大数据时代下趣味课堂

第一篇：大数据时代下趣味课堂

大数据时代下数据挖掘技术的应用

摘要：大数据时代是信息时代的一个重要特征，实际上，在大数据时代的背景下进行数据挖掘技术的探究与应用其实就是通过在巨大的信息群中不断挖掘出具有一定价值意义的信息进行整合，在此基础上对已整合的信息进行进一步的处理，以提高信息数据的价值。本文以此为出发点，就大数据时代下数据挖掘技术的应用进行深入探究。

关键词：大数据 数据挖掘 挖掘技术

中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1007-9416(2016)05-0000-00

1数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题，由此而诞生的数据挖掘技术其实就是用以处理这一尴尬问题的技术。数据挖掘实际上是相对比较新型的一门学科，在几十年的发展过程中，已经不可同日而语。其实数据挖掘技术的本质就是人工智能技术，而数据挖掘技术的利用相对应的就是指人工智能技术的开发与应用，也就是说数据挖掘其实是依赖技术的提升来实现数据的整体创新的技术，所以，整个数据挖掘技术实际上是非常具有信息价值的，它能够帮助决策者更快的得到重要信息并作出决策，提高效率和准确率，是非常重要的知识凭证，能够在一定程度上提高当下企业的整体竞争力。

数据挖掘技术的核心就是分析，通过分析方法的不同来解决不同类别的问题，以实现数据挖掘的潜在内容。简单来说就是对症下药以保证药到病除。

1.1聚类分析法

简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类分析法一般都运用在心理学、统计学、数据识别等方面。

1.2人工神经网络

人工神经网络是通过大批量的数据进行分析，而这种数据分析方式本身是建立在一定的数据模型基础上的，因此通常都可以随时根据数据需求进行分类，所以人工神经网络也是当下数据挖掘技术中最常用的一种数据分析方式之一。

1.3关联性分析法

有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。

1.4特征性数据分析法

网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。在上文中提到的人工神经网络数据分析也属于这其中的一种，此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。

2大数据时代下数据挖掘技术的具体应用

数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。

2.1市场营销领域

市场营销其实就是数据挖掘技术最早运用的领域，通常根据客户的具体需求，进行客户分析，将不同的消费习惯和消费特点的客户进行简单的分类管理，以此来保证商品能够顺利销售，并提高个人销售的成功率和业绩。而销售的范围也从最初的超市购物扩展到了包括保险、银行、电信等各个方面。

2.2科学研究领域

科学研究与实验测试等都需要对数据进行关系分析为进一步的实验和总结失败做准备，而实验测试和科学研究产生的数据往往是巨大的，因此数据挖掘技术在科学研究领域也得以广泛运用。通常都是通过科学研究内容选择数据挖掘技术分析法进行计算来找到数据中存在的规律，实现数据挖掘的部分价值――科学知识的分析与运用。

2.3电信业领域

随着信息化时代的到来，电信产业也飞速发展起来，到目前为止，电信产业已经形成了一个巨大的网络信息载体，如何将其中信息数据进行整合就成为电信产业发展过程中的重要问题。而数据挖掘技术的运用则在一定程度上解决了这一问题，大量的数据通过数据挖掘技术得到了有效分类，并在这个过程中通过运算得出数据之间的关联性，运用规律进一步进行数据分类。

2.4教育教学领域

教学评价、教学资源、学生个人基本信息等组成了教育教学领域的数据库，利用数据挖掘技术来实现教学资源的优化配置，对学生的个人信息整理归档，从而保证教育教学领域中数据整理的良好运作。

3结语

综上所述，数据挖掘技术对于当今社会的发展有着不可替代的作用，而如何改善当下数据挖掘技术中存在的问题，进一步提高数据挖掘技术的质量和效率就成为了数据挖掘技术进步的方向。本文通过对于数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析和大数据时代下数据挖掘技术的具体应用两个方面对于数据挖掘技术进行了简要的阐述和分析，相信在未来伴随着科学技术的进一步发展，数据挖掘技术也将更加强大。

第二篇：大数据时代下的精准营销

2012年以后，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据，并命名与之相关的技术发展与创新。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。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。

数据库营销

关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”

拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。

数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。

CRISP-DM(跨行业数据挖掘标准流程)是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。

CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。

通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现模型自动化处理。而数据分析结果的使用则需要开发相应的展示系统或者在各系统中(BOSS系统、经分系统、大客户管理系统、客服系统等)嵌入相应的模块。

精准营销理论

1999年，美国的莱斯特·伟门提出了精准营销的概念。精准营销被定位为一个营销的学科和理论：是以科学管理为基础，以消费者洞察为手段，恰当而贴切地对市场进行细分，并采取精耕细作式的营销操作方式，将市场做深做透，进而获得预期效益。 通常可以划分成五个阶段：

1. 收集并整理目标客户的相关信息，建立一个客户数据库; 2. 对数据进行分析，加深客户理解，整理出细分客户群体的差异化需求; 3. 为不同的细分客户群体需求设计差异化的产品和服务; 4. 提供满足不同细分客户群体的差异化产品和服务; 5. 通过各种营销活动的反馈，进一步深化对客户本质需求以及客户购买和使用习惯的理解。 具体的内容包括：

(1)客户信息收集与处理

客户数据管理是一个数据准备的过程，是搞好精准营销的基础。好比指挥官为将来绘制战场地图，把战场上所有的地理信息及变化要素等输入电脑一样，市场人员也必须将分散的数据集中到一个数据库中，这些存在于企业内部各系统中的内部数据和企业外部数据(如市场调查、第三方数据等)分类后，以客户ID为主键进行整理、转换后汇集(ETL)到一个集中的数据库中，就有了准确的客户数据，之后市场人员就可以对客户进行全面的研究和分析。 (2)客户细分与定位

客户分群是根据客户的特征相似程度把客户分成若干个群体，群体内部特征非常相似，而在群体之间，特征非常不相似。只有区分出了不同的客户群，企业才有可能对不同客户群展开有效的管理并采取差异化的营销手段，提供满足这个客户群特征要求的产品或服务。在实际操作中，传统的市场细分变量，如人口因素、地理因素、心理因素等由于只能提供较为模糊的客户轮廓，已经难以为精准营销的决策提供可靠的依据。随着公司对信息搜集和分析能力的要求不断提高，许多新的客户分析技术和方法正被运用于各种营销领域，数据挖掘这一统计领域的前沿性技术就被广泛的应用，它能够在海量的、庞杂的、没有规律的客户资料中筛选出对公司有价值的信息。利用数据挖掘的精准细分技术对客户行为模式与客户价值进行准确判断与分析，已经成为今后客户细分领域的主流。 (3)营销战略制定

在得到基于现有数据的不同客户群特征后，市场人员需要结合企业战略、企业能力、市场环境等因素，在不同的客户群体中寻找可能的商业机会，最终为每个群制定个性化的营销战略，每个营销战略都有特定的目标。如获取相似的客户、交叉销售或提升销售，或采取措施防止客户流失等。 (4)营销方案设计

所有的方案注重的都是目标，营销方案也一样。一个好的营销方案必须聚焦到某个目标客户群，然后将营销方案都往目标客户群聚焦。太阳表面的温度在10000度以上，但却连地球上的一张纸也点不着，如果使用一个放大镜，就可以把纸点燃，区别就在于是否聚焦。同样只有做到聚焦，营销的效率才能够提升到最大。筛选出目标客户群是第一步，企业可以围绕客户战略和当前营销工作重点来确定目标客户群。根据目标客户群营销活动的目标，设计有针对性的营销活动创意(包括产品的组合、渠道的选择等)及定价，并就各方案进行评估，挑选出最佳创意，形成最终营销方案(包括针对性的产品组合方案、产品组合价格方案、渠道方案)。

值得强调的是，客户是不断变化的，亦即客户群是动态的，因此，我们需要灵活动态地观测、定位和理解客户群，才不至于制定一个时过境迁的营销方案。 (5)营销结果反馈

营销活动结束后，应对营销活动执行过程中收集到的各种数据进行综合分析，对营销活动的执行、渠道、产品和广告的有效性进行评估，总结经验和教训，寻找需要改进和优化的关键点，为下一阶段的营销活动打下良好的基础。简言之，评估是营销活动的终点，也是下一轮精准营销活动的起点。

精准营销模式

精准营销模式可以概括为5W营销分析框架，在合适的时机(When)，将合适的业务(Which)，通过合适的渠道(Where)，采取合适的行动(What)，营销合适的客户(Who)。在整个过程中贯彻“以客户为中心”的理念，实现营销管理的持续改善。

精准营销模式实施框架，可以将精准营销理解成一个PPT框架，即将以客户为本作为核心价值观，从策略、流程、技术三方面着手，实现精准营销。其中策略指营销策略;流程是包括客户获取、客户培育、客户挽留组成的最佳管理实践流程;技术则是基于用户信息之上的数据分析和数据挖掘。

策略、流程与技术是实现精准营销的三大要素。首先要保证精准营销理念在整个组织中有效贯彻，以保证战略决策者、方案制定者和活动执行者必须充分理解和认可精准营销的理念，并能做到融会贯通，可以制定彰显这一理念的相应的营销策略和方案;其次通过流程穿越、流程改造等方式，在不断的创新和探索中建立起有效的与客户互动的行为模式;最后，不断提升技术水平，充分利用技术。坚实的技术后盾是精准营销理论落实的保障，使之具有可操作性，并在很大程度上推动了营销精准化的进程。 整体而言，策略、流程和技术组成了电信业精准营销的基本架构，促进了精准营销的驱动者、行动方案和可行性保障三方面的紧密结合。同时坚守以客户为出发点，确保客户在整个精准营销活动中始终处于核心地位。 策略、流程、技术三个方面的能力是精准营销能力的有机组成，三者相辅相成，缺一不可。策略对流程有战略性的指导意义，因为策略条线中的营销策略是建立在最佳管理实践的流程之上的;流程必须建立在技术的基础上，因为数据挖掘与分析模型是客户细分与分析的基础，而后者则贯穿最佳管理实践流程始终;数据挖掘与分析所使用的海量数据则来源于业务系统中沉淀的用户信息。精准营销模式的核心是“以客户为中心”，更加注重“目标客户”，在识别出目标消费者后，聚焦目标客户群，分析目标客户群的需求，然后为这一特定群体推出最适合的细分产品，制定适应目标客户群的价格，通过相应的渠道和传播、促销方式进行产品营销。要达到这一目的，就需要对客户的特征进行具体的分析。

目前移动各种增值业务非常繁多，之前的彩铃业务营销通过捆绑、大面积的促销让用户去选择，虽然带来的增值业务普及率的提升，但沉默用户增多，客户投诉增加。江苏移动通过精准营销找准目标客户，发展彩铃业务，激活沉默用户，发展新彩铃用户，取得了良好的效果。

1.整合各大数据源，建立统一的用户增值业务行为分析视图，为精准营销应用打下基础

增长业务的数据虽然有相应规范进行统一，但是因增值业务更新比较快，数据源尚未覆盖全部业务，离当前的应用需求有一定差距;业务子系统，尤其是小业务系统的数据源缺乏梳理，需进一步加强。从数据出发，以用户为中心，从用户特征角度将运营商可能有的数据归类整理，输出用户特征分析表;对照运营商的数据实际具备情况，对数据的可获得性进行标注。

从营销出发，从进行新业务营销的目标出发，推导对支持信息及源数据的需求，确定数据使用方法，输出营销特征分析表;对照运营商的数据实际具备情况，对必要但暂不可获得的数据提出规划需求。《数据源整合需求报告》中，除了对经分系统现有数据源进行梳理外，还对MISC、彩信、彩铃、WAP、小区短信、短信网关、Enumber邮箱、12580、爱贝通、小额支付平台、USSD、手机杂志、LCS等13个业务平台的数据进行了梳理整合。

建立基于用户人性特点的14类人群细分模型，对增值业务的目标客户进行细分，共分为以下几种类型：

基于用户人性特点将客户细分为低潜力型、超前消费型、虚荣跟风型、精明尝鲜型、盲从型、吝啬型、精打细算型、理性跟从型、中潜力型、精明时尚型、传统保守型、感性跟随型、高潜力型、时尚中高端。基于彩铃用户生命周期将客户细分为，彩铃潜在用户、彩铃新开通用户、彩铃普通用户、彩铃活跃用户、彩铃沉默用户、彩铃流失用户、潜在高概率用户、流失高概率用户。在用户细分的基础上，建立彩铃潜在用户预测模型(模型略)。

2.建立用户新业务行为属性标签，动态触发的精准营销策略

基于用户统一视图，结合实际情况进行用户属性标签构建。对彩铃的目标客户，当订购了其他增值业务和拨打了有彩铃客户的电话时，对其进行触发式的短信推荐，对彩铃沉默用户和流失用户，则采取外呼+营业厅的方式进行主动关怀，最终形成针对目标客户的彩铃业务精准营销模式。

3.营销执行

通过精准平台将客户需求及针对性营销方案推送到一线。比如根据用户历史铃音使用记录总结出铃音偏好，帮助一线人员进行针对性的铃音推荐;根据用户历史获取铃音的渠道总结出用户的渠道偏好等。而且流失概率、影响力指数等分析成果也能在清单中罗列出来。

4.应用效果评估 彩铃沉默用户推活跃度提升活动执行效果。对40000户彩铃沉默、半沉默用户开展付费铃音下载用户数提升，营销成功数为22560，成功率为56.4%;月均彩铃下载用户数KPI指标完成率由91.11%提高到104.02%。 经验总结：在营销中发现该部分用户主要由于不了解铃音下载的方式或或认为铃音设置麻烦造成，因此，在营销推介上对不了解铃音下载方式的用户应重点推介简单便捷的铃音下载方式，对认为设置较麻烦的用户可以推介音乐盒，让用户感受使用彩铃的便捷与乐趣。彩铃已流失用户挽留活动执行效果。对8000户彩铃已流失用户开展外呼挽留，营销成功2772户，成功率为34.65%;月均彩铃付费用户数完成当月计划的130%，完成指标125.43%;当月付费用户到达数较上月增长3.6万户 。

目前人员技能差异比较大，成功率最高达32%，最低只有19%，相差13个百分点;拒绝率最低的只有7%，最高的则有24%，相差17个百分点;考虑使用的用户比例较高，成功率提升空间仍比较大。20世纪最具影响力的创新莫过于人类拥有了能处理大量数字化信息的IT技术，为了从大数据集中提取用户可理解和适用的知识，人们研究并发展了数据挖掘技术，它以崭新的方式来总结原始数据。以此为基础的营销工作面临着着精准与保护客户隐私之间平衡的问题，从技术实现方式上通过改进挖掘算法、关联规则等方面来优化数据库。同时在使用数据的时候，也要保护顾客的隐私。

第三篇：大数据时代下的移动健康

用数据“防病” ：大数据时代的个人健康管理

“精准医疗大数据的普及化，正带来中国乃至全球健康产业的变革。”最近，浙大一院正式成立“精准医疗中心”，中国中国工程院院士、浙大一院传染病诊治国家重点实验室主任、感染性疾病诊治协同创新中心主任李兰娟教授在“医疗健康大数据与精准医学”的专题报告会上称。

在大数据的时代，医学最大的改进就是个性化和精准治疗时代的到来。有了大数据的分析，“看医生”模式正转变为“被医生看着”。家用智能硬件设备的生命体征检测，使得低成本、高效率的全数据收集模式成为可能，几乎人人都能适用。而精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，基于他们的基因数据、生物样本、生活信息及所有电子健康信息数据库将推动浙大一院团队做出一系列新研究。此前，中科院已经联合其院属企业中科新知共同研发了心晓管家健康模型和大数据挖掘，以HRV为主导的多参数健康模型能够为每个人提供专属的健康趋势。

移动健康迅猛发展，通过移动互联网，用户的个体化自我监测变成现实，通过移动APP，用户与医生能随时随地地在线联系，通过医疗大数据和健康模型报告，医生和家属能清晰地看到健康疾病趋势。我国目前医疗资源稀缺，医生和护士短缺，医疗服务业普遍人手不足，而培养一名医生需要10年到15年，培养一名护士需要8到9年，培养周期长导致后续力量难以迅速填补。此外，医疗资金短缺，使得医疗服务软硬件提升困难。因此，如何利用移动健康产品提高人们的自我监测能力，提高医生们的诊断效率显得尤为重要。 北京大学创新教育与研究院执行院长蔡剑教授介绍：目前我国移动数据和桌面应用已超过美国，我国用户花在这方面的时间比例为55%，美国为38%。数据的不断增加导致了“数据洪灾”，现有数据不是不够大，而是太大，大得没有时间和精力去分析。在移动医疗健康领域，也是如此。拥有类似心晓健康模型的大数据分析工具，以精准、无扰、连续的生命体征监测数据代替医院的逐点数据进行分析，从而得出健康趋势，将使目前市场上智能硬件数据没有实际意义的现状大大改观。

至2017年，全球移动医疗市场价值将达200多亿美元，其中我国将占三分之一。面对广阔的市场前景，完美的移动医疗工具将是能使个人、医生真正获益的产品。无扰、精准、连续的个体化监测数据能够为大数据发现问题、寻找问题、完善对策提供保障，这也是中科新知和心晓健康管家一直在努力追求的。

第四篇：大数据时代下的营销战略创新

大数据时代----得数据者得天下 一场生活、工作与思维的大变革大数据，变革商业大数据，变革思维

大数据，开启重大的时代转型大数据，大挑战

大数据时代的思维变革

不是随机样本，而是全体数据让数据“发声”

小数据时代的随T18610597228机采样，最少的数据获得最多的信息全数据模式，样本=总体

数据化：一切皆可“量化”

数据，从最不可能的地方提取出来数据化，不是数字化量化一切，数据化的核心当文字变成数据当方位变成数据当沟通成为数据一切事物的数据化

“取之不尽，用之不竭”的数据创新数据创新1：数据的再利用数据创新2：重组数据数据创新3：可扩展数据数据创新4：数据的折旧值数据创新5：数据废气数据创新6：开放数据给数据估值

大数据营销前沿

一、认识大数据时代 1.大数据背景

2.大数据的四大特征 3.大数据的使用优势 4.怎样使用大数据做营销 5.发展大数据面临三大难题 6.中小企业大数据时代营销策略

二、数据库营销策略与方法

1.电商数据库营销最佳策略：数据库营销与网络营销双剑合璧

2.电商CRM是否能走出客户管理“康庄大道”

3.中小企业数据库营销策略 4.集团数据库营销解决方案

营销战略的基本框架 STP研究框架 市场细分 目标与定位 营销战略组合 组织保证 实施

营销战略过程四阶段 制定目标并列举制约条件 初识分析与诊断 拟订备选方案 评估与选择

市场机会分析

宏观环境分析(PEST分析) 行业分析(Porter模型) 5Cs分析 企业的愿景 相关要素分析

成功要Q605556860素分析 差距要素分析 确定战略方向

营销战略规划路径

设定目标：你应该与谁交谈发现：你应该与客户谈什么确定地点：你怎样找到他们制定预算：我们应该花多少钱测量指标：你怎样测量哪些有用、哪些无用优化选择：怎样多做有用之事，少做无用功

初识数据库营销

一、营销方法面面观

1.传统营销 2.网络营销 3.数据库营销

二、各种营销的目的——占领客户份额 1.什么叫客户份额

2.如何计算某一城市的客户份额 3.如何占领“客户份额”

4.占领客户份额等于真正占领市场份额 5.营销地图之鱼塘理论

三、数据库营销的定义

四、数据库是工具，营销是核心

五、数据库营销四部曲 1.建立数据库 2.锁定目标消费群 3.整合多种营销手段

4.从被动到主动，实现精准营销

六、数据库是各种营销模式的基础2

4数据库营销利器CRM

一、什么是CRM 1.CRM源于生活

2.管理思想+管理模式+管理工具=系统

二、建立强大CRM的好处

1.传递优秀经验，规范企业流程 2.提升销售项目管理能力和销售率 3.减少培训工作 4.防止出错

5.积累客户经验于企业自身 6.产生更多的生意机会

7.理清员工与客户之间混乱的关系 8.系统解决交叉销售的难题第

服务赢天下

一、产销大逆转——“以产品为中心”转向“以客户为中心”

二、客户管理八大通病 通病一：重销轻服务 通病二：把客户当作上帝 通病三：误把名单当关系 通病四：客户归属不清不楚 通病五：客户不聚焦

通病六：服务成本居高不下 通病七：客户服务贪大求全

通病八：缺乏核心客户

三、服务已成为产品竞争的关键要素

四、如何才能让客户心甘情愿地转介绍更多新客户

1.产品质量好，体验值高

2.给客户转介绍的工具(宣传品、故事) 3.转介绍要给好处

五、如何实现从广告到点告

评估过程

营销目的的达成 回顾过程 标杆学习法

如何形成营销能力 营销能力构成 营销风险

打造营销核心能力

第五篇：大数据时代下的人力资源转型

大数据这一概念早已有之，直到近几年才开始成为人们热议的话题，随着互联网技术的发展，大数据已经渗透到每个行业和领域，确实的说，它已经给许多企业和组织带来了新的发展机遇，不仅创造了商机，亦革命性的提升了管理效率。大数据正在改变我们认知世界的思维模式。

香港人文认为，21世纪是经济全球化的竞争，大数据时代之下，数据已经成为重要的生产因素，它不仅应用于采购、生产、物流、营销等领域，在人力资源之上同样发挥着重要作用。现代企业的竞争终归是人才的竞争，人力资源的大数据开发将成为决定企业人才战略成功与否的关键因素。

在谷歌，人力资源部门被称为“People Operations”，简称“POPS”。POPS部门的核心是一项复杂的员工数据追踪计划，目的是通过数据分析更好地改善企业的人力资源管理。同时，谷歌还聘用了社会科学家来对公司进行研究。例如，设计出更科学的的薪酬福利计划。此外，社会科学家和人力资源团队组成了PiLab(People Innovation Lab，即人力和创新实验室)团队，通过数十项有关员工的实验，找出有关管理大型公司最好的方式。例如，POPS部门旗下“人员分析”团队通过数据分析精简了谷歌的招聘流程。除了招聘，企业还可以采用大数据技术改善人力资源管理。企业在进行项目设计尤其是培训体系的设计时，可以利用大数据技术找出员工能力差距、知识和技能的差距。随着技术的发展，员工也接触和运用了越来越多的技术设备进行学习，当员工使用不同的技术设备时，通过分析计算处理的海量数据，企业可以找出员工的需求以及喜欢的学习方式。 据最新调查研究表明，当前许多企业的人力资源管理系统都是传统的人力管理系统，对数据的收集与处理显得迟缓与吃力，并且难以成为企业决策的依据。大数据时代人力资源如何与时俱进，提升自身工作效率?香港人文认为可以从四个方向进行：

一、任何事情都可

以用大数据进行衡量，企业应该建立数据化管理思维;

二、建立基础数据库，利用大数据帮助企业减少损失;

三、要学会进行数据预测、统计分析、利用数据辅助决策;

四、日常工作建立工作模型，减轻工作量，提升效率。

大数据时代之下，人力资源部门需要快速转变自我角色认知，以适应时代机遇，。