大数据解决公司人力资源管理现存的问题
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。
“互联网+”背景下企业人力资源管理面临的难题及对策分析
“互联网+”背景下企业人力资源管理面临的难题及对策分析1. 引言1.1 互联网+背景下企业人力资源管理的重要性在互联网+的时代背景下，企业人力资源管理的重要性日益凸显。
互联网+技术的广泛应用使得企业面临更加激烈的竞争压力和市场变化，而人力资源作为组织中最重要的资产，扮演着关键的角色。
互联网+背景下，企业需要拥有高效的人力资源管理体系，以应对快速变革的市场和竞争环境。
互联网+技术的发展带来了企业管理方式的深刻变革，要求企业在人力资源管理方面更加注重个性化、灵活化和智能化。
企业需要更加注重员工的个人发展，激发员工的创新潜力和工作热情，提高员工的工作效率和满意度。
互联网+背景下的企业人力资源管理还需要更加注重数据驱动和智能化决策，通过大数据分析和人工智能技术来优化人力资源分配和管理，提高企业的竞争力和创新能力。
互联网+背景下企业人力资源管理不仅是企业发展的重要支撑，更是企业实现长期可持续发展的重要保障。
企业需要重视人力资源管理的重要性，加强人才培养和激励机制，整合互联网+技术，打造智能化的人力资源管理体系，以适应市场快速变化和激烈竞争的挑战。
1.2 互联网+背景下企业人力资源管理面临的挑战在互联网+背景下，企业人力资源管理面临着诸多挑战。
信息化带来的人力资源管理难题是其中之一。
随着信息化技术的不断发展和普及，企业面临着巨大的信息处理压力，如何有效地管理和利用海量的员工信息成为了一项挑战。
人才流动性增加也给企业带来了挑战。
在互联网+时代，员工更加倾向于跳槽和异地工作，人才流失率提高，员工稳定性下降，这给企业的人力资源管理带来了困难。
数据驱动人力资源管理的新趋势也给企业带来了挑战。
随着大数据和人工智能技术的迅速发展，企业要求人力资源管理更加依赖数据来进行决策和分析，这对传统的人力资源管理方式提出了更高的要求。
人才培养与激励机制的改革也是互联网+时代企业人力资源管理面临的挑战之一。
企业需要不断更新人才培养和激励制度，让员工保持激情和创新力。
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。
大数据时代下的人力资源数据统计工作面临的问题及对策
大数据时代下的人力资源数据统计工作面临的问题及对策摘要：本文探讨了在大数据时代下，人力资源数据统计分析所面临的一些问题，并提出了相应的对策。
随着大数据技术的快速发展，人力资源数据的统计和分析已成为组织管理的关键环节。
然而，人力资源数据统计分析面临着数据质量低、数据隐私保护弱、数据分析能力不足等问题。
为了解决这些问题，本文提出了改进数据质量管理、加强数据隐私保护、提升数据分析能力等对策。
通过采取这些对策，可以帮助组织充分利用大数据技术，优化人力资源管理，提高决策效果。
关键词：大数据，人力资源，数据统计，数据质量，数据隐私，数据分析随着信息技术的不断进步，大数据已经成为组织管理和决策的重要资源。
在人力资源管理领域，大数据的应用正在推动人力资源管理的转型升级。
然而，大数据时代下的人力资源数据统计分析还面临着一些问题，这不仅对人力资源管理的有效性和精确性提出了挑战，也对数据隐私和安全性提出了更高的要求。
因此，我们需要深入探讨这些问题，并提出相应的对策建议，以促进人力资源数据统计在大数据时代的有效应用。
1人力资源数据统计面临的重难点问题1.1数据质量问题数据采集的准确性和完整性：确保数据采集过程准确无误，避免数据漏填、错填等问题，同时明确数据的范围和要求。
数据清洗和预处理的复杂性：采用自动化工具和算法进行数据清洗和预处理，去除噪声、处理缺失值和异常值，确保数据的准确性和一致性。
数据重复和冗余的处理：建立数据去重机制，识别和删除重复的数据记录，减少冗余数据的存在，提高数据利用效率。
1.2 数据隐私保护问题个人隐私信息的保护：制定严格的数据隐私保护政策和规范，确保个人敏感信息的合法获取、使用和存储，并采用加密技术等手段保护个人隐私。
数据安全和合规性的要求：建立健全的数据安全管理体系，包括访问控制、数据备份与恢复、网络安全等措施，同时遵守相关的数据保护法律法规，确保数据处理的合规性。
1.3 数据分析能力问题数据分析技术的更新与应用：持续关注数据分析技术的发展趋势，引入新的数据分析工具和算法，提高数据分析的效率和准确性。
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许多困境。
大数据技术的发展使得企业能够收集和分析大量的员工数据，但这也带来了大量的数据管理和保护隐私的问题。
大数据技术的普及导致企业对员工技术能力的要求不断提高，而传统的人力资源管理方式可能无法满足这种需求。
在大数据时代，人力资源管理需要更加关注员工的个性化需求和人才的发展，而传统的一刀切的管理方式已经无法满足这些需求。
应对这些困境，企业可以采取一系列的策略。
企业可以加强对员工数据的管理和隐私保护。
这包括建立合规的数据管理流程，明确员工数据的用途和范围，并制定相应的隐私保护政策。
企业也可以通过技术手段加密员工数据，防止数据泄露和滥用。
企业可以重视员工技术能力的培养和提升。
在大数据背景下，企业对员工的技术能力要求越来越高，传统的培训方式已经不再适用。
企业可以提供在线学习平台，为员工提供灵活的学习机会。
企业也可以建立技能认证体系，鼓励员工主动学习和提升自己的技能。
企业也需要更加关注员工的个性化需求和人才发展。
在大数据时代，员工个性化需求的多样化和人才的快速流动性成为常态。
企业可以采用人才管理系统，及时了解员工的需求和发展方向，为员工提供有针对性的职业规划和发展机会。
企业也可以建立奖励和激励机制，激励员工的创新和积极性。
企业还可以加强人机协作，提高人力资源管理的效率和精确度。
在大数据背景下，企业可以借助人工智能和机器学习技术，自动化和智能化人力资源管理的过程。
企业可以使用人脸识别技术来进行员工考勤，使用自然语言处理技术来进行员工调研和满意度调查。
在大数据背景下，企业人力资源管理面临的困境和应对策略是多样的。
通过加强数据管理和隐私保护、重视员工技术能力的提升、关注员工的个性化需求和人才发展以及加强人机协作，企业可以更好地应对这些困境，实现人力资源管理的优化和升级。
大数据下企业人力资源管理存在的问题及对策建议思考_企业人力资源管理存在的问题
大数据下企业人力资源管理存在的问题及对策建议思考_企业人力资源管理存在的问题大数据下企业人力资源管理存在的问题及对策建议思考数据时代形势下，企业人力资源管理需重视大数据的作用与价值，分析人力资源管理所存在的问题，采取多样措施加以完善，如营造良好的企业工作氛围，调动员工积极性，充分发挥大数据的作用，推动我国企业的创新发展与进步。
一、大数据对企业人力资源管理的影响信息时代随着大数据应用的逐步普及，企业在大数据应用中实现了多元数据整合，在海量数据中提取有价值的信息进行梳理、编写和应用，从而实现了企业管理与信息技术的交互作用。
人力资源管理是企业管理中的一项重要内容，通过大数据技术优化人力资源管理模式，提高管理的针对性、准确性和时效性，能够进一步优化企业管理能效，促进企业规范化、集约化发展。
在大数据背景下，企业人力资源管理要具备高度信息化特点，这就要管理人员有良好的信息技术素养，构建起專业化、信息化、高起点的人力资源管理团队。
在对大数据的发掘中，要以推动企业创新为出发点，依托大数据优势创新管理模式和手段，为各项决策提供必要的信息数据支持。
通过大数据管理，有利于提升人力资源管理信息化进程，但管理人员要切实树立数据保密意识，以免企业信息、员工的私人信息等商业机密泄露，导致企业核心竞争力下降。
对员工信息的保障则有利于维护正常的生产生活秩序，维护稳定和谐的人力资源管理环境。
大数据具有较强的变动性，在人力资源部中，内部和外部环境的变化会导致数据出现大幅变化，这就需要管理人员具备良好的数据发掘和筛选能力，能够在更短的时间内过滤有效数据，从而制定更具可行性的管理决策。
二、大数据下企业人力资源管理存在的问题（一）传统因素制约其发展在企业的发展中，大多数领导者过分重视传统理念与模式，对大数据时代缺乏认识，无法实现大数据与人力资源管理的整合。
除此之外，管理人员因为思想较为保守，所建立的员工管理机制也较为落后，不仅缺乏人性化的特点，也未遵循以人为本的基本原则，如不加以改善，则严重制约企业人力资源管理的发展。
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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、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WantedAnalytics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。
如今人们能够通过发布与获得更多来自企业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部情况、薪酬、公司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http://PayScale.、社交网络社区LinkedIn、MySpace等机构提供的容整合在一起，借助社交网络的便利，提供查看某公司部资讯、查看某公司部“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围迅猛增长，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以大数据技术为支撑的产品和解决方案在全球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、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。
4数据相关性做数据相关性分析，可把涉及的其他专业数据进行分类，对数据源进行追溯，利用基础数据的相关性衍生某些数据，减少非专业数据在建设中数据采集、录入和统计的工作量。