大数据时代下的供应链管理

大数据时代—供应链管理的新时代

GS304

（上海海洋大学，上海201306）

内容摘要：随着经济全球化，国际交往越来越密切，国际分工越来越明显，企业间也由过去的垄断竞争转换为合作共赢。计算机技术的发展改变了信息传递的方式，加强了企业间的合作交流，自上世纪60年代中期以来，出现了物料需求计划（MRP）、制造资源计划（MRPII）、准时生产制（JIT）、精细生产、企业资源计划（ERP）等新的生产方式，进一步完善了供应链管理（SCP），使企业间信息和资源的集成成为可能。我们处在第三次科技革命时代，信息技术无不渗透进我们的生活，下一个时代将是大数据的时代，将是人工智能的时代，阿尔法狗已经在乌镇完胜柯杰，人工算法战胜了人类大脑。在这个数据时代，企业面临新的机遇和挑战，数据变成了衡量一切价值的符号，对人类社会的描述和预测越来越准确，而供应链管理又是依托数据流（资金流、信息流、物流）对企业的资源进行优化整合，因此在新时期的供应链管理就尤为重要。

关键词：供应链管理大数据信息整合价值创造预期优化

一、引言

随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的激烈程度。企业主要面临8大难题：信息爆炸的压力、技术进步越来越快、高新技术的运用越来越广泛、市场和劳务竞争全球化、产品研发的难度越来越大、可持续发展的要求越来越迫切、全球性技术支持和售后服务、用户的要求越来越苛刻。虽然供应链管理的出现促进了企业资源管理计划（ERP）的发展，强调对供应链的整体管理，将供应商、制造商、协作厂家、用户甚至竞争对手都纳入管理的资源之中，使业务流程更加紧密地集成在一起 ,提高了对用户的响应速度，实现了敏捷制造与虚拟企业，但是这只是开发了供应链管理的部分功能，只解决了部分资源优化问题，并未解决企业所遇到的全部问题。新的供应链管理，已经不满足于对当期的资源进行优化配置，还要进行资源的跨期配置，通过准确的预测，对未来的资源进行有效的管理配置。

二、供应链管理的简介与发展趋势

1.供应链管理的简介

供应链是由供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等构成的物流网络。同一企业可能构成这个网络的不同组成节点，但更多的情况下是由不同的企业构成这个网络中的不同节点。在某个供应链中，同一企业可能既在制造商、仓库节点，又在配送中心节点等占有位置。在分工愈细，专业要求愈高的供应链中，不同节点基本上由不同的企业组成。在供应链各成员单位间流动的原材料、在制品库存和产成品等就构成了供应链上的货物流。

供应链最早来源于彼得·德鲁克提出的“经济链”，后经由迈克尔·波特发展成为“价值链”，最终演变为“供应链”。它的定义为“围绕核心企业，通过对信息流，物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。它是将供应商,制造商，分销商，零售商,直到最终用户连成一个整体的功能网链模式。”从中可以看到，它是一个范围更广的企业机构模式.它不仅是条联接供应商到用户的物料链,信息链,资金链,同时更为重要的是它也是一条增值链.因为物料在供应链上进行了加工,包装,运输等过程而增加了其价值,从而给这条链上的相关企业带来了收益。

2.供应链管理的发展趋势

随着国际经济结构调整的深入，对企业节能减排的要求更加严格，企业只有通过强化环境保护的自我约束机制，来降低产品和生产过程相关的环境污染所带来的生产经营风险。因此绿色供应链将是企业发展的一个趋势，它能使整个供应链的资源消耗和环境负作用最小，并能有效满足日益增长的绿色消费需求，从而提高供应链的竞争力。

在全球供应链管理服务市场上，包括企业内部运营、企业服务、供应链管理在内的全球业务流程外包市场规模在2009年达到了1719亿美元，其中，企业服务外包约占42%；运营外包占23%;供应链和需求管理外包约占35%，供应链管理外包市场规模约为596.83亿美元。外包会越来越广泛，社会分工细化，企业专注于自己擅长的领域，通过贸易合作实现企业内部福利最大化。

信息技术的飞速发展，使供应链得以搭上便车，供应链的发展离不开信息技术与数据科学。人工智能、大数据、深度学习、量子通讯将会广泛的应用于供应链管理中，使管理的每一个节点规范化、精细化、可控制化。

三、大数据时代的到来

1.什么是大数据

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据与云计算的关系密不可分。大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

2.大数据对商业生态的影响及改变

“大数据”正以各种方式和路径影响着企业的商业生态，它已经成为企业商业模式创新的基本时代背景。“大数据”对商业模式创新驱动有三种视角，即大数据资源与技术的工具化运用、大数据资源与技术商品化推动“大数据”产业链形成、以“大数据”为中心的扩张引发行业跨界与融合；在商业模式创新的企业层面，“大数据”在企业价值主张创新、关键业务与流程创新、收益模式创新、外部关系网络与价值网络重构中起做重要作用；在“大数据”产业链层面，沿大数据产品价值链的横向延伸、大数据技术产业链纵向定位与整合界定了六种基本商业模式类型，提供了以完整解决方案为导向的商业模式创新趋势；在行业层面，发展出基于“连接”与“融合”的两种新兴商业模式——平台式商业模式和数据驱动跨界模式；大数据对资源基础论、创新理论、价值链理论、交易成本理论有着不同层面的创新和驱动。

三、数据共享，优化未来

1.企业数据系统的建立与集成

提高企业供应链管理的绩效，除了必须有一个高效的运行机制外，建立一个高效精简的供应链也是极为重要的一环。供应链的构成不是一成不变的，但是在实际经营中，不可能像改变办公室的桌子那样随意改变供应链上的节点企业。因此，作为供应链管理的一项重要环节，无论是理论研究人员还是企业实际管理人员，都非常重视供应链的构建问题。特别是在数据时代，供应链管理模式随着时间的变化越来越快，往往企业的管理模式跟不上时代的变化就会被淘汰，因此新技术下的供应链管理越来越重要。企业通过对数据系统的集成管理，量化企业内部和外部的每一笔业务，通过数据分析和预测，精确的计算出未来的需求和产出，在现期做好对资源的订单处理，降低未来的预期风险。

2.完全信息下的供应链运行

大数据将会使企业间信息变得相对对称，减少了道德风险和逆向选择等问题，降低交易

成本。在大数据时代，通过对供应链上海量数据的收集、甄别，不仅可以为终端的市场用户勾勒出关于消费习惯、消费能力的“消费画像”，反映出市场真实的需求变化，也可以使物流企业依据数据分析的结果，了解到具体的业务运作情况，从而判断出哪些业务带来的利润率高、增长速度较快等，并通过实时的数据针对业务做出必要的调整，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。应用大数据构建有效的市场预测模式，使物流企业从价值延伸的角度为客户提供超出预期的服务，在实现产品的物流量精准预测的基础上，更精确地配置自身的各项物流资源，对整个物流供应链做出更好的掌控，提升供应链的协同效应。

3.未来资源的优化配置

以往，很多物流企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析，而在大数据时代，企业通过挖掘大量内部和外部数据所蕴含的信息，将企业战略从业务驱动转向数据驱动，从供应链管理角度进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的发展战略。在大数据应用方面，供应链的智能化显然是一个必然发展趋势。未来，那些真正理解大数据并能更好地应用大数据进行价值挖掘的企业，将与对大数据价值挖掘重视程度不够的企业进一步拉开差距。善于应用大数据，并将其价值转化成生产力的企业将获得强劲的竞争优势，成为行业的领航者。数据的挖掘不仅展现企业现有的资源及需求情况，还要预测出外来短期、甚至长期的企业资源需求情况，这就涉及到，传感器的优化、物联网的运用、互联网上数据的挖掘还有算法的模型构建。通过预测未来企业的资源情况，进行资源的跨期配置，转移企业风险，提升核心竞争力。

参考文献

【1】张晶，大数据应用提升物流供应链管理价值[J],产业观察,2016-08

【2】陈永平，蒋林，大数据时代供应链信息聚合价值及其价值创造能力形成机理[J],实践研究，2015-07

【3】王航，供应链大数据：O2O体系建立的密匙[J]，现代物流报，2015-02：A06

【4】李文连，夏健明，基于大数据模式的商业创新[J]，中国工业经济，2015-05

【5】洪建，曾雪芳，物资全供应链大数据研究[J]，物流工程与管理，2017-03

物流与供应链管理如何有效运用大数据

绿蚂蚁官网：https://www.wendangku.net/doc/bc5467125.html, 物流与供应链管理如何有效运用大数据 对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？ 所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素： 要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。 要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。 要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。 大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。 那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？ 来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。“亚马逊希望能通过对顾客及人口分布的了解，对趋势的预测，以及快速匹配等工作，实现商业上的抢先布局。”密西根大学管理学副教授、供应链一体化管理项目经理BretWagner如是解释。 “互联网、全球贸易的影响，分析技术的改进以及市场环境的变化都驱动企业不断寻找加强竞争力的新方法。”位于美国华盛顿奥林匹亚的技术及供应链咨询研究公司TransworldData 的总裁MaryShacklett说道，“企业寄希望于利用大数据技术获取创新性信息，从而寻求新的机会。”事实上，大量美国企业已然将大数据应用根植于自己的物流与供应链管理当中。

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

大数据时代下可能出现的工作变化

大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力

大数据对供应链的影响

大数据对供应链的影响 随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。 第三产业供应链协同应用市场进入空间较大，尤其以医疗、金融、电子商务等细分领域需求较高。第二产业供应链协同市场成熟度逐步提高，尤其以物流、汽车、零售、公共事业为主要领域，供应链协同数据将起到市场升级的核心驱动作用。 企业到底如何应用大数据？ 1、预测：精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。 如汽车行业，在内部进行精准预测后，可以及时收集何时售出、何时故障及何时保修等一系列信息，由此从设计研发、生产制造、需求预测、售后市场及物流管理等环节进行优化，实现效率的提升，并给客户带来更佳的用户体验。

2、资源获取：敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产需求；同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。 3、协同效率：建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。 4、供应链计划，与物料、订单同步的生产计划与排程。有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。 5、库存优化。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。

大数据背景下的数据库技术研究_张宇航

180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.wendangku.net/doc/bc5467125.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例

大数据时代人力资源管理变革探讨

大数据时代人力资源管理变革探讨 摘要：随着信息技术的迅猛发展，企业已经掌握处理大量数据的能力，给人类带来了巨大的机遇与挑战，所以将大数据技术应用到人力资源管理的行动势在必行。这一全新的理念将为人力资源管理变革的历程中填上最浓重一笔。本文以大数据环境为背景，人力资源管理为研究对象，对人力资源管理与大数据之间关系的分析，通过对人力资源管理的六大模块运用大数据技术得到的的结果，进行进一步的思考、创新，以达到大数据时代人力资源管理的变革。 关键词：大数据时代；人力资源管理；变革 一、引言 随着大数据时代的到来，人力资源管理已经不局限于过去的系统管理，而是人才与人才之间的交流更加鲜明化，以使员工得到更公平的对待，工作更加具有效率。所以本文通过分析大数据时代与人力资源管理的关系，通过人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬管理、员工关系的具体分析，从而提高人力资源管理的优势和效率。给社会和企业带来不可估量的价值体现，为社会的经济发展带来前所未有的贡献。 二、大数据及人力资源管理概述 1.大数据的释义。大数据又称巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在

于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。现在社会正处于互联网飞速发展的时期，我们正处在一个信息技术高速发展的状态中，我们日常所用到的办公软件和聊天工具，都是在大数据时代下产生的。所以大数据已成为我们日常生活中必不可少的组成部分。 2.人力资源管理。人力资源管理是指根据企业发展战略的要求，有计划的对人力资源进行合理配置，通过对企业中员工的招聘、培训、使用、考核、激励、调整等一系列过程，调动员工的积极性，发展员工的潜能，为企业创造价值，确保企业战略目标的实现。人力资源管理是企业的一系列人力资源政策以及相应的管理活动，包括人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬管理、员工关系管理。企业运用现代管理方法，对人力资源的选取、开发、保持和利用等方面进行的计划、组织、指挥、控制和协调等一系列活动，最终达到实现企业发展目标的一种管理行为。 三、大数据视阈下人力资源管理变革思考 1.人力资源规划变革。合理的进行人力资源规划管理可以有效的降低企业成本，使企业在人力资源方面的投资减少，收益增加。是否可以合理的进行人力资源规划管理已经成为一个企业是否适应社会发展的必要前提，这关系到企业的科学的可持续发展。人力资源规划的合理性安排已经成为一个公司团队的积极努力实现的目标，它可以激发员工的热情、潜能，对企业的期待，为企业创造更大的价值，具有更

大数据背景下的课堂教学改革

大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已

互联网时代的管理变革

姜奇平：互联网时代的管理变革 2012年04月06日09：36 来源：《互联网周刊》作者:姜奇平【文章摘要】全国企业管理创新大会隆重召开。大会的中心议题是“互联网时代的管理变革”。国务院国资委、工业和信息化部、中国企业联合会史无前例地把互联网作为会议的主旋律，无异于吹响了各行各业与互联网联合起来的总动员令，发出了21世纪中国企业做大做强做活的最强音。 3月24日，全国企业管理创新大会隆重召开。大会的中心议题是“互联网时代的管理 变革”。国务院国资委、工业和信息化部、中国企业联合会史无前例地把互联网作为会议的 主旋律，无异于吹响了各行各业与互联网联合起来的总动员令，发出了21世纪中国企业做 大做强做活的最强音。 王忠禹在会上指出：这次大会，以“互联网时代的管理变革”为中心议题，具有很强的 时代性和现实意义，这是我国企业界、管理界正在认真思考的具有趋势性的重大课题。王会 长解题时，将“互联网时代的管理变革”所要解决的问题，高度概括为三大问题：第一，当 今以信息技术为代表的新一轮科技革命给企业发展带来了哪些重大影响？第二，世界一流企 业在互联网条件下采取了一些什么样的适应性变革值得我们借鉴？第三，我国企业历经30 年改革、提升、发展后，在今天面临怎样的历史性挑战？ 解决好这三大问题，中国各行各业就可以成功应对互联网时代的管理变革。而这三大问 题，不仅是企业要认真研究和解决的问题，而且过去是，将来更加是《互联网周刊》提出的 “各行各业与互联网联合起来”这一总的办刊方向下要致力加强的主题。 特别值得我们注意的是，蒋黔贵所做会议主报告中提出：“管理的目的也从‘做大’、 ‘做强’转变为‘做活’”。这是《互联网周刊》七年来一直呼吁的企业转型总路线，第一 次得到国家的正式认同。回顾历史，我刊2005年发表《企业转型的总路线》，指出“中国 正在面临企业转型。如何对这种转型进行战略定位？我们需要世界眼光和战略思维”。明确 提出：“必须在战略目标上，把坚持科学发展观，走新型工业化道路，做大做强做活，作为 根本方向”；“从‘做大’、‘做强’的思路，转向‘做活’的思路”。2008年连续发表 《做大做强还要加上做“活”》和《做大做强做活的网络之道》，加以强化。 从做大做强，转变为做活，被明确为管理的目的，说明国资委、工信部和中企联领导确 实英明，及时给中国企业指明了正确方向。同时，也证明《互联网周刊》在引领各行各业走 向互联网方向上，具有远见卓识意义上的领导力。不谦虚地开个玩笑：各行各业跟着《互联 网周刊》走，七年之内不会在互联网时代迷失大方向。 《互联网周刊》近年提出做大做强做活，曾主要以IBM作为论据，指出：“在一个工业 化与信息化融合的时代，企业不光要追求做大做强，还要加上做活。谁说大象不能跳舞？大 象既大又强，一旦跳起舞来，就会像IBM那样厉害”。

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈 北京网络营销机构|北京网络营销方案|张金炜|肖将秋北京网络营销分析大数据时代，供应链协同大数据将起到市场升级的核心驱动作用。创新供应链管理模式，打造以客户为中心、大数据驱动供应链，缔造极致用户体验，成为攻占电商高地的核心装备。 大数据协同供应链管理 在企业运营的过程中积累了大量数据战略资产，如：市场趋势数据、用户行为数据、流量数据、订单数据、采购数据、库存数据等。电商平台的最大优势在于随时随地、持续大量地收集数据，为业务提供及时的、可视化的供应链数据，提升各流程环节绩效，实时优化流程、优化算法，并使未来销量计划及库存等可预测、可跟踪、可量化，从而提升整体供应链效率。同时企业也会抓取其它领域数据，包括微信、微博等社交数据，通过跨领域数据的融合产生乘法效应，发挥出最大商业价值。 北京网络营销课程了解到电商智能供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动，具体包括销量预测与自动补货系统、促销预测系统、动态定价系统、智能选品系统、库存健康系统、采购管理平台、供应商协同平台等智能系统，覆盖零售平台，从选品、采购、补货、定价、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，为库存周转负责。 三大维度驱动市场升级 供应链协同大数据将成为市场核心驱动力，拓展未来电商价值空间。供应链管理能力是企业降低成本的第三利润源，并且已从后台转入与用户接触的前台，直接决定着用户体验。构建以客户为中心、大数据驱动下的智慧供应链是电商企业的战略目标。以京东为例，在数千万种sku(在售商品)、118个仓库、2045个配送站、数亿名用户的背后，正是精准、强大的供应链管理支撑体系，这是京东的生命线。 北京网络营销培训分析供应链管理是一种集成的管理思想和方法，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。供应链管理是实现产业结构优化升级的重要途径，是企业继自然资源、人力资本后的第三个利润增长源泉，地位举足轻重。 北京网络营销公司盘点典型自营b2c电商供应链主要三大维度：供应商管理、采购管理和库存管理，它在供应商与买家间架设了端到端的“高速通道”，可提升运营效率，驱动消费升级。 供应商管理：传统供应商管理包括供应商基础管理、供应商评估管理、供应商绩效管理等。电商供应商管理则不同于传统供应商管理,利用开放的“平台思路”来与供应商协同是供应商管理的重点，也是提升供应链效率、降低库存周转的关键；在与供应商协同方面以“快速响应用户需求”为协同目标，并在计划、协同与补货方面进行深入的业务和技术融合，这样才可以形成真正意义的供应链。 采购管理：采销一体化是采购管理模型的核心，采购管理是覆盖了商品寻源、供应商管理、选品与定价、采购计划、采购管理、仓库管理(调拨、内配、库存等)、支付与结算、配送与售后的采销一体化的全流程管理。从采到销的“一条龙”服务同时给采销带来了巨大的挑战，如何用有限的人员和精力管理大量的sku采销成为高效管理的关键所在。如京东的图书采销需要一个人管理8万

大数据时代企业人力资源管理变革的思考 王振兴

大数据时代企业人力资源管理变革的思考王振兴 发表时间：2018-09-17T11:09:16.160Z 来源：《基层建设》2018年第25期作者：王振兴 [导读] 摘要：有效的人力资源管理有利于提升企业员工的工作积极性，并提升员工对企业的忠诚度。 身份证号码：34122219831125XXXX；天合汽车零部件（苏州）有限公司江苏苏州 215131 摘要：有效的人力资源管理有利于提升企业员工的工作积极性，并提升员工对企业的忠诚度。员工在工作过程中更加仔细认真、更加卖力，这对于企业的发展无疑是有着积极的促进意义的，间接为公司的经济效益增长做出了贡献，无形中增强了企业的核心竞争力。因此，对企业的人力资源进行管理与变革是重要措施，是企业发展中不可忽视的重要部分，也是企业“以人为本”发展理念的深刻体现。 关键词：大数据时代；企业管理；人力资源；管理变革 引言：随着新时代的不断发展，市场竞争环境发生巨大改变，企业需要加强人力资源管理，有效发挥人才资源的作用。越来越多的企业认识到大数据在人力资源管理中的优势，重视大数据的应用，积极发挥人才的创新能力、发展能力以及增值能力等组织效能，促进企业的积极发展。可持续发展是我国社会发展的重要目标，现代主义社会的建设需要保障企业的可持续发展，从而为社会主义经济市场的发展提供源动力。大数据在人力资源管理的应用能够维持企业的平稳运营，同时也是企业发展的重要前提，人力资源管理必须具有较高的科学性和可行性。企业要想实现可持续发展，采用基于大数据的管理模式，才能够提升企业人力资源管理的效率与质量。 1 进行大数据时代企业人力资源管理变革的思考意义 大数据时代企业人力资源管理工作是企业发展和创新的核心，它关系着企业的经济发展方向，产业结构调整以及创新能力的发展。在企业工作不断改革的过程中，企业的人力资源管理工作更是发展的重点，必须要从一个全新的角度去处理，所以，进行大数据时代企业人力资源管理变革的研究是非常有意义的；除此之外，虽然企业的人力资源管理工作在企业的改革中得到了一定的发展，但是在实际的发展过程中还存在着一些问题，例如，大数据时代企业的人力资源管理人员在工作过程中会出现工作效率不高、工作懈怠，甚至是缺乏基本的职业道德素质等现象，因此通过进一步的研究和分析，可以更好地促进大数据时代企业人力资源管理的高效率。 2 大数据对企业人力资源管理工作的影响 大数据指的是随着互联网技术的发展产生的一类新事物，现在对于大数据还没有一个明确的定义，按照Gartner对大数据的定义，其可以理解为在处理大量的网络数据中，可以发挥较好的决策能力，而且在数据的处理中优化了数据的处理流程，形成多元化的信息资产。大数据又可以称为巨量资料，指的是数据资料非常庞大，以至于不能运用人脑和一些软件来储存和处理，这些数据在最短的时间内可以为企业提供最有利的价值，帮助企业进行人力资源的决策。如今，大数据已经深入到很多企业当中，成为了重要的生产要素。 大数据给企业的经营管理工作提出了更高的要求，企业在面对大数据时代带来的机遇的同时，也必须承担起其所带来的挑战。大数据将不同的数据信息和网络技术相融合，具备很大的技术价值，它不仅能够促进企业自身的管理模式的变革，还能够推动整个行业的产业调整和升级，对于企业的战略发展具有重要的作用。从企业的角度来说，应该积极使用大数据的信息去优化自身的人力资源活动，把数据放在人力资源管理的首要位置，促进人力资源管理信息和企业的经营活动相结合。但是，在这种情况下，企业的人力资源信息泄露的风险也逐渐加大。 大数据的重要特征就是流动性，企业的人力资源管理活动需要随着外部和内部环境的变化而做出调整。特别是在大数据的环境下，企业的人力资源管理工作就更加需要明确数据保密的责任，强调对于数据的筛选和过滤，找到最佳的管理措施。 3数据时代下企业人力资源管理工作不足 3.1人力资源管理工作理念时代性不强 随着大数据时代的发展，使得企业发展的内外部环境发生了极大的变化，对于企业的人力管理工作更是提出了更高的需求。企业如果想要优化自身的人力资源管理工作，提升员工的工作效率，就必须对自身的管理工作进行优化和创新。从企业的角度来说，人力资源的管理模式和理念与企业领导者的管理理念是一致的，只有从企业领导者的角度出发进行理念变革，才能够使得企业人力资源的管理方式得到转变。但是，从当前的市场情况来看，很多企业的管理阶层没有重视这种与时俱进的管理理念，对于大数据的优势更是缺乏足够的认识。这些管理者固守传统，认为企业人力资源管理的任务就是对员工进行规范和管理，仅仅是企业的一种常规化的工作任务，没有对其进行改革和创新的需要。 3.2传统的企业管理思想影响较大 当前，在很多企业中，企业的管理人员都过于重视过去的管理方式和管理理念。但是大数据的时代背景难以顺利地融人当前的管理任务中去。很多企业的管理阶层不愿意改变，仍然守着传统的管理方式进行人力资源的管理工作，形成一套十分严格的员工管理体系。在这种守旧的企业管理环境下，员工被认为是机械设备的生产操作者，忽视了员工的自主性，换言之，员工就是机械与生产设备的辅助者。这种传统人力资源管理理念的影响，使得企业人力资源管理工作没有凸出员工的个性特征，缺乏人性化，没有从以人为本的角度出发进行管理，这种情况将会在未来阻碍企业的进一步发展。 3.3力资源管理模式更新难度大 当前，企业的人力资源管理模式变革受到了很多因素的干扰。在大数据的背景下，虽然企业具有了更多的发展机会，但是其也面临着前所未有的挑战。人才的管理和培养已经成为企业之间竞争的重要部分。特别是在现代市场经济快速发展的情况下，不同行业之间的竞争压力剧增，人才更是企业立足于激烈市场竞争的重要支撑。因此，对于现代企业来说，对于人力资源管理理念和方式变革势在必行，只有优化管理模式，建立起一批优质的人才队伍，才能够促进企业人力资源管理目标的实现，提升企业的综合实力。 4大数据时代下企业人力资源管理工作优化的方法 4.1积极更新人力资源管理思想 为了使得企业审时度势地适应大数据时代的发现，企业的人力资源管理任务不仅需要从自身的实际情况出发，还需要与市场外部环境相结合。作为企业的管理阶层，需要主动去研究现代企业发展的外部环境，从正面和负面的部分对于大数据带来给企业的机遇和挑战进行双层分析。首先，企业的人力资源管理阶层应该紧跟大数据的发展思路，结合大数据的时代脉络进行企业管理任务的优化和提升，使用大数据的思维方式去解决人力资源管理任务中的挑战，从整体的角度优化企业的人力资源管理任务。此外，还需要结合人才市场的发展情况，分析本行业中人才需求的变化情况，从而筛选出优质的人才。其次，企业人力资源的管理阶层和高层领导者需要从过去的管理理念中

信息技术背景下的大数据分析

信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的

某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一）问题的提出 标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性， 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看， 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？ 二）问题的分析 通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关， 是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系 与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着 两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考 发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。 一、大数据成就了一个变革的时代 大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。 二、大数据时代促动了现代治税理念 我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。 （一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策 多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。 （二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享 作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数

大数据时代企业人力资源管理变革的思考 陈海燕

大数据时代企业人力资源管理变革的思考陈海燕 发表时间：2018-03-12T11:26:52.117Z 来源：《电力设备》2017年第30期作者：陈海燕余强龙晨 [导读] 摘要:大数据是如今人们热议的一个话题，在大数据的环境下许多领域都实现了创新，而在大数据环境下对于企业人力资源管理模式的变革也正在慢慢演化着，这种变革可以加快人力资源管理的发展速度并激励人们产生更多更好的创新思维，使企业人力资源管理推陈出新，不断创新出效率更高，更为合理的人力资源管理模式。 （国网湖北省电力公司检修公司 430050） 摘要:大数据是如今人们热议的一个话题，在大数据的环境下许多领域都实现了创新，而在大数据环境下对于企业人力资源管理模式的变革也正在慢慢演化着，这种变革可以加快人力资源管理的发展速度并激励人们产生更多更好的创新思维，使企业人力资源管理推陈出新，不断创新出效率更高，更为合理的人力资源管理模式。在大数据时代的大环境下，人们对企业人力资源管理模式即是创新，也是挑战。 关键词:大数据时代，人力资源管理，变革 如今，大数据时代是新的趋势，而人们利用大数据所展现出的力量和好处也是巨大的。大到国家决策，小到人们的生活琐事，都离不开大数据。同样的，大数据在企业人力资源管理中也占了很重要的角色，企业如何利用大数据的思维和力量做好人力资源管理对于一个公司是非常重要的。 1.如何解读“大数据” 现在我们处在“大数据”的热潮中，可是到底什么是大数据呢？维基百科认为“大数据”定义是数据很巨大，无法在允许的时间内利用常规的软件工具对内容进行抓取、管理并且处理的数据集合。”并且“大数据”具有“7V”特征，分别是易变性( Variability) 、真实性(Veracity)、巨大的数据价值(Value)、多样性( Variety)、高速性(Velocity)、强关联性(Viscosity)和海量性(Volume)［1］。大数据也是当今社会一种新的思维模式和思维体系，而大数据已经成为推动社会发展的主要动力之一。能否掌握大数据及其概念对于一个想要高速发展的企业有着非常重要的意义。 2.大数据可以推动企业人力资源管理变革 2.1 大数据对企业人力资源管理理念的变革 和传统的人力资源管理模式不同，企业通过利用大数据进行人力资源管理模式变革，应该分析大数据，形成大数据思维，除了具备大数据思维，改革领导人还应该拥有对于人才需求的预测能力并在平时工作过程中有很敏感的创新能力和专一的专注力。除此之外，改革领导人还应该向手下的员工传输大数据思维，让改革团体变得更加生气勃勃。企业人力资源部门应该将大数据作为改革和平时工作的核心力量，从而面对日趋复杂和大量的人事信息，包括员工的个人信息；人工成本；人员资本投资的回报率；员工季度，年度的考核结果；员工对公司的满意程度和对公司的意见；员工的考勤情况等。人力资源部的管理和决策者应该具有丰富并且敏感的创新和预知能力，应本着大数据的“7V”特征，通过“事实与数据”和“感觉与经验”的联合思维模式［2］,制定符合公司情况的人力资源战略，从而大大提高单位人力资源管理的效率，并在众多公司中拔得头筹。 2.2 大数据对企业人力资源管理系统的变革 企业人力资源管理系统由招聘与配置、劳动关系管理、绩效管理、薪酬福利管理、培训与开发、人力资源规划六大部分组成。这六大部分是独立的六个部分，但是在独立的同时又是环环相扣，密不可分的。包含了人力资源管理的许多方面，例如用人、选人、留人、育人等。而大数据推动人力资源管理更加的高效和细致化。例如选人招聘时，公司可以通过大数据调查非常详细的了解到每位应聘人员的基本信息，并且能够对信息进行归类统计，从而非常快速准确的筛选出公司需要的员工类型，再进行人工面试，这样即大大提高了公司人事招聘的效率，也使员工能够找到可以更加彻底发挥自己工作特长的单位，同时也可以提高公司对员工和员工对公司的满意度，对提高员工工作效率也有着非常积极的作用。 2.3 大数据对企业人力资源管理模式结构的变革 人力资源的信息在大数据的环境下可以得到整合，例如员工的考勤与绩效，员工的培训管理，员工的岗位变更，员工的退休与晋升等较为分散的信息不好处理统计，再加上有些部门的职员身兼数职，兼顾统计整理的时间有限，利用大数据可以使较为分散零散的信息整合成为一个较为系统化的信息库，从而方便统计整理。同时企业中的人力资源管理模式由以前的金字塔形状越来越趋向于扁平的形状。由于以前大数据知道的公司较少，导致公司对于员工个人信息的掌握很少，绝大部分的信息都只能从外围途径得知；而大数据对人力资源管理模式的变更使得公司可以通过网络数据统计轻而易举的获取员工的信息，再加上公司中员工与员工之间的信息传递，使得人力资源管理效率得到了非常迅速的提升。 大数据可以促进人力资源管理的创新和决策的升级。例如企业在招聘人才如果利用大数据进行招聘的话，公司可以将每个人的基本信息，意向和适合做的工作进行大数据的统计，从而高效的筛选出适合公司的人选，可以大大缩短公司面试的时间。这样即可以节约很多的人力和时间，还可以为公司提供更加适合公司需要和公司发展的人才。 总结： 现如今，大数据对于企业的人力资源管理的改革和发展有着非常重要的作用和意义。它可以将大量的分散数据聚集在一起进行统计，从而非常高效的获得企业所需要的信息；并且大数据可以明显加快人力资源管理效率。而作为人力资源管理的决策者，除了应该具备非常强大的处理数据的能力和数据统计分析能力，还应该具备对本行业前途的预测和远见。大数据对人力资源管理有着非常明显的益处和推动作用，不过在管理模式的变革中，对管理者的要求比以往都严格了很多，作为管理者也应该不断学习，不断思考，从而应对高速发展的社会带来的挑战，带领公司走向辉煌。 参考文献： ［1］James Manyika，Michael Chui，Brad Brown，etal. Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity ［EB/OL］．［2011－05］．http:/ /https://www.wendangku.net/doc/bc5467125.html,/Insights/MGI/TechnologyandInnovation/Big_data_The_next_frontier_for_innovation.