大数据培训总结范文

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一、大数据应用在人力资源管理中的作用？

在人力资源管理工作中应用大数据，进一步拓宽了人力资源管理系统的数据来源，提升了人力资源信息采集的能力，实现了数据量的最大化，对人力资源管理工作精确性、客观性都具有非常重要的作用。在人事工作中利用大数据可以提供量化的参考依据，通过对人员流动、绩效考核结果及培训需求等方面运用大数据进行分析，能够为人力资源管理工作预判能力的提升奠定良好的基础。在大数据时代，人力资源管理系统与普遍员工更为靠近，这也使其在与员工交流过程中有大量交互笥数据产生，这不仅有利于人力资源组织结构的优化，而且还能够为员工服务创造有利的条件，促进人力资源管理工程流程的规范。

在当前大数据时代，人才核心竞争力也发生了较大的变化，通过利用大数据能够建立起高效的人才数据管理模式，可以说在大数据时代，数据已成为各单位的核心资产，而且在大数据应用下，单位的一切信息都进行录入及存储，有利于更加全面的对员工群体的信息进行分析和总结，从而提升人力资源管理水平。

二、大数据在人力资源管理中的应用？

1.在人力资源源管理工作中的应用

在人力资源管理工作中应用大数据，有效的提高了人力资源管理的科学化水平。充分的将大数据在选人、育人、用人和留人等各个环节进行运用，可以实现人力资源管理全过程的定量化和指标化，而且通过大数据来对各个环节进行有效分析，可以对人力资源管理的状态进行衡量，进一步改善人力资源管理的职能。而且通过将大数据应用在人力资源学科发展上，有效的提升了人力资源管理的专业性水平，现了人力资源管理的科学化和规范化。

2.在员工职业生涯规划的应用

大部分行业为各种类别员工建立了较为完备的职业生涯规划体系，但对于职业发展过程中的“学习―运用―评估”的持续性较差，导致对于员工的职业胜任能力缺乏长期评估，针对性的学习和运用更加无从谈起。在一个基于大数据理念的职业生涯规划体系中，一般按不同员工类别建立不同的职业生涯发展模型，并采集专项培训、日常评估、业务考察等多种方式的“大数据”对各类别人员的职业胜任能力表现进行记录、分析与指导，为每个人量身定制出职业生涯发展路线图，提供个性化的职业引导，有效降低员工的离职率。

3.优化企业资源配置方面的应用

以前人才晋升的主动权掌握在各级管理层的管理人员手中，选择方法主观性比较强。但利用大数据，对人才进行精细化研究，考虑智商、情商、经历、价值观、晋升意愿、工作业绩，以及用人单位的劳动成本和需求，建立优秀人才的“自画像”，把优秀的人才安排合适、重要的岗位，这样才能让人才为单位创造最大化的价值，也避免人才产生怀才不遇的感觉而影响工作。

4.在考核评价的应用

将员工日常的工作内容和完成情况进行详细记录，通过大数据强大的数据获取和处理能力，进行分析处理。以单位绩效考核标准为依据，来对员工绩效考核结果进行自动计算，有效的保证了绩效考核结果的全面性、科学性和客观性，而且利用数据来实现对员工业绩进行考核，有效的避免传统考核过程中主观的发生，保证了考核的公平性和公正性。

5.在培训管理中的应用

在人力资源管理工作中，培训作为其中非常重要的一项内容，是人力资源增值的重要途径。一直以来，各行业管理者和经营者都意识到培训工作的重要性，并建立了相对完善的培训管理制度和培训体系，但多数情况下培训缺乏持续性，这对培训的效果带来了较大的影响。在当前新形势下，可以充分的利用大数据来分析每个员工的行为模式和擅长的学习方式，从而找出适宜的个体培训方式和内容，针对员工的特点来缺乏针对性的培训课程和计划，这有利于提高员工培训的积极性，而且培训内容与岗位具有较好的契合性，有利于优秀人才的培养。

在培训管理工作中运用大数据，还能够使人力资源管理者更好的实现对培训监督及反馈机制的优化，更清晰的了解到培训的过程和培训效果。当前，很大一部分单位在员工培训方面都建立了大数据网络培训平台，这样员工能够不受时间和空间制约，做到随时随地学习和培训，有效的提高了员工培训工作的奖状，而且管理者能够针对员工培训的结果进行及时分析，有效的确保了培训结果的质量。

三、结束语？

在当前大数据时代背景下，其给人力资源管理工作带来了较多的机遇及巨大的挑战。因此，在日常工作中需要将大数据理念融入到人力资源管理工作中来，充分的利用大数据来对人力资源管理工作进行分析和整理，更加客观和科学的分析员工的表现，实现对员工科学化和数据化的考核，有效的提升人力资源管理工作的重要价值。同时，加快人力资源共享网络的构建，实现人力资源管理工作大数据应用价值的最大化，更好地提升人力资源管理的水平，为各行业的发展提供重要的人力保障。

参考文献：？

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一、数据形势下管理会计的挑战分析

（一）企业对管理会计的应用认识不到位

根据当前数据发展和变化，应该积极面对所有挑战，对大数据有正确认识，但是，这一要求却无法真正满足。首先，有的中小企业普遍认为大数据应是那些大的上市公司才能掌握的。对于这样的中小型企业的发展，无论是在设计设备还是购买设备方面上或者培养研究分析人才方面上，需要从各方面上投入财力、人力、物力，所以，没有必要学习或分析大数据技术。其次，虽然大数据伴随着我们生活左右，但不是所有人都对大数据都有着清楚的认识。根据有关调查研究表明，虽然很多企业都非常关心大数据的时展特征，但是也很多调查者对大数据的概念并不是很清楚，所以对大数据了解还是在一定层面上。在这样的情况下，肯定会影响到企业管理会计工作的发展和推广。

（二）管理会计应用范围存在差异性

目前，在管理会计实际应用过程中，根据企业的发展情况差异，在不同范围内得到应用。一些经济比较发达的城市尤其是沿海城市，企业会计得到了大范围的运用，而一些经济比较落后的城市或者发展情况较差的企业，很少运用到管理会计。

（三）缺乏对管理会计经验的总结

在管理会计实际应用过程中，缺少总结管理会计实际应用经验。我国已经有很多企业都具有管理会计这方面比较成功的经验，但是由于中国会计界对这些成功经验没有系统的、统一的进行整理和研究，所以使管理会计中比较成功的经验不能共享和交流，管理会计之所以没有在中国企业内得到普遍的使用和推广，中国会计界有着重要的责任。

二、数据形势下管理会计采取的建议分析

（一）应用管理会计意识的树立

需要及时抓住大数据的发展机遇，能够积极接受挑战，对大数据时代的管理会计认识有着全面的了解和认识。首先，相关部门或者科研院需要总结和分析与大数据管理实践相关的先进经验和措施，从各方面上编辑出与大数据专著、资料、刊物需求相符合的信息资料，把大数据有关知识与管理会计学习相融合，促进管理会计专业教育发展，使大数据对管理会计有着一定影响，并且广大从业人员和学习人员对管理会计有着全面的认识。其次，企业高层管理人员应该全面意识到大数据时代对管理会计的推动作用，能够积极主动接受大数据有关知识，进一步促进企业中层管理工作人员能够自觉将大数据用于管理会计工作中。另外，企业也需要对员工大数据知识展开培训，定期展开交流活动或者竞赛活动。

（二）建立管理会计团队

想要进一步加强我国管理会计的发展工作，需要在不同程度上增强管理会计中的实践工作。目前，我国还没有建立起一支真正的管理会计团队，优秀的管理会计师更是少之又少。从其他国家会计师的发展形式来讲，管理计师与其他类型的会计师相比，管理会计师的素质素养要求较高。随着各国市场竞争越来越激烈，需要培养出更多专业型的管理会计师，所培养出的管理会计师既需要具备一定的分析能力，也需要能够充分运用创造性以及能够独立解决所遇到的问题。想要具备上述所具备的能力，不但要求具备比较渊博的知识，而且还需要具备一定的实践经验，对当前社会的发展形式能有着一个充分的认识，还需要积极主动接受一些知识，能够树立起重视学习的意识。在这个充满竞争的社会里，想要成为一名成功的管理会计人才，既需要具备高素质，也需要能够紧随时展的脚步。

（三）企业需重视多元化发展的成本概念

近些年来随着经济改革的扩大和发展，市场经济体制也处于转型时期，为了能够更好的适应时展需求，在这样的形式下，市场中越来越多的企业已经成为独立的个体，企业在发展过程中也需要面临着更大的挑战。在市场多元化的发展需求下，管理会计也需要紧随市场发展的角度，向着多元化的方向发展。因此，在以后的发展过程中，管理会计需要高度重视建设多元化的计量目标，同时也需要重视多元化发展的成本概念，可以从以下几方面着手进行：

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大数据又被称为“海量数据”，是指由大数量、多种类型的数据以及复杂的结构构成的数据集合，应用云计算为基础。随着互联网技术的快速发展，也促使大数据时代在发展过程中有了新的技术支持，并且海量数据的产生也在一定程度上影响着全球经济。因此，在大数据背景下，我国财务会计要积极应对挑战，财务会计也越来越明显的向管理会计转型，要求管理会计通过整理及分析大量数据，发现其中的问题并且分析问题，解决问题并提出解决对策。所以，就需要对财务会计向管理会计转型进行深入探讨，最终能实现我国企业的健康发展。

1大数据时代对财务会计的影响

在大数据时代，企业所面临的发展条件和环境都与以往不同，其变化是非常明显的，并且也改变了传统的企业财务会计的工作内容及工作方式等。具体体现在以下方面：一是在搜集的各种财务数据的内容及方式方面变化较大。总的来说，以往财务会计所应对的是单一的数据类型，搜集数据的渠道也不多，主要是结构类型数据。而在大数据背景下，企业财务会计有更广阔的渠道去搜集数据的，同时也使数据的类型更为丰富，同时财务会计工作中的互联网技术含量也更高，搜集数据的方式和内容也得到了拓展；二是创新存储数据的内容与方式。财务数据在大数据时代背景下具有的主要特征是多样性、大量性，数据的数量多就不得不借助于容量更大的数据仓库对这些数据进行存储，其中，数据的应用价值、分析、处理、预处理、收集等都是最具代表性的数据系统所涵盖的内容，由此才能使大数据的存储量得到拓展。大数据库的典型存储模式为分布类数据库与分布类存储集群等，可以将其划分为企业关系模块、生产方案模块、管理销售模块等；三是传统的数据处理主要方法的创新。由于大数据库可以整理和收集海量数据，这就能使这些使用信息者以自身需求为依据，进一步加工已存储的数据，同时对那些有价值的数据进行深入分析，之后对其提炼、应用，这个过程就可以当作是数据挖掘过程。在这一情况下，传统的数据处理方法意境就很难满足大数据背景下企业发展的需求。基于这一情况，企业可以适当的利用一些工具来分析数据特点，如：决策分析、分类分析、回归分析、趋势分析等，但是企业针对数据挖掘的工具以及复杂的分析，就应该将先进的数据处理技术引入进来。

2大数据时代管理会计面临的新挑战

2.1企业对管理会计中大数据的应用缺少足够的认识

我国当前大多数中小企业都认为企业内部无论是在设计或购买相关的设备、技术方面，还是专业人才培养方面，都要有人力、财力、物力的大量投入，再加上企业要实现大发展就必须要投入很大成本，而大数据时代的一些相关技术就不必运用。会计程序能在企业运行时保持着良好运转，同时企业的财政状况也是正常的。基于这一现象，就使得会计工作很难在大数据时代顺利的得到推广。因此，企业管理更应当充分认识到应用大数据资源是管理会计从核算型转变为管理型、战略型、价值型的关键。

2.2企业管理会计信息安全得不到保障

在发展企业的一系列过程中，企业数据库中集出的信息量非常庞大，其中包含了全面的个人资料信息，同时也涉及到市场、组织、客户以及发展计划等方面的信息。数据量越大，就越能体现出其分析价值和意义,就能表达出越强的实用含义。因此，处理这些海量数据时，尤为重要的就是怎样确保信息安全。如：大数据时代下，在使用手机、电脑等工具时，要求获取个人信息和所处的位置。一旦泄露此类信息，将会威胁客户的安全，企业还去失去相应的客户，不利于企业长远发展。

2.3缺乏大数据会计管理技术人才

大数据能将有效数据详实的提供给管理会计人员，但是要高效处理这些数据，就要求会计人员能掌握系统的数据库知识，这样才能合理的处理好这些数据，进而帮助企业对有价值的信息进一步深挖。目前，我国大数据人才资源严重缺乏。而国外也普遍存在大数据分析专业人才缺口的现象。面临这一严峻形势，有关部门必须重视起来，加大对此类人才的培训力度，从知识和技术层面入手，培养全能型管理会计人才。

2.4企业管理会计信息搜集储存工作不到位

大数据时代在很大程度上改变了市场上很多的数据资料。大数据时代要求企业能对市场上所有信息进行及时的搜集，并整理好相关信息，同时也要强调信息存储的全面性、充分性、持续性，确保信息储存的整个过程中有大规模的信息量。此外，数据分布会随着大数据时代的深入，而有更加广泛的分布，数据会越来越庞大，这种情况下企业必须要有足够的存储信息空间。但是，企业目前并没有达到大数据时代的信息储存管理的要求。

3大数据背景下财务会计向管理会计转型的必然

3.1企业发展的实际需要

管理会计能将企业使用资金的情况准确反映出来，并且能提前预估投资方向、投资计划，这要明显比财务会计有优势。由此可见，管理会计的典型工作就是对企业未来的投资作出预算。通过传统的会计管理原则可知，诸多方面都限制了财务会计，反映的只是当前企业的整体运行情况。相比而言，管理会计则与之刚好相反，任何原则都不对其制约，能全面反映出资金的使用情况，企业能将此作为参考依据来合理使用资金。因此，管理会计在大数据背景下，对处理数据方面是处于主动地位的，可将会计信息提供给企业，并为企业带来经济效益。

3.2财务会计核算工作大部分被计算机替代

在大数据时代，要重新定位企业原有的财务岗位职责，对个别的岗位可以合并或撤销，可能会有更多集中的数据处理岗位，对划分财务人员的职责不再单纯的依据账目，而是围绕着数据和信息进行。新时期也要求财务人员必须具有管理性和系统性思维，对企业生产经营的各个环节有透彻的认知，对于企业经营发展战略目标有充分的理解，并对企业背后有价值的数据信息做深刻的解读。所谓大数据实质上就是基于数字的革命，所以财务人员应勇于接受挑战，作出相应变革，迎接机遇，为转变为管理会计做足准备。

3.3财务会计无法完成大数据处理

大数据包含了庞大的信息量，然而财务会计处理会计信息的能力是有限的，而管理会计则通过全局管理数据信息，整体上可以对大数据中所包含的具体信息作出分类管理。与此同时，管理会计能根据不同的信息种类来制定出适合于不同企业发展的经济方案，进而对企业做详细规划。不仅如此，管理会计还能有效管理平时企业所使用的资金，帮助企业统筹数据管理，从根本上推动企业的大发展。

4大数据下财务会计向管理会计转型的对策

4.1管理人员树立起应用大数据进行会计管理的意识

国内目前还没有深入的认识并应用会计管理理论，更谈不上有机结合起大数据及会计管理理论，将其在会计管理实际工作中进行应用。因此，大数据时代的到来，对会计管理来说也是一大挑战。在我国会计管理工作的具体实践时，要结合我国国情和当前实际情况，总结出一套适合的会计管理路线。另外，通过多种渠道的大力推广，包括会议、报刊、专著等，让企业管理会计人员更好的了解大数据对管理会计产生的影响，确保实施管理会计的全面发展。会计管理是一项由全员参与的工作，这就要求企业高层管理者对会计管理中大数据应用的意识，还要调动企业基层员工也要强化对大数据的认识，用多元化方式为员工普及大数据知识。

4.2防范及维护数据信息的安全

企业要实现长远发展，关键性因素就在于会计管理方面的数据信息资源，会计管理工作基于大数据信息下，应对数据信息的安全防范和维护进行不断的强化。可以从以下三个方面入手：首先，要大力推进大数据安全信息技术的科研开发进程，研发安全技术层面，要不断加大资金投入，并积极引进相关专业人才；其次，采购人员在购买技术软件时，要选择那些可靠的承销商或外包商，并要求供应商对有关信息做好保密工作。会计管理操作时，对这些实际软件的运用以及设定的权限都是非常必要的；最后，对网络安全的防范和维护应高度重视，加强对机密数据的保护。

4.3提高工作的信息化程度

财务会计在大数据这一新形势下，要向管理会计顺利转型，就必须有信息技术做支撑。因此，企业要高度重视信息化建设工作，借助的信息化管理会计平台要有较高的信息化程度，由此就能对企业发展中所需的各种数据加以便捷的收集，高质量开展企业会计工作。在提高企业会计工作信息化程度的过程中，以下几点工作是必须要做好的：首先，为了提高会计人员工作信息化程度，企业在此过程中要对信息化建设的内涵与技术做深入研究，并确保拨付充裕的资金，依托于互联网技术，为企业相关部门搭建一个便捷的交流与查询平台；其次，践行高质量信息化建设目标，该目标的实现离不开一定数量优质的信息技术人才。企业可以依据大数据时代对会计人员的需求特点，有针对性地开发人力资源。有效结合起内部培养及外部引进这两种方式，加快推进核心人才队伍建设，确保企业的信息化建设有充足的人才。

4.4培养会计人员的职业素质

在大数据背景下，要求会计从业人员的职业素养必须要高，只有具备较高的职业素质才能有利于推动财务会计转向管理会计，这是基础，同时还要具备先进的技术操作能力及相应的管理能力。因此，会计从业人员应时刻关注会计行业信息的，有高瞻远瞩的目光，并加强自身的业务能力，认识到在将来企业的财务工作中大数据应用的重要性，使管理会计能更好的引导企业今后的发展。未来企业要实现管理会计，其基础就是处理大数据信息，只有员工处理大数据信息的能力从根本上增强了，才能使财务会计更好的转向管理会计，实现顺利的转型。目前，很多财务会计都没有较高的职业素质，他们将自身定位于传统的账房先生，为此很难满足大数据时代对会计人员的新需求。因此，企业为了解决好这一问题，就要对财务会计的所有培训及教育高度重视起来。对企业财务会计培训时，以下工作是需要积极应对的：首先，加强财务会计的思想教育。通过思想观念培训颠覆财务会计传统的以企业经济利益为单一层面分析财务问题的思想，在综合分析企业非财务与财务问题时，能够站在全局的高度上来分析；其次，建立的培训成果考核机制应该与员工利益、发展息息相关。定期考核财务会计的培训结果，并在会计人员晋升、加薪方面，以具体的考核情况作为评价指标。除此之外，培训管理人员应在开展培训活动的过程中，不断总结经验，并及时的纠正培训活动中所发现的缺陷。

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为某个企业创造价值的个体，并不一定是那些在权力结构中发挥作用的人。这些个体往往具有洞察专业知识的深度和广度，可以影响其他员工，懂得企业如何组织培训才能富有成效，并能跨越障碍解决问题。

提取价值

NWH Global的水利工程公司使用大数据技术来寻找可以与其合作的顶级合作商，使这些合作商能够促进并巩固企业从一个IT架构过渡并巩固成一个共享服务运营体。社交网络分析公司Activate Network的业务发展及市场推广高级副总裁赛瑟・霍布斯说：“该公司将顶级变革推动者认定为学习榜样。在过去的六个月里，通过共享服务，NWH Global节省了2500万美元。”通过利用更高水平的专家人才，该公司能够比其他公司更加迅速地突破瓶颈和障碍，并在互联网上更高效地传播信息。

在Activate Networks，哈里伯顿致力于利用网络分析技术改善多个相互关联的团队在全球范围内开展沟通与交流的条件。在此项分析的基础上，哈里伯顿通过创建混合式的项目团队、将个体链接到其他平台和使用专业的自动定位器等方式，力图加强团队培训平台间的关系。九个月后，团队之间的链接效率提高了25%，运营效率提高了10%，新产品收益增长了22%；与此同时，由质量不佳引起的成本削减了66%，客户的不满程度下降了24%。这些改进不仅可以帮助企业的各个团队达成有效共识，还可以促进他们对最佳实践经验和创新能力的交流和沟通。

还有一些企业利用大数据分析留住人才。“参与度、绩效和社交联系是决定一个员工能否胜任工作的关键因素。”霍布斯指出，“随着时间推移，你可以观察并了解手下的员工究竟适合做哪项工作：他们是否找到了自己擅长的专业领域，是否对项目进行了深刻的分析和思考，是否对现状持观望态度，工作负担是否过重等等。而那些越来越不合群而且缺乏活力的员工，往往是阻碍企业发展的风险因素。

对于管理者来说，个人关系网的广度和深度是通往成功的关键。“如果企业顾问没有在30天之内做好工作关系网的沟通协调工作，那么他的工作能力就很值得商榷了。”霍布斯给企业高管更多的时间――60天。他认为，这段时间可以验证高管是否具备与关键下属和其他部门开展紧密合作的能力。“如果高管没能顺利地开展沟通活动，或者使关系网破裂，那就说明他根本无法承担这个岗位的职责。”

改善培训效果

被全球企业大学理事会认定为“2013年度最好的企业大学”的美国国防采办大学（Defense Acquisition University ，英文缩写为DAU），就运用大数据分析评估其培训计划效果。美国国防采办大学为美国军队超过十五万名现役和预备役采购人员和IT人员提供培训

课程。它利用知识工程顾问，将多个系统――包括人力资源、预算和会计等体系中的学员数据库和学员信息进行整合。因此，“我们可以将多年的培训效果作为评判和调查的标准，考察教学软件、硬件设施以及个性化的课程设计对企业整体绩效的影响程度。” 美国国防采办大学战略规划和培训效果分析总监克里斯・哈迪博士说。

在对成千上万节岗位培训的课程质量和导师作用进行调查研究后，美国国防采办大学要在培训结束60天后对学员的工作表现和业务成果进行评估。调查结果显示，接受过研究生教育的年长学员倾向于通过传统课堂教育从导师那里获取知识，而对那些倾向于参与在线培训课程的年轻员工来说，过硬的培训课件质量才是保证培训效果的关键因素。基于以上分析，我们发现导师的作用被明显地提高了。通过对数据的比较，哈迪博士意识到导师作用和培训课件质量之间存在着密切的关系。这些导师在美国国防采办大学中的影响力比其在其他组织中更大，不仅如此，客座讲师还可以向员工提供能在今后的工作和企业经营活动中发挥作用的高水平个性化培训课程。

哈迪博士正在致力于推进美国国防采办大学和培训效果分析团队合作开展跨越业务范围的趋势分析。“如果你不主动分析数据，就不会看到这种趋势。”他说，“但是，在分析了晋升回报率、培训体验、培训地点、业务单元差异等数据后，大数据在跨越业务范围后发挥的作用会越来越明显。我们可以利用一些驱动因子来解决很多问题。例如，可以使用Knowledge Advisors' Metrics的重要指标软件分析远程教育回报率下降的原因，还可以了解到政府工作效率的低迷和员工休假为何会消磨企业的斗志。”

哈迪博士说，“目前，我们正在将学员信息系统与业务成果应用到培训中去。”美国国防采办大学已经开始追踪和收集培训地点、培训质量、花费成本、学员评估等数据。一旦完成数据整合，这个联动系统的运作模式将近似于一个可以提供培训范本、学习规则和知识共享的人才管理库，可以利用其对员工开展更有效的培训。

学会利用隐藏的信息

先进的分析能力是开启深藏在海量数据中有用信息的钥匙，只不过很多企业一直认为这些信息没有使用价值，或者压根就没注意到它们的存在。这些信息可以将网络科学和行为科学结合起来，提高团队协作和员工敬业度。霍布斯认为：“我们通过收集这些隐藏信息来辨认一个人所属的关系网，认识其对团体的影响力和对团队做出的贡献。因此，我们可以使用富有弹性的解决方案，为关键的业务项目提供微观和宏观两个维度的意见。”由于这些隐藏信息发挥了巨大作用，大数据的作用不容企业小觑，影响力已经不再是管理层的特权了。

Activate Networks为企业提供的激活企业社交平台的软件解决方案，可以投射到数以百万计的个性化网络中。这个方案可以搜集数据并通过分析电子邮件流量中的元数据、表头信息和工时戳记（而不是电子邮件的内容）等方式识别个人关系网。不仅如此，企业“还可以构建员工性别、任期等描述性数据，关系网和电子邮件数据、参与度和附加技能的行为模式信息。通过对这些数据的筛选，我们可以精确地找到那些能够真正助推企业发展的人才。”霍布斯说。

了解以上这些关系后，大数据就可以“推动产品的上市时间，简化组织的复杂性，提高团队协作能力，最大限度地减少可预见的错误，并帮助企业监测随时可能出现的变化。反过来，通过缩短销售周期、领导亲和力和无缝对接的用户体验，它还可以加速用户收入的增长。”霍布斯说。

尽管当前的分析手段已经十分先进，但一些数据仍然是遥不可及的，医疗记录中的医生叙述就是一个很恰当的例子。在患者遭受痛苦和慢性病的折磨时，这些以纸质记录形式保存下来的信息和经验是非常重要的，因为其中一些关键信息可以应用到其他患者的治疗当中去。QLIK技术公司副总裁兼产品经理唐纳德・法莫将这种现象称为“水冷却器作业”，因为它展示信息的方式模仿了人类接收数据的生物原理。

“这个问题不仅仅是技术层面上的，因为人们还会通过对话和叙述来分享经验。”法莫说，“自然的分析是一种建立在认知技术和天赋上的技术和经验的组合。”因此，大数据分析可以从技术和经验两个维度中获得利用价值。

最后，企业通过利用跨职能团队开展大数据分析，可以使海量数据的价值不断提高。大数据将推动企业制订以培训效果、生产率和利润产出为核心的方案――这才是利用大数据要解决的大问题。 责编/王奇

i4cp（Institute for Corporate Productivity，即企业生产力研究所）发表的《大数据时代：对组织和人力资源的进展报告》提出：人力资源专业人士在塑造新的劳动力分析中发挥了至关重要的作用。以下是i4cp的克里夫・史蒂文森总结当下的市场领导者获取的经验教训后提出的几条建议：

・确定企业培训效果分析的需求

评估下属的分析能力，在掌握相关数据后，还需确定企业首要关注的问题――集中精力处理那些严重落后于可接受标准的部门，要么提高其主管的能力，要么让缺乏能力的主管离开，以保证领导核心分析能力的持续提升。

・提高培训效果分析的强度

尽管工具和技术的运用在某些工作中仍然占有重要地位，但是为了使分析结果更加精确，培训应将重点放在使用大数据做出更优决策这一工作上，而不仅仅将数据的运用局限在具体的工具和运算技术中。这种类型的培训可以促使员工以更加实证的角度思考问题。企业中的职能部门也许已经具备这类培训所需的技能，因此可以将这些技能作为专业主题来培训其他员工。

・控制大数据流动性的预先准备

大数据产生的“噪音”来自于其对数据的形容词――“大”中。如果企业打算将这些庞大的数据有效利用起来，就应提前考虑其硬件和软件设施是否已经落实到位，企业的人力资源系统能否将已收集到的大量数据合理、灵活地运用到管理工作中去等问题，更重要的是，企业应该在淹没在大数据漩涡之前，先搞清楚自身究竟希望利用大数据达到何种目的。