工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

第一篇：工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

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工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。

4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景

在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。

产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。

设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。

工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。

4.2 供应链环节工业大数据的应用场景 北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。

供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。

用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。

4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景

在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。

智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。

生产流程优化。利用大数据技术，对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。

设备预测维护。建立大数据平台，从现场设备状态监测系统和实时数据库系统中获取轴承振动、温度、压力、流量等数据。通过构建基于规则的故障诊断、基于案例的故障诊断、设备状态劣化趋势预测、部件剩余寿命预测等模型，通过数据分析进行设备故障预测与诊断。如燕山石化建立星环大数据平台实现了对数据的实时分析计算，使设备故障诊断和趋势预测等功能的延迟控制在5秒之内；利用大数据分析自动生成的检修维护计划，保证了设备维护更有针对性，减少了“过修”和“失修”现象，节省成本。

生产计划与排程。收集客户订单、生产线、人员等数据，通过大数据技术发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。

能源消耗管控、延长设备寿命。通过对企业生产线各关键环节能耗排放和辅助传动输配环节的实时动态监控管理，收集生产线、关键环节能耗等相关数据，建立能耗仿真模型，进行多维度能耗模型仿真预北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

测分析，获得生产线各环节的节能空间数据，协同操作智能优化负荷与能耗平衡，从而实现整体生产线柔性节能降耗减排；及时发现能耗的异常或峰值情况，实现生产过程中的能源消耗实时优化。风力涡轮机制造商Vestas对天气数据及涡轮仪表数据进行交叉分析,并对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命；鲁南化工有限公司将多年积累的气化炉运行数据，包括近十几年的所有极差操作、最好操作、容易出事故的各种数据用于培训操作人员，使多喷嘴气化装置实现单炉年运行开工率达到97%以上。

个性化定制。采集客户个性化需求数据、工业企业生产数据、外部环境数据等信息，建立个性化产品模型，将产品信息传递给智能设备，进行设备调整、原材料准备，生产出符合个性化需求的定制产品。如红领集团通过建立西服个性化定制平台，将成衣的各种款式和设计都数字化，利用大数据技术，对物料数据整合管理，实现了里料、缝线、袖口的自动搭配，工厂3000人，每天可以一款一件不重样地定制西装1200套。

4.4 营销与服务环节工业大数据的应用场景

在市场营销环节，利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。

建立用户对商品需求的分析体系，挖掘用户深层次的需求；建立科学的商品生产方案分析系统，结合用户需求与产品生产，形成满足消费者预期的各品类生产方案等。如我国海尔集团利用SCRM会员大数北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

据平台，提取数以万计用户数据，通过“look-like”模型将用户分类，然后结合智能语义分析工具，分析客户需求，优化用户体验。

在产品售出服务环节，工业数据推动企业创新服务模式，从被动服务、定期服务发展成为主动服务、实时服务。通过搭建企业产品数据平台，围绕智能装备、智能家居、可穿戴设备、智能联网汽车等多类智能产品，采集产品数据，建立产品性能预测分析模型，提供智能产品服务。例如GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑；固特异轮胎跟IMS合作推出了FuelMax产品就利用分析轮胎压力提醒用户如何保养轮胎更加省油，每年可以给一辆集装箱客车节省3000美元的油耗。

天拓四方自主品牌的全球领先的数网星远程数据采集及应用管理平台系统，作为基于云平台的工业物联解决方案，可最低成本实现云解析通道打通，利用超大数据处理能力的软件平台，实现对设备的远程诊断维护、远程监控、远程诊断和故障预警，再通过对数据的大量收集和分析处理，实现设备优化，帮助企业根据现有数据预测未来的发展趋势，给企业带来了更快的速度、更高的效率和更具远见的洞察力，提高了企业生产效率、降低了经营成本，从而使企业更好的“把握现在，预知未来”。

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第二篇：成本会计在工业企业中的应用

成本会计在工业企业中的应用

引言

物流作为一种新兴行业正在蓬勃发展起来，逐渐成为企业的“第三利润源”。在这个大环境下，对于物流成本的研究就会对企业的发展起着非常重要的作用。物流成本会计核算是一种高效的物流成本计算方法，但我国在这方面存在着很多问题，主要有物流成本会计核算制度不完善、核算内容混乱、核算标准不统一、核算模式传统、企业内部核算监督制度不健全等问题。文章通过对我国物流企业物流成本会计核算的理解，运用分析法、文献法、综合法、例举法等研究方法，提出一些解决方案，为我国的物流行业的发展做出些贡献。物流成本会计核算及其重要性

物流成本会计核算是指通过账户、凭证、报表来实现对物流成本的系统全面持续记录核算并报告核算物流成本的方法[1].它的重要性主要包括以下几个方面：

1.1 全面展现物流成本情况

物流成本会计核算可以全面系统地展现出物流成本情况，可以准确控制住物流企业的成本支出，使企业管理能够更加准确地了解物流成本信息并作出正确的决策。

1.2 提供准确的物流成本信息

物流成本会计核算能够提供比较准确的物流成本信息，把握住物流成本的不同构成因素，为物流企业的成本优化提供依据。

1.3 体现同比差异，为绩效考核提供依据

物流成本会计核算可以体现出物流成本在各个环节的同比差异，这就可以为企业在进行员工绩效考核的时候提供部分依据，也能够比较容易地找出差异的原因。

1.4 物流企业对客户需求进行优化管理

物流成本会计核算有利于物流企业对客户需求进行优化管理。它能够通过对不同客户的物流成本进行核算分析，并有针对性地为客户提供更优质的物流服务，并为有效客户管理提供依据。我国物流企业在物流成本会计核算上存在的问题及分析

虽然目前我国的物流行业正蓬勃发展起来，但与国外发达国际相比，我国的物流行业仍处于刚刚起步的阶段，而我国大大小小的物流企业却非常多，这就不可避免地存在着一些问题，这些问题主要集中体现在以下几点：

2.1 物流成本会计核算的制度不完善

由于我国的物流行业处于刚起步的阶段，但是物流企业却非常多，这就使得规范物流市场的必要性更加明显。然而我国目前并没有针对企业物流成本会计核算方面的规章制度，只有以《企业会计准则》、《行业会计制度》、《企业会计制度》等来作为依据显然是不全面的。物流企业特别是第三方物流企业的经营是一个多环节、多群体合作的全程服务过程，决定了其成本确定的特殊性和复杂性[2].我国目前在规章制度方面缺乏明确的针对性和专业性，使得物流成本会计核算的过程和结果都缺乏客观性和可信性。

2.2 物流成本会计核算的内容混乱

物流企业的物流成本构成是比较复杂的，由于我国目前物流发展的不成熟，企业在物流成本会计核算的时候并不清楚到底该从哪些方面进行核算，而核算的项目又是混乱无章。在核算内容上不但混乱，而且不全面，企业在成本核算的时候往往只是在企业外部的物流运输成本、物流仓储成本、物流采购成本等进行核算，而没有把企业的内部发生的物流费用纳入到成本核算里面，这就使最后得出的物流成本并不客观也没有真实性。

2.3 物流成本会计核算的标准不统一

近几年我国的物流行业得到了飞速的发展，物流企业如雨后春笋般出现，无论在规模上还是在质量上，我国的物流企业都取得了不错的成绩。但是时至今日我国仍然没有一套完整的物流成本核算的标准。企业在进行物流成本会计核算的时候，盲目地以自己的经验和理解来进行核算，结果最后的物流成本信息失去了真实性和可靠性，也无法在行业中与别的企业进行有效的比较，一个企业一套标准，这就会使我国的物流企业无法统一稳定的发展，会让物流企业之间的交流变得困难，这都会阻碍我国物流行业的发展。

2.4 物流成本会计核算的模式传统

物流成本会计核算的核算模式也会影响着核算的效率和结果，核算模式主要有单轨、双轨两种。单轨制是指将企业的会计成本核算和物流成本核算相结合，在现在的核算基础上增加和物流成本对应的凭证、账簿和会计科目[3].双轨制则是将两者的成本核算分开，物流成本核算有单独的凭证、账簿和会计科目。我国物流企业一般都采用双轨制的核算模

式，物流成本核算结果只能反映出物流成本的信息，无法得到变动成本或者责任成本等信息。

2.5 企业内部核算监督制度不健全

一个集体需要监督，一个企业同样也需要监督，监督可以让企业更健康的发展。我国大多数物流企业内部没有关于物流成本会计核算方面的监督制度或者监督制度不健全。这就会导致一旦出现事故时很难追究责任人，最后对企业造成重大损失。关于企业物流成本会计核算的改进对策

我国的物流企业在物流成本会计核算存在的问题严重阻碍了我国的物流行业更快更好地发展，所以对于企业和政府部门都要在改善物流成本会计核算的问题上发挥作用。从各方面来看，主要有以下一些改进的对策：

3.1 政府部门应该发挥指导和保障的作用

（1）政府要制定出全面系统可行的规章制度来保障物流成本会计核算的进行，加强法律依据和保障，完善在有关物流成本会计核算的制度空缺。规范物流市场上的混乱秩序，积极引导企业从事物流并给与资金和技术保障。有了制度上的保障，就会使物流成本会计核算有法可依，从而核算工作也就更能顺利地进行。

（2）在全社会范围内制定统一的物流成本会计核算标准。在社会上形成一种标准共识并且有制度可循的时候，企业就会更有方向性地进行物流成本会计核算的工作，从而减少方向性的错误，保障了企业的稳定发展。

（3）坚决打击物流成本核算过程中的违法犯罪行为，保障企业的合法利益，使国内有个良好的物流行业的发展环境。

3.2 企业要从多方面提升自己的能力，完善管理制度，创造良好的企业环境

（1）在遵守国家政府的有关法律法规的基础上，企业要制定出一套完善系统全面的适合自己企业发展需要的制度，建立一套科学的物流成本会计核算标准，明确成本会计核算的内容，使员工能够清晰地进行核算工作。在保障企业能够顺利进行物流成本会计核算的工作，一套科学高效的制度是基础。一个企业拥有完善的管理制度，发展的速度是非常快的，比如中海物流公司，它成立于1993年，从仓储开始作为自己发展物流的起点，并逐渐学习一些优秀的物流企业的管理制度，并加以适应，短短的20年时间中海物流已经能够提高包括仓储、运输、配送、报关等多功能服务，成为国际知名的跨国物流公司。

（2）高效的物流成本会计核算模式是企业进行有效核算的前提，企业管理人员要根据自身企业的发展特征和实际情况来确定物流成本会计核算模式。在我国一般的物流企业都是使用双轨制模式，这与我国的物流发展水平相适应，这是一种比较传统的模式。企业将物流成本核算和会计成本核算相互独立进行核算，在这个核算模式下，企业的核算成本也比较低。相对于双轨制，单轨制的模式对于企业的管理水平以及员工的个人素质有着比较高的要求。企业必须对员工进行培训提高，也要加强自身的管理水平。企业需要更加完善的报表系统、新的凭证，需要收集更丰富完整的物流信息并进行整理编辑，需要应用高科技产品、计算机网络系统进行全程监控反馈。这对于企业来说尤其是那些企业实力不是很强的物流企业来说是个巨大的挑战，但是企业想要让自己更强大，必须进行全方位的提升，要借鉴西方发达国家的物流企业成本会计核算模式，向发达的企业进行学习。

（3）企业要制定完善的监督体系，建立健全的责任制机制。监督是任何一个集体开展一项工程的必要环节，没有监督就没有制约，就没有责任。在开展成本会计核算的时候，如果没有监督，一旦出了事故就无法追究到事故的责任人，就无法挽回企业的损失，最后承担损失的就只能是企业。企业要建立完善的监督体系和健全的责任制机制，对核算的整个过程进行全方位监控并作出反馈，明确各个岗位的职责权限，严格贯彻落实，这对于控制企业的成本以及对于员工的业绩考核都是具有重大意义的。总结

我国的物流企业正在飞速发展，在起步阶段仍有许多的不完善之处，这也给我国物流行业的发展带来了一层阴影。政府和企业应该共同努力，发挥各自的角色作用。政府应该大力支持物流企业的发展，并对企业的物流成本会计核算等工作加以指导，建立完善科学的制度给以支持保障。而企业则需要承担更多的责任，企业必须依据自身的发展特点对企业物流成本会计核算的工作制定科学完善的制度和技术保障，选择合适的核算模式，建立健全的监督和责任制体系，为企业的物流发展保驾护航。对物流成本的核算，可以让企业了解物流的发展情况并且进行有效的规划，这对企业的物流发展起着非常重要的推动作用，也使我国物流行业的发展前景更加美好。

第三篇：大数据在制造业中的应用

大数据在制造企业中的应用

近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。大数据使得订单处理方式有了质的变化

大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。大数据使得仓储运输和批发经营不复存在

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。大数据使原料采购更加科学

大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性（节能、节水、环保等）进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低的原材料。大数据使得产品设计制造更加优化

借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质[3]。大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢[3]。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。

再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。大数据使得终端零售畅通无阻

通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源节约、环境友好、可持续发展，智能化、绿色化的发展趋势得以实现[4]。因此，大数据背景下的制造业领域将具备广阔的市场空间和前景，这是制造业企业的莫大机遇。

第四篇：浅谈大数据在教育管理中的应用

浅谈大数据在教育管理中的应用

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。大数据越来越广泛应用于教学，通过在线测试、实时调查等方式获取学生的基本情况、了解学生的学习潜能等，从而使教师更容易针对问题，因材施教。

学校已有的信息采集设备对我们的数据收集具有重大意义。例如：网上阅卷系统，高考、中考阅卷早已采用网上阅卷。可能很多老师知道网上阅卷的优点，如评卷的公正性、准确性、高效性。其实网上阅卷系统更是一个数据的采集系统，采用网上阅卷系统对数据的采集、统计和分析的深度还是广度都大大地超越人工所能及的范围。

如10月中我校进行了本学期第一次统考，语文试题主观题共设了22个采分点，评卷系统采集了22个得分点的数据，很容易发现各知识点的得分情况。教学过程中的成功之处和薄弱点得到了极其详细的反映。网上阅卷的统计分析结果还能对试卷的质量如难度、信度、区分度、效度等指标进行科学的分析，使命题中存在的问题也得以全面地反映。由此可见，玩转当前的 “小数据”对现实的教学有益，也是迎接大数据时代到来的一种准备。

大数据时代教师需具备的三种基本能力：第一种能力是获取及整合学生、学校数据的能力，第二是探索数据背后价值和制定精确教育教学行动计划的能力，第三是把这些计划快速实时地应用于教育教学工作中的能力，应用于课堂的能力。要实现这些能力的提升一方面有赖于学校及教育主管部门对教师的培训，另一方面当然依靠我们老师自身与时俱进的学习。日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽。学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

大数据的应用在教学管理方面，较之传统的教学，更加高效、开放和多元，教学活动参与者之间的沟通更加通畅，互动更加深入，教师的备课、作业批改、教学评价等更加智能化。大数据时代的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。

第五篇：浅谈大数据在人力资源管理中的应用

浅谈大数据在人力资源管理中的应用

目前，很多领域中都开始使用大数据，其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用，其能够将人力资源管理的各项内容进行量化，然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识，并且加强其在人力资源管理中的应用。

一、大数据概述及其对人力资源管理的作用

1、大数据概述

大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集，其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业，成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力，并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理，并且通过分布式的数据库对数据进行储存。

2、大数据对人力资源管理的作用

目前，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响，使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息，这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据，这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范，并且进行深层次的优化。

大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息，使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标，比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况，人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据，比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说，标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化，那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。

二、大数据在人力资源管理中的应用

1、大数据在人员招聘中的应用

企业要想获得人力资源，首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径，也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘，主要是求职者向人力资源管理者提供简历，被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效，并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先，人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息，比如通过社交网站等来进行获取，这样能够充分地了解求职者的性格、行為特点以及爱好等方面的信息，使得企业能够找到更适合的人才。同时，人力资源管理者还可以对应聘者进行大数据分析，判断其与岗位的匹配程度，这样使得人员招聘更加客观和精确，达到艺术与科学的互相结合。

人力资源管理者可以通过一个能够量化并且系统的模型来包含到岗位的所有要求，然后根据求职者的网络信息以及简历，将其与岗位的要求相匹配，这样能够找到企业需要的人才。这样做，使得人员招聘的质量以及效率都有所提高。目前，很多企业对大数据的使用都十分重视。

当大众还不了解大数据的时候，作为互联网巨头的谷歌公司就开始在人力资源管理中应用大数据，并且也取得了很好的成果。比如在人员招聘的时候，其发明了智能化招聘，就是通过网络中的数据来分析和统计不同的职位所对应的面试模式，这样能够鉴别出面试者的隐藏价值，并且鉴定其是否能够达到岗位工作的要求。通过应用大数据，谷歌不仅使得人员招聘的效率和准确性更高，并且为企业获得了更多的人才，促进了企业的快速发展。

2、大数据在人员培训中的应用

人力资源管理需要对新入职的员工进行培训，这样能够使人力资源增殖，并且提高企业的整体生产力。传统的企业中，管理者都能够了解员工培训的重要性，并且都有自己的管理制度和培训体系。但是由于员工培训的时效性和针对性都比较强，这样很多企业的培训都不能进行持续性的培训，到时培训的效果比较差。而大数据在人力资源的培训中也发挥着重要的作用。人力资源管理者能够利用大数据来分析员工的行为以及其学习方式，然后分析出合适的培训内容和培训方式。同时，还能够根据员工的特点为其量身制作培训计划以及培训课程。这样，不仅能够提高员工培训的积极性，同时也使得员工培训工作更加有针对性，使员工能够更好的胜任岗位的要求。

人力资源管理者还可以利用大数据对培训反馈机制以及监督机制进行优化，能够使得培训的过程和结果更加青瓷。随着科学技术的不断发展，很多大型企业都依靠大数据建立了自己的网络培训平台，这样员工就可以通过网络随时接受培训。这样不仅能提高培训的效率以及员工的积极性，同时还能够帮助人力资源管理者了解培训的效果，以便进行改进。

3、大数据在绩效管理中的应用

人力资源管理中重要的组成部分还有绩效管理，其能够帮助企业营造一个透明、公正的竞争环境，使得员工的工作积极性以及满意度都得到提高，有利于企业战略目标的实现。绩效管理一般分为绩效考评、绩效计划、绩效反馈以及绩效改进等。传统的人力资源管理中，绩效管理主要是通过绩效指标来考评员工的成绩，并且对员工的绩效数据进行分析，以便进行绩效改进。但是这种传统的方式有着一定的局限性，主观性比较强，并且绩效计划并不科学，这样绩效指标就不能准确的反应员工的能力。而随着大数据在人力资源管理中的应用，绩效管理也发生了一些变化。人力资源管理者可以根据大数据来分析不同岗位的特点，然后制定出比较科学的绩效指标。可以通过大数据的处理能够对员工的工作情况进行分析得出绩效考核的结果。这样不仅能够使绩效考核结果更加准确，同时也能够使得绩效考核的效率更高。人力资源管理者可以通过大数据来对岗位和绩效指标的相关性进行分析，然后分析员工不良绩效和优秀绩效的能力以及行为。

4、大数据在薪酬管理中的应用

人力资源管理中不可缺少的一项内容是薪酬管理，其有利于企业总体绩效的提升以及企业公平环境的营造。传统的薪酬管理中主要是通过技能或者岗位来制定薪酬，比较静态化，不能够充分反映出员工的价值。而在大数据的应用下，人力资源管理者能够记录员工每天的工作情况，并且通过大数据的分析能力来得到员工的薪酬，这样使得薪酬管理的效率更高、更准确。人力资源管理者还能够通过数据库来对企业的薪酬水平进行分析，并且根据实际情况调整薪酬制度。这样能够提高薪酬和岗位的契合度，也使得薪酬管理增加准确和科学，促进企业的良好健康发展。