大數據在人力資源管理的應用

運用大數據分析協助人力資源管理決策是管理的趨勢，為因應此趨勢，人力資源管理人員除了需要具備專業知能外，也需具備大數據分析專案相關概念，以協助人力資源管理部門在「選育用留」時做出更良好的決策。

大數據（bigdata，又稱為巨量資料）一詞在1990年代即出現在統計相關領域中，但因電腦科技與儲存技術的限制，當時並未獲得學界與業界的重視。自2010年起，因為電腦與資訊科技大幅進展，軟硬體已經能負荷大數據分析所需要的資源與儲存空間，使得大數據和數據分析（analytics）的概念與方法更臻成熟，日益受到學界與業界重視。

大數據分析的成熟有其時代脈絡，包括2000年初期，亞馬遜、臉書、Google等社群、搜尋引擎與電商網站等開始蓬勃發展，讓網路使用行為成為重要的人類行為。此外，雲端計算與儲存科技的進步，以及智慧型手機普及，使網路公司可快速逐一記錄人類在網路上的足跡，甚至開始預測其網路（購物）行為，進而推動大數據分析在商業上的應用。

大數據分析與商業應用

大數據分析的重點有二：一是「大數據」，二是「分析」。目前學界與業界對大數據的定義，大多認同大數據具備4個「V」的特性，包含：儲存大量資料（volume）、資料傳輸儲存速度快速（velocity）、資料類型多樣化（variety）、資料來源真實性（veracity），有的學者則加上能創造價值（value）這第5個V。

這些數據來源可以是公司的內部資料，如員工人事資料、工作日誌或工作活動錄音錄影等；也可以是公司的外部資料，如消費者在臉書上的瀏覽偏好、供應商相關資料、網路平台購物資料、政府公開數據統計資料等。

到底資料量要多大（如至少100TB以上）、變項數目要多少才是大數據呢？這部分眾說紛紜，目前對大數據分析的看法，除了強調數據數量外，更重要的是數據種類需具備多元性（如行為、態度、數值、文字等）與真實性（如實際行為、交易金額等），並且要能有效運用這些數據分析的結果，為商業決策提出參考。

大數據分析受到實務界重視的主因，是公司能運用數據分析結果提升商業決策品質，進而提升獲利。亞馬遜公司的產品推薦系統，就是常見的大數據分析運用，快遞業者優比速（United Parcel Service）公司，則利用大數據分析規劃最佳送貨路線，不但降低送貨時間，也減少交通意外。