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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。
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