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《谈谈大数据与人力资源管理：大数据在管理领域能够干什么》（5） 大数据应用于管理，需要的数据挖掘技术有以下几种： 数据仓库技术：数据仓库与数据库是有区别的。前者主要具有主题性、集成性、稳定性、历史性等特点。传统数据库,数据少的多，数据仓库则达到TB或PB级；传统数据库,管理需要占用很大空间，数据仓库需要很少空间；传统数据库,索引有限，数据仓库索引多种；传统数据库,实时更新，数据仓库定期更新；传统数据库,由事件驱动，数据仓库由数据驱动；传统数据库的重要指标是并发用户的吞吐量，数据仓库的重要指标是查询的吞吐量。 面向主题是数据仓库数据组织的主要原则。主题的抽取按照决策分析对象进行。可以作以下分析： ----劳动力市场 空位需求/求职对比分析； ----就业形势分析（就业群体构成、行业平均工资、稳定性）； ----失业形势分析（失业原因、平均失业时间、社会救济额度、二次失业人数）。 显然，这对人力资源宏观管理部门决策是最重要的大数据支持。 聚类分析技术：聚类分析是把一组个体，按照相似性归成若干类别，即“物以类聚”。其目的是属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小，不同类别的个体间的距离尽可能的大。聚类分析可以应用在人力资源管理的绩效考核上，即根据考核指标所得分数将员工分类，以支持调整薪酬、实施培训、控制晋升方面的决策。 某公司采用的是360度方法考核。维度有发展员工、关注客户、执行能力、道德品行、团队协调、注重创新六个。每项得分皆来自上级、下级、同级、客户、自我评分的平均值。6分为最高分，1分为最低分。全部采取匿名评分。 还可以选用样本点之间的距离来进行聚类。由于量纲相同，聚类结果就是一棵层次树。可以划分为四层。第一类是一个孤点，一位普通员工；第二类大部分是A与B事业部的人，业务能力强，得分较高；第三类大部分为职能部门的员工，沟通与组织能力强，善于与人打交道，思维特别活跃；第四类大部分为A事业部（研发部门）的基层干部，特点是研发能力强，言语较少，沟通与组织能力一般。 有了这样的分析结果，就可以针对性地采取不同的培训措施，最大限度地调动起他们的积极性（刘长柱，2007）。 决策树技术：近年来某计算机公司员工流失比较严重，特别是基层销售代表和中层事业部经理这两个群体。这种现象引起了公司领导的重视。人力资源部提出，要寻找原因，找到对策，为领导下一步决策提供数据支持。 在利用数据库分析过程中，经过数据选取、数据清理、数据归纳、数据转换，采用决策树中的ID3算法，建立员工分类模型，提出分类规则，发现离职员工的主要特征。公司利用该模型，对搜集到的在职员工数据进行分析预测，挖掘出了潜在的离职员工。依据决策树发现：较之于女员工，男员工更容易离职。较之于高职称员工，低职称员工更容易离职。较之于高龄职工，低龄职工更容易离职。较之于低学历员工，高学历员工更容易离职。以上4个属性是离职职工的主要特征。离职员工可能具备一两个属性，也可能具备全部属性，要具体分析，提前消除离职因素，留住关键人才。 专家指出：以往基于心理学原理，将绩效持续下降、考勤异常、疏远团队作为员工离职的前兆。这种方法耗时耗力，主观性强，且员工表现出这些特点时，挽回余地较小。采用大数据技术，从员工个性、价值取向、职业发展规律、行业特点维度建立数据库和模型，能够提前2至3年预测员工离职倾向，以利提前采取措施，留住人才。 大数据在管理领域大有可为。我们可以从以下8个方面再来做一简单介绍。 一是可以洞察工作重点。 众所周知，任何大城市都有不少井盖，涉及自来水、煤气、污水地下管线等8大类20种之多。美国纽约市就有大量的井盖，但是现在，那里的工作人员每天只需要打开50个井盖就可以保证城市平安运行了。为什么？原来他们在每个井盖下面都安装了感应器，实时汇聚各方信息，掌握了重要信息情报。通过自动筛选，就可以掌握工作中的重点所在。 二是可以洞察未来趋势。 2008年，谷歌的一支研发团队利用网上搜集来的个人搜索词汇的海量数据，赶在流行病专家之前两个星期，提前预测到甲型H1N1流感即将爆发。因为他们掌握了大数据，所以，这样难办的事情谷歌就做到了，而且比专业机构还要提前，还要准确。 三是可以洞察管理规律。 汽车交通发生撞死人的事故，有没有规律性？大数据告诉人们：有。例如，在美国，公共交通事故造成死亡的高峰，是在每天晚上六点到九点。而且越是天气炎热，问题越严重。这是大数据介入管理后发现的规律。按此规律，天气越是炎热，晚上六点到九点越是要小心驾驶，交警越是要加强管理，从而减少了事故的发生。 四是洞察调度奥妙。 农夫山泉原来没有利用大数据，造成统计速度极慢。数据汇总，需要24小时。这样，就避免不了乱调度、闹笑话，制造混乱，影响效率。利用大数据后，数据汇总只需0.67秒，而且可以实时获得准确数据，进行科学调度。 五是可以洞察客户需求。 现在的电子商务非常火爆。电商掌握了大量商品订单，而且知道好的生产厂家是谁。由于数据在握，所以主动在握。很多生产厂家都要恭维着电商。我估计长此以往，会形成“反客为主”之势。电商将会变成最牛的生产性公司。 六是可以洞察员工表现。 国外高科技企业要员工做“工作日志”，就是把你一天的工作都用计算机记录下来。比如，你是几点上班下班的，你在计算机旁学习了几个小时，你的学习进度如何？你问了教练几个问题，这些数据都可以记录下来形成你的“勤奋镜像”。再加上你最近与客户联系过多少次，客户对你的反映如何等。这不仅能够反映员工的真实表现，而且可以提前干预，避免绩效下降。
七是可以洞察客户诚信。 众所周知，银行利润的一个重要来源就是贷款。但是，贷款有风险，最大的风险就是客户届时还不回来。因此，中央一再要求要帮助中小微企业解决贷款困难，实际上谁都知道为什么总解决不了这个问题。问题就卡在银行无法知道哪家企业到底经营状况如何。现在，有的银行开始与大数据联合，与电商联手。通过第三方电商获取的大数据，了解了企业经营状况，从而提升了贷款准确性，避免了风险。质押文化，也会得到改变。
八是可以洞察合适人选。 利用大数据找人，已经有成熟方法。各行各业都可以做到。现在国外已经开始通过大数据挑选电视剧本的合适演员。整个过程有观众、影视粉丝参与。，而且可以预测票房价值。比如最近百事可乐在中国挑选代言人，最后选定了吴莫愁，靠的就是大数据。对党政人才的选拔能不能一试？
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