大数据——势如潮涌
早在30多年前，著名未来学家阿尔文•托勒夫便在《第三次浪潮》一书中，将大数据称为改变世界的“第三次浪潮”。所谓大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到获取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极的目的资讯。简言之，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和多样化的信息资产。从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术，大数据具有数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低、商业价值高（Value）以及处理速度快（Velocity）等特点。
从马云通过对阿里巴巴的战略重组建立新的研究数据部门，并首次以CDO——首席数据官专司数据其职，这可以看做是以数据为核心业务的阿里巴巴主动迎战大数据时代做出的重大战略举措，这也标志着大数据时代的商业格局已经拉开帷幕，正如易才集团创始人兼CEO李浩所说：大数据时代已经不再以一个理论性的概念存在，而是确以暗涌激流之势把企业推向改革的风口浪尖。作为企业人力资产的核心内容，人力数据不可胜数，人力资源行业对海量数据进行综合分析对比的把控能力要求将更高。换言之，实现大数据背景下的人力破局，关键在于掌握数据的全面性、准确性、权威性、动态性，并能够运用且转换成创造人才价值、提升企业利益的终端服务成品。
大数据为什么开始变得重要？
多年来，人力资源管理一直重复着搜集数据的工作，但大数据为何变得如此重要。一方面，信息社会和数据大爆炸时代，无论个人还是企业每天都要处理海量信息和数据。企业的发展、人力资源决策等都需要数据提供决策依据，并同时伴随着数据种类日益繁多和业务数量的飞速增长。企业只有通过不断搜集人力资源信息才能适应和理解日益广泛的业务需求，并提出正确的见解，数据可以指导人为的政策影响和业务投资方向；另一方面，对企业人力资源未来走势的科学预测仅仅依靠人力资源部门所掌握的静态信息（如员工台账、档案、考评数据等）显然是不够的，因为这些静态信息不仅信息量不足，而且参考价值极为有限。相反，通过对大数据的利用，并结合员工的个性、职业发展规律、行业和企业特点、职业环境要素等，则可以提前两至三年预测员工的职业倾向，这将给人力资源管理工作带来更多的预见性和精确性。
驾驭大数据，助力人才分析
数据只是源，“思想才是分析之父”。大数据时代，重要的不是“大”和“数据”本身，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据。就大数据本身而言，其可能是凌乱而丑陋的，搜集数据的成本可能是高昂的，因此利用大数据是有风险的。然而，只要做到科学利用人力资源大数据，企业人力资源管理者就一定能够游刃有余地处理其工作中遇到的各种问题，从而降低企业的组织和经营成本。因此，所谓的风险也就不复存在。如果企业可以利用云存储和云处理技术，通过自动搜索上网痕迹和通过云端上传的原始数据，经过排列计算企业可以有效测量和分析管理结果，从而为企业人力资源管理提供决策依据。
以谷歌为例，其人力资源部门有一项核心的任务即员工数据追踪计划，其目的便是通过数据分析更好地改善企业的人力资源管理。此外，谷歌还聘用专门的社会学家及其人力资源团地组成了PiLab(People Innovation Lab，即人力和创新实验室)团队，通过不断的员工实验，找出管理大公司的最好方式。其“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。
人才分析从主观到量化的转变
由于人力资源管理对象（人）的特殊性，使得其传统的管理方式都是基于主管感觉、个人经验和企业价值观体系，可定量程度远远低于由制度、流程、产品、资产等构成的“物”，相较于在管理中的其它模块，如财务、营销、服务、供应链、战略等，人力资源管理的量化不够，这一定程度上带来了人力资源管理的尴尬，表现为人力资源管理的价值难以被客观评估、人力资源的专业性难以得到充分认同、人力资源的话语权模糊而不确定。进入大数据时代，在大数据技术的支持下，人力资源的选、育、用、留则都可以纳入到量化范畴。例如，通过数据化信息平台，企业可以实现招聘、培训、考核、薪酬、晋升等模块的数据化，数据化时代带来的海量数据，比如人力成本数据、绩效管理数据、员工需求分析等，借助信息化平台可以快速精准地处理这些数据。简而言之，通过大数据，管理者可以将一切量化，从而达到了科学管理所要求的可测量、可分析、可记录。
