大数据时代下的人力资源转型

2024-08-12

大数据时代下的人力资源转型（共8篇）

篇1：大数据时代下的人力资源转型

大数据时代下的人力资源转型

大数据这一概念早已有之，直到近几年才开始成为人们热议的话题，随着互联网技术的发展，大数据已经渗透到每个行业和领域，确实的说，它已经给许多企业和组织带来了新的发展机遇，不仅创造了商机，亦革命性的提升了管理效率。大数据正在改变我们认知世界的思维模式。

香港人文认为，21世纪是经济全球化的竞争，大数据时代之下，数据已经成为重要的生产因素，它不仅应用于采购、生产、物流、营销等领域，在人力资源之上同样发挥着重要作用。现代企业的竞争终归是人才的竞争，人力资源的大数据开发将成为决定企业人才战略成功与否的关键因素。

在谷歌，人力资源部门被称为“People Operations”，简称“POPS”。POPS部门的核心是一项复杂的员工数据追踪计划，目的是通过数据分析更好地改善企业的人力资源管理。同时，谷歌还聘用了社会科学家来对公司进行研究。例如，设计出更科学的的薪酬福利计划。此外，社会科学家和人力资源团队组成了PiLab(People Innovation Lab，即人力和创新实验室)团队，通过数十项有关员工的实验，找出有关管理大型公司最好的方式。例如，POPS部门旗下“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。据最新调查研究表明，当前许多企业的人力资源管理系统都是传统的人力管理系统，对数据的收集与处理显得迟缓与吃力，并且难以成为企业决策的依据。大数据时代人力资源如何与时俱进，提升自身工作效率？香港人文认为可以从四个方向进行：

一、任何事情都可

以用大数据进行衡量，企业应该建立数据化管理思维；

二、建立基础数据库，利用大数据帮助企业减少损失；

三、要学会进行数据预测、统计分析、利用数据辅助决策；

四、日常工作建立工作模型，减轻工作量，提升效率。

大数据时代之下，人力资源部门需要快速转变自我角色认知，以适应时代机遇。

篇2：大数据时代下的人力资源转型

编者按：从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设，近期加速推进的诸多改革，都对数据库建设提出了更高的目标要求，一些改革更是以大数据为基础。大数据已经成为政府改革和转型的技术支撑。

大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理和服务的数据集合。近年来，随着云计算等新型数据处理技术不断成熟，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。

但同时，部门利益割据造成的信息孤岛，也成为大数据进一步发展的掣肘，而由此引发的重复建设，不仅造成大量浪费，也让政府工作效率乃至公信力打了折扣。

大数据时代，如何让科技力量为政府转型所用？半月谈记者深入安徽、湖北、广东等地进行了调查。

大数据，政府转型的科技动力

百姓无需搜遍网络，就能查询衣食住行、科教文卫等各种信息；社区工作人员通过获取数据库信息，便可处理突发事件；政府运用数据分析，也能发现贪污线索……如今，大数据已被很多地方政府部门悄然引入日常管理中。半月谈记者调查发现，大数据因其数据体量大、类型多、价值高、处理快等特征，在增强政府决策的科学性、增强公共服务能力、提升社会管理水平等方面，正在发挥越来越重要的作用。

提高民生服务精准度

“大数据能带来什么、如何运用好，这是我们在做信息化建设时始终在思考的问题。”安徽省芜湖市镜湖区政法委副书记、综治办主任孙艳告诉记者，芜湖市从2007年开始推进社区信息化建设，选择镜湖区作为试点，建立人口数据库，从最基本的摸清人口底数、掌握动态做起，不断更新人口基础信息。然而，真正让芜湖市意识到数据库意义的是一次火灾。

几年前的一天夜里，镜湖区的一个居民小区发生火灾，火势迅速蔓延，近百户居民受到影响。一时间，究竟有多少居民受火灾影响、包含多少老人和孩子，都成为急需了解的情况。镜湖区相关工作人员立刻调出该小区的人口数据库，准确查出了每户的家庭成员信息。根据这些数据，镜湖区在充分调集力量救火的同时，为火灾中被救出、没有受伤的住户安排了宾馆，还根据数据库中的学生信息，联系教育部门备好相应年级的书本，在第二天一早就把整套的新书和书包送到学生手中，安抚了群众情绪。

“这可以说是数据库第一次淋漓尽致地发挥作用，老百姓都特别感动，觉得我们及时准确地解决了他们的问题，满足了他们的需求。而从我们的角度来说，也是更好地发挥了政府职能。”孙艳说。

“对公众而言，大数据带来的最直观变化，就是政府从管理型向服务型、精准服务型转变。”芜湖市政府信息办副主任、总工程师承孝敏表示，以往政府工作人员只是被动等待百姓上门办理业务，现在有了大数据的海量信息支撑后，就可以精准定位各类人群，比如社区矫正人员、流动人口、失独家庭等，并根据不同人群的需求提供更有针对性的服务。

大数据分析还能去伪存真，用在公共服务领域可产生事半功倍的效果。比如上海市民政局建立了居民经济状况核对信息系统，曾经通过信息核对，在17.4万余户次申请保障房的家庭中，检出1.7万不合条件户。

从发展态势来看，以大数据为标志的“信息社会”正在加速到来。“各级政府都在关注大数据，考虑如何利用它改变决策支持系统，提高行政效率，增强服务能力。”国家信息中心网络政府研究中心主任于施洋说。

决策科学化的牵引

在上海交通综合信息平台的监控室内，工作人员现场演示，某地段若发生交通事故，监控平台的大屏幕将在3分钟内自动发出警报，点击进入，就可以得到即时街景，交管部门可以根据事故情况采取相应处理措施。此外哪个地段拥堵、所有运送危险物品车辆的位置、接到哪个小区居民的110报警等关键信息，也能实时反映在大屏幕上。

据介绍，这一平台还集成了道路传感系统、出租车GPS系统、居民手机信号迁移、实时视频采集等多系统信息，海量的数据汇聚而来并得到迅速整合，用以分析交通状况，大大提高了管理的准确性和时效性。不仅如此，根据长时间的数据分析，各个地段拥堵状况和原因也一目了然，对下一步的交通基础设施建设也将提供有力的决策支撑。通过数据整合和运用提高管理能力，是目前世界各国的通用做法。在西班牙首都马德里，数据整合促进了警察、消防、医疗系统联动，使救援时间大幅度缩短；在新加坡，智能交通综合信息管理平台在预测交通流速和流量方面有高达85%的准确率。

信息技术管理专家、《大数据》一书作者涂子沛认为，随着信息存贮量的增多，人类在实践中逐渐认识到，通过数据的开放、整合和分析，能发现新的知识、创造新的价值。

北京一家信息公司曾经基于国家经济户籍库，分析研究相关数据，发现1990年至2011年我国财政收入与企业注册资本之间的关系呈高度线性相关，这就是说，放开企业注册，可以大大增加政府财政收入，这就为宏观经济决策提供了极富价值的参考。

专家表示，大数据带来的不仅是技术变革，更是一场社会变革。很大程度上，大数据就是政府治理现代化的一条技术路径，具有催生管理革命的效果，也必将给政府职能转变和机构改革带来新气象。

政府透明化运行的数据支撑

在芜湖市“一站通”平台上，记者随机点开一名老人的医疗救助申请信息，系统显示镜湖新城公共服务中心一名工作人员受理该申请，在上传附件后该任务进入海南渡社区进行公示，公示完毕后将公示文件上传附件再进入中心（街道）审核。审核加盖电子公章后进入镜湖区民政局审批，由民政局电子盖章后再回传到最初受理的窗口。每个流程和所处的状态清晰可见。

“信息公开对政府良好运行非常重要，因为信息不对称会使权力失去监督，滋生不良作风，甚至腐败行为。”芜湖市弋江区委副书记王永辉表示，当所有信息都能够在一个系统平台内查询到时，就等于将各个环节的权力进行公开，能够有效地规范权力运行。基于大数据的信息公开，让权力在阳光下运行，是政府进一步依法行政的助推剂。

前不久，山东省烟台市审计局首次运用大数据分析平台捕获“某医院医保基金报销拨付人员孙某重复打印医疗发票贪污医保基金”线索。此线索被查实后，孙某因贪污58851.2元医保基金被判处有期徒刑5年。

烟台市审计局自2011年正式启动建设“财政资金跟踪审计数据分析平台”以来，已相继建成财政、地税、社保、公积金等方面的数据分析平台，涵盖财政预决算、社保五险、非税收入、税款征收、住房公积金等10多个方面，构建起数百个审计分析模型，并完成数据采集入库和审计方法体系建立工作，审计人员利用“大数据”平台就可掌握市直预算单位财政资金来龙去脉，准确快速发现违法违规问题。

浙江省政府办公厅电子政务处处长姜楚江认为，政府利用大数据提高自身管理水平，这就意味着更多的信息会向社会公开，更多政府掌握的数据会向社会开放，公众在获得更多信息和知情权的同时，也能更好地监督政府行为。

信息化洪流中的“孤岛”

大数据虽然摊开了一张美好的蓝图，但目前不少政府部门之间仍存在信息不畅问题，形成了一个个信息孤岛，让百姓在各个部门间奔走。信息孤岛的长期存在，让诸如征信体系建设、不动产登记等改革举措受困其中，同时也引发了数据库重复建设等浪费现象，亟待高度重视。

“数据部门割据”下的信息孤岛

买一套房需要填报十几张表格，每张表三分之一以上填的是重复的基础信息，这些都是政府拥有的基础数据，为什么不能根据身份证号码自动生成？

“北漂”小伙为了办护照，返乡6次，补了5张证明，包括无犯罪证明、公司在职证明、公司营业执照、公司外派人员资格证明、本地身份证，跑了3000多公里。且不说这些证明有无必要，即便真的需要，为什么不能通过综合数据联网，让政府部门从内部调取相关材料，而不是让老百姓急断肠、跑断腿？

大数据应用是社会服务管理信息化建设的重要组成部分，这其中各部门数据资源协同共享、业务系统互联互通则是关键和难点。当前一些部门存在的“数据小农意识”，导致产生一个个信息孤岛，不仅让百姓深受其苦，也让政府自身的社会治理水平受到制约。

最近几年，一些大中城市每逢夏天就会饱受内涝之苦。以北京“7·21”特大暴雨灾害为例。北京航空航天大学教授吕卫锋表示，事实上城市的卫星数据、气象资料、通讯信息、摄像头等数据资源已经足够充分，当时如果能充分利用这些资源，有更好的信息沟通、共享机制，就能充分预警并在第一时间协调救灾资源，减少灾害损失。

目前阻碍推行大数据技术的藩篱，主要是部门利益割据。芜湖市政府信息办副主任、总工程师承孝敏指出，芜湖建立“一站通”平台的基础，就是各个部门的信息数据交换和共享。过去各个部门也搞信息化建设，但大都是为信息化而信息化，对实际应用考虑不够多，只是完成一个项目而已。结果是数据库虽然建成了，可大部分工作人员并不了解自己所在单位到底有哪些数据、如何应用。

“单位内部信息共享不畅，不同单位、部门之间更是如此。”承孝敏说，“信息涉密”“经过请示上级领导不允许共享”，是在推进信息化建设中最常听到的答复。“但为什么不允许共享、到底是哪条政策不允许，又往往没有答案。”承孝敏坦言，在技术层面信息交换共享并不是难题，真正难的是部门之间不敢交换、不愿交换。

深圳市经信委相关负责人在接受采访时表示，一些政府部门缺乏“大数据思维”，把自己掌握的丰富信息锁在柜中、束之高阁，或是缺乏迈开步子的勇气，摆脱不了“数据小农意识”，动辄拿保密和隐私说事。

重复建设的浪费之忧

部门对数据资源的分割和垄断，制约了政府的协同管理水平、社会服务效率和应急响应能力。而在大数据风潮下，许多地方和部门开始另起炉灶，建各式各样的数据中心、信息中心，标准不

一、重复建设，势必造成资源浪费，同时也为下一步整合制造了新的难题。

据报道，目前国内共有各级公积金管理机构606个，这些机构本应按照国务院《住房公积金管理条例》，进行统一系统的管理，但目前各地开发出几百套公积金管理系统，每个系统动辄花费数百万元，甚至上千万元，每年还有几十万到上百万元的升级维护费用。

然而，这样巨大的投入，却没能产生把公积金联网管好的效果，反而形成了一个个信息孤岛。有业内人士表示，虽然投入巨大，但每到月底，要想全国汇总一个数据都很难。

没有统一的技术标准、数据标准、接口标准，系统五花八门，导致信息难以共享，这是当前公积金管理系统遭遇的困境，也是大数据发展过程中面临的共性问题。

以浙江为例，近年来在智慧城市建设不断深入的情况下，各地各部门相应生成的信息数据同步激增。仅浙江各级档案馆近5年来就归档备份了交通、卫生等部门的数据库文件247.3TB，相当于近1亿张光盘或6000多万册图书的存储量。

然而由于缺乏部门间的协调和统一规划，目前不同部门产生的电子公文格式虽然趋向统一，但数据库系统并不统一，这就给数据共享互通造成障碍。浙江丽水市档案局执法监督与信息化处处长朱悦华说，一些地方的电子公文只能在特定的阅读器上打开，要将其转换成通用的PDF格式，花费不菲。

打破利益割据

“打破信息孤岛就是打破原有的利益割据。”专家表示，目前国家已出台了相关文件要求全面共享数据，对此，要打通政府各部门间数据交换共享的渠道，将原本分散存储在不同部门、行业的公共数据陆续汇集到统一的公共数据中心，强力推进政府各部门数据共建共享。

芜湖市原本专门办理民政业务的政府工作人员芮圆告诉记者，大型数据库建立之后，她现在只需使用“一站通”平台，就可以在“办事大厅”的栏目中，选择“户政业务”“残联业务”“教育业务”“卫生业务”等不同子事项，根据流程上传附件，系统就会自动分配到卫生、教育等相关部门进行网上受理。

专家指出，大数据时代，信息公开和数据开放分享已是大势所趋，政府部门应该身先士卒。

今年6月，国务院印发《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》，要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息，提高决策透明度，以政务诚信示范引领全社会诚信建设。这无疑为打破部门藩篱，消除信息孤岛，提供了有力的支持。

目前，一些地区也开始探索打破部门壁垒，建立更高级别的大数据平台。上海建设了国内首个地方数据开放网站，提供9家试点单位的212项数据产品、30项数据应用下载，涵盖地理位置、道路交通、公共服务、经济统计、资格资质、行政管理等6大领域。上海之后，北京市政府数据资源网也有29个部门公布了400余个数据包，点击量最高的是由北京市国土资源局提供的“土地用途分区”数据集。

华中科技大学公共管理学院教授王国华认为，大数据政务不是新篇章，需要对现有资源进行进一步整合和利用，不能一窝蜂地上，从自身特点出发，用好有限的发展资金，寻找最佳建设模式才是正道。

打破瓶颈，推进行政行为现代化

能否利用大数据带来的信息化变革，加速推进政府转型，以信息公开促进依法行政，以数据开放增强市场活力，不仅影响着大数据行业本身的发展，更事关相关改革的成败。

“养成用数据说话的习惯”

专家指出，发展政务大数据的意义，不仅在于打通部门壁垒、提高行政效率，更在于转变思维方式，引领政府转型。

信息技术管理专家、《大数据》作者涂子沛表示，我国应对数据在现代社会的重要性有充分认识，将数据理念、数据知识纳入公务员常规培训体系，力争在全社会形成“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的氛围，适应时代发展潮流。

对于未来智慧城市的建设，专家表示，这其实是一个城市的大数据综合治理问题：一是要在以前没有收集数据的地方收集数据，这主要是利用物联网技术；二是要让不同系统的数据有效对接起来，这是系统整合的任务；最后，还要利用数据可视化技术把海量数据中隐藏的知识揭示出来，并直观地展现在城市管理者、决策者和公众面前。也就是说，数据的收集、整合、分析、展现才是智慧城市的核心。未来的城市，必将是数据驱动的城市，大数据就相当于其大脑。

神州数码董事局主席郭为指出，智慧城市的建设，是用信息技术解决社会治理中的难题，提高人民的幸福指数。由此可见大数据的应用价值是无可限量的。

其实，在2011年年底工业和信息化部发布的《物联网“十二五”规划》中，就把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这些都是大数据技术的重要组成部分。而且，另外3项关键技术创新工程——信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。

专家表示，信息技术的飞速发展，使得整个世界越来越数据化。在这种形势下，行政行为自然也离不开数据化，只有养成用数据说话的习惯，才能推进行政行为现代化。

“把专业的事交给专业的人去做”

大数据模式下，数据开放落脚于实现公共资源的增值利用，以提供更好的公共服务。如何最大限度挖掘大数据中的潜在价值？政府虽然坐拥海量数据资源，但其创新性和对市场需求捕捉的能力，往往不如社会和市场力量，因此如何充分发挥后者的积极性就成为一个重要课题。

“以前我们需要向其他地图企业购买数据，现在有了大数据平台提供的免费数据，不仅节约了企业成本，数据源也更加权威。”北京九州联宇信息技术有限公司创始人兼总经理王川久说。

王川久的公司正试图借助北京市政府数据资源网开发公交出行应用，提供公交车到站信息查询服务。由于政府数据资源网公开了相关数据，他的公司一年可节省数百万元费用。

“一方面政府掌握着大量核心数据，占数据总量95%以上的非结构化数据被束之高阁；另一方面，一些企业拥有专业数据分析应用技术，却只能望宝山兴叹。”九三学社中央副主席赖明说，若政府部门与市场主体加强合作，必将激活潜藏的巨大市场价值，并提升政府决策管理服务水平。

前不久，北京市政府牵手百度，打造“北京健康云”。在“健康云”的架构下，如果一位有心血管疾病的用户感觉身体不适，就可以立刻用智能心电仪贴在身上监测一下，将他的心电数据实时上传到云端。而在另一侧，云端后台有医生24小时监控，一旦发现数据异常，就会立即通知用户就医。同时，后台还会根据用户定期上传的各项数据，引导其建立科学的生活方式，未雨绸缪，这些必将降低个人和社会的医疗支出。

事实上，除了百度，阿里巴巴和腾讯近期也纷纷布局大数据产业，并依托自身优势，或联合银行促融资，或携手高校搞科研。

两院院士李德仁说，政务大数据是全社会的资源，政府要激活社会参与大数据建设的积极性，把“专业的事交给专业的人去做”，这也符合党的十八届三中全会关于政府职能转变的要求。

李德仁认为，当前应是积极引导鼓励已经拥有或可能拥有超大量数据的企业和机构深度挖掘利用数据，推动企业间开展大数据协同共享和应用整合，形成良好的大数据发展战略氛围。同时，利用好科研机构的人才优势开发大数据思维创新产业。积极培育“数据中间商”这一新的商务模式，加强相关咨询服务和人才市场等第三方机构建设，推广咨询服务产品，以思维创新支撑大数据产业的发展。

“每个人的数据都要安全”

三天两头接到电话问是否买房，新车还没到手就被各大保险公司“精确锁定”，打来电话的骗子不仅能叫出自己姓名，甚至连家庭成员信息都了如指掌……近年来，个人信息安全问题屡屡成为公众关注焦点。因此，公众不免担忧，随着越来越多的数据被开放，个人隐私和公共安全如何保障？

事实上，海量数据带来“红利”的同时，数据保存和防止破坏、丢失也正面临着新的技术难题。“大数据挖掘分析得越精准、应用领域越广阔，个人隐私和数据安全保护就会变得越紧迫。”最高人民法院中国应用法学研究所所长孙佑海说，我国个人信息保护、数据跨境流动等方面的法律法规尚不健全，不仅制约了大数据行业发展，也为信息安全埋下了隐患。

专家指出，从国家层面，数据作为一种重要的战略资源，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到主权范围来考虑，政府部门要强化“数据主权”意识。

武汉大学计算机学院院长胡瑞敏指出，我国目前已在660多个城市投入3200亿元建成了五级安防监控网络，摄像头总数超过2000万个。但绝大部分的涉案数据处理工作仍靠人工完成，每天产生的PB量级监控数据90%无法得到利用，同时存在泄露公民个人隐私的风险。

针对大数据带来的安全挑战，受访专家普遍表示，国家在实现大数据政务转型中，要坚持自主创新、安全可控战略。胡瑞敏说，一些地方政府使用的信息分析处理软件多是来自国外厂商，有的高端传感器及仪器仪表过分依赖进口，加上大型云服务商往往在全世界各地都建有数据中心，用户数据将在不同国家间进行传输处理，这种跨域性的服务将造成适用数据管辖权的混乱，这些隐患亟待引起重视。

专家表示，我们应出台相应法律法规，明确每个人产生数据的所有权。要建立健全由数据使用者承担保护公民隐私责任的数据安全管理规则体系，同时防止大数据成为不透明、不可追踪的“暗箱”。

篇3：大数据时代下的人力资源转型

一、大数据时代对传统新闻生产的影响

大数据时代带来的新技术和社会环境改变了媒体的传统新闻生产方式, 也改变了受众获取信息的习惯, 同时也改变了受众的信息需求。大数据给新闻生产带来的变化可以归结为以下几个方面:

首先, “大数据”成为新闻生产的竞争力资源。大数据时代四面八方涌来的信息打破了传统社会专业媒体对社会信息的垄断, 公民记者的“现场报道”改变了传统的新闻生产, 在这样的现状下, 深度的信息或数据分析解读则成为作为“社会瞭望哨”的新闻媒体应该担负的职责。通过对非结构化大数据和全面信息的分析解读, 再通过易读、易懂、互动性强的可视化方式呈现对受众有意义的结构化数据和信息。“新媒体的本质就是数据分析。我们已经从信息时代走到了数字时代和智能时代, 如果数据被赋予背景, 它就成了信息;如果数据能够提炼出规律, 它就是知识;如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策, 它就是资源。”1

其次, 技术在新闻生产的整个流程中扮演着重要角色。生产、分析、解读数据, 探索一条为受众和用户提供分众化服务和体验的媒体发展之路, 将成为媒体竞争的必备技能。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息, 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之, 如果把大数据比作一种产业, 那么这种产业实现盈利的关键, 在于提高对数据的"加工能力", 通过"加工"实现数据的"增值"。而对大数据的加工依赖于各种数据生成、挖掘、和数据可视化呈现技术。从前计算机时代的新闻报道到计算机辅助报道, 再到现在的数据新闻, 技术在新闻报道中的重要性不断增加。

第三, 社会化媒体的新闻生产方式对数据分析、解读和呈现提出了更高的要求。大数据成为新闻生产的核心资源, 但是数据新闻不是对数据的简单堆列, 而是基于各种技术对数据进行分析、挖掘和呈现, 向受众传达有意义的结构化数据和信息。因此, 大数据时代的新闻生产不仅在于数据的获得, 更在于对数据的分析、解读和呈现。媒体应该通过对数据的整合和分析, 针对不同的受众, 满足个性化和专业化的需求。大数据对传统媒体的冲击是信息的冲击, 使传媒生态发生前所未有的转变。新闻传播的针对性、精准性都变得越来越强。因此, 基于数据收集、数据挖掘、数据分析、数据可视化呈现、数据再利用的数据新闻应运而生。

二、数据新闻的内涵及意义

数据新闻, 又称为数据驱动新闻, 是大数据时代兴起的一种跨学科的新闻生产方式。“精确新闻学”的奠基人, 美国北卡罗来纳大学教堂山分校教授飞利浦.迈耶认为:“现在是个信息过剩的时代, 对信息进行处理很重要。我们需要做两步:一个是通过分析不断变动的数据以找到其中的意义和结构, 另一个则是通过展示让用户了解哪些信息对他们具有重要性和相关性。”数据新闻成为新闻业的未来。

数据新闻通过抓取和分析挖掘数据的量化方法使数据新闻报道更加具有科学性和真实性。同时, 通过不同时间和空间的数据的组合, 也进一步拓展了新闻报道的广度和深度。大数据时代的新据新闻追求的不再是单一新闻事实, 而是作为整体的新闻的真实, 数据新闻呈现的是事实的全幅图景, 更加全面、完整、清晰地报道新闻。其次, 数据新闻通过采用科学的分析方法使媒体从琐细、非结构性的信息中提取出规律、结构性的信息, 发现事实发生发展的趋势和规律。在此基础上, 可以提高媒体信息对社会事实发生发展的预测性, 更好地并有针对性地引导舆论。此外, 通过运用数据可视化技术, 数据新闻业务使新闻的呈现方式不再局限于以文字表达为主, 取而代之的是更为丰富多元的信息图表或动画视频, 文字只起到辅助说明的作用。

作为精确新闻的进一步延伸, 数据新闻使新闻生产过程更加精细化, 它要求新闻工作者不仅具有传统的文字写作、音频视频制作技能之外, 还包括社会科学的研究、计算机数据的抓取、处理、可视化、平面或交互设计、计算机编程等跨学科、跨领域的业务技能。数据新闻通过运用多学科的技术手段, 应用丰富的、交互性的可视化效果展示新闻事实, 把数据与社会、数据与个人之间的复杂关系用可视化手段向公众展示出来, 以客观、易于理解的报道方式激发公众对公共议题的关注与参与。在现行的环境下, 数据新闻已经被英国广播公司、《卫报》、《纽约时报》等主流媒体广泛采用。

在数据“爆炸”的时代, 媒体是社会数据的拥有着和使用者, 但是在大数据时代生产的大部分数据都是“非结构化数据”, 传统数据库通常难以处理。随着数据分析与数据挖掘技术的发展, 从互联网庞大的非结构化数据中揭示有意义的新的关系、趋势、和模式的数据新闻应运而生。同时, 数据新闻需要多学科的技术协助新闻报道。使新闻报道从文字图片呈现新闻故事到用数据呈现新闻故事。传统新闻以文字为主、数据为辅或数据文字相辅相成。而数据新闻则是数据在先、文字在后, 数据成为呈现新闻故事的新工具, 一定程度上改变了新闻的生产流程, 也丰富了新闻报道的呈现形式。

而在传统新闻媒体转型的过程中, 媒体的内容生产转型是其核心。没有内容, 新闻媒体就成为毫无意义的空壳, 如同一台无效运转的机器。在各种自媒体或社交媒体消解掉传统新闻媒体“信息提供”功能之时, 传统新闻媒体的新闻生产应该转向对普通、非结构性的信息或数据进行深层次的挖掘、分析、整合并通过可视化方式呈现的数据新闻生产, 满足受众不断发展着的深层次的信息需求, 从而重新发挥其社会功能。

三、大数据时代的传统新闻生产转型

正如在本文第一部分的讨论中所提及的现状, 大数据时代是信息和数据泛滥的时代, 受众不再为信息的缺乏而忧虑。在这个时代, 不是人们的日常生活不再需要制度性的社会信息系统所传递的信息来消除不确定性, 而是往日制度性的社会信息体统的功能已经全部或部分地溶解于各种社交媒体或自媒体之中。

在信息匮乏时代, 制度性的新闻媒体是人们的主要信息来源, 人们的需求停留在基本的社会信息, 同时人们对传统的新闻媒体具有很大的依赖性。因此, 此时的新闻媒体具有受众市场。然而, 基于网络技术的各种社交媒体或自媒体的崛起使人们对基本社会信息的需求得到更好的满足。

随着新媒介技术的快速发展, 尤其是微博和微信等自媒体的出现, 对传统媒体组织和传统媒体形成了较大的冲击。当前, 媒体之间的竞争已经不仅仅是内容层面的竞争, 而是综合了内容、渠道、营销和运营的系统层面的竞争。在这种情况下, “内容为王”的理念已经不能适应竞争的需要。大数据时代的传媒内容生产不再局限于传统意义上的“内容生产”, 而更多地融合了内容、技术、渠道等层面。

因此, 中国传统媒体的新闻生产转型应从三个方面着手, 即内容、技术和渠道。首先, 在内容方面, 全方位和具有深度的数据挖掘从而呈现结构性的信息成为传统媒体内容生产因该努力的方向。新媒体, 包括微博、微信等媒体的即时UG信息可以满足人们的基本社会信息需求。以往由于传统媒体对信息渠道垄断的优势而承担的提供基本社会信息的功能在当前的大数据时代已经被新媒体所替代。所以, 对于传统媒体的新闻生产来说, 只有通过对琐细、非结构性的数据信息进行科学的数据挖掘和分析, 生产出不同于碎片化或局域化的新媒体信息, 满足受众对深层次信息的需求, 才能在大数据时代求得生存。第二, 在技术方面, 新传播技术的进一步发展迫使传统媒体做出相应的调整和转型。传统的信息、数据的采编流程以及新闻报道的呈现方式已经不能适应现行的社会技术环境。文字、图像、动画视屏、数据图表、交互设计及可视化技术的综合运用实现各种形式的信息数据呈现成为大数据时代对专业性的媒体所提出的要求。第三、在渠道方面, 传统的媒体新闻传输的渠道也已经不再时兴。随着PC终端和移动终端的不断更新和发展, 越来越多的人通过个性化的PC终端和移动终端来获取所需的信息, 而传统的大众传播媒介, 如报纸、电视等必须实现新媒体渠道的转型才能实现传统媒体内容生产的全面转型。

总之, 数据新闻是大数据时代传统新闻媒体内容生产转型的方向和趋势, 它融合了信息和数据内容、渠道、新媒介技术以及设计艺术等, 成为深度新闻信息的一种新的生产方式。因此, 中国传统媒体的新闻生产转型应该引入数据新闻, 从理念到业务实践, 抓住数据新闻这根“稻草”, 重新塑造自己, 融入新媒体, 适应大数据时代。

参考文献

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[2]彭兰.社会化媒体, 移动终端, 大数据:影响新闻生产的新技术因素[J].新闻界, 2012 (16) .

[3]人民网.大数据时代的大媒体[EB/O].http://scitech.people.com.cn, 2013-01-17.

[4]方洁, 颜冬.全球视野下的“数据新闻”:理念与实践[J].国际新闻界, 2013 (6) .

[5]章戈浩.作为开放新闻的数据新闻——英国《卫报》的数据新闻实践[J].新闻记者, 2013 (6) .

篇4：大数据时代的报业转型

党的十八大提出，要构建现代传播体系，提高传播能力，这对党报和党报集团而言是一项光荣而艰巨的任务。说光荣，是因为这是中央交给我们的任务；说艰巨，是因为这项工作很难做，但是必须做好。大家都知道，面对新媒体的冲击，传统媒体尤其是报业的状况不太理想。2012年全国报业广告收入普遍下滑20%到30%。对此，不少报业同仁非常焦虑，都在探索怎么适应形势变化，做大做好主流媒体影响力。很多同志提出，传统媒体要与新媒体融合，借助新媒体发力。但是新媒体究竟是什么？是一种形态，还是一种形式？这是首先要解决的认识问题。

那些有远见和能力的企业，特别是互联网企业，正在把自己置于一个大数据时代的背景下去考虑未来发展

报纸的软肋从它产生起就已经存在，这就是凭借经验做事，对读者是谁，姓什么，在哪里，有何需求，是否变化，怎样变化，变化的过程、趋势等此类问题，基本上凭借自我估计。在非竞争化时代这样做可能还行。

但现在，人类社会已从信息时代进入数字时代，并向智能化时代迈进。这个时代的特点是信息、决策等以数字为载体存在。数据赋予背景就是信息，数据提炼规律就是知识，借用各种工具通过分析自动决策就是智能。如果党报要按照十八大提出的要求做大做强，就要把自己放在一个更为宽广的背景下考虑这个问题。

新媒体本质上就是数据处理。我们已经进入了一个大数据时代。数据过去是没有或者很少的稀缺资源，现在则成为丰富的矿藏。因此，联合国在2012政务白皮书中提出，希望各国各地区都要用好大数据带来的“历史性机遇”。数据资源可以用来对社会运行和经济运行进行实时、定量的分析。联合国网站还推出“全球脉动”项目，对不同地区的人群进行“情绪分析”，实时预测失业率、疾病爆发等迹象，向地区管理者提出指导性意见。

美国是一个讲究战略的国家，在战略研究方面历来走在世界前列。例如，美国将自己丰富的石油资源储备在地下不用，现在又成功开发出页岩气，这将导致整个世界发生一系列重大变化，包括地缘政治的变化。就在2012年3月，奥巴马宣布，美国政府将投入巨资拉动与大数据相关的产业。美国要把大数据产业上升为国家意志。奥巴马把数据定义为“未来的石油”，是美国综合国力的一部分，是与陆权、海权、空权同等重要的“国家核心资产”。IBM执行总裁罗睿兰认为，数据将成为决定未来成败的根本因素，成为人类最重要的自然资源。当森林、矿产等自然资源逐渐枯竭的时候，人类的思想、活动、行为、交流所形成的种种记录的数据，将成为另外一块富饶的资源。IBM原来是做咨询服务软件的，现在专注于做数据分析软件。麦肯锡公司的报告指出，对于企业来说，海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础。谁能够占有数据、分析数据，谁能够从对数据的分析中获得有益的价值，谁的企业就有发展的可能。

据统计，当今世界在24小时之内，可以产生出相当于16.8亿张DVD容量的数据；产生2940亿封电子邮件，相当于全美国在2年中产生的纸质邮件；产生网络社区帖子200万贴，相当于《时代》杂志770年的文字总量。每天在全世界销售的手机为37.8万台，超过全球新生婴儿的数字37.1万。人类文明至今获得的全部数据，有90%是在过去2年产生的。预计到2020年，全球数据规模会达到今天的44倍。

我们不难发现，那些有远见和能力的企业，特别是互联网企业，正在把自己置于一个大数据时代的背景下去考虑未来发展。百度正在积极开发数据处理系统，而不是简单地把自己局限在搜索引擎。腾讯提出要进行数据化运营。麦当劳、肯德基的选址，都有强大的数据分析后台支撑。沃尔玛正在进行的供应链优化是基于数据分析。卓越、亚马逊、淘宝的专业化、个性化服务，同样倚重数据分析后的结论。从本质上来看，数据化、对数据的处理和重视，正为我们提供了一种新的看待世界的方式，这就是决策行为一定要基于数据分析的基础上，而不是简单地凭经验和直觉。这是现在、将来和过去做事，以及能不能做成事的最大区别，也将推动那些习惯于靠“差不多”运行的社会发生巨大变革。

维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》这本书提出，今后要放弃对因果关系的渴求，转而关注事物之间相互的关系。我们只要知道“是什么”就行了，不一定知道“为什么”。这将从根本上对人类至今以来认识世界和相互交流的传统方式提出挑战。《纽约时报》评论说，数据已经坐在社会前进的驾驶员座位上，非常宝贵、时尚而且实用，就看我们是不是重视。

我们可以了解一下，美国的许多行业，正在努力地用数据去做些什么？

华尔街的资本市场公司在实时分析全球3.4亿微博账户留言，以此决定公司股票的买进和卖出，去年仅此一项增加收益7%以上。硅谷的一家气候公司从几十年气象数据中分析气候变化对农作物影响的规律，向农户种植进行个性化指导并提供保险，输了赔款。纽约警察局通过分析交通拥堵和犯罪发生地点的关系，改进城市的治安管理和道路设计。哈佛和麻省理工大学都建立了面向全球的智能学习平台，搜索不同人对不同知识点的不同反应，总结什么是该重复的，什么是该强调的，不断改进教学方式。微软和谷歌的“健康储库”根据网民搜索医院、药品的数据找出流感等疾病产生的规律。一些电信运营商则根据手机位置信息了解人口来源分布情况。

据分析，通过数据分析运营，服务提供商可获得消费者盈余600亿美元，零售商可多获运营利润60%，制造业可减少成本50%。这是“已经发生的未来”。2011年，美国把大数据用于医疗保健上多产生了3000亿美元价值；欧洲把大数据用于医疗管理上多产生了2500亿欧元价值。

发现能力正是我们所有能力中最基础的能力，没有这样的能力，党报何来引导，何来影响？

如果把党报和党报集团的转型，置于这样一种变化之下来考虑，就会发现我们所希望的传统媒体与新媒体融合，借助新媒体重新扬帆起航，必须首先认识新媒体的本质，必须要重视和数据分析打交道。

一是借助新媒体转型。在这方面，不能只做形式不做内容，也不能只借形态不讲效果。大家都搞网站、手机报、微博，这样下去是没有前途的。由于新媒体巨大的不确定性，在任何时候都可能成为陷阱，实际获得的效果会远远低于期望和投入。因此，怎么发展和利用好数据资源来改进党报对读者的服务至关重要。党报对读者的服务绝对不能仅仅凭借自己的地位和影响。这种服务不应该是粗放型的，而应该是个性化的，甚至是专业化的。我在解放日报报业集团内的多次会议上强调，一定要开好采前会、编前会，要把“走转改”体现在每天的报纸版面和每篇文章中，而不仅仅是自我评价中。评价一篇稿子好不好，不能光凭主观判断，而是要有数据分析。如果没有数据，就要借助新媒体，利用各种工具和传播机会来取得数据，然后进行分析。要以数据分析为依据来改进党报的作风。

二是增强议题设置的针对性。像人民网这样点击量比较大的网站，主要就是靠议题设置来吸引网民。我们作为新闻工作者，最主要的能力就是设置议题。《人民日报》最吸引人的内容是评论，几乎每一版都有，而且质量很高。如果一张报纸，甚至一张党报不能够设置议题，本质上就是对现实生活，对老百姓正在关注的事情，对党和国家领导人关注的事情缺少发现。而发现能力正是我们所有能力中最基础的能力。没有这样的能力，党报何来引导，何来影响？

三是特色精准的数字营销。不能片面强调纸质发行量，发行量也不完全等同于影响力。纸质媒体的发行，必然要受到巨额成本的拖累。美国稽核部门在7年前已经承认纸质发行量和电子阅读量具有同等价值。正是在这样的产业政策支持下，《纽约时报》等报刊大力发展电子阅读形态从而降低了成本。这完全是产业政策指导的结果。而在中国，到现在为止报纸的电子阅读量依然几乎不被承认，所以传统媒体还只能把自己紧紧地绑在纸质发行量上，造成收入下跌形势下成本居高不下。事实上，现在的孩子几乎不看报纸。我们为什么不承认下一代的阅读方式和接受信息的方式？为此，党报必须重视数字营销。

四是引导和诱惑需求的数字化报品。虽然这些报品不以纸质方式出现，但反映的是报纸的内容，同样代表了党报和党报集团的影响力，是我们传播能力的一部分。传统的传播方式某种程度上在限制我们，我们完全可以借助新的传播形态来扩展党报影响。

五是准确客观的自我评价。报纸办得好不好？稿件有没有影响？是不是得到社会好评？这些都需要基于数字分析上的评价，而不是简单的主观评价。我们在自我评价的时候，必须高度重视来自读者、社会、市场的一线评价。报纸必须能够真正对社会产生积极影响。

六是对海量数据的分析。这些数据可能有一部分是我们自己的，更多的则来自社会。大数据时代有一个鲜明的特征，就是在海量的、浩瀚的、无穷的数据当中，价值的密度很低，数据之间的互相关系很难看到。如果发现不了数据之间的关系，就无法进行分析，数据就没有价值。本质上，这还是分析能力不够导致的。例如，报纸的读者可以按照年龄划分，也可以按照收入划分，但是要在这些数据中发现有市场价值的东西不是一件容易的事情。对海量数据的分析能力，是媒体人面临的一个大课题，也是迫切需要加以重视和解决的课题。

七是增强数字敏感能力。几乎所有成功利用互联网发展的传播形态，都是瞄准了人性的弱点。比如团购利用了人性的贪婪，网络游戏、微信利用了人的社交需求，美女社区、玩家利用人性的色欲，打怪、微博利用了人性的虚荣，网购利用了人性的懒惰等等。我们是搞新闻的，主要从事信息性的新闻传播，但是单靠新闻已经很难赚钱，因为在传播如此发达的现代社会，新闻一旦产生就不再稀缺。凡是不稀缺的东西，市场价值就很难实现。所以媒体，尤其是党报，更要关注思想性、分析性、观点性的新闻。唯有这样的新闻才是独家的，也是稀缺的，这也是党报目前特别应该去做的一件事情。

篇5：大数据时代下的移动健康

“精准医疗大数据的普及化，正带来中国乃至全球健康产业的变革。”最近，浙大一院正式成立“精准医疗中心”，中国中国工程院院士、浙大一院传染病诊治国家重点实验室主任、感染性疾病诊治协同创新中心主任李兰娟教授在“医疗健康大数据与精准医学”的专题报告会上称。

在大数据的时代，医学最大的改进就是个性化和精准治疗时代的到来。有了大数据的分析，“看医生”模式正转变为“被医生看着”。家用智能硬件设备的生命体征检测，使得低成本、高效率的全数据收集模式成为可能，几乎人人都能适用。而精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，基于他们的基因数据、生物样本、生活信息及所有电子健康信息数据库将推动浙大一院团队做出一系列新研究。此前，中科院已经联合其院属企业中科新知共同研发了心晓管家健康模型和大数据挖掘，以HRV为主导的多参数健康模型能够为每个人提供专属的健康趋势。

移动健康迅猛发展，通过移动互联网，用户的个体化自我监测变成现实，通过移动APP，用户与医生能随时随地地在线联系，通过医疗大数据和健康模型报告，医生和家属能清晰地看到健康疾病趋势。我国目前医疗资源稀缺，医生和护士短缺，医疗服务业普遍人手不足，而培养一名医生需要10年到15年，培养一名护士需要8到9年，培养周期长导致后续力量难以迅速填补。此外，医疗资金短缺，使得医疗服务软硬件提升困难。因此，如何利用移动健康产品提高人们的自我监测能力，提高医生们的诊断效率显得尤为重要。北京大学创新教育与研究院执行院长蔡剑教授介绍：目前我国移动数据和桌面应用已超过美国，我国用户花在这方面的时间比例为55%，美国为38%。数据的不断增加导致了“数据洪灾”，现有数据不是不够大，而是太大，大得没有时间和精力去分析。在移动医疗健康领域，也是如此。拥有类似心晓健康模型的大数据分析工具，以精准、无扰、连续的生命体征监测数据代替医院的逐点数据进行分析，从而得出健康趋势，将使目前市场上智能硬件数据没有实际意义的现状大大改观。

篇6：大数据时代下的银行业

一、前言

2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来。

近年来,移动互联网、物联网等迅速发展,使得新数据源不断出现,全球的数据总量正呈指数增长,过去3年间产生的数据量已超过以往总和。大数据时代的到来已经成为全球共识,数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产.随着信息技术及互联网的快速发展，社会正在走向全面数字化。处于大数据时代的银行业，正面临着一场经营方式的大变革。一方面，互联网和大数据打破了原有银行在渠道和信息上的壁垒，给银行带来更多的竞争对手；另一方面，大数据将推动银行更加科学地经营管理，从而促进银行更健康地发展。

二、大数据时代银行业分析

目前，银行业正处在以客户为中心、以市场为导向的激烈竞争时代，如何应用先进的计算机网络技术跟踪、预测银行客户的发展动向，最大限度地挖掘客户信息的潜在价值，并利用这些信息来改进银行服务，提高竞争能力对银行来说至关重要。

（一）独特优势分析

对银行独特优势或其存在理由的理解有很多角度，基本的一种是将银行看作一个信息处理的机构，它能够获得和处理金融市场所无法获得的信息，并通过贷款决策向市场发送有关借款人信用的信号。

所谓市场无法获得的信息，首先来自于借款人为获得贷款而自愿向银行做出的披露，其次来自于银行家对于借款人进行的近距离的调查和判断。这些信息又可以分为两类，一是能够被编排的、数码化的或结构化的；二是只能意会的。银行贷款决策的做出，固然有赖于对于数码化信息进行分析的技术，但也离不开银行家的职业直觉和判断。

（二）机会分析

1、助推经营转型。以小微贷款发展为例，导致小微企业贷款难的原因很多，包括缺乏足够的抵押担保、缺乏信用评价机制、银行管理成本高等等。而大数据给这个难题带来了新的解决思路，通过大数据可以建立更完善的信用评价机制、风险定价机制、贷款全流程管理机制，并降低人工成本。

2、提升精准营销能力。通过大数据技术，信用卡客户营销可能基于以下的流程：首先对客户的性别、年龄、职业、金融资产、刷卡频度、消费地点、购物种类、营销活动参与情况等数据进行分析，得到客户的贡献度、活跃度和行为偏好等客户特征；然后根据客户特征进行分类差异化营销设计、举办营销活动；最后根据营销结果再进行数据分析，为下次改善提供参考。

3、提高客户满意度。通过分析客服中心的咨询、投诉内容，可以及时发现产品或服务存在不起眼的小缺陷，而改变这些小缺陷，可能会极大地提升客户满意度。通过对大量交易、行为数据、社交网络数据的分析，可以帮助银行找准客户需求，真正做到以客户为中心设计开发产品。

4、创新品牌营销策略。大数据时代，信息传播的方式、渠道和速度都是前所未有的。社交网络将会成为品牌营销的主阵地，客户在社交媒体上快速传播自身体验和感受的影响力将远远超过空洞的形象广告。传统上依赖信息不对称的品牌营销都将无所适从，与其投巨额资金到媒体做广告，不如扎扎实实地搞好自身的产品和服务，通过客户来帮助银行宣传。

三、对我行采取的策略建议

大数据时代是分析时代。大数据分析的实质就是将客户放到更大的社会背景下加以曝光，准确定位环境中客户所处的位置符合怎样一种商业模式；到现在为止没有任何技术能超越人（对我行来说就是客户经理）更能对活生生的客户加以把握分析，客户经理是最好的社会感知装置，同时又肩负将银行预定的熟悉的关系模式导入到现实社会网络，扩大关系。

打好数据基础。“在今天的社会中，最重要的资源，不再是劳力、资产或是土地，而是数据和知识。”我行首先要把行内业务系统的数据用好，这些数据是高价值密度的数据。除了要完整地保存这些数据外，还需要注意数据治理，保证内部数据的可用性。在此基础上，还需要进一步打破传统数据源边界，通过各种渠道和方式获取行外数据。银行可以通过合作、购买、收集等方式获取相关的数据，包括政府公布的各类统计数据、央行征信数据、企业客户的ERP数据、第三方评级机构的数据，以及电商、社交网络的数据等等，用以丰富和完善数据资源。

做好技术支撑和人才培养。当前采用传统的数据库已难以支撑大数据的需求，需要采用开放式的并行计算架构来建设大数据平台。而技术支撑的关键在于人才，既需要熟悉大数据技术的科技人才，也需要具有数据思考能力的业务人才，更需要具有综合素质的数据科学家。

强化数据治行理念。“除了上帝，任何人都要凭数据来说话。”要强化依靠数据说话的理念。首先要改善现有的管理决策文化，真正把数据分析作为决策重要依据；其次要优化数据分析流程，更好地把业务与技术融合在一起。

创新业务发展。大数据应用的深入，将为银行经营模式、业务流程的转变提供依据。我行需要建立新型的创新机制，为基于大数据分析的业务创新提供充分的条件和保障。无论是产品服务创新、风险管理创新、客户营销创新还是运营模式创新，大数据分析都将成为必不可少的途径。

四、结束语

在这个不断创造神奇的大数据时代，银行无法置身度外。若干年后，我们再回看银行的转变，也许会发现改变银行的不是某个人，某个企业，而是大数据。因此，我行有理由自信地拥抱大数据时代，具备作为信息处理机构的传统优势，在大数据时代有无限机遇。

附：基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的构建（百度完全摘抄，供参考）

(一)顾客互动模块｡它为整个客户管理信息系统提供具体的客户信息,这些信息包括客户的基本信息､财务会计信息､行为特征信息､信用信息等,把这些数据信息进行预处理存入数据库后,可以为银行的客户工作提供有利的支持,银行可以在此系统的支持下选定最为便利的渠道同客户进行沟通,同时也可以在客户营销管理的进程中直接为这些渠道提供信息｡

(二)公共信息模块｡公共信息模块是存储金融信息和金融行情的模块,它可以为银行提供服务和支持,能使银行便捷地查阅各种金融信息与行情｡同时,这个拥有大量信息的模块系统还可以充分利用资源为客户提供专家服务建议､标准化的流程支持和随时更新的公用信息,使银行和客户都能获得及时宝贵的信息反馈

(三)银行产品信息模块｡银行产品信息包括银行为客户所开发的各种金融传统产品和衍生产品｡随着金融市场的开放与发展,金融衍生产品层出不穷,银行这些产品的出现为拓展客户服务提供了很大的平台,有关信息包括这些产品的特征､价格､适用等｡产品信息模块可以为客户提供有关产品信息的服务和支持并为信息库不断提供新的产品信息｡

(四)数据存储模块｡信息库可以在数据上进行清理和集成,消除信息噪声和不一致数据,使多种数据组合在一起,然后将结果数据存放在分门别类的数据仓库中,再根据使用客户管理信息系统的银行请求,数据仓库可以负责高效地提取相关数据｡同样,存储模块信息也可以进行不断的更新｡

(五)数据分析模块｡数据分析模块一方面通过定制的评价和分析模型对提取的数据进行分析和评价,然后按照银行的业务侧重点把目标客户从中筛选出来;同时,以各种信息为基础,分析出客户的行为特征,这样就可以为银行进行个性化的差别服务提供分析依据｡另一方面,为银行指定客户拓展策略和创新产品提供依据｡

篇7：大数据时代下的人力资源转型

2016-04-29 15:55:57 作者:7天论文网【大中小】浏览:5次评论:0条

摘要：大数据时代，给人力资源管理职业的发展带来良机，同时也对《人力资源管理》课程教学提出了新的要求。本文分析了《人力资源管理》课程设置中存在的问题，结合大数据时代新的特点，指出了大数据时代的《人力资源管理》课程的建设内容。关键词：人力资源管理大数据课程建设

在大数据浪潮的洗礼下，与当前社会众多领域一样，人力资源管理领域也在经历着变革[1]。比如：商业智能工具使得人力资源管理改变了以往的单纯凭借经验的模式，更多的向数据模式转变；人力测评模块以前往往依靠单一的专家主观测评，现在也逐步改为构建相应的数学模型利用大数据进行测评，使得人才测评的结果变得更为科学准确；人才招聘模块变革日新月异，企业逐步依靠社交网络的大数据对人才个性特征分析进而看其是否与应聘岗位匹配，做出录用与否的决定，以达到有效人才招聘的目的。社会的变革必然促进专业课程内容的变化，本文以《人力资源管理》课程为例，通过对大数据时代的剖析，正确认识大数据浪潮，将大数据的内容和方法引入大学课堂教学；从大数据视角着手加强大学生人力资源管理方面的实践能力，实现人力资源管理理论和实践教育的内容创新，以期提高实效性，使学生培养更符合现代市场需求。《人力资源管理》课程设置中存在的问题第一，在大数据时代，社会对高职高专的人才培养目标、培养模式以及课程内容设置都提出了新的要求。高等职业教育的人才培养目标要培养第一线的应用技能型人才；课程的培养目标应该以就业为导向，适应现代市场发展的潮流，课程内涵应该基于工作过程导向，同时课程结构要具有定向性；课程内容的设置要根据职业技术岗位群的特点，进行工作岗位分析，提取典型工作任务，设置教学模块，注重实用性，以强化技能训练为特点。而目前高职《人力资源管理》课程教学模式并没有完全体现高职教育的特点，一直沿用传统的教学模式，即以理论性、课堂教学为主，以教师为主体和中心的单向沟通；教学内容完全由教师设计，教学效果主要取决于教师的组织能力与语言表达能力。由于教师单调的“满堂灌”，学生只有“上课时抄笔记、考试前背笔记”，考试后则几乎全部忘记。这样的教学模式不适合高职人才培养和教学要求[2]。

第二，《人力资源管理》是一门实践性很强的社会热门课程，但高职教学中目前仅限于从理论上探讨其实践中的案例和典型事件，没有真正做到知行合一[3]。原有《人力资源管理》课程教学应用性不强，学生无法有效地了解最新市场的需求，大数据、互联网+等概念目前在各行业已经非常流行，人力资源行业也较为普及，但课本内容上介绍却较为少见。《人力资源管理》课程课堂上教师的知识的讲解仍按照传统的框架模式，教学内容较为陈旧，目标是通过期中、期末考试，以及人力资源管理师的证书考试。当应试成为培养目的之后，其他的应用技能型能力的培养就成了附庸，导致学生整体素质较低，《人力资源管理》课程学了一学期却不能灵活应用，甚至学习的知识和将来工作岗位严重不符，学生的学习兴趣也受到很大的影响。学校的实习实训基地也没有足够的能力承担学生的实习或教学观摩，教学效果达不到预期目标，致使社会、学生、教师等对课堂教学的评价不高。

第三，高职《人力资源管理》课程教学有应试倾向，严重阻碍了高职高专学生综合素质的培养。课程考核模式主要以检测学生课程理论知识学习书面考试成绩为目的，存在不少问题。这种以评定成绩为主的考核模式，突出地表现为重课本，轻实践；重知识，轻能力；重结果，轻过程；重对学生的测试，轻课程自身的建设，既不利于学生分析，综合能力的培养和创新精神的形成，又不利于课程的建设和发展，并直接影响到人才培养的质量。因此，《人力资源管理》课程还需改革创新考试方式，以免出现学生高分低能的情况。在考试方式上可以采用过程性考核方式，以平时出勤、课堂表现、作业任务、小组讨论完成情况等活动作为考核内容，结合评分标准并给予分数，确定最终成绩。比如在《人力资源管理》课程绩效考核中，老师可以组织学生通过角色扮演的形式，将全班全年的班级活动的大数据纳入绩效软件当中，让学生分别作为人力资源管理者进行评判，同时将过程录制成视频节目，最后根据完成情况给予这部分内容的考核成绩，也突出了学生应用能力。《人力资源管理》课程在考试的难易程度和要求方面，既要继承发扬传统的经典理论，让学生奠定坚实的理论基础，也要分析国内外人力资源管理方面的热点，要将理论知识和社会热点完美地结合起来。2 人才测评相关课程内容的建设企业中人才的数量和质量逐渐成为当前企业生存和竞争的关键，人力资源管理中人才测评技术的发展在社会受到重视的程度也越来越高。在当前《人力资源管理》课程有关人才测评模块的课程内容教学中，需要补充强调大数据在人才测评中的作用，着重指出利用大数据可以在一些大型或者较大型人力资源数据库中发现隐藏在里面的关键信息，协助人力资源管理决策部门寻找数据与数据之间内在关联，进而提高人才测评的有效性。

目前的《人力资源管理》课程教材关于人才测评的方法较为陈旧，更多的还是停留在单一的专家评估上，带有明显的主观性。在教改过程中，我们要向学生全面介绍现代国际和国内知名企业人才测评的状况，介绍国内外各知名企业如何利用大数据技术对人才测评中的人才绩效考核、人才选拔以及分类等部分工作进行深入研究，更新改进之前运用的算法中的一些不完善的地方。比如北森公司就是我国国内最早做人才测评的公司，该公司一直专注做测评，是人才管理软件的开创者。在大数据时代，北森公司利用云计算平台和大数据技术，积累了200万测试者的数据，再根据行业专家的经验，构建测评模型，使得他们的测评工作更加的高效准确。再比如，国际上的合益集团Hay Group是一家全球性管理咨询公司，在测评方面更是资深行家，其核心产品海氏系统法，又叫指导图表-形状构成法(Guide Chart-profile)，从实质上讲就是一种利用大数据进行测评的方法。世界500强的企业中有将近一半左右的企业岗位测评时均使用了Guide Chart-profile 测评法。3 企业招聘相关课程内容的建设大数据时代也改变了企业招聘的工作模式。在大数据爆发的时代背景下，很多人力资源企业已经以全新的角度审视自己的行业定位。大部分企业都把数据资源和数据价值作为企业本身的核心战略之一，由此再衍生出多维度的新型服务和产品，并且这种衍生的趋势愈演愈烈[4]。当前各大招聘网站也结合大数据技术的特征，研发出一系列利用社交网络和大数据技术的为企业招聘服务的产品。在大数据时代，人力资源管理部门利用大数据信息，可以解决在招聘的过程中出现的信息不对称以及信息不透明等问题。大数据信息包含了企业大数据信息和待聘者个人的大数据信息。这些新的趋势，也势必要在《人力资源管理》课程中有关企业招聘这部分内容的教学中得以体现。

在课堂上，需要向学生说明的是，之所以传统招聘网站上的企业信息不透明，主要是由于这部分内容均由企业人力资源部门提供的，存在着不客观的情况。而当前我们在专业招聘网站上获得的更多的企业信息来自企业内部员工对企业的评价，较之以往更为真实可靠。因此，大数据时代为我们寻求信息对等以及为企业与雇员之间提供了信息沟通的渠道。在教学时案例分析上，可以选择Glassdoor、分智、Simply hired 和ResumUp 等代表企业。他们共同的特点是能展示雇员工龄、企业评价、薪水报告、面试问题等信息。

另一方面，需要进一步向学生对比分析的内容是传统的招聘网站上的个人信息之所以不透明，是因为其文字是候选人自己编辑上传的。而当前的大数据技术能够完成由社交网络上进行查询并深入获取待聘者的信息，使得相关企业能更清晰地掌握待聘者的情况。

大数据时代，有效的数据收集和分析工具在人们获取数据时是至关重要的[5][6]。在案例教学中，可以选择Talentbin 和Identified 两家公司作为代表。TalentBin公司将自己描述为“人才发现引擎”。

它提供职业搜索引擎服务。TalentBin公司积极收集应聘者在社交网络上的信息，进而梳理分析归类，研发出一个以待聘者信息为中心的数据库。任何企业想招聘特定的人才，都可以去TalentBin 搜索。Identified公司以网络社交为背景，提供基于Facebook的职业搜索引擎，为相关公司提供服务，可以对待聘者实施评分，Identified公司的核心功能为根据不同待聘者工作经历、教育背景和社交网络三项指标的不同情况，为待聘者实施评分，通过大数据分析从而为企业招聘提供参考。

《人力资源管理》课程关于人才招聘的内容中如何解决公司职位与待聘者之间匹配的问题是教学重点内容之一，这部分内容也是招聘过程的最根本诉求之一。而当今的大数据技术则刚好可以高效精准地达到最佳的匹配过程。在教学过程中可以以Bright和Path.to两家企业为例。Bright公司主要是对空缺职位和待聘者的匹配度进行打分。Bright 公司从用户上传的简历和社交网络上提取待聘者的总量数据，利用大数据发现隐匿的人才，通过对成千上万个数据点的对比分析，将待聘者和空缺职位的匹配度进行打分，分值与匹配度成线性关系。Bright 可以使公司和待聘者大大的减少招聘和应聘的时间，为公司和待聘者提供更好的服务。Path.to公司利用其官方网站为企业和用户提供平台。求职者首先要输入自己所擅长的工作，也可以从LinkedIn转入他们曾经的工作经历，另外，还将要回复一些关于他们如何看待企业和工作岗位的问题。最后，Path.to公司应用其独特算法来完美匹配待聘者与雇主公司。Path.to的核心竞争力就是他们的算法。求职者利用Path.to网站找工作不收任何费用，但是对在该网站发布招聘信息的公司来说，要缴纳一定的费用。人力资源商业智能相关课程内容的建设在课程内容上，要向学生补充介绍人力资源商业智能的相关内容。人力资源商业智能（Human Resource Business Intelligence，以下简称HR-BI）就是利用人力资源管理过程中呈现出的数据，对人力资源管理进行监控，并做出相应的分析，为最终决策提供参考的过程。人力资源商业智能体现了商业智能在人力资源管理决策分析过程中的应用。它通过建立一套分析模型，利用在人力资源管理过程中的大数据进行分析统计，以丰富的展现形式支持企业人力资源管理的决策分析。随着一些企业“软实力”的提升，他们对于人力资源管理理念与管理能力就会有着更高的要求，在决策上由“经验+感觉”模式逐步转向“事实+数据”模式，人力资源商业智能的作用就更加能够体现。人力资源商业智能与e-HR不同。e-HR即电子人力资源管理，它主要体现在需要处理面向业务过程的一般性报表，而人力资源商业智能利用其多维数据仓库功能，开展数据建模，使人力资源管理体系在不断的调整与优化时有确切的数据支持，在企业整体发展战略时，满足发展的需要。在大数据背景下，人力资源商业智能能极大地提高企业人力资源分析效率，更好地支持企业各项业务的发展。

在案例分析上，可以向学生介绍“佐佑人力资源管理咨询顾问公司”和“Aptean 公司”。佐佑人力资源管理咨询顾问公司成立于1998年，在国内人力资源管理公司中具有一定的知名度，而Aptean公司则是企业应用软件巨头。在大数据、信息以及预算管理和薪资等方面，两家公司都能提供了极其丰富的案例。总结总之，在大数据时代，《人力资源管理》课程教学要在传统技能培养的基础上，还要注意对学生信息搜集能力和大数据思维、应用能力等能力的培养，要强调理论内容与案例分析的关联。课程教学时，教师要把《人力资源管理》课程各模块内容与特定领域的大数据分析相结合，从简单到复杂，循序渐进展开教学。只有通过合理统筹传统人力资源管理理论与大数据技术应用，才能激发学生的学习兴趣和勇于创新的精神，促使学生的专业素质满足当今社会的需求。参考文献：

篇8：大数据时代编辑思维转型探讨

在大时代背景下, 期刊产业既面临着挑战也面临着新的发展机遇, 在这种情况之下, 我们需要改变以往的编辑思维, 与时俱进, 适应时代的潮流。大数据时代的到来必然会对传统的期刊行业产生重大的影响。众所周知, 大数据思维是大数据概念的重要组成部分, 思维转型则是期刊编辑适应大数据时代的重要途径, 在大数据时代的到来之际, 期刊编辑要在减持传统思维的基础上, 进行思维转型和重构, 这样才能在激烈的市场竞争中取得绝对的优势。

一、向整合性思维转型

在当下移动互联网时代, 信息大爆炸带来的直接后果就是信息的极大丰富以及伴随而来的信息碎片化, 大数据内容更复杂、层次更多、呈现方式更难以确定, 因而如果将这些数据用到期刊中是有利有弊的, 利的地方在于这些大数据时效性强, 而且往往是针对某一个具体问题, 与社会热点保持一致;而弊的地方在于不够深入, 角度也不够全面, 因而无法给人留有深刻印象。

仅仅将大数据存储起来, 只是实现了其很少的一部分价值, 而其更多价值体现于应用过程中。数据的存储就像是不具有实际意义仅供观瞻的模型, 而对于社会中的每个人而言, 应当将自己手中的数据与其他人的进行交流和共享, 才能消除数据孤岛问题。

大数据的价值是毋庸置疑的, 按照IBM集团执行总裁罗睿兰的理解, 无论任何行业, 数据都将对竞争走向有决定作用, 而且随着时代的发展, 数据将成为人类最宝贵、最有价值的资源。大数据并不能让我们直接得到最后的答案, 而只是向思考者提供参考, 在思考过程中, 将逐渐出现更完美的答案。在国内, 百度已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统;腾讯提出如今已经到了数据化运营的黄金时期, 整合这些数据成为未来的关键任务。

对于期刊编辑来说, 我们无法向互联网公司那样建立起大数据处理和存储系统, 但是针对每个个体来说, 要科学的应用大数据, 就需要借助于各种整合方法, 尤其是那些非结构化和半结构化的数据, 他们的潜在价值相比常规数据更高, 其储存的信息量也更多。从某种意义上说, 整合的方法就决定了技术的水准, 应当定位于新媒体环境, 来充分理解编辑思维模式的新要求。在新媒体时代, 数据来源是不需要担心的, 而需要考虑的是怎样从浩瀚如海的数据中筛选出最需要、最符合策划要求、最有价值的部分。如果仅关注到数据“大”的问题, 则很可能数据实际价值为零, 或是很低。因为对于期刊的接受者而言, 他们希望得到有明确主题的、被精细加工过的信息, 而不是无选择、无规律的信息, 因此传统媒体要想在新媒体时代重新焕发活力, 就必须对编辑手法进行优化和创新。如《京华时报》的“云拍”, 《人民日报》的视频植入, 这些都是图文编辑不具有的功能, 而是在编辑优化中新添加的。目前, 《海峡导报》也成为了《京华时报》“云拍”联盟中的成员, 即用全媒体方式来报道新闻, 而云拍数据库中的视频信息, 就成为可被编辑的对象。

在具体的工作中, 从期刊的选稿角度看, 就是对作者原作品质疑批评, 从而实现修正作品、提升层次的过程。经历这样的编辑批判性的思考和运用过程, 就一定会达到最大限度的思想超越, 体现编辑整合思维的巨大作用。针对期刊发行环节来看, 我们也要注重整合性思维的运用, 要对编校、出版、发行和期刊传播等重要环节进行整体整合, 提高期刊数据资源的利用效率, 对期刊的发行工作保质保量。

二、向关联性思维转型

在大数据时代背景下, 作为一名期刊编辑, 首先就需要培养自己的相关性的思维。在大量的期刊稿件中, 对于各种变量信息、数据分析, 编辑们以及无法依靠传统的编辑手段来应对, 一般来说, 这些数据信息有着内在的联系。但是这些信息不再是简单的线性关系, 更多的是一种非线性关系, 虽然数据显得碎片化, 但是从哲学角度看, 这些数据必然是相互联系的, 所以我们需要进行相关性分析。一直以来, 对于期刊稿件, 我们往往关注的是稿件所诉内容的因果关系, 但是在大数据时代, 我们可以转变以往寻求因果关系的思维模式, 作为期刊编辑, 需要更多的注意期刊内容的相关性。而不仅仅是彼此之间的因果联系, 大数据时代, 就是需要让数据说话, 用数据说话, 尽可能地让数据去直观说明事情的本质, 让研究内容能够量化和精确化, 进而更好地向读者传递信息, 帮助读者理解这个世界。

根据《大数据时代》作者的观点, 大数据的4V特点使得人们更加关注事物之间的相互关系。这就要求我们转变以为因果思维模式, 积极采用关联性思维形态。一般来说, 期刊编辑的主要工作集中于组稿、审核、编辑、校对等, 在对期刊数据以及文字修改、图片插入上这都要求我们运用关联性思维。将层面上升到某一篇期刊文章上的时候, 该篇文章与本期中其他文章以及与上几期期刊文章内容的关系都可以被理解为数据之间, 部分和整体之间的关系, 要正确处理好这些关系, 我们是离不开关联性思维能力的, 对于这种能力的强化也是必不可少的。

大数据环境中, 期刊编辑应当能够从大量的数据变量中找到其相关性的规律, 因为各类网络数据中必将存在不同程度的相关性, 这种相关性的复杂程度不同, 从数据表面分析, 可能非常混乱、互不干扰, 但实际上数据内部是有必然联系的, 大数据是对于各种信息的重构和整合。传统数据环境中, 人们对于所接收到的各类信息和新闻等, 通常都会去梳理其中的因果关系和来源去向, 而大数据环境下, 期刊编辑的重点应当是发掘信息之间的相关性, 即充分展示数据价值, 用数据自身来表达观点, 而不是更多的表现个人观点。

三、向数据思维形态转型

所谓的大数据是离不开碎片化数据的, 或者说, 大数据的诞生是这些小数据的有机结合, 这些小数据主要是以非线性的数据群为主, 期刊的数据资源也构成了其中的一个小数据群, 具体到编辑工作中, 编辑就应该具备非线性思维能力, 在非线性思维的基础上对数据进行采集处理。同时, 将非线性思维能力运用于组稿、审稿、编辑等具体工作环节中, 非线性思维能力的提高可以帮助期刊编辑更好地理解在文字、图片、表格、模型之间的内在联系。大数据的处理方法技术是建立在非线性数学基础之上的新的科学研究模式, 拓展并增强科技期刊编辑的非线性思维能力, 有利于增强其理解、应用大数据技术的能力。

第一, 应当明确数据的性质, 即记录信息的一种工具, 数据的积累是知识产生的前提, 如果数据增加, 说明人类对于社会事物和问题的探索力度在加深, 分析范围在拓展, 因而知识也在增加。大数据中的“大”并不仅仅是对于其数量的增加而言的, 而是说能够被人类所得到和利用的数据在增加, 正是通过对这些数据的认识和理解, 科学技术才实现了更好发展, 知识的价值才得到更多体现, 因此数据科学目前在多个领域都有较强实用性。对于当前时代的期刊编辑而言, 必须对数据的意义和作用有更准确的认识, 并具有对数据收取、整理、筛选、分析和利用的实践能力。

有一个前提必须明确, 即数据化并不是数字化, 因为之前很多人会混淆数据和数字, 而实际上数据的范围要比数字宽很多, 如果是形客户数量、业务数量或是利润值, 都可以使用数字, 数字含义比较简单, 其应用方法也比较直接;而当前所说的数据, 除了数字之外, 还有文本、图片和音像, 数据来源是非常广泛的, 各门户网站、博客、微信、空间和社交论坛中的信息, 均可以作为数据。学者们认为, 数字将模拟数据转换为二进制码, 而数据是对现象的一种量化转变, 使其变成可直接分析的信息。

第二, 要成为一名高素质的期刊编辑, 就应当具有数据立体化的思维模式, 能够将数据作为工作的支撑, 即利用数据来进行编辑和制定策划方案, 这其中涉及到对于数据的选择、查找、量化分析、核实、应用, 要将数据转换为可以直观显示的信息。而且语言文字的形式有时过于呆板, 如果能够做成图片等更直观的形式, 会更吸引人眼球, 受众也更易于理解, 信息的价值会由此而得到更多体现。

四、向预测性思维转型

同时, 作为一名合格的期刊编辑, 我们也要有前瞻性思维, 换句话来说, 就是要有一定的预测能力。虽然事物的发展有着自发性、随机性、难以控制性, 但是所有偶然性背后都有着内在的必然性, 从历史的角度看, 历史总是那样惊人的相似。预测作用作为大数据的重要作用之一, 我们要充分利用数据内在的关联性。在对数据进行充分收集的基础之上, 从繁杂的数据中不断找到事物发展的本质规律进而对人类行为进行预测。大数据的出现为预测人类行为提供了数据支撑, 最贴近生活的例子就是各大购物网站, 一旦某个注册用户浏览了相关的商品并且没有购买, 该网站的后台处理系统就会进行统计, 进而为顾客筛选出顾客可能感兴趣的商品, 并且发送邮件, 方便顾客进行选购, 这种模式实质就是建立在对顾客行为数据的基础之上, 进而进行喜好分析做出预测, 刺激购买。

对于编辑工作来说, 通过大数据的相关性分析可以帮助我们知道来龙去脉, 相较于以往利用人与人之间的关联物检测法, 大数据的相关关系分析法能够更加客观直接高效的进行分析, 除此之外, 还有助于编辑工作的开展。无论是稿件编辑中的“稿件配置”, 还是版面设计中的“空间组合”与“反组合” (分立) , 体现的都是一种相关性思维。通过这种关联性对未来进行的预测, 能够启发编辑更加关注文本和社会现象之间的相关性, 策划和编辑出更有价值的报道或版面。

综上所述, 维克托·迈尔-舍恩伯格在其著作中语言的大数据时代即将到来, 正在以润物细无声的方式悄然改变着这个世界, 作为文化业的重要部分———期刊业也在其列, 在这种背景之下, 期刊业的编辑应该积极地迎接大数据时代的到来, 不应该闭门造成, 故步自封, 要主动地研究大数据的特点, 不断地更新自己的观念, 积极适应大数据时代的到来。除此之外, 随着大数据时代的发展, 必然会出现各种新问题、新形势、新机遇, 期刊编辑要积极准备, 沉着应对, 以迎接外面环境的各种挑战。

参考文献

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