大数据时代基层人才工作的“微”思考

第一篇：大数据时代基层人才工作的“微”思考

大数据时代基层人才工作的“微”思考

来源：《中国组织人事报》 作者：刘永 2024-09-25 15:19:

32随着信息技术的迅猛发展，数据正成为与物质资产和人力资源相提并论的重要生产要素。特别是近年来，“大数据”一词持续升温，其带来的信息风暴正逐步变革着我们的思维、工作和生活。作为基层人才工作者，应对大数据时代给人才工作带来的挑战与机遇成为当前必须面对和思考的课题。

靠“数据”指引提高引才实效。对于县（区）而言，人才工作的重点在企业。坚持企业为主体，突出高层次人才和高技能人才的引领带动，统筹推进各类人才队伍建设，要精准分析产业发展与人才需求，特别是要动态掌握全县哪些产业有哪些企业，哪些企业有哪些人才需求。同时，区域位置、行业隶属、产业基础、企业规划和人才需求也各不相同，传统的信息采集较为烦琐且不够准确。以往这些大都是靠粗略估算或走访调查获得，而进入大数据时代之后，通过数据搜集和联机分析，就能动态地形成点（企业）、线（产业链）、面（地区）的完整分析，再运用动态的数据报告，有针对性地编制人才招引的长远规划和阶段计划，组织各类招才引智活动，切实提高引才工作实效。

凭“数据”倒逼促进作用发挥。人才引进并非最终目的，人才引领社会经济发展才是题中之义。随着人才项目数量的增多，其项目绩效如何，既是社会各界关注拷问的热点，也是人才部门需要冷静思考的难点。人才作用发挥情况的衡量离不开绩效的评估，而绩效评估离不开数据的说明。人才主管部门可以根据人才项目实际，科学设置数据指标，如“人才项目总产值及人均产值”、“人才项目销售利税及人均销售利税”、“产业节点对产业链形成的贡献”、“专利申请及授权量”等，通过量化测评、专项审计、现场评审等多种形式，采取类比法、定性评价法、加分项等不同方法，以动态的绩效评估推进人才项目在经济社会发展中的作用发挥。

让“数据”促进服务环境优化。从粗放式管理向精细化管理转变，大数据理念在人才服务领域同样也可以发挥事半功倍的作用。当前，各地都普遍认识到人才服务的重要性，但准确把握把握人才需求，有针对性地优化服务环境的方法手段还不多。通过信息手段利用已有的数据，就可以很轻松地梳理出人才的内在需求。例如，现在许多地方推出了类似“市民卡”的“人才绿卡”，为人才在创业创新、就医保健、子女入学、研修培训、社会保障方面等提供便捷服务。如果通过计算机对人才使用这些公共服务的类别、次数、频率等数据的梳理分析，就可以很准确地找出人才最需要和最常用的服务有哪些，然后根据这些数据调整服务布局、改进服务举措，这样人才服务环境可以得到进一步优化。

（作者单位：江苏省金湖县委组织部）

第二篇：大数据时代

大数据时代

近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？

互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。

第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势）有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据

－－大数据就在你我身边

案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义

3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析

第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革

第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析

第五篇：在技术中应用 数据挖掘

大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析

第六篇：预测

大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析

第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算

2：大数据与云计算的关系

第八篇：大数据的安全问题

大数据给信息安全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略

第三篇：大数据时代

“大”数据时代 众所周知，数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。

显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”。不过，大约从2024年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

第四篇：大数据时代

《大数据时代》读书笔记

作者：迈尔舍恩伯格

出版发行：浙江人民出版社

版次：2024年1月第一版

读者：物流一班、时菲阳

一、作者观点

谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况。这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。

作者提出了三点结论：第一，要尽可能分析事物相关的“全部”数据，而不是之前的随机抽样，即“样本=总体”。第二，要乐于接受数据的繁杂，而不应过分追求其精确性。第三，重视大数据呈现的“相关关系”，而不要执于探索事物间的因果关系。

二、摘抄：

在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。

发现能够通过人们在网上检索的词条辨别出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在03年至08年间季节性流感传播时期的数据进行了比较。其他公司也曾试图确定这些相关的词条，但是他们缺乏像谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计技术。

虽然谷歌公司的员工猜测，特定的检索词条是为了在网络上得到关于流感的信息，如“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”，但是找出这些词条并不是重点，他们也不知道哪些词条更重要，更关键的是，他们建立的系统并不依赖于这样的语义理解。他们设立的这个系统唯一关注的就是特定检索词条的频繁使用与流感在时间和空间上的传播之间的联系。谷歌公司为了测试这些检索词条，总共处理了4.5亿个不同的数字模型。在将得出的预测与07年、08年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的软件发现了45条检索词条的组合，一旦将它们用于一个数学模型，他们的预测与官方数据的相关性高达97%。和疾控中心一样，他们也能判断出流感是从哪里传播出来的，而且他们的判断非常及时，不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到。

所以，09年甲型H1N1流感爆发的时候，与习惯性滞后的官方数据相比，谷歌成为了一个更有效、更及时的指示标。公共卫生机构的官员获得了非常有价值的数据信息。惊人的是，谷歌公司的方法甚

至不需要分发口腔试纸和联系医生——它是建立在大数据的基础之上的。这是当今社会所独有的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。基于这样的技术理念和数据储备，下一次流感来袭的时候，世界将会拥有一种更好的预测工具，以预防流感的传播。

三、感想：

看完本书有如下感想：

首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

其次，作者认为大数据时代具有三个显著特点。

一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；

二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。

三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。

最后，作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公

司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。

第五篇：大数据时代高校学生管理工作的思考

一、新形势下高校学生管理工作面临的问题

在经济化、全球化、信息化的影响下，近十年中国发生了翻天覆地的变化。高等教育的变革更是欣欣向荣，总结来说有三个方面的转变：第一，我国高等教育精英教育转为大众教育。[1]以湖南为例，2024年湖南省普通高等学校录取率为85.4%。本科录取率达41.5%。第二，单一教育转为多元教育。课堂教学不再是高校舞台上唯一的主角。全面素质教育的开展，让环节、实践、创业、实习、心理、体育等等多种教学方式呈现。第三，“封闭式”校园转为开放校园。在互联网飞速发展的今天，数字校园成为了学生最重要的第二课堂，为学生提供了更加广阔网络学习和社交空间。

教育和社会背景的变化必将带来学生的变化，新时代的学生呈现三个新的特点：首先，活动不再局限于课堂，学生开始积极地参与课堂以外的各种各样的活动，例如创业、社会活动、实习等；其次，学习不再局限于书本，学生开始活跃于各种网络在线课堂，热衷于电子化知识的学习；最后，思想不再局限于被管理，学生开始有自己的主见和主张，崇尚个性，追求自我的实现。正是由于新时代学生的这些新特点，让我们的学生管理工作面临前所未有的挑战。

高校学生管理工作主要包括学业、安全、评价、服务、教育五个方面。目前学生管理中存在的顽疾很多。学业方面：某学生上课率低，是否因为厌学？还是另有他因？安全方面：某个学生失联，怎么找寻？怎么从前期的在校情况找出端倪？服务方面：管理者很多精力要应付学生的各类办事项目，何时能网上办事，并简化流程？如何能针对性地提供服务？评价方面：各类助奖学金、评优，如何准确地选取最匹配的人选？教育方面：如何有针对性地对学生提供思想政治和心理教育？以上均为一些具体问题，对这些具体问题进行总结，目前的高校学生管理工作呈现如下三个特点：

第一，被动管理。由于管理者缺乏有效途径获取每个学生的实时情况，无法对学生主动关怀。常常是在异常发生后，管理者才去善后。这种亡羊补牢的方式让学生受到伤害，也让管理者每日疲于应付，身心疲惫却得不到学生和学校的认可。

第二，群体管理。当前管理主要以班级为单位进行集体统一管理，开班会、班级活动等都是最主要的方式。但是在这个信息爆炸的时代，文化价值观多元化趋势日益增强，每个学生价值观、性格、兴趣爱好都千差万别，“一刀切”的群体管理方式已经漏洞百出。

第三，粗放管理。当前管理重在管理学生上课情况和人身安全，常常采用点名、手工填表等粗放管理方式。而当今学生的校园和社交生活多姿多彩，学生思想活跃，个人意识增强，价值容易受到社会影响，粗放管理方式不能发现学生的细微变化。现实中常常由于细微的忽视而酿成大错。

诸多学生管理方面的“顽疾”如何“医治”？在管理方面，各大高校已经采用加强辅导员队伍建设、引入心理辅导等多种办法来提升学生管理工作。在技术方面，当今信息技术正渗透到各行各业，教育工作者需要思考怎么利用信息技术帮助高校医治“顽疾”，尤其如何将近两年已经成功应用于各大电商、企业、政府的大数据（big data）技术应用于学生管理工作。让管理和技术有机结合，寻觅“治愈”学生管理的“顽疾”的“良药”。

二、高校学生管理大数据建设的方法及作用

高校该如何开展学生管理的大数据建设呢？高校学生管理大数据建设的指导思想为著名的大数据思维：[2]需要全部数据样本而不是抽样；关注效率而不是精准度；关注相关性而不是因果关系。遵循大数据建设的基本流程数据采集、etl、存储、挖掘、应用。学生从报名、入学开始，到在校、毕业、离校、就业等整个过程都会有相应的数据产生。这些数据的来源渠道十分丰富，可通过一卡通校园卡或其他感知技术产生日常生活数据，可利用数据交换平台接入学校各个部门业务系统采集基础信息数据，可通过学生在图书馆阅读纸质、电子书籍记录学习行为数据，可通过学生使用校内系统浏览新闻、社交等获取网络行为数据，另外还有校园网内各种it系统和设备产生的日志数据等等。所有数据采集以后，通过基本信息、学习信息、生活信息、综合素质、评价信息等几个维度对学生信息的数字化进行处理，存储到学校的数据平台。

通过在数据平台（hdfs、nosql、rdbms）上架构大数据分析、搜索、计算，对学生的数据进行分析和挖掘，最终得出一些相关性结论。在安全方面，根据在校消费、门禁数据分析，提前预警不在校、未归寝或者晚归的危险信号；如果学生失联，可以调取历史数据，为寻找提供线索。在学业方面，在课堂的自由与纪律矛盾对抗中，为管理者决策提供有利的数据支撑；根据学生上课数据的相关分析，反向促进教学质量的提高。在服务方面：根据学生每天在食堂的消费金额，发现生活困难学生；根据上网数据发现网瘾学生；根据考试数据发现学业困难学生；然后将这些重点关注对象推送给管理者，有针对性地提前提供关怀。在评价方面，根据学生全面的数据，全方位、多视角地评价一个学生，为学生的各项评优、申请资助提供有利依据。教育方面：大数据有助于改变以往一人得“病”全体学生都得“吃药”的状况，这种状况既不科学，效率又非常低。总之，学生大数据分析可以让学生管理者实现精准管理，更有针对性的给学生提供帮助与指导。如果大数据成功应用于学生管理，高校的学生管理工作将呈现新的面貌：

第一，被动管理变为主动管理。利用大数据对全部学生的全部数据进行分析和挖掘，从学生行为中分析得出一些相关性结论，获取一些可能性异常推送给管理者。管理者获取数据以后，可以提前发现异常，提前进行干预和指导，避免亡羊补牢。

第二，群体管理变为个性管理。在当前全球化、经济化、文化多元的社会中，学生的个体差异越来越大，价值观和人生观千差万别，统一的群体管理方法早已经捉襟见肘。利用大数据可以对每个学生个体行为进行挖掘分析，了解每个学生的个性，尊重学生成长的规律，为其提供个性化指导和服务，让每个学生都健康成长。

第三，粗放管理变为精细管理。素质教育的全面发展，让学生的校园学习和生活缤纷多彩。大数据将获取学生全生命周期里面的所有数据，可以让管理者精准了解各个学生的情况，从而针对每个学生进行细致有效的管理，让管理和服务无处不在，真正让学生感到满意和舒适。

三、大数据应用到学生管理工作的挑战

大数据在学生管理方面的关注和投入较少。在慕课（mooc）如火如荼开展的同时，各大高校针对学生管理的大数据应用却黯然失色，缺乏应有的关注和投入。其实用户行为分析早已是各大电商、企业等最核心的大数据应用。只有了解用户，才能提供最贴心的服务，同样，高校只有了解学生，才能真正让学生管理变成服务。虽然高校近年越来越重视学生管理，但是利用大数据对学生进行个性化的管理在教育行业还没有重视起来，也没有投入大量的人力物力进行研究和建设。

数据应用中的安全与隐私保护存在不足。今天的我们很难保护数据，这是整个社会面临的一个极大的挑战，中国保护用户隐私的法律法规尚不健全。为了学生的安全，做到安全监管无死角，是否允许在校园各重点活动区域（课堂、食堂、宿舍、图书馆、第二课堂等）安装视频监控探头？为了获取学生行为，是否允许学校在学生不知情时通过校园卡或者手机等其他感知和探测技术获得学生数据？学校的信息部门如何在大数据环境下确保信息共享的安全性？如何为用户提供更为精细的数据共享安全控制策略？这些问题目前都没有一个标准答案，答案只能待各行各业大数据应用的进一步深入研究和实践得出。

信息化基础建设需完善。由于前期的校园信息化建设仅用于满足学生和教职工的基本需求，没有考虑到大数据的应用，如果要进行大数据的分析，目前学生个体数据还远远不够，因此学校信息部门需要思考如何完善信息化基础建设，从而更多地获取或感知学生的数据。

大数据建设需要全校通力合作。大数据只是一种技术，技术必须与业务有效结合，才能产生最佳的效果。大数据时代高校学生管理的研究，不仅仅是信息部门的工作，也是学工部门的工作，更是全校层面应该统一思考和规划的重大课题。