大数据解决公司人力资源管理现存的问题
如何运用大数据优化人力资源管理
如何运用大数据优化人力资源管理在当今数字化时代，大数据已经成为企业决策和运营的重要依据。
人力资源管理作为企业管理的关键环节，也可以借助大数据的力量实现优化和提升。
那么，如何运用大数据来优化人力资源管理呢？大数据为人力资源管理带来了前所未有的机遇。
首先，它能够提供更全面、准确的员工信息。
通过对员工的基本资料、工作经历、培训记录、绩效评估等数据的整合和分析，企业可以深入了解员工的特点和优势，为人才选拔、调配和培养提供有力支持。
在招聘环节，大数据可以发挥重要作用。
以往，招聘往往依赖于招聘人员的经验和主观判断，容易出现偏差。
而利用大数据技术，企业可以收集和分析大量求职者的信息，包括他们的教育背景、工作经验、技能特长、社交媒体活动等。
通过建立数据模型，对这些信息进行筛选和评估，从而更精准地找到符合岗位需求的人才。
例如，某公司在招聘销售经理时，利用大数据分析发现，具有特定行业销售经验、擅长沟通且在社交媒体上有一定影响力的求职者更容易取得出色的销售业绩。
基于这些分析结果，公司成功地招聘到了理想的候选人。
大数据还能帮助企业优化培训与发展计划。
通过对员工的绩效数据和能力评估数据进行分析，企业可以了解员工的技能短板和发展需求，从而有针对性地制定培训课程和计划。
同时，大数据可以跟踪员工在培训后的表现和进步情况，评估培训效果，及时调整和改进培训内容和方式。
比如，一家制造企业通过分析员工的操作失误数据，发现部分员工在某一生产环节的技能不足。
于是，企业为这部分员工提供了专门的培训，并通过后续的数据监测发现，员工的操作失误率明显降低，生产效率得到了显著提升。
在绩效管理方面，大数据可以提供更客观、公正的评估依据。
传统的绩效评估往往存在主观因素的影响，而大数据能够收集和分析员工的工作过程数据、成果数据等多维度的信息，使绩效评估更加准确和全面。
例如，通过分析销售人员的销售数据、客户反馈数据等，可以更全面地评估其工作表现，而不仅仅依赖于销售额这一单一指标。
大数据背景下企业人力资源管理面临的困境及应对策略
大数据背景下企业人力资源管理面临的困境及应对策略在当今数字化时代，大数据已经深刻影响着企业的发展和管理。
在企业人力资源管理领域，大数据的应用也成为了一种趋势。
在大数据背景下，企业人力资源管理也面临着一些困境，需要寻找应对策略。
本文将探讨大数据背景下企业人力资源管理面临的困境以及应对策略。
一、困境1. 数据混乱大数据的多元化和海量化导致了企业员工数据的混乱。
员工的信息分散在各个系统和平台中，企业很难对员工信息进行有效地整合和管理。
这就给人力资源管理带来了很大的困扰，无法及时准确地获取员工的信息。
2. 数据使用不当大数据的应用给企业带来了大量的员工数据，企业并不一定懂得如何利用这些数据。
数据使用不当很容易导致决策错误和资源浪费，严重影响企业的管理效率和员工满意度。
3. 隐私保护和道德风险大数据的应用需要涉及员工的个人信息和隐私，企业在搜集和使用员工数据时很容易触碰到隐私保护和道德风险。
如果企业没有合理的隐私保护措施，就会导致员工不信任和不满，甚至会引发法律纠纷。
4. 技术人才短缺在大数据背景下，企业需要优秀的数据分析人才来处理员工数据，这样的人才却非常稀缺。
企业很难找到具有数据分析技能和人力资源管理经验的人才，这就给企业的人力资源管理带来了挑战。
二、应对策略1. 数据整合与共享企业需要建立完善的员工信息系统，将员工的信息整合到统一的平台上，实现数据的共享和管理。
这样可以有效地避免数据的混乱和重复，提高人力资源管理的效率和准确性。
2. 数据分析与挖掘企业需要加大对员工数据的分析和挖掘力度，利用大数据技术来发现员工的潜在需求和行为特征，为企业的人力资源管理提供有效的决策支持。
通过对员工数据的分析，企业可以更好地了解员工的离职倾向、培训需求等，从而采取相应的措施。
5. 智能化工具应用企业可以通过引入智能化工具来改善人力资源管理，如人力资源管理系统、智能招聘系统、智能绩效评估系统等，通过这些工具可以有效地解决数据混乱、数据使用不当等问题，提升管理效率和员工满意度。
大数据分析对企业人力资源管理和招聘的改善和优化
大数据分析对企业人力资源管理和招聘的改善和优化随着信息技术的快速发展，大数据开始在各行各业取得广泛应用，企业人力资源管理和招聘也不例外。
大数据分析技术已经成为企业在人力资源管理和招聘方面的有力工具，以提升效率、减少成本和优化决策。
一、大数据在人力资源管理中的应用1. 人才评估大数据分析技术可以帮助企业对员工的背景、技能、绩效和行为进行全方位地评估和分析。
通过深度挖掘员工的工作表现、技能水平、沟通能力、团队合作能力等关键绩效指标，可以对员工进行全面的评价和排名，为企业提供科学、准确的员工评估和绩效管理手段。
2. 员工满意度调查大数据分析技术可以帮助企业收集员工的反馈意见，了解员工对企业的满意度和不满意度，并根据反馈结果对企业的人力资源管理进行优化和改善。
通过对员工满意度调查的大数据分析，企业可以深入了解员工对企业的态度、情感、意见和期望，为企业提供科学、有效的人力资源管理和改善方案。
3. 员工流失率分析通过大数据分析技术，企业可以对员工的流失情况进行深度分析和预测，掌握员工流失的主要原因和规律。
企业可以从多个角度对员工的个人背景、职业发展、福利待遇、企业文化、工作压力等因素进行分析和比较，以判断员工是否面临流失风险，并及时采取措施来预防员工流失和改善员工满意度。
二、大数据在招聘中的应用1. 精准目标人群锁定大数据分析技术可以帮助企业分析和识别目标人群的特征、兴趣、行为和偏好，以便更好地锁定和吸引合适的候选人。
企业可以根据招聘需求、职位要求、企业文化和行业特征，对目标人群进行分析和标签化，然后通过社交网络、招聘网站和媒体广告等渠道，精准地推送招聘信息和职位信息，以提高招聘效率和招聘质量。
2. 招聘渠道评估大数据分析技术可以帮助企业分析和评估各种招聘渠道的效果和质量，以确定最有效的招聘渠道和策略。
通过对不同招聘渠道的招聘人才来源、转化率、成本等指标进行分析和对比，可以找到最优的招聘渠道和组合，以提高招聘效率、降低招聘成本和提高招聘质量。
大数据背景下企业人力资源管理面临的困境及应对策略
大数据背景下企业人力资源管理面临的困境及应对策略大数据技术的快速发展，给企业人力资源管理带来了革命性的变化。
大数据的出现为企业提供了更多的数据来源和分析手段，以及更加高效的管理和决策手段。
随着大数据应用的深入，企业人力资源管理也面临了一些困境，需要进行有效应对。
本文将从企业人力资源管理的角度，探讨大数据背景下企业人力资源管理面临的困境及应对策略。
一、困境：1. 数据的质量和完整性难以保障大数据背景下，企业人力资源管理所面临的首要困境就是数据的质量和完整性难以保障。
从招聘、培训到绩效管理，每个环节都需要大量的数据支持，而这些数据的质量和完整性对于人力资源管理的效果至关重要。
由于数据的来源和管理分散，容易造成数据质量问题，影响人力资源管理的正常运行和决策的准确性。
2. 人才分析和预测难度加大在大数据时代，企业招聘和留任人才变得更加困难。
传统的人才分析和预测方法已经无法满足企业对于人才的需求。
随着数据量的增加，如何从海量数据中筛选出合适的人才，以及如何准确预测人才的表现和发展潜力，成为了企业人力资源管理的新困境。
二、应对策略：1. 提升数据的质量和完整性针对数据的质量和完整性难以保障这一困境，企业可以通过建立完善的数据管理和质量评估机制，确保数据的真实性和完整性。
可以借助大数据技术，建立起数据清洗和验证的自动化工具，提高数据的质量和完整性。
2. 发展人才分析和预测新方法面对人才分析和预测难度加大这一困境，企业可以通过引入新的人才分析和预测方法，如人工智能、机器学习等技术，结合大数据进行人才的筛选和预测，提高人才的匹配度和准确性。
可以建立人才数据库，积累和管理各类人才信息，为人才分析和预测提供更可靠的数据支持。
3. 建立科学的人力资源管理决策模型针对人力资源管理决策的复杂性增加这一困境，企业可以建立科学的人力资源管理决策模型，结合大数据分析和人工智能技术，制定出更加科学和有效的人力资源管理策略。
也可以加强对人力资源管理决策的监督和评价，及时调整和优化管理策略，确保决策的准确性和有效性。
大数据背景下企业人力资源管理面临的困境及应对策略
大数据背景下企业人力资源管理面临的困境及应对策略在大数据背景下，企业人力资源管理面临着许多困境。
随着大数据技术的不断发展和普及，企业在收集、存储和分析大量的人力资源数据方面面临了新的挑战。
这些挑战主要包括数据安全和隐私保护、数据分析能力不足、员工抵触情绪以及人力资源决策的合理性和公正性。
数据安全和隐私保护是大数据背景下企业人力资源管理的首要问题。
大数据时代，企业收集和存储的员工个人信息越来越多，如何保护这些信息的安全性和隐私性成为一项重要的任务。
企业需要建立完善的数据安全管理体系，包括加强数据的加密和备份，制定相应的数据安全政策和措施，并培训员工对数据安全的重要性进行宣传教育。
数据分析能力不足是企业人力资源管理的另一个困境。
大数据时代，企业需要对海量的员工数据进行分析和挖掘，以获取有价值的洞察和信息。
许多企业在数据分析方面的能力不足，缺乏专业的数据科学家和分析师，导致无法充分利用人力资源数据为企业决策提供支持。
企业应该加大对员工数据分析人才的培养和引进力度，提高数据分析的能力和水平。
员工抵触情绪是大数据背景下企业人力资源管理的另一个问题。
大数据技术的应用使得企业能够对员工进行全方位的监控和评估，这可能引发员工的不满和抵触情绪。
员工担心自己的隐私受到侵犯，认为大数据技术将被用于指责和惩罚，从而影响员工积极性和工作效率。
为了缓解员工的抵触情绪，企业需要加强员工沟通和参与，积极回应员工关注的问题，确保数据采集和使用的透明和公正。
人力资源决策的合理性和公正性是大数据背景下企业人力资源管理的重要问题。
在大数据技术的支持下，企业能够更加准确地了解员工的能力、业绩和潜力，以进行更为精细化和个性化的人力资源决策。
数据分析算法的不完善或偏见可能导致决策不公正，引发员工的不满和纠纷。
企业应该加强对人力资源决策的监督和审核，确保决策的合理性和公正性。
企业可以借鉴外部的审计和评估机构来对决策过程进行独立审查，增加决策的公正性和可信度。
运用大数据分析优化人力资源管理
运用大数据分析优化人力资源管理随着科技的迅速发展和技术的不断升级，大数据分析已经成为企业运营管理中不可或缺的一部分。
而在人力资源管理中，大数据分析也被广泛地运用，帮助企业更有效地优化人力资源管理。
本文将从人力资源管理的角度出发，结合大数据分析的特点和价值，探讨如何运用大数据分析优化企业的人力资源管理。
一、大数据分析在人力资源管理中的应用人力资源管理是企业运营中的重要一环，包括招聘、培训、绩效评估、薪资福利等多个方面。
在传统的人力资源管理中，企业主要依靠人力资源部门的工作经验和员工反馈来进行管理，这种管理方式效率低下，甚至会存在人为主观因素的干扰。
而利用大数据分析技术对人力资源进行分析，可以帮助企业更客观地了解员工的需求和表现，从而更好地进行管理。
例如，在人事招聘中，企业可以利用大数据分析技术对招聘广告的点击率、招聘网站的反馈、招聘进度等信息进行分析，从而优化招聘流程、提高招聘效率。
在员工培训中，可以根据员工的学习记录和表现数据，为员工量身定制培训计划和课程，提高培训效果。
在绩效评估中，可以根据员工的工作任务和行为数据来评估员工的绩效表现，从而更精准地评估员工绩效。
二、大数据分析的优势与传统的人力资源管理方式相比，大数据分析具有以下几个优势：1、客观性更强利用大数据分析技术进行人力资源管理，可以将数据化、量化的员工信息进行统计和分析，避免了人为主观因素对管理决策的干扰，更加客观。
2、精细化更高利用大数据分析技术，可以对员工的行为数据进行高度细分，可以对不同员工的特点进行深入分析。
从而更加精准地进行员工管理和绩效评价。
3、效率更高利用大数据分析技术，可以自动化处理大量的员工信息数据，从而提高管理效率，节约管理成本。
同时，还可以通过数据的快速分析，针对问题快速做出决策。
三、大数据分析在人力资源管理中的挑战虽然大数据分析技术在人力资源管理中具备许多优势，但其自身也存在一些挑战。
1、数据质量数据的质量直接影响到大数据分析的结果。
大数据时代企业人力资源管理面临的问题及策略
试点论坛shi dian lun tan165大数据时代企业人力资源管理面临的问题及策略◎宋冰洁摘要：大数据时代不同类型企业发展模式都发生了系统性的变化结果，并且直接对企业各阶段战略决策，以及员工业务思维模式等造成深入性影响。
企业日常管理体系中，人力资源是至关重要一环，选择针对这部分资源予以可持续性优化，才能逐步改良调试传统的人力资源管理架构，进一步带动增强企业的市场竞争力。
关键词：大数据；人力资源管理；企业管理一、大数据时代企业人力资源管理过程中面临的问题（一）人力资源管理理念有待更新在大数据时代背景下，科技的发展日新月异，同时也给人力资源管理工作带来了新的要求，理念的创新和变革已经势在必行。
绝大多数的人力资源管理者对大数据的认识还停留在相对浅显的阶段，没有意识到大数据给人力资源管理理念带来的创新和变革。
部分企业管理者甚至认为人力资源管理工作对企业战略目标实现无甚作用，对其的创新没有意义和作用。
（二）传统人力资源管理模式的迭代和更新是需要过程的人力资源管理创新升级是一项牵涉到多方面因素的复杂系统工程，大数据的到来在很大程度上给予了人力资源管理工作创新的机遇和平台，如果能够将大数据整合到人力资源管理和创新的过程中去，那么人力资源管理效率的提升将不再是难题。
但是我国当前科学及技术发展形势迅猛，很多企业在短时间内难以适应时代需求。
企业内部系统庞大、职能部门和上下级层级之间关系复杂，管理理念和管理方式的创新与变革势必要经历漫长的历史过程。
（三）人力资源管理人才匮乏作为一种全新的信息技术和管理方式，大数据在推动企业人力资源管理变革的过程中需要大量专业能力强、技术能力优的人才的支持。
但是很多企业恰恰缺乏大数据管理人才。
造成这种现象的原因是多方面的：首先，企业没有将大数据人才的引入放在至关重要的位置上，传统企业管理中，人力资源管理工作并非核心工作，也没有将之放在和企业战略目标相联系的重要位置上，所以管理者自然而然地就边缘化和模式了人力资源管理工作。
谈大数据时代企业人力资源管理
谈大数据时代企业人力资源管理随着信息技术的快速发展和应用，我们正逐渐进入一个大数据时代。
在这个时代，企业要想保持竞争力，必须具备有效的人力资源管理策略。
大数据技术为企业人力资源管理提供了新的机会和挑战。
本文将探讨大数据时代企业人力资源管理的重要性、影响和应对措施。
一、大数据时代企业人力资源管理的重要性1. 数据驱动的决策：在大数据时代，企业可以通过收集和分析大量的人力资源数据，对员工的绩效、培训需求、离职率等进行精确预测和分析。
这些数据可以帮助企业制定更科学和准确的人力资源管理策略，提高人力资源管理的精确性和决策的科学性。
2. 个性化管理：大数据时代，企业可以借助数据挖掘技术，深入了解员工的个性特点、需求和潜力，因此可以实施更精细化和个性化的管理。
比如，根据员工的个性化培训需求，精确制定培训计划，提高培训效果；根据员工的个性化绩效情况，实行差异化的激励措施，提高员工的工作积极性和效率。
3. 预警和风险控制：大数据时代，企业可以通过建立人力资源管理的预警模型，及时预测和识别潜在的人力资源风险，并采取合适的措施进行控制和管理。
比如，当企业的离职率异常升高时，预警模型能够及时发现，并提供相应的解决方案，防止人才流失对企业的影响。
二、大数据时代企业人力资源管理的影响1. 人力资源管理的智能化：在大数据时代，人力资源管理往往不再依赖于人工经验和直觉，而是借助大数据技术和人工智能算法进行分析和判断。
企业需要拥有专门的数据分析师和数据科学家，来处理和解读大量的人力资源数据，提供决策支持。
2. 整合和共享资源：大数据时代，企业可以通过建立大数据平台，整合和共享各类人力资源相关的数据，提高人力资源管理的效率和准确性。
比如，企业可以将员工的个人信息、绩效评价、培训记录等数据整合到一个平台，方便企业管理人员随时查找、更新和分析相关数据。
3. 个人隐私保护：大数据时代，企业需要注意员工个人隐私的保护。
在收集和分析人力资源数据时，企业应该遵守相关的法律法规，尊重员工的个人隐私权。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、大数据解决公司人力资源管理现存问题当前全社会多领域正在经受着大数据浪潮的洗礼，人力资源管理领域也不能例外。
商业智能工具帮助人力资源管理从凭借经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型；人力测评由主观性强的单一专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评；企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。
（一）大数据助力HR-BIHuman Resource Business Intelligence,以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。
它是商业智能在人力资源管理决策分析过程中有效应用的结果，是通过建立一套基于企业人力资源管理过程的分析模型，利用商业智能分析统计功能强大和展现形式丰富的特点，实现支持企业人力资源管理决策分析的分析系统。
例如：随着某公司“软实力”的提升，对人力资源管理理念与管理能力提出了更高的要求，人力资源决策迫切需要从“经验+感觉”模式向“事实+数据”模式转型，这时候就是HR-BI派上用场的时候了。
区别于e-HR，即面向业务过程的一般性报表的电子人力资源管理，HR-BI的价值在于通过其多维数据仓库功能，进行数据建模，提高大数据情况下的人力资源分析效率，使得人力资源管理体系能够找到不断调整与优化的方向与策略，更好的支持业务发展，真正适应企业整体发展战略的需要。
业界的佐佑人力资源管理咨询顾问公司和企业应用软件巨头Aptean公司就分别从“数据“、“信息”和“洞察力”以及预算管理和薪资等方面提供了足够好足够多的案例。
（二）大数据助力人才测评随着人力资源管理日益成为企业生存关键的时候，人才测评作为人力资源管理的一项专门技术也越来越受到人们的重视。
通过对目前国内外人才测评状况的了解得知，现在企业的人才测评大多处在单一的专家评估上面，明显带有强烈的主观性。
为此，利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进以前算法中的一些不成熟的地方。
大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。
北森是国内最早做测评并且专注于做测评的公司。
在云计算平台和大数据技术的服务使得北森的测评工作更加高效准确。
北森利用行业专家经验，积累了200万测试者的数据，构建模型进行测评；国际上的Hay Group在测评方面更是资深行家，其核心产品海氏系统法从实质上讲就是一种测评方法。
这种方法是国际上使用最广泛的岗位评估方法。
据统计，世界500强的企业中有1/3以上的企业岗位测评时都采用了海氏三要素测评法。
（三）大数据助力企业招聘在大数据爆发的时代背景下，互联网企业开始重新审视自己的行业定位，将数据资源和数据价值提升到自己的核心战略中，并衍生出一系列新型服务和产品，而这种趋势还在继续迅速爆发中。
当然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。
一些公司提供人力资源管理解决方案和行业宏观分析报告,并把他们售卖到人力资源部门、猎头、招聘网站、媒体、政府。
靠售卖招聘规模报告，在线个人方案，在线企业方案来赢利。
比如Wanted Analytics和Forensic JobStats这两家B2B模式的公司就比较典型。
同时它们还可以通过快速确定在何处放置招聘广告，轻松填补职位空缺，了解在哪里可以找到候选人等方法帮助企业更快速的找到合适的求职者。
前程无忧的“"个人竞争力"分析”与Wanted Analytics 功能类似。
通过它企业可以看到投该职位的应聘者人数，工作年限，学历等信息，这样企业就能比较这些人的竞争力[ZhengYi1] 。
竞争力排名是一个动态的数字，会随着投递人数的变化而发生变化。
二、人力资源管理公司的商业模式大数据人力资源部门管理到底为我们解决了哪些问题？它帮我们解决了招聘过程中的信息不对称和信息不透明问题。
这里的信息包含了企业信息和候选人的个人信息。
（一）企业信息的透明化传统招聘网站上的企业信息不透明，因为这些信息都是企业人力资源部门提供的，不够客观。
如今人们能够通过网站发布与获得更多来自企业内部员工对企业的评价，更加真实可靠，是寻求信息对等和雇主与雇员之间信息沟通的渠道。
代表企业有Glassdoor、分智、Simply hired和ResumUp几家。
它们都提供工龄、企业评价、评级、薪水报告、面试问题、招聘启事等信息。
Glassdoor的核心产品是提供包括公司内部情况、薪酬、公司内幕和工作环境之类的信息。
在这里注册的求职者资历通常较深，因此更愿意推广自己，并展示自己给企业带来的利益。
与Facebook整合后，Glassdoor还可以告诉你应该结识一家公司中的哪些人，这点类似下文将提及的ResumUp。
由于98%的Glassdoor用户都与Facebook账户进行了关联，该网站还可以帮助雇主通过社交数据确定求职者适合的职位，从而实现精准定位。
分智可称为中国的Glassdoor，其核心产品可以提供薪水查询服务，提供详尽的工资待遇信息，工作地点、所在公司、工龄、工作时间以及工作职位。
这些信息都是由用户（各个公司的员工）编写产生的，再返回去为这些用户提供服务。
Simplyhired将Google地图、薪酬研究网站、社交网络社区LinkedIn、MySpace等机构提供的内容整合在一起，借助社交网络的便利，提供查看某公司内部资讯、查看某公司内部“是否有自己认识的人”、甚至能够查看某公司对职工婚姻状况是否存在“潜规定”等特色内容，这点很像Glassdoor。
Simply Hired提供的服务是免费的，广告是其主要的收入来源。
Simply Hired还把招聘市场的各种资料数据有偿地提供给研究组织，也会为雇主提供其它周边服务，以此来增加收入。
Resumup的核心功能是个人的职业规划，提醒个人用户如果想达到某个职位，便要按照Resumup提供的一个step-by-step职业路线图去奋斗。
用户看后会清楚地知道如果想得到更好的晋升机会，他们需要做什么、需要学习什么知识、提高什么技能等。
Resumup的数据来源于Facebook和LinkedIn，就产品设计角度而言ResumUP解决方案的特点是从根本上简化了用户体验。
ResumUP跟identified很像，都可以载入Facebook的个人信息，自动生成个人简历的60%左右，之后手动填充，填充内容可以加分，直到填充满：教育背景，工作经历，技能等信息为止。
ResumUP 还会显示你有什么Facebook朋友、LinkedIn 联系人已经步入了你想要的工作目标，或者他们正在朝那条路上走。
这样你向他们取经和交流。
（二）个人信息的深入挖掘传统的招聘网站上的个人信息不透明，都是候选人自己编辑上传的文字，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘候选人的信息，让企业更清晰的了解候选人的情况。
此类中最具代表性的企业有Talentbin和Identified。
TalentBin公司提供针对社交网络的职业搜索引擎服务，它收集应聘者在社交网络上的信息，整理编辑出一个以人为中心的数据库，想招聘某种人便可以去TalentBin搜索。
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。
Identified 公司提供基于Facebook 的职业搜索引擎，对企业提供服务，可以对求职者进行打分，它的核心功能是是通过工作经历、教育背景和社交网络三项指标信息给人们打分。
这些信息都来自Facebook，用户还可以添加更多信息。
Identified类似于Google PageRank的人物版本。
（三）候选人与职位匹配招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。
此类中最具代表性的企业有Bright和Path.to。
Bright与ResumUp类似，对空缺职位和求职者的匹配度的评分。
它从用户上传的简历和社交网络上提取候选人的总量数据，然后用大数据技术进行分析，通过考察数千个数据点，给求职者和空缺职位的匹配度评分，分值越高则匹配度越高。
Bright能帮助企业和求职者有效的缩短应聘时间，为他们提供更好的服务。
Path.to网站的用户需要输入他们所擅长的工作，或者从LinkedIn导入自己的工作经历，而且还要回答一些关于他们喜欢怎样工作的问题。
之后Path.to通过独特算法完美匹配员工与雇主，这一点与Bright相似，Path.to的商业模式就是算法，算法是它的竞争优势。
通过Path.to网站寻找职位是免费的，但是企业发布职位信息则要收取一定的费用。
三、大数据是中国人力资源与招聘行业决胜的关键大数据处理技术的应用在全球范围内迅猛增长，推动整个社会进入了大数据时代。
而大数据处理技术本身也将成为中国人力资源管理与招聘行业决胜的关键。
人力资源管理与招聘行业内以大数据技术为支撑的产品和解决方案在全球范围赢得了迅猛的增长。
人力资源行业企业通过出售经过处理分析的商业报告来获取直接的利益，以商品化的大数据应用创造了新的商业模式。
在eHR系统数据建设中，数据源源不断汇集到数据库，确保数据能用、可用，且操作者对其善于运用，这才是数据建设的核心。
数据是否可用和可信，是用户关心的两个层面，也是eHR 数据建设的两个根本。
可用是技术层面问题，是指数据的格式、内容等能否被用户读取和使用，方便地进行深入处理和分析。
可信是数据质量问题，是指数据在准确性、完整性、及时性和有效性方面能否满足应用要求。
凭借“大数据”理念进行数据建设凭借“大数据”理念进行数据建设，不但能确保数据可用和可信，也将在数据使用上获得意想不到的效果。
与一般数据信息相比，大数据除了具有大量、高速、多样、真实等特征，更关键的，是数据的流通与互动。
eHR系统数据建设除了在数据准备阶段要恰当选择数据处理的原则和方法，还要应用好以下五个实施策略，有效维持特性，才能满足系统运行后的数据分析、数据挖掘需求。
1数据整合大数据虽然数量庞大，但并不是简单的数据堆积。
系统设计者必须整体考虑企业的eHR建设，使数据库成为自由共享中心，掌握各应用系统专业数据范围，明确数据的归口管理单位，制定相应的数据标准，避免数据多源、重复。
2数据与流程协同要使eHR系统中的数据成为“活数据”，须将数据与系统各业务流程模块协同，达到数据的有效流通和互动。
流程即是开展业务的实现途径，也是数据的管控手段，静态数据与动态数据的平衡互相均借此实现。
3数据标准化数据标准化才能显现处理和统计速度的乘数效应，离开数据标准化，搭建数据统计的分析模型、进行数据挖掘等就成为纸上谈兵。