天大數(shù)據(jù)將成為人類下一個觀察自身行為“顯微鏡”。這個新顯微鏡，不僅將擴(kuò)大人類認(rèn)知范圍，推進(jìn)人類知識增加，而且還將成為監(jiān)測社會與自然“儀表盤”，引領(lǐng)世界新經(jīng)濟(jì)發(fā)展與繁榮。第16頁2.為何叫大數(shù)據(jù)時代2.4信息時代三大定律

徐繼華等人在他們著作中指出，要想了解大數(shù)據(jù)，必須搞清信息時代三大定律。

第一定律：摩爾定律1965年，英特爾創(chuàng)始人之一戈登.摩爾提出。該定律認(rèn)為，同一面積集成電路上，可容納晶體管數(shù)目每18個月翻一番，同時，性能提升一倍。也就是說，全世界對數(shù)據(jù)儲存與處理越來越快，越來越方便，越來越廉價。第17頁2.為何叫大數(shù)據(jù)時代

第二定律：吉爾德定律

喬治.吉爾德提出。這個定律又叫“勝利者浪費(fèi)定律”。他說，成功商業(yè)運(yùn)作，總是將價格最低資源盡可能地消費(fèi)掉，以保留價格昂貴資源。在蒸汽機(jī)時代，蒸汽機(jī)成本低于馬匹成本時，聰明商人總是將蒸汽機(jī)投入使用。今天，廉價資源是計算機(jī)及其網(wǎng)絡(luò)，所以，未來主干網(wǎng)帶寬將6個月翻一番，再往后，人們能夠無償上網(wǎng)，永遠(yuǎn)在線。第18頁2.為何叫大數(shù)據(jù)時代

第三定律：麥特卡爾夫定律

麥特卡爾夫是“以太網(wǎng)”創(chuàng)造人。該定律認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)價值與其用戶平方成正比。也就是，N個連結(jié)能創(chuàng)造出N平方效益。這個定律關(guān)鍵思想是“物以多為貴”。上網(wǎng)人數(shù)越多，創(chuàng)造價值越大。我們已經(jīng)看到，不論是伊拉克戰(zhàn)爭，還是科索沃戰(zhàn)爭，轟炸目標(biāo)都選在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上。為何？因為節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)功效主要性大。進(jìn)攻節(jié)點(diǎn)，事半功倍。過去，愿意實(shí)施信息共享者，被認(rèn)為是傻瓜；今天，不愿意共享者成為沒有出路人。第19頁2.為何叫大數(shù)據(jù)時代2.4大數(shù)據(jù)時代：數(shù)據(jù)成為戰(zhàn)略資源

人類儲存信息量增加速度比世界經(jīng)濟(jì)增加速度快4倍，而計算機(jī)處理能力增加速度比世界經(jīng)濟(jì)增加速度快9倍。今天大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為處理各種世界難題有力武器。在奧巴馬看來，大數(shù)據(jù)是未來新石油，對它占有與控制，如同對領(lǐng)地權(quán)、制海權(quán)、制空權(quán)控制，反應(yīng)是一個國家關(guān)鍵能力之大小。所以，他已經(jīng)將大數(shù)據(jù)上升到國家戰(zhàn)略高度。未來世界可能會劃分為大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)、無數(shù)據(jù)三個世界。第20頁3.大數(shù)據(jù)是怎么工作

3.1解釋：數(shù)據(jù)、信息與知識

1.85--------------------------------------數(shù)據(jù)

奧巴馬身高1.85m----------------------信息大多數(shù)黑人男性身高超出1.85m-----知識

數(shù)據(jù)+背景=信息信息+提煉=知識價值遞增改變趨勢第21頁3.大數(shù)據(jù)是怎么工作3.2我們都在不停地制造數(shù)據(jù)

當(dāng)代人天天都在制造數(shù)據(jù)。早晨起來一打開電視，就統(tǒng)計了你在觀看哪類節(jié)目；離家乘坐電梯，你就被錄像保留備查；上班打開計算機(jī)，你一天干了什么全有統(tǒng)計。就是下班路上上一趟超市買菜，也被統(tǒng)計清清楚楚。所以，我們每個人天天都在制造數(shù)據(jù)。一樣，每個單位也在不停制造數(shù)據(jù)。還有遍布全市感應(yīng)器不停地把各種各樣信息反饋到一個指定地方。這些信息聚集起來是相當(dāng)龐大數(shù)據(jù)。

天天上傳到社交網(wǎng)站照片2.5億張，假如打印出來，有80個埃菲爾鐵塔那么高。第22頁3.大數(shù)據(jù)是怎么工作3.3數(shù)據(jù)大了就有價值

今天世界，一切都能夠數(shù)據(jù)化（感情大約比較難）。數(shù)據(jù)少了用處不大：數(shù)據(jù)大了就很有用處，就能夠變成價值。

大數(shù)據(jù)利用，發(fā)展?jié)摿Υ?，?yīng)用廣泛。據(jù)麥肯錫全球研究所匯報稱：大數(shù)據(jù)能夠在任何一個行業(yè)創(chuàng)造更多價值。比如，零售業(yè)能夠增加60%利潤；醫(yī)療業(yè)已經(jīng)多創(chuàng)造3000億美元價值，同時，降低8%醫(yī)療支出；假如應(yīng)用到公共領(lǐng)域，歐洲政府能夠每年降低1000億歐元開支，同時能夠有效防止偷稅漏稅；服務(wù)業(yè)假如抓住這個機(jī)會，利用個人行為刺激消費(fèi)，能夠帶來6000億美元營業(yè)額?！钡?3頁3.大數(shù)據(jù)是怎么工作3.4大數(shù)據(jù)促進(jìn)就業(yè)@信息公開促進(jìn)就業(yè)。因為推進(jìn)信息公開、透明與共享，使得內(nèi)部與外部利益相關(guān)者都提升了工作效率，產(chǎn)生了公共效益。比如，上海從年起，中國人民銀行上?？偛抗_金融信息后，催生了一批金融信息咨詢服務(wù)企業(yè)，拉動了10幾萬人就業(yè)。@實(shí)時數(shù)據(jù)促進(jìn)就業(yè)。20，聯(lián)合國開啟“全球脈動計劃”，為各國提供實(shí)時數(shù)據(jù)分析，方便準(zhǔn)確了解人類福利情況，降低全球性危機(jī)對人類生活影響。秘書長潘基文說，聯(lián)合國必須為自己服務(wù)對象服務(wù)，幫助那些失去工作、生病、難以養(yǎng)活自己和家人人。@個性服務(wù)促進(jìn)就業(yè)。傳統(tǒng)公共服務(wù)強(qiáng)調(diào)共性，實(shí)際上，個性化需求迫切。德國聯(lián)邦勞工局經(jīng)過對就業(yè)歷史數(shù)據(jù)分析，區(qū)分了不一樣類型失業(yè)群體，實(shí)施有針對性服務(wù)，在每年降低100億歐元情況下，降低了失業(yè)人員平均再就業(yè)時間。第24頁3.大數(shù)據(jù)是怎么工作3.5大數(shù)據(jù)利用過程

大數(shù)據(jù)利用包括到很多步驟：搜集、匯總、保留、管理、分析、展現(xiàn)。它很像我們以往對能源利用一樣，必須經(jīng)過開采、聚集、保管、提煉、使用，這么一一對應(yīng)起來方便了解。數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能。這些詞匯，都能夠使人產(chǎn)生聯(lián)想，打開數(shù)據(jù)利用想象空間。你就這么想吧——

天上有云，地上有網(wǎng)，中間有數(shù)據(jù)。也有學(xué)者把大數(shù)據(jù)處理劃分為四個階段——（1）采集（利用多個數(shù)據(jù)庫接收發(fā)自客戶端數(shù)據(jù)，并發(fā)數(shù)高）（2）導(dǎo)入/預(yù)處理（將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中大型分布式數(shù)據(jù)庫，做一些簡單清洗和預(yù)處理）（3）統(tǒng)計/分析（進(jìn)行普通分析和分類匯總）（4）挖掘（無預(yù)先設(shè)置主題，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行各種算法計算，起到預(yù)測效果。有聚類等幾個經(jīng)典算法）現(xiàn)在人們常說，與大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與能力已經(jīng)成為一個國家至關(guān)主要關(guān)鍵戰(zhàn)略資源。第25頁4.大數(shù)據(jù)與人才培養(yǎng)4.1大數(shù)據(jù)能夠發(fā)覺學(xué)習(xí)軟肋

美國已經(jīng)利用大數(shù)據(jù)方法建立了富有個性“高等教育教學(xué)支持系統(tǒng)”。其中有種“學(xué)習(xí)分析技術(shù)”，能夠經(jīng)過對與學(xué)生相關(guān)海量數(shù)據(jù)分析，區(qū)分出每個學(xué)生學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)模式。這就便于在學(xué)習(xí)初始階段發(fā)覺哪些學(xué)生面臨學(xué)習(xí)困難，或者有輟學(xué)危險，從而采取比較準(zhǔn)確幫扶辦法，因勢利導(dǎo)。教師能夠利用“戶面版”統(tǒng)計自己學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)程，進(jìn)行實(shí)時學(xué)習(xí)情況監(jiān)控?；谠朴嬎慊ヂ?lián)網(wǎng)教育，已經(jīng)成為一個開放性自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)，學(xué)習(xí)者能夠不受時間、地點(diǎn)以及經(jīng)濟(jì)條件限制，自主選學(xué)課程，取得自我提升。第26頁4.大數(shù)據(jù)與人才培養(yǎng)4.2大數(shù)據(jù)能幫教師改進(jìn)教學(xué)

人才培養(yǎng)靠教育與培訓(xùn)。不過以往一個很大弊端是，教師不知道學(xué)生和學(xué)員是不是真正把課聽懂了。假如問一聲大家懂了么？普通回答都會說懂了。這里就掩蓋了有學(xué)生學(xué)員因為羞于回答不懂而帶來難堪。利用大數(shù)據(jù)方法，教師經(jīng)過學(xué)生、學(xué)員反饋回來作業(yè)，就能夠發(fā)覺到底是哪些學(xué)生學(xué)員并沒有真正聽懂，進(jìn)而有針對性地加以輔導(dǎo)。大數(shù)據(jù)還能夠告訴教師，假如有相當(dāng)一批學(xué)生學(xué)員做錯了作業(yè)，就是自己在教學(xué)方法上存在問題，需要加以改進(jìn)。第27頁4.大數(shù)據(jù)與人才培養(yǎng)

案例：李娜成功與大數(shù)據(jù)相關(guān)

最近中國金花李娜在“澳網(wǎng)公開賽女單決賽”中捧起冠軍杯事，很令國人好一陣振奮。那么，李娜為何能夠取得第二次大滿貫?zāi)?，不少國人就不大清楚了。原來李娜成功，在很大程度上憑借了大數(shù)據(jù)。其教練卡洛斯就曾明確表示，是大數(shù)據(jù)，幫助他提升了能力，從而更加好地指導(dǎo)了李娜表現(xiàn)。第28頁4.大數(shù)據(jù)與人才培養(yǎng)

大數(shù)據(jù)幫助李娜

原來網(wǎng)球比賽，與其它體育項目一樣，包括大量數(shù)據(jù)，主要是“一發(fā)成功率”、“一發(fā)得分率”以及Ace球，是標(biāo)志競技水平關(guān)鍵指標(biāo)。發(fā)球速度、發(fā)球成功率、得分點(diǎn)則突出表達(dá)了球員打法特點(diǎn)。在平時教練過程中，假如“非受迫性失誤”、“雙發(fā)失誤率”上升，則表明球員心理狀態(tài)或體力開始下滑。大數(shù)據(jù)對這些信息都有統(tǒng)計，所以能夠幫助球員自己評價比賽技術(shù)發(fā)揮好壞。第29頁4.大數(shù)據(jù)與人才培養(yǎng)

大數(shù)據(jù)幫助教練

在比勝過程中，大數(shù)據(jù)又能幫助教練與球員制訂正確策略與戰(zhàn)術(shù)。

IBM研制智能分析平臺，能夠基于過去8年賽事數(shù)據(jù)，對每個球員歷史統(tǒng)計進(jìn)行分析，確定出每個球員關(guān)鍵指標(biāo)。每場比賽分析數(shù)據(jù)，超出4100萬個，包含比分、回合數(shù)、制勝分、發(fā)球速度、擊球類型、擊球數(shù)量等等。而這些數(shù)據(jù)都是經(jīng)過給球員配置傳感器獲取。數(shù)據(jù)分析教授說，在信息化高速發(fā)展今天，完全依靠天賦和直覺日子，已經(jīng)一去不復(fù)返了。第30頁5.大數(shù)據(jù)與人才發(fā)覺5.1大數(shù)據(jù)時代“全信息選人”

在沒有大數(shù)據(jù)條件下，發(fā)覺與選拔都極難做到“全信息”。也就是，很可能是在被選人員不夠充分情況下進(jìn)行人才選拔。也就是只能“少數(shù)人在少數(shù)人中選拔人才”。大數(shù)據(jù)能夠幫助人們處理這個問題。從理論上講，凡是符合條件都能夠進(jìn)入選拔視野。這就處理了少數(shù)人從少數(shù)人中選人弊端。

第31頁5.大數(shù)據(jù)與人才發(fā)覺5.2獵頭企業(yè)獵才利器是大數(shù)據(jù)發(fā)達(dá)國家獵頭企業(yè)之所以能夠幫助國家、企業(yè)尋找到適當(dāng)人選，是因為它掌握了大數(shù)據(jù)，而我們則沒有。前些年美國要舉行洛杉磯奧運(yùn)會，想找到一個既能精彩操辦，又能不超預(yù)算高手，結(jié)果多家獵頭一致推舉一個人，是因為他們大數(shù)據(jù)全部指向這個高手。這位高手不負(fù)眾望，果然一舉成功，他名字叫尤伯羅斯。此人在1980-1984年間擔(dān)任奧運(yùn)會組委會主席，首創(chuàng)了“私營模式”操作，不但改變了以往歷屆奧運(yùn)會“賠本賺吆喝”歷史，而且使奧運(yùn)會成為世界著名商家追逐焦點(diǎn)。我們沒有大數(shù)據(jù)，就不能“獵頭”，只能獵腰、獵腳，處于產(chǎn)業(yè)鏈低端。第32頁5.大數(shù)據(jù)與人才發(fā)覺5.3大數(shù)據(jù)挖到最好棒球隊員

美國人比利.比恩是一位棒球隊經(jīng)理。普通尋找球員都依靠獵頭企業(yè)，他不然，而是找來一位統(tǒng)計學(xué)家?guī)兔ΓM可能將球員能力數(shù)據(jù)化，并以此作為衡量球員唯一標(biāo)準(zhǔn)。他經(jīng)過這套計算機(jī)程序和數(shù)學(xué)模型，以有限預(yù)算，找到了那些價值被低估了球員，實(shí)現(xiàn)了最高“投入產(chǎn)出比”，創(chuàng)下了美國歷史上職業(yè)棒球大聯(lián)盟連勝20場空前紀(jì)錄。他找尋球員準(zhǔn)確程度，讓獵頭們相形見絀、大跌眼鏡。第33頁6.大數(shù)據(jù)與人才管理6.1信息社會管理必須走向精細(xì)化

農(nóng)業(yè)社會管理格調(diào)比較粗放化，而到了工業(yè)社會，開始走向精細(xì)化。精細(xì)化才能管理到位，提升效能。高等院校課堂大、學(xué)生多，誰來上課了誰沒來不大輕易搞清楚，所以就有些人鉆這個空子逃課，去干別事。據(jù)麥可思對級新生一項調(diào)查顯示，本科新生逃課率為33%，高職新生逃課率則為22%。為了阻止這種瘟疫蔓延，不少高校紛紛請出各種“點(diǎn)名神器”。第34頁6.大數(shù)據(jù)與人才管理6.2怎樣把上課率管理到位？

對付逃課方法形形色色。最簡單是“教授點(diǎn)名”、逐一簽到，這適合學(xué)生較少情況，如若幾百名學(xué)生一起上大課，就不靈光了。以后有個美國教授把一個叫clicker神器引入課堂，學(xué)生只要在課堂按一下，系統(tǒng)就會自動統(tǒng)計下其出勤情況。當(dāng)然，這個神器還能夠用來為學(xué)生釋疑解惑，一舉多得。第35頁6.大數(shù)據(jù)與人才管理6.3暨南大學(xué)“大數(shù)據(jù)管人法”

去年，我國暨南大學(xué)在部分試點(diǎn)教室安裝了“教學(xué)輔導(dǎo)系統(tǒng)”，該系統(tǒng)擁有座位“實(shí)名定位”、“搶答老師提問”等功效。這個系統(tǒng)能夠讓教師在第一時間掌握班級學(xué)生出勤情況，還能了解每個學(xué)生掌握所學(xué)知識情況，還能夠把要討論問題投影到大屏幕上，讓學(xué)生按鍵回答，提升了教學(xué)效果。第36頁6.大數(shù)據(jù)與人才管理

智能手機(jī)也能顯神通

近年來，伴隨智能手機(jī)發(fā)展，App在校園中開始發(fā)揮提升學(xué)校綜合管理能力主要作用。有方便起床、飲食、讀書、選課，點(diǎn)名功效自然也在其內(nèi)。不需要紙筆，不需要刷卡，學(xué)生只要帶著手機(jī)進(jìn)入教室，系統(tǒng)就會自動統(tǒng)計考勤。應(yīng)該說，是大數(shù)據(jù)、云計算使一些極難管理到位事情，輕易做到了。第37頁6、大數(shù)據(jù)與人才管理6.4大數(shù)據(jù)導(dǎo)航學(xué)生成長據(jù)中國教育報報道，上海閔行區(qū)依靠大數(shù)據(jù)，致力于教育管理信息化取得顯著成效。學(xué)生進(jìn)出校門，刷一下電子學(xué)生證，從其到校、離校時間，就能看出學(xué)校是否經(jīng)常延遲下課放課時間。這個電子學(xué)生證，又是學(xué)生健康卡，借書卡，還能了解學(xué)生參加了哪些體育運(yùn)動項目與社會實(shí)踐活動等等。學(xué)生電子檔案，四個維度、14個一級指標(biāo)、38個二級指標(biāo)、53個三級指標(biāo)，包含：身心健康、學(xué)業(yè)進(jìn)步、成長體驗、個性技能。家長和老師能夠經(jīng)過這個檔案實(shí)時了解學(xué)生成長點(diǎn)滴進(jìn)步與潛在問題。第38頁6.大數(shù)據(jù)與人才管理

6.5社會上人才市場管理應(yīng)包含人員篩查

國內(nèi)有家利用大數(shù)據(jù)人才交流機(jī)構(gòu)發(fā)覺，市場上來來往往尋職人流中，有萬分之一屬于在逃犯。怎樣預(yù)防他們危害社會是一個必須引發(fā)重視并采取相關(guān)辦法問題。有市場已經(jīng)開始實(shí)施人員篩查，成效突出。這個問題，包括到人事系統(tǒng)與公安系統(tǒng)配合。合作雙贏。所以，不能搞信息孤島，信息封鎖，老死不相往來。第39頁7.大數(shù)據(jù)與人才配置7.1大數(shù)據(jù)平臺促進(jìn)大學(xué)生就業(yè)

當(dāng)前，困擾國人一個大問題就是大學(xué)生就業(yè)。蘭州大學(xué)經(jīng)過5年努力，建立了一個蘭州大學(xué)學(xué)生就業(yè)服務(wù)網(wǎng)站，這個網(wǎng)站形成了海量真實(shí)可靠用人單位與求職學(xué)生信息，經(jīng)過雙向互選，促進(jìn)了大學(xué)生就業(yè)。媒體說，蘭州大學(xué)經(jīng)過建立大數(shù)據(jù)平臺，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上選材、網(wǎng)上應(yīng)聘。記者形象地說，蘭州大學(xué)告訴學(xué)生哪片云彩會下雨。原來問題是：用人單位前來招聘，發(fā)覺學(xué)生已經(jīng)就業(yè)，或者已經(jīng)到外地找工作去了。還有就是登記上了，就開始消極等候，無法了解對方信息。經(jīng)過五年努力，蘭州大學(xué)對原有信息系統(tǒng)進(jìn)行升級，將其就業(yè)網(wǎng)主站，整合了五個信息子系統(tǒng)：用人單位信息查詢系統(tǒng)、畢業(yè)生推薦表、簽約信息登記、就業(yè)信息公布以及未就業(yè)學(xué)生查詢。第40頁7.大數(shù)據(jù)與人才配置7.2著名人才企業(yè)工作利器是大數(shù)據(jù)依據(jù)國際著名人力資源企業(yè)研究，真正把一個人才配置好，并不是挖過來就行了，而是要幫助獵才企業(yè)把獵來人才放到應(yīng)該放位置上。怎樣才算放對了位置？要考慮四個原因：這個人智商、這個人情商、這個人經(jīng)歷、這個人價值觀。那么多人，哪一個是適當(dāng)人選？沒有精細(xì)研究是極難把人配置好。而要搞好精細(xì)化研究，不搞大數(shù)據(jù)極難實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。第41頁7.大數(shù)據(jù)與人才配置

7.3利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)成功某軍隊干部轉(zhuǎn)業(yè)以后到北京，本想好好干一場，但總不如人意，決定下海自己創(chuàng)業(yè)。他干什么呢？開“汽車陪練企業(yè)”。不過，類似小企業(yè)多得很，開業(yè)時間不短了，也無人來找他練車。企業(yè)即將奄奄一息。以后，他想方法想到了利用當(dāng)代信息網(wǎng)絡(luò)。就花錢把自己企業(yè)排在了“baidu練車網(wǎng)”點(diǎn)擊頭條。大數(shù)據(jù)盈利，就靠這一招。這位轉(zhuǎn)業(yè)軍人知識不陳舊，真懂行。從此，他企業(yè)業(yè)務(wù)開始繁忙起來，賺了不少錢?，F(xiàn)在，又在深圳等地開了兩家分企業(yè)。第42頁8.大數(shù)據(jù)與人才評價8.1大數(shù)據(jù)能夠科學(xué)評價人才

我們中國人很多人喜歡唐詩。我問你：你知道哪位唐代詩最受追捧嗎？這個問題有點(diǎn)不好回答。因為人們喜好不一樣。有些人喜歡慷慨激昂詩，有些人喜歡溫柔細(xì)膩詩；有些人喜歡五言，有些人喜歡七律；有些人喜歡禪意，有些人喜歡朦朧。不過，能不能綜合起來，把最受歡迎詩人找到呢？回答是能夠。這就要經(jīng)過科學(xué)評價方法。第43頁8.大數(shù)據(jù)與人才評價7.2唐詩加大數(shù)據(jù)處理問題

最近有些人經(jīng)過對4個方面數(shù)據(jù)搜集，對最受中國人喜歡唐詩進(jìn)行了排序，出版了一本《唐詩排行榜》。四個方面是：歷代選本入選唐詩數(shù)據(jù)；歷代點(diǎn)評唐詩數(shù)據(jù)；20世紀(jì)研究唐詩論文數(shù)據(jù)；文學(xué)史著作選介唐詩數(shù)據(jù)。另外，互聯(lián)網(wǎng)上閱讀、評論、載錄也統(tǒng)計在內(nèi)。對這些數(shù)據(jù)按照一定方法進(jìn)行加權(quán)處理，按照得分多少，自然就能夠把最好唐詩排列出來，最受喜愛詩人也就凸顯出來了。評價結(jié)果是：高居第一名詩歌為崔顥七律《黃鶴樓》，第二名為王維七絕《送元二使安西》，第三名為王之渙涼州詞《黃河遠(yuǎn)上》。在這100名篇名詩中，杜甫有17首，王維有19首，李白有9首，李商隱有6首，杜牧有6首，孟浩然、王昌齡、各5首，劉禹錫4首，岑參3、白居易各3首。詩圣、詩仙、詩佛，果非浪得其名。第44頁8.大數(shù)據(jù)與人才評價7.3大數(shù)據(jù)評價出諾獎得主世界著名湯森路透企業(yè)，去年曾經(jīng)準(zhǔn)確地預(yù)測到誰是該年度獲獎?wù)?，?zhǔn)確率高達(dá)8/11。人們不禁要問：他們是怎么預(yù)測準(zhǔn)確呢？路徑就是憑借大數(shù)據(jù)。他們說：“預(yù)測力量來自于引文分析，因為論文之間引用是基于每個科研人員學(xué)術(shù)判斷，因而引文數(shù)據(jù)庫就蘊(yùn)藏了全球科學(xué)家群體判斷，并反應(yīng)出科研活動延續(xù)性和知識傳承?；诖髷?shù)據(jù)信息分析能夠為科技規(guī)劃和決議提供多方面支持，包含了解科技革命趨勢，發(fā)覺機(jī)會和風(fēng)險，制訂合理發(fā)展目標(biāo)指標(biāo)，和依據(jù)評定研發(fā)投入產(chǎn)出情況來優(yōu)化資源分配等?！?/p>

第45頁8.大數(shù)據(jù)與人才評價7.4大數(shù)據(jù)預(yù)示中國諾獎有前途湯森路透知識產(chǎn)權(quán)與科技中國區(qū)總裁郭利還表示說：“當(dāng)前我們看到數(shù)據(jù)庫中高被引論文里，中國貢獻(xiàn)在增多。假如按照這個趨勢，我希望中國在10到左右能夠取得諾獎?！睆倪@里也可看出，大數(shù)據(jù)在人才發(fā)覺、預(yù)測、預(yù)判方面確實(shí)能夠大顯身手。第46頁9.展望：大數(shù)據(jù)與社會綜合管理8.1大數(shù)據(jù)提升綜合管理水平

有教授認(rèn)為，大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)一場新革命，提升綜合管理水平。主要是實(shí)現(xiàn)：

從粗放化管理走向精細(xì)化管理；從單兵作戰(zhàn)走向聯(lián)合共享型管理；從柜臺式管理走向全天候管理；從被動反應(yīng)走向主動預(yù)見型管理；從風(fēng)險隱蔽走向風(fēng)險防范型管理。原來曾經(jīng)大力推廣電子政務(wù)，已經(jīng)被包含，應(yīng)該用新提法代替之。第47頁9.展望：大數(shù)據(jù)與社會綜合管理

案例：以醫(yī)藥部門管理為例說明

我們能夠經(jīng)過統(tǒng)計全國各大醫(yī)院天天發(fā)出去藥品明細(xì)清單，發(fā)覺不一樣藥品使用量。用大數(shù)據(jù)方法抽取其中一項內(nèi)容，比如抗生素使用量費(fèi)用占總發(fā)藥品使用量費(fèi)用百分比（北大醫(yī)院6.7%，有些省份超出13%。我國用量是美國10倍。），就能知道全國哪個地域醫(yī)生醫(yī)療水平、職業(yè)道德好。假如再深入分析下去，還能夠發(fā)覺更深層次問題，比如存在不存在不負(fù)責(zé)任大力推銷某種療效并不明確藥品問題，等等。第48頁9.展望：大數(shù)據(jù)與社會綜合管理8.2大數(shù)據(jù)保蘇州一片安寧年，蘇州人口增至1300萬。在如此人口壓力下，蘇州連續(xù)被江蘇省評為“社會治安安全市”。其打擊處理案件數(shù)、刑拘轉(zhuǎn)捕率、技術(shù)支撐率全省第一?，F(xiàn)行命案破案周期縮短為5天，破案率99.16%。大數(shù)據(jù)是他們法寶。大數(shù)據(jù)整合了原來4組力量，包含便衣、巡查警、小區(qū)警力、跨區(qū)巡查警力。經(jīng)過各種渠道積累數(shù)據(jù)總量達(dá)65億條，平均天天增加700多萬條。龐大數(shù)據(jù)庫成為蘇州警方破案主要伎倆之一?；诖髷?shù)據(jù)能夠確定“案件發(fā)生熱點(diǎn)”（犯罪時間、犯罪類型），逐步縮小圈定偵查范圍。第49頁9.展