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打出论文参考文献：
若干年前,我曾听过一个讲座,主题为“大数据为何走不进人力资源管理”.若干年过去了,在调研中我发现,大数据仍然没有走进人力资源的千家万户.大数据是什么?简单来说,大数据就是大量的数据,其具有4V的特点：Volume（大量）、Velocity（高速产生）、Variety（多样性）、Veracity（真实性）.进一步看,就是在某些领域通过传感器和屏幕等入口自动高速产生了大量、多样的数据,这些数据辅以合理的算法和强大的云计算能力,能够告诉你这些领域的一切信息.人力资源管理是关于分配人和相关资源（培养、激励资源）的工作,如果借助大数据,将人和其他资源数据化,再用算法进行匹配,显然有无限的可能空间.
不能承受之重
了解了大数据的概念,企业的人力资源从业者（以下简称“HR”）能否推动企业走入大数据人力资源管理呢?相信许多HR都会摇头说NO.我在软件公司从业多年,深知大数据发展缓慢绝不是硬件的制约.在传感器和屏幕遍布的今天,许多企业在硬件上已经具备了吸纳数据的可能,有些企业也将数据吸纳到了生产信息系统上.然而,数据却迟迟不能为HR所用,我认为主要有几方面原因：
第一,利益争夺问题.如果完全实现大数据管理,那么人力资源部门就会全部掌握业务部门的生产数据,这就意味着业务部门的机构、编制、人员都会完全透明,这显然让业务部门处于被动状态.举个简单的例子：某企业的销售部季度销售指标为20万,部门人员数量为四人.如果计划得当,安排精准,四个人是可以完成销售指标的.但是销售部为保留一定的空间,可以和HR谈判,增加销售人员的编制,这样无疑会提升人力成本.但导入大数据之后,销售部的各项指标都是透明的,再要增加编制显然不易.我曾经调研一家企业,HR意图建立大数据云平台,这意味着几个生产信息系统要与人力资源管理信息系统整合,但业务部门的负责人却以保密原则为由拒绝了HR的要求.
第二,跨界的担忧.要让电工去做水工,让踢足球的人打排球,让专业的人做非专业的工作,HR一定不会愿意.加之许多媒体的宣传侧重点,HR是与人打交道的职业,他们整日深陷在基础事务中,再高级一点,一些HR开始专修心理学、沟通学、职业生涯规划等等,从这些专业来看,大多偏向文科,而如大数据之类的专业,大多偏向理科.面对庞大的数据,HR们对于提升处理数据的能力极其有限.尽管前景广阔到可以让他们成为企业的掌舵者,但这种角色的转换也让他们感到陌生与恐惧,与其如此,还不如将工作范围保留在自己的“安全区域”.
第三,管理者的思维导向.这也是最重要的一点,当前国内企业,甚至国外企业,重视数据的老板并不多.即使许多高管们的办公桌都摆放着许多关于大数据的书籍,但是他们内心深处依然是传统思维.即使在最前沿的互联网行业,也有凡客这样因为不玩数据而使供应链失控的企业.这也不足为怪,因为凡客的成功并不是靠数据取得的.类似这样的企业,一线的业务尚且不利用大数据,更何况二線的人力资源管理?但是,部门博弈和HR的恐惧偏偏需要强势的高层管理来做顶层设计.因此,高层管理者的思维导向,决定了企业工具的使用情况.
探路者有经验
上述原因使得绝大部分企业即便在大数据时代下,也无法真正感受到大数据的魅力.尽管如此,仍有一部分企业积极探索大数据的秘密,并已享受到其带来的红利.腾讯在人力资源领域的大数据实践最早可以追溯到2012年,通过People Soft搭建起了HR的统一数据库,并开展了第一期的数据清理工作.而完整意义上的HR大数据体系探索则到了2014年初,在人力资源共享交互中心（以下简称“SDC”）内部成立了HR大数据团队.
腾讯的HR大数据平台由应用层、功能层以及团队三个部分组成.应用层主要解决HR大数据如何支撑HR业务的问题,阐述的是大数据的应用场景,以及需求如何被响应和落地.功能层主要解决HR大数据在后台如何运作的问题,阐述的是如何去科学地管理和使用数据,保障数据的质量和价值,包括元数据管理、数据质量管理和逻辑建模规划三大核心模块.从应用层和功能层我们可以看到HR的大数据涉及了HR专业以外的IT系统、数据库、数据分析、产品设计等多个专业,这也意味着仅凭专业的HR是无法搭建起HR的大数据平台的.以腾讯SDC的大数据团队为例,其成员由SSC（共享服务中心）、E-HR、区域中心的员工共同组成,是一个拥有人力资源、HR信息化、数据库、HR咨询复合工作经验和背景的团队.
笔者虽然不是人力资源工作者,但在软件公司多年,接触过各行各业的HR,在与他们交流的过程中,我深深地感到他们对新事物的向往、渴望.因此,我根据自身的行业和工作经历,有几点建议给到准备进行大数据探索的HR们.
第一,占有数量.以腾讯的某个HR大数据项目为例,一次调用的数据就超过了600万条,400多个字段,一般的PC机以及Excel、spss等工具都无法支撑此种量级的数据挖掘,但是其量级又达不到使用TDW（腾讯分布式数据仓库）的程度,加上数据敏感性等诸多因素,最终发现需要搭建用于HR大数据分析的服务器.
第二,质量决定价值.在一堆错误的数据中,你能指望得出正确的分析结果吗?我曾接触过一家企业,高层大力支持人力资源部开发行业数据,怎奈数据失误,因此制定出误导性战略,给企业带来巨大损失.
第三,活学活用.传统的HR数据分析用得最多的统计方法就是描述统计、箱型图等.因此许多HR还停留在“得公式者得天下”的思维.实际上,HR的大数据分析,相关性分析、方差分析、回归分析、聚类分析、决策树模型等用得会更多.其原因就像维克托·迈尔-舍恩伯格在其《大数据时代》中强调的,大数据研究的“不是因果关系,而是相关关系”.
结论：关于打出方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关打出的英文论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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