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        人才大數(shù)據(jù)綜合架構(gòu)及應(yīng)用研究

        2016-12-02 01:29:19江勇
        國(guó)際人才交流 2016年4期
        關(guān)鍵詞:洞察結(jié)構(gòu)化文檔

        文/江勇

        人才大數(shù)據(jù)綜合架構(gòu)及應(yīng)用研究

        文/江勇

        本文作者江勇

        2015年,全球產(chǎn)生約8.6ZB的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)量正在以每年約50%的速度增長(zhǎng)。以領(lǐng)英(LinkedIn)為例,該機(jī)構(gòu)全球會(huì)員數(shù)已超過(guò)4億人,《財(cái)富》世界500強(qiáng)中每個(gè)公司均有高管加入該平臺(tái)。構(gòu)建聚集效應(yīng)下的人才機(jī)制,合理化配置人才資源,已成為國(guó)家創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)和組織協(xié)同發(fā)展的必備要素。

        人才大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和外延

        人才大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。人才大數(shù)據(jù),一般是指人才成長(zhǎng)過(guò)程中產(chǎn)生大量有價(jià)值的信息,這些信息構(gòu)成特定的成長(zhǎng)軌跡。運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù),將人們?cè)诔砷L(zhǎng)和受教育階段中產(chǎn)生的各種有效信息以結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形態(tài)進(jìn)行采集和存儲(chǔ)。

        人才大數(shù)據(jù)的外延。人才大數(shù)據(jù)一方面通過(guò)科學(xué)模型和人工智能來(lái)幫助組織機(jī)構(gòu)進(jìn)行職位匹配,另一方面構(gòu)建動(dòng)態(tài)機(jī)制下的人才服務(wù)系統(tǒng),從關(guān)鍵詞篩選到精準(zhǔn)匹配,同時(shí)引導(dǎo)用戶(hù)通過(guò)手機(jī)移動(dòng)端,參與在線(xiàn)考評(píng)和個(gè)人信息更新。

        人才大數(shù)據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        人才大數(shù)據(jù)來(lái)源。人才大數(shù)據(jù)來(lái)自各種渠道,其數(shù)據(jù)的格式和起源各不相同,擁有結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的各類(lèi)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)到達(dá)的速度和傳送速率都會(huì)因數(shù)據(jù)源不同而不同,收集數(shù)據(jù)的位置或直接或間接,分別以實(shí)時(shí)或以批量模式進(jìn)行收集。以下列舉人才大數(shù)據(jù)的主要來(lái)源:組織遺留系統(tǒng)屬于組織內(nèi)部應(yīng)用程序,執(zhí)行業(yè)務(wù)需要的分析并獲取需要的洞察,其中包括客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)(CRM)、用戶(hù)結(jié)算操作和企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)系統(tǒng)等,這些系統(tǒng)中包含各種類(lèi)型的人才數(shù)據(jù)。人才數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)(HDMS)存儲(chǔ)邏輯數(shù)據(jù)、流程、策略和各種其他類(lèi)型的文檔,具體包含各種文檔和電子表格,這些文檔可以轉(zhuǎn)換為可用于分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),在某種程度上也可以公開(kāi)為領(lǐng)域?qū)嶓w。人才數(shù)據(jù)存儲(chǔ)包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、操作數(shù)據(jù)庫(kù)和事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù),此數(shù)據(jù)通常是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),可直接使用或輕松地轉(zhuǎn)換來(lái)滿(mǎn)足需求。

        人才大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)。包含改動(dòng)和存儲(chǔ)兩個(gè)動(dòng)作,主要是從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù),并在必要時(shí),將它轉(zhuǎn)換為適合數(shù)據(jù)分析方式的格式。

        人才大數(shù)據(jù)分析和使用。分析層的主要作用是讀取數(shù)據(jù)改動(dòng)和存儲(chǔ)層整理(digest)的數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)分析層需要認(rèn)真地進(jìn)行事先籌劃和規(guī)劃,進(jìn)而制定系列決策保證如何從海量的人才大數(shù)據(jù)中獲得洞察、并且找到所需的實(shí)體,進(jìn)而有效理解并執(zhí)行分析需要哪些算法和工具。

        人才大數(shù)據(jù)應(yīng)用及研究展望

        基于廣泛適用性的人才數(shù)據(jù)的應(yīng)用平臺(tái),能夠從社交網(wǎng)站、學(xué)術(shù)平臺(tái)以及研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行分門(mén)別類(lèi)的數(shù)據(jù)采集,實(shí)施有效的數(shù)據(jù)管理。包含數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)提取和智能分析。智能分析環(huán)節(jié),人才數(shù)據(jù)平臺(tái)可以進(jìn)行用戶(hù)、年齡、社會(huì)關(guān)系識(shí)別,并依照研究能力、創(chuàng)新能力、創(chuàng)業(yè)能力對(duì)各級(jí)人才進(jìn)行打分,以準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、有效的人才機(jī)制為組織機(jī)構(gòu)和社會(huì)提供深度服務(wù)。

        針對(duì)專(zhuān)家學(xué)者的人才大數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用服務(wù),能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)內(nèi)容搜索、學(xué)術(shù)空間架構(gòu)和學(xué)術(shù)推薦等系列服務(wù)。隨著科技不斷成熟,人才大數(shù)據(jù)會(huì)成為常態(tài),以跨界合作、模式創(chuàng)新為切入點(diǎn),分享國(guó)內(nèi)外聯(lián)合研發(fā)的智慧和經(jīng)驗(yàn)。

        未來(lái)研究中,能夠通過(guò)個(gè)體信息的規(guī)?;占?、結(jié)構(gòu)化分析、數(shù)據(jù)化整合和深度挖掘,構(gòu)建真實(shí)有效的人才畫(huà)像,為各類(lèi)組織機(jī)構(gòu)提供基于個(gè)性化信息的搜索、挖掘與人才應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)用戶(hù)洞察、市場(chǎng)分析和個(gè)性化客服等諸多服務(wù)。

        (作者單位:清華大學(xué)深圳研究生院)

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