微軟公司的一位副總裁說：大數據與“云計算”就像一枚鋼镚兒的兩個面，相輔相成。大數據相當于儲有海量信息的信息庫；“云計算”相當于計算機和操作系統。大數據與“云計算”二者結合起來，將給世界帶來一場深刻的管理技術革命。當然，人才工作也包括在內。

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A.讓人才培養不再憑直覺

人才培養要靠教育與培訓。但是以往一個很大的弊端是，教師不知道學生和學員是不是真正把課聽懂了。如果問一聲大家懂了嗎？一般回答都會說懂了。這里就掩蓋了有的學生、學員因為羞于回答不懂而帶來的難堪。利用大數據方法，教師通過學生、學員反饋回來的作業，就可以發現到底是哪些學生、學員并沒有真正聽懂，進而有針對性地加以輔導。大數據還可以告訴教師，如果有相當一批學生、學員做錯了作業，就是自己在教學方法上存在問題，需要加以改進。

中國金花李娜在“澳網公開賽女單決賽”中捧起冠軍杯的事，令國人好一陣振奮。那么，李娜為什么能夠獲得第二次大滿貫呢？不少國人就不大清楚了。原來，李娜的成功在很大程度上憑借了大數據。其教練卡洛斯就曾明確表示，是大數據幫助她提升了能力，從而更好地指導了李娜的表現。

原來，網球比賽與其他體育項目一樣，涉及大量數據，主要是“一發成功率”“一發得分率”以及ACE球，這些是標志競技水平的關鍵指標。發球速度、發球成功率、得分點則突出體現了球員的打法特點。在教練過程中，如果“非受迫性失誤”“雙發失誤率”上升，則表明球員心理狀態或體力開始下滑。大數據對這些信息均有統計，因此能夠使教練與球員自己評價比賽技術發揮的好壞。而在比賽過程中，大數據又能幫助教練與球員制定正確的策略與戰術。IBM研制的智能分析平臺，能夠基于過去8年的賽事數據，對每個球員的歷史記錄進行分析，確定出每個球員的關鍵指標。每場比賽分析的數據超過4100萬個，包括比分、回合數、制勝分、發球速度、擊球類型、擊球數量等。而這些數據都是通過給球員配備的傳感器獲取的。數據分析專家說，在信息化高速發展的今天，完全依靠天賦和直覺成才的日子，已經一去不復返。

B.幫助組織準確發現人才

世界如此之大，面對茫茫人海，誰是企業某個崗位最合適的人選？這個問題在以往很難解決，但是在今天卻有了可能。方法就是依靠大數據。

世界著名的跨國人力資源公司，都搜集掌握了海量的人才數據庫。這種數據庫分門別類，匯聚了大量可供深入了解某個“職位要求”與某個人“個人信息”是否對稱的資料，這就為人才尋訪活動提供了優越的前提條件。當前，我們國內的人力資源公司之所以不能與國外發達國家的人力資源公司相抗衡，問題就出在我們沒有建成這樣海量信息的人才信息庫。所以，人家在世界上“獵頭”，而我們在國內“獵腰”“獵腳”。

其實，不僅是體育人才，就是合適的高端科技人才、高技能人才我們也在到處尋覓，但往往苦于找不到，來不了。過去人們常說，要改變“少數人在少數人中選人”的現象，可是如何改變？歸根結底是因為缺少技術支持。今天這個問題有了解決之道，那就是利用大數據方法，從所有應該搜索的范圍內去搜尋、定位、選擇。

C.使管理走向精細化

大家知道，農業社會的管理風格比較粗放化，而到了工業社會，開始走向精細化。精細化才能管理到位，提高效能。高等院校課堂大、學生多，誰來上課了、誰沒來不大容易搞清楚，所以就有人鉆這個空子逃課干別的事。據麥可思對2012級新生的一項調查顯示，本科新生的逃課率為33%，高職新生的逃課率則為22%。為了阻止這種“瘟疫”的蔓延，不少高校紛紛請出各種“點名神器”。

美國高校也曾遇到這種現象，對付的辦法形形色色。最簡單的是教授點名、逐個簽到，這適合學生較少的情況，如若幾百名學生一起上大課，就不靈光了。后來，有教授把一種叫clicker的神器引入課堂，學生只要在課堂上按一下，系統就會自動記錄下其出勤情況。當然，這個神器還可以用來為學生釋疑解惑，一舉多得。

去年，暨南大學在部分試點教室安裝了“教學輔導系統”，該系統擁有座位實名定位、搶答老師提問等功能。這個系統能夠讓教師在第一時間掌握班級學生出勤情況，還能了解每個學生掌握所學知識的情況，還可以把要討論的問題投影到大屏幕上，讓學生按鍵回答，提升了教學效果。

近年來，隨著智能手機的發展，App在校園中開始發揮提高學校綜合管理能力的重要作用。有方便起床的、飲食的、讀書的、選課的，點名功能自然也在其中。不需要紙筆，不需要刷卡，學生只要帶著手機進入教室，系統就會自動記錄考勤。應該說，是大數據、“云計算”使一些很難管理到位的事情，做到了精準到位，又十分人性化。

D.客觀評價人才

人才有類別層次之分。對科學研究、教育學術、文化衛生等專業技術人才來說，有的需要通過論文或著作體現出來的學術水平來獲得正確評價。那些諾貝爾獎得主是世界級的人才，對他們的發現與評價就更難了。

然而，世界著名的湯森路透公司，去年曾經準確地預測到誰是該年度的獲獎者，準確率高達8/11。

他們是怎么預測準確的呢？途徑就是憑借大數據。他們說：“預測的力量來自于引文分析，因為論文之間的引用是基于每個科研人員的學術判斷，因而引文數據庫就蘊藏了全球科學家的群體判斷，并反映出科研活動的延續性和知識的傳承。基于大數據的信息分析能夠為科技規劃和決策提供多方面的支持，包括了解科技革命的趨勢，發現機會和風險，制訂合理的發展目標指標，和根據評估研發投入的產出情況來優化資源的分配等。”

湯森路透知識產權與科技中國區總裁郭利還表示說：“目前我們看到數據庫中的高被引論文里，中國的貢獻在增多。如果按照這個趨勢，我希望中國在10到15年左右能夠獲得諾獎。”從這里也可看出，大數據在人才發現、預測、預判方面確實可以大顯身手。

E.時代急需大數據人才

大數據時代對人才管理提出了新的、更高的要求。面對這樣的歷史使命，正確的應對之策是什么呢？

首先要有機遇意識。應該珍惜和抓住時代給予我們的大好機遇，下決心學習新知，跟上時代步伐。

其次要真抓實干。就是要選擇有培養前途的年輕業務骨干主動了解大數據，學習大數據，駕馭大數據。也可以直接從社會上招聘懂得大數據的人才，為行業、企業、機關服務。

再次，要同大智慧結合。大數據畢竟是一種工具，一種方法。用這種工具和方法干什么、怎么干才是最為重要的。工具理性需要與價值理性相結合。這就是以道馭技、以道馭器的問題。有了正確的發展方向，加上科學有效的方法，我們的人才工作就一定能夠迎著新世紀的曙光，躍上一個新的層次。