目前整個(gè)社會(huì)的很多領(lǐng)域都在經(jīng)歷著大數(shù)據(jù)大潮的洗禮，人力資源管理領(lǐng)域也不例外。商業(yè)智能工具幫助人力資源管理逐步從經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ较蚧谑聦?shí)的模式轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)；人力評(píng)估由主觀(guān)的單一專(zhuān)家轉(zhuǎn)變?yōu)榛诖髷?shù)據(jù)處理技術(shù)的數(shù)學(xué)模型；企業(yè)的招聘流程也在向越來(lái)越依賴(lài)社交網(wǎng)絡(luò)和大型數(shù)據(jù)技術(shù)的方向發(fā)展。不久前，專(zhuān)注于“Big 數(shù)據(jù) 分析”的人力資源公司“數(shù)搜英語(yǔ)”與雇主品牌咨詢(xún)與招聘服務(wù)商HiAll共同推出了基于“Big數(shù)據(jù)accurate員工推薦模式與解決方案”的TalentRADAR(人才雷達(dá))。

internal 員工擁有對(duì)internal 數(shù)據(jù)的合法訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限，其主觀(guān)惡意行為在傳統(tǒng)安全手段下似乎沒(méi)有問(wèn)題，無(wú)法定位和檢測(cè)。目前網(wǎng)通等安全廠(chǎng)商提出的比較有效的檢測(cè)方法是通過(guò)用戶(hù)行為分析來(lái)檢測(cè)內(nèi)部威脅。異常用戶(hù)行為是內(nèi)部威脅、有針對(duì)性的攻擊和金融欺詐的早期信號(hào)。通過(guò)收集用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，利用big 數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行建模并建立基線(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)異常的用戶(hù)行為，從而幫助企業(yè)和組織發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并及時(shí)處理。

1)管理對(duì)象的變更。人工智能時(shí)代，人將不再是勞動(dòng)的主要完成者，不知疲倦的機(jī)器人將逐漸成為主力軍。那么，管理對(duì)象是誰(shuí)呢？是單純的社會(huì)人還是人 機(jī)器人？2)管理方式的改變。智能中央調(diào)度平臺(tái)會(huì)讓信息實(shí)時(shí)暢通，最優(yōu)決策會(huì)及時(shí)下達(dá)。那么，進(jìn)一步的官僚化管理還有必要嗎？3)管理目標(biāo)的變化。大量的機(jī)器人將使企業(yè)的生產(chǎn)能力和服務(wù)能力達(dá)到前所未有的水平，社會(huì)物質(zhì)將大大豐富。企業(yè)應(yīng)該追求什么目標(biāo)？

Da-2分析加工要多元化。隨著Da數(shù)據(jù)在各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，相關(guān)的技術(shù)和工具層出不窮，其中Hadoop框架得到了更多的關(guān)注和應(yīng)用。臉書(shū)分析的主管KenRudin最近在紐約舉行的Strata Hadoop世界大會(huì)上發(fā)表主題演講時(shí)表示，不應(yīng)低估關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的價(jià)值。他認(rèn)為，Hadoop編程框架可能是“Big 數(shù)據(jù)”運(yùn)動(dòng)的代名詞，但它并不是企業(yè)從大規(guī)模存儲(chǔ)的非結(jié)構(gòu)化信息中獲取價(jià)值的唯一工具。

問(wèn)題是Hadoop是技術(shù)，big 數(shù)據(jù)和技術(shù)無(wú)關(guān)。大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)需求有關(guān)。事實(shí)上，Big 數(shù)據(jù)應(yīng)該包括Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以及任何其他適合手頭任務(wù)的技術(shù)。Rudin表示，臉書(shū)的商業(yè)模式依賴(lài)于其對(duì)超過(guò)10億社交媒體用戶(hù)數(shù)據(jù)的用戶(hù)數(shù)據(jù)和活動(dòng)的處理，以提供有針對(duì)性的廣告。然而，Hadoop并不總是我們需要做的最好的工具。

手機(jī)可以通過(guò)以下方式了解用戶(hù)的喜好:1。瀏覽歷史。手機(jī)記錄了用戶(hù)的網(wǎng)頁(yè)瀏覽歷史，知道用戶(hù)瀏覽過(guò)哪些產(chǎn)品、新聞或視頻。這可以反映用戶(hù)的興趣和潛在需求。2.搜索記錄。手機(jī)搜索框記錄了用戶(hù)的搜索詞，也是了解用戶(hù)興趣的重要渠道。用戶(hù)搜索的關(guān)鍵詞可以直接反映他們的關(guān)注點(diǎn)和需求。3.應(yīng)用程序使用。不同的應(yīng)用吸引不同的用戶(hù)群，

比如高頻使用視頻應(yīng)用的用戶(hù)，可能喜歡看視頻。4.位置記錄。用戶(hù)經(jīng)常去的地點(diǎn)也反映了他們的生活習(xí)慣和喜好。比如經(jīng)常去健身房的用戶(hù)，可能對(duì)健身感興趣。但位置記錄也涉及高隱私問(wèn)題，很多用戶(hù)會(huì)關(guān)閉位置權(quán)限。5.瀏覽商品。網(wǎng)購(gòu)時(shí)，用戶(hù)瀏覽和查詢(xún)的商品信息會(huì)被記錄下來(lái)，這也是判斷用戶(hù)喜好的一種手段。例如，用戶(hù)經(jīng)常瀏覽的商品類(lèi)別，

游戲界的大數(shù)據(jù) 分析管理層作為國(guó)內(nèi)最大的網(wǎng)頁(yè)游戲和智能手機(jī)游戲的R