2018年数据时代的五大人才战略趋势（优秀范文五篇）

第一篇：2018年数据时代的五大人才战略趋势

2018年数据时代的五大人才战略趋势

随着要学习的数据增多，分析处理能力增强，人工智能越来越成为人才预测的可靠来源。

根据IDC的数据，到2025年，全球数据是2016年的10倍。其中，60％的数据将由企业，而非消费者生成。

实际上，企业拥有大量数据。随着企业纷纷将员工从采购到离职的周期数字化，劳动力数据量尤其突出。

然而，劳动力数据并不仅限于人力资源管理的流程。无论我们是努力将学习项目与生产力相连，还是为了满足客户需求而招人，我们必须扩展对劳动力数据的看法。

存在最广泛的观点是，物联网和自动捕获数据的较新型云应用程序正不断扩充劳动力数据。随着要学习的数据增多，分析处理能力增强，人工智能越来越成为人才预测的可靠来源。这些发展将如何影响公司（其中许多公司在不稳定的商业环境中面临较大技术差距）对公司最重要的资产——人员的有关决定？在数据时代发展的驱动下，以下是2018年的5大人才战略趋势：

1、建立拥有物联网数据的更优秀团队

2018年，雇主获取物联网数据的一个有用来源将是社会测量器。社会测量器是一种配备传感器的可穿戴设备，可以测量团队互动。麻省理工学者和连续创业者Alex(Sandy)Pentland的解释是，正确的思想（特别是通过当面互动得到的思想）使团队更加聪明。

根据最新的德勤全球人力资本趋势调查，48％的公司正在尝试组织网络分析（ONA）工具。作为ONA的一部分，社会测量器收集的数据可以帮助企业支持增强生产力和创新的各种非正式沟通网络。

2、用高级分析确定特定的技术差距

在数字化颠覆的时代，新型工作（如社交媒体总监或程序化广告经理）不断出现。这意味着，根据填补的职位数量衡量招聘是否成功的做法，现在看来徒劳无益。

2018年，能确定所需具体技术的公司（不仅是需要满足的要求）将在人才争夺战中拥有优势。现在，大数据分析已经可以根据工作具体内容和业绩最佳者的特性制定招聘计划。那些能够根据契合度和技能招聘的企业，将在2018年招聘到最好的员工。

3、用数据决定谁来做：机器人还是人类？

今年，各公司将继续面对这一问题：招聘更多人才，还是提高自动化程度？

根据麦肯锡公司的报告，在解决这个问题时，除了技术可行性之外，还有很多因素需要考虑，包括劳动力成本和相关的供求动态。报告指出：“如果员工供应量充足，而且成本比自动化低得多，这可以算决定性论据。”而且，在许多面向顾客的决策中，成本等式不能简化为简单的会计计算。

2018年，参考数据并与生产线管理者密切合作的人力资源领导将拥有最佳优势，能全面了解人力何时比技术更高产更划算。

4、用新型人工智能预测工作变化

今年，名为“深度学习”的人工智能新分支让预测更为精准，将更轻松地匹配劳动力供求。

许多预测技术是基于简单回归或静态模型，而不是机器学习（指根据历史数据中的模式推断未知）的过程。深度学习让算法以多层机器学习产生的数据为基础。数据科学家已经证实，这种方法比其他方法精准17倍。

更多公司将使用利用深度学习进行员工预测的系统。例如，通过预测多少员工、哪些员工何时可能离职，企业将能够更好地规划招聘。

5、应用大数据衡量学习效率

从快速电子学习到移动电子学习，重大技能差距和新型学习项目已经推动全球电子学习市场的发展。到2025年，这一市场将达到约3,310亿美元。

然而，衡量学习和发展如何影响商业成果仍然是学习中的领导者面临的一个挑战。根据人才发展协会（Association for Talent Development）的报告，只有15％的人才培养专业人员对任何学习项目的投资回报率进行衡量。

2018年，更多公司将转向现代学习分析技术，分析学习项目的有效性。新的应用大数据解决方案是以业界最佳水平预先构建的平台。凭借新的解决方案，人才培养专业人员可将必要的人力资源和商业系统连接在一起，使分析学习数据更便捷。

2018年及之后的数据：沉浸式未来的新愿景

数据时代无疑正在改变企业做出人才相关决策的方式。但是，我们如何与这些数据交互？其中是否会有根本转变？

身处商业智能领域，我遇到许多领导者，他们认为自然语言处理（NLP）是分析界面的决定性进展，非技术人员口头提问，自动化系统给出合适的回复。

事实上，虽然NLP近年来已成为一个令人印象深刻的创新来源（想想Alexa、Siri或Cortana），但是这些系统仍然无法帮你提出正确的问题。分析的价值来自提出正确的问题，并确保用户理解答案。

用于沉浸式可视化的新用例激发了人们对视觉优先界面的热情。正如大数据专家Bernard Marr所述，新创业公司Virtualitics（去年4月宣布首轮融资）为企业提供用虚拟现实和增强现实走进数据的“有趣可能性”。

最终，到2018年，我们不仅会看到分析技术本身的变化，还会看到未来分析界面设想的转变。从长远来看，有一点很明显：就数据体验而言，我们只看到了冰山一角。

译 蒋鼎

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2009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：2013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：电商竞争时代大数据战略-蝴蝶战略

曾经有一个轰动世界的气象事件： “一只在中国西双版纳地区的蝴蝶，隔三差五的摆动几下翅膀，可以在短短的14天以后引起日本一场龙卷风。” 笔者说到这大家都会回忆起蝴蝶效应。蝴蝶效应的原理是：摆动翅膀的运动，使得蝴蝶身边的空气系统发生改变，并不断地产生微弱的气流，而这些微弱气流的产生又会引起四周空气或其他系统产生变化，由此所引发的连锁反应，最终导致其他系统的巨大变化。蝴蝶效应也被称之为雪崩效应。什么意思呢?一个非常小的雪球，会导致一场大雪崩。因此笔者认为，没有任何东西能够比蝴蝶效应更完美地表达出电商时代的“大数据资产”的电商战略思想，所有重大的变化，都只不过是一系列数据积累的结果，而这一系列数据最原始的出发点，就是蝴蝶效应中蝴蝶摆动的那几次小小的动作。20世纪60年代，麻省理工学院专家洛伦兹在计算机上建立了13个方程式来模拟地球大气的变化。当洛伦兹在一次计算时，他对原始数据的小数点后第四位进行了四舍五入。洛伦兹大吃一惊：本来很小的差异，前后计“一只在中国西双版纳的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起日本的一场龙卷风。问题根本在于洛伦兹的公式中，误差是以“指数形式”产生增长，在这样的情况下，看起来仅仅一个微小误差随着不断推移造成了巨大的后果。蝴蝶效应的关键就在于它的翅膀的摆动要存在于一个“指数效应”的场中。

微博体系是目前中国互联网上最简单而强大的“指数效应”。哪怕一仅仅一个粉丝数量屈指可数的人，写了一条非常有意思的微博，一但被有更多粉丝的人转发，最终形成一个转发链条，最终就形成了“蝴蝶效应”。我们是否还记得曾经对中国红十字会构成了毁灭性打击的“郭美美事件”，其实郭美美事件就是很简单的蝴蝶效应。郭美美的粉丝数量并不多，只不过她通过自己的微博去“秀富”，但她“红十字”“总经理”的名字对微博网友的神经产生了巨大的刺激，因此就形成了“蝴蝶效应”。我们企业在微博上存在的 “蝴蝶效应”又有什么启示呢，因为既然存在着像微博这样一个人与人之间，客户与客户之间的“指数传播效应”，那么，企业最重要的电商战略，就是将一个独特的客户价值点进行锁定，做一只不停摆动翅膀的蝴蝶，从而让我们的企业在互联网上创造出巨大的蝴蝶效应。这就是笔者所谓的说的，没有比蝴蝶效应更精辟地表达出“大数据资产”的战略，在线下创造一个“点”，形成一个“数据”，在线上像“蝴蝶翅膀”一样不停摆动，形成越来越多的“数据”。

因此，我们可以发掘电商创造客户或者品牌的秘密，在线下搞活动，在线上搞传播，再继续回到线下搞活动，再形成线下传播。O2O(Online To Offline)电商战略的本质就是“从点到大数据再到点的不断循环的过程。曾经有很多人问笔者，那销售在哪儿呢?是的，真正的电商并不存在销售，电商只存在于沟通，电商战略强调的观点是：如果你能够让客户对你产生信赖或者喜欢你，那么，消费者自然就会主动去寻找你的产品。

更不是苹果，但是我们可以从中学习小米与苹果的智慧，因为这就是将来商业的常态。

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