計算機、網絡、云計算……這些新生事物的出現，將深刻地影響和改變我們的學習方式、工作方式乃至生活方式。最近人們議論紛紛的大數據，更是一種不可忽視的沖擊舊有社會面貌的新浪潮。

　　大數據作為一種方法論，對于傳統的社會科學研究可能帶來重大突破。舉個例子，你知道美國哪個月份死于汽車事故的人最多嗎？大數據說天氣炎熱的月份多，而且越是炎熱死者越多。再比如，就天氣較熱的月份而論，一天之內的什么時間段事故最多？大數據告訴人們晚上6到9點。再比如，汽車事故與刮風下雨的相關性大嗎？大數據說，不大。掌握了這樣的信息，顯然有助于有關部門做好社會交通管理工作，特別是找到管理的重點和規律。

　　由此可見，大數據肯定也能夠幫助人們提升對整個社會的管理水平。對于人才管理領域來說，更是一個可以大幅度提升管理水平的良好契機。

　　提升教育質量

　　人才管理包含不同的內容，首先是人才育成。美國已經利用大數據方法建立了富有個性的“高等教育教學支持系統”。其中有種“學習分析技術”，能夠通過對與學生相關的海量數據進行分析，辨別出每個學生的學習行為和學習模式。教師可以記錄自己學生的學習過程，進行實時的學習情況監控。這就便于在學習的初始階段發現哪些學生面臨學習困難，或者有輟學的危險，從而因勢利導，采取比較準確的幫扶措施。

　　眾所周知，一般情況下，對于來自教師的“你聽懂了嗎？”的提問，人們極容易跟著大家一起回答“懂了”，其實是礙于面子，不愿意回答“不懂”而敷衍過去。但是，借助于大數據方法，教師就能夠知道，哪一位學習者的習題沒有做對，并沒有弄懂，需要進行有針對性的輔導。

　　此外，基于云計算的互聯網教育，已經成為一個開放性的自主學習系統，學習者可以不受時間、地點以及經濟條件的限制，自主選學課程，獲得自我提升。這就為學習潛力較強的學習者提供了更為廣闊的學習空間，能夠形成與眾不同的知識結構、才能結構。

　　對于教育管理部門來說，如果發現哪個教授教的很多學生做作業總是出錯，而且錯的都在一個地方，那就說明他的教學在某個環節上存在嚴重缺陷，需要改進。斯坦福大學的教授已經利用這種大數據的方法，提升教育質量。可以預見，未來世界的人才育成模式，在大數據平臺的支持下，將發生重大變化。

　　告別“獵腰”“獵腳”的無奈

　　在沒有大數據的條件下，發現與選拔都很難做到“全信息”搜索。也就是，很可能在被選人員不夠充分的情況下進行人才選拔。大數據能夠幫助人們解決這個問題。從理論上講，凡是符合條件的都可以進入選拔主體的視野。這就解決了少數人從少數人中選人的弊端。國外的獵頭公司之所以能夠幫助國家、企業尋找到合適的人選，就是因為它們掌握了大數據，而我們沒有。因此人家在“獵頭”，我們在“獵腰”“獵腳”。這樣，在國際人才產業的鏈條分工上，我們就不得不屈居“低附加值”的下游。

　　此外，人才配置的關鍵是“人崗匹配”。就是要把最符合崗位素質要求的人，配置到他最適宜的崗位上。發達國家的人才管理研究者為了做到人盡其才、才盡其用，已經開發出各種各樣的精細化的能力模型。這種模型從多種維度來描述到底什么樣的人，進入這個崗位才是合適的。有的還繪出了“人才素質模型雷達圖”。如果是職工人數眾多的企業，一個一個地進行人工對比，無疑是一件費時費力的事情，可是，依靠大數據就能夠很快實現“人崗匹配”。這種方法，對于各級各類領導班子人才配置的意義更大。因為領導班子成員配置科學與否，對于企業健康發展的作用更大。

　　當前，遍布全國的人才市場為實現人才科學配置起到了重要作用。但是，各地人才市場都不同程度地存在著信息不全、信息不及時和信息不對稱的弊端。這些問題，也可以利用大數據方法來加以改進。例如，國內有家利用大數據的人才交流機構發現，市場上來來往往的求職人流中，有萬分之一的屬于在逃犯。如何防止他們危害社會是一個必須引起重視并采取相關措施的問題。

　　挑戰傳統人才研究方法

　　大數據的出現，必將沖擊傳統的社會科學研究方法。現在我們常用的“抽樣調查”法，被認為是社會文明得以建立的牢固基石，應用較廣。其實，它只是在技術受到限制的特定時期，解決特定問題的一種無奈方法。現在，憑借大數據我們已經可以收集過去無法收集到的信息，這么一來“樣本就等于全部”。而且這樣做，肯定比使用抽樣調查方法得出的結論要準確得多。

　　迎接大數據時代，需要形成“大數據思維”。大數據不僅是一種應用性很強的實用工具，而且是一種重要的思維方法。與西方人相比，中國人在思維方面的一個重要特點就是缺少精準性。考慮問題大而化之、重定性輕定量的例子不在少數。故，胡適先生專門寫有《差不多先生傳》，以警戒國人。可是，就算到了今天，我們也很容易發現對當地、本系統的人才數量、質量、結構都不甚了解的人才工作者。胸中無全局，焉來好決策？所以，從這個角度看，重視大數據，也是一次思維方式的變革。每一個人才工作領導者都應該從對大數據的認識中，掌握工作重點，探索工作規律，提升人才工作的自覺性與主動性。

　　正如任何事情“有其利就有其弊”一樣，大數據也有它的弊端。操作不當有可能侵犯公民的隱私權。國外有人在自己的網頁上亮出極富個性的搞怪照片，結果在找工作時屢次被拒絕聘用，理由是這種打扮的人士是不適宜從事本公司工作的。這種做法到底對不對？可能一時難以得出結論。但是，防止大數據可能帶來的負作用，確實是應該注意的。

　　大數據的發展趨勢不可阻擋。既然如此，就應未雨綢繆提前研究，尋求對策。可以預見的是，在人才管理領域，十分需要培養一批懂得大數據，收集大數據，并且善于研究大數據，深挖大數據的專家。這種專家不僅具有較高的社會價值，而且能夠承擔起大幅度提升人才管理科學化水平的重任。