【摘要】大数据带来人才管理升级 大数据作为一种方法论，对于传统的社会科学研究可能带来重大突破。举个例子，你知道美国哪个月份死于汽车事故

大数据带来人才管理升级

    大数据作为一种方法论，对于传统的社会科学研究可能带来重大突破。举个例子，你知道美国哪个月份死于汽车事故的人最多吗？大数据说天气炎热的月份多，而且越是炎热死者越多。再比如，就天气较热的月份而论，一天之内的什么时间段事故最多？大数据告诉人们晚上6到9点。再比如，汽车事故与刮风下雨的相关性大吗？大数据说，不大。掌握了这样的信息，显然有助于有关部门做好社会交通管理工作，特别是找到管理的重点和规律。

　　由此可见，大数据肯定也能够帮助人们提升对整个社会的管理水平。对于人才管理领域来说，更是一个可以大幅度提升管理水平的良好契机。

　　提升教育质量

　　人才管理包含不同的内容，首先是人才育成。美国已经利用大数据方法建立了富有个性的“高等教育教学支持系统”。其中有种“学习分析技术”，能够通过对与学生相关的海量数据进行分析，辨别出每个学生的学习行为和学习模式。教师可以记录自己学生的学习过程，进行实时的学习情况监控。这就便于在学习的初始阶段发现哪些学生面临学习困难，或者有辍学的危险，从而因势利导，采取比较准确的帮扶措施。

　　众所周知，一般情况下，对于来自教师的“你听懂了吗？”的提问，人们极容易跟着大家一起回答“懂了”，其实是碍于面子，不愿意回答“不懂”而敷衍过去。但是，借助于大数据方法，教师就能够知道，哪一位学习者的习题没有做对，并没有弄懂，需要进行有针对性的辅导。

　　此外，基于云计算的互联网教育，已经成为一个开放性的自主学习系统，学习者可以不受时间、地点以及经济条件的限制，自主选学课程，获得自我提升。这就为学习潜力较强的学习者提供了更为广阔的学习空间，能够形成与众不同的知识结构、才能结构。

　　对于教育管理部门来说，如果发现哪个教授教的很多学生做作业总是出错，而且错的都在一个地方，那就说明他的教学在某个环节上存在严重缺陷，需要改进。斯坦福大学的教授已经利用这种大数据的方法，提升教育质量。可以预见，未来世界的人才育成模式，在大数据平台的支持下，将发生重大变化。

　　告别“猎腰”“猎脚”的无奈

　　在没有大数据的条件下，发现与选拔都很难做到“全信息”搜索。也就是，很可能在被选人员不够充分的情况下进行人才选拔。大数据能够帮助人们解决这个问题。从理论上讲，凡是符合条件的都可以进入选拔主体的视野。这就解决了少数人从少数人中选人的弊端。国外的猎头公司之所以能够帮助国家、企业寻找到合适的人选，就是因为它们掌握了大数据，而我们没有。因此人家在“猎头”，我们在“猎腰”“猎脚”。这样，在国际人才产业的链条分工上，我们就不得不屈居“低附加值”的下游。

　　此外，人才配置的关键是“人岗匹配”。就是要把最符合岗位素质要求的人，配置到他最适宜的岗位上。发达国家的人才管理研究者为了做到人尽其才、才尽其用，已经开发出各种各样的精细化的能力模型。这种模型从多种维度来描述到底什么样的人，进入这个岗位才是合适的。有的还绘出了“人才素质模型雷达图”。如果是职工人数众多的企业，一个一个地进行人工对比，无疑是一件费时费力的事情，可是，依靠大数据就能够很快实现“人岗匹配”。这种方法，对于各级各类领导班子人才配置的意义更大。因为领导班子成员配置科学与否，对于企业健康发展的作用更大。

　　当前，遍布全国的人才市场为实现人才科学配置起到了重要作用。但是，各地人才市场都不同程度地存在着信息不全、信息不及时和信息不对称的弊端。这些问题，也可以利用大数据方法来加以改进。例如，国内有家利用大数据的人才交流机构发现，市场上来来往往的求职人流中，有万分之一的属于在逃犯。如何防止他们危害社会是一个必须引起重视并采取相关措施的问题。

　　挑战传统人才研究方法

　大数据的出现，必将冲击传统的社会科学研究方法。现在我们常用的“抽样调查”法，被认为是社会文明得以建立的牢固基石，应用较广。其实，它只是在技术受到限制的特定时期，解决特定问题的一种无奈方法。现在，凭借大数据我们已经可以收集过去无法收集到的信息，这么一来“样本就等于全部”。而且这样做，肯定比使用抽样调查方法得出的结论要准确得多。

　　迎接大数据时代，需要形成“大数据思维”。大数据不仅是一种应用性很强的实用工具，而且是一种重要的思维方法。与西方人相比，中国人在思维方面的一个重要特点就是缺少精准性。考虑问题大而化之、重定性轻定量的例子不在少数。故，胡适先生专门写有《差不多先生传》，以警戒国人。可是，就算到了今天，我们也很容易发现对当地、本系统的人才数量、质量、结构都不甚了解的人才工作者。胸中无全局，焉来好决策？所以，从这个角度看，重视大数据，也是一次思维方式的变革。每一个人才工作领导者都应该从对大数据的认识中，掌握工作重点，探索工作规律，提升人才工作的自觉性与主动性。

　　正如任何事情“有其利就有其弊”一样，大数据也有它的弊端。操作不当有可能侵犯公民的隐私权。国外有人在自己的网页上亮出极富个性的搞怪照片，结果在找工作时屡次被拒绝聘用，理由是这种打扮的人士是不适宜从事本公司工作的。这种做法到底对不对？可能一时难以得出结论。但是，防止大数据可能带来的负作用，确实是应该注意的。

　　大数据的发展趋势不可阻挡。既然如此，就应未雨绸缪提前研究，寻求对策。可以预见的是，在人才管理领域，十分需要培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专家。这种专家不仅具有较高的社会价值，而且能够承担起大幅度提升人才管理科学化水平的重任。