京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”可是个识才利器
要让事实和数据说话
从以往各地各部门引进人才的情况看,存在的问题主要有三:一是所引人才并非高端,这属于层次误判;二是所引人才并不对口,这属于短缺精细;三是所引人才虽然可用,但是价值观同事先预期不相一致,这属于缺少深入识别。
怎么做,才能够解决这些矛盾呢?让我们先来看一些地方的人才评鉴方法:一是靠大师举荐;二是靠小同行评价;三是靠日后实践鉴别。这三条都有一定道理与可行之处,但也都有一些难以避免的问题。比如大师推荐,一般都是出以公心的,可是有的也难免出于私心。法拉第被他的老师、著名科学家戴维所打压不准进入英国皇家学会,就是一例明证;比如同行评价,一般也是可以的。但是,如果遇到利益纠纷,同行乃是冤家。这次屠呦呦获得诺奖后,向诺奖评审委员会建议予以取消的就是屠呦呦的同行;比如实践检验,无疑也是对的。但是,检验需要一定的时间跨度,等时间足够了,人才可能已经垂垂老矣。
我们所处的时代已经是信息时代。信息时代又划分为三个阶段:计算机时代、互联网时代和大数据时代。大数据时代选择人才、评价人才,就是不要凭印象说话,不要凭经验说话,而要凭事实和数据说话。
正是从这样一个前所未有的角度,大数据日益成为一种识才利器。
精准识才的工作原理
人们一定要问,大数据识人凭的是怎样的技巧呢?根据我的认识,有三大技巧:
其一,全范围搜索,再优中择优。众所周知的诺奖获得者评选,有其专门的评审委员会,并且遵循一套严格保密的程序。但是,在斯德哥尔摩正式颁布获奖人员名单之前,有的机构就发出自己的判断信息了。这个机构所凭借的武器就是大数据。他们利用论文发表数量、论文被引用指数,就可以预先把获奖者猜测出来。汤森路透就是这样一家能够做出比较精确预判的公司。从2002年始至今,这家公司已经成功预测出38位顶尖科学家。去年,获得诺奖的11位自然科学家中,汤森路透准确预测出8位。
其二,察微而知著,探究其内心。三国时期魏国文官刘劭以察微知著而闻名。有一天,青年曹操拉住这位名噪一时的刘劭,非让他给自己品评一番不可。刘劭被他纠缠不过,就写下“治世之能臣,乱世之奸雄”十个大字。历史证明,刘劭的判断十分准确。
那么,刘劭是凭借什么得出如此令人惊叹的结论呢?笔者认为,他是从曹操的非结构性数据里找到了答案。如今,美国人研究的“科学入心法”,就是将这一套观察方法,运用于人才识别上,并且将其数据化。这种观察,并非通过语言,而是通过非语言信息。比如,说话声调的变化、眉毛是否上扬、眼睛如何转动、肌肉如何移动等等。这些行为,都是无意识中表现出来的,是用肉眼无法观察到的,而计算机却能够很容易追踪其变化。
有篇文章这样描述这一过程:某人打开视频网站,正在观看一则广告,禁不住流露出惊喜的表情。这时,计算机摄像头提示灯忽然闪了闪,这是什么意思?原来计算机是在做这样的事:对准那个人的眼睛定位,寻找嘴部水平中心线,xyz轴建模,测量他的眼轮匝肌、皱眉肌、颧大肌各块肌肉的位移,数据传回,数据库表情匹配,得出内心情绪判断。
所谓“科学入心”,就是这样一种原理。
其三,丰富大数据,聚焦意中人。现在的世界,到处布满了数据。有人把它形容为大数据飓风,有人把它描述为大数据洪流,也就是说,人们已经生活在数据海洋里了。这个海洋,是你我、大家共同制造出来的。比如你的手机,上面下载了不少软件。你自己感到实用、方便、免费,殊不知就在你获得这些好处的时候,你的大量信息都被它采撷而去了。如果商家要为你做出一幅素描画像,那将是轻而易举的事。你的形象由两部分数据组成:一部分是交易数据,包括你的消费水平、消费频次、购物生命周期;另一部分是交互数据,包括你的图片、你的习惯、你的行为,还有你在微博、论坛、论文里发表的观点,乃至你的出行记录。这样的图像素描,就为想要寻找你的人,提供了大量信息。
弄清了以上大数据的工作原理,就知道为什么它能够帮助我们寻到人才了。
当然,大数据找才,也有其弱点。比如,对于那些名气还不够大的人,对于因为需要保守技术机密而不宜张扬,包括公开发表论文的人才,非常可能被其忽视、埋没。这就是说,大数据也有其难以令人满意之处,但总归是目前相对科学、客观、有效的人才发现、识别方法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
先回答:下半年能考的证书,大致分四类 2026年下半年仍有报名或考试安排的证书,主要集中在四个方向:财会金融类(如注册会计师 ...
2026-10-27毕业后该考什么证书,答案不是一张热门榜单,而是一个顺序问题:先确定你要投的岗位方向,再判断哪些证书现在就能报、哪些要等工 ...
2026-10-2734岁考证,和二十多岁刚毕业时不是同一道题。这个年龄找工作,招聘方通常已经默认你有十年上下的工作积累,会拿“经验能不能直接 ...
2026-10-27咨询岗位最该优先掌握的不是某个工具,而是四类能串起项目全流程的能力:问题定义与结构化拆解、指标与对比分析、数据获取与清洗 ...
2026-10-27多数咨询岗位需要一定程度的数据分析能力,但“需要”不等于“必须会写代码或建模型”。咨询顾问至少要能看懂客户给的数据、把业 ...
2026-10-27咨询岗位的分析能力,不是“会套框架”或“PPT写得漂亮”,而是一条从问题到结论的能力链:问题拆解—假设验证—信息获取—数据 ...
2026-10-27需要,而且它不是“加分项”,是日常工作的基本工具。直播运营每天要面对选品排期、流量承接、转化复盘和投流决策,这些任务的结 ...
2026-10-27证券分析师的培训需求,最好从“最终要交什么”往回推。日常输出大致四类:行业跟踪报告、财报拆解与盈利预测、估值模型、路演与 ...
2026-10-27先给答案:一张四层知识地图 如果只用一句话回答“证券分析师最重要的知识是什么”,答案是:以财务分析和估值建模为硬核,以行 ...
2026-10-27市场策划不是“会写文案、能办活动”这么简单。招聘方真正考察的,是你能否围绕一个业务目标,完成从调研、人群判断、创意主题、 ...
2026-10-27市场运营想靠学习推动职业发展,容易掉进两个坑:一是把课程清单当能力清单,学完不知道用在哪;二是只补营销方法,遇到渠道效果 ...
2026-10-27产品运营做久了,很容易陷入一种忙碌:活动一场接一场,功能推了一版又一版,日报周报天天写,但说不清自己到底积累了什么。想提 ...
2026-10-27运营岗的“快速提升”,不是把Excel、SQL、Python挨个学一遍,而是先补上能立刻改变工作产出的能力。判断标准很直接:同样一场活 ...
2026-10-27优秀市场专员的能力不是单点技能堆出来的,而是“用户洞察—内容与活动策划—渠道获客—数据复盘”四块形成闭环。想快速上手,正 ...
2026-10-27运营专员的“通用知识”,不是一份越长越好的工具清单,而是能支撑日常任务判断的一套底盘。不同细分方向差异很大:用户运营更关 ...
2026-10-27运营专员最常见的困境不是不忙,而是忙完之后说不清效果:活动做了、内容发了、社群拉了人,汇报时却只有“曝光多少、入群多少” ...
2026-10-27运营经理提升职业知识,靠的不是多报几门课,而是先有一张自己的“知识地图”,再按当前岗位最卡壳的环节排顺序。比较实用的做法 ...
2026-10-27运营岗位的能力素质提升,核心不是把工具学一遍,而是围绕“目标拆解—用户洞察—执行落地—数据复盘”四层能力逐层补齐。工具是 ...
2026-10-27运营岗位的能力提升,最容易走成两条弯路:一是把“提升”等同于学工具,Excel、SQL、Python挨个报班,回到工作里还是凭经验拍脑 ...
2026-10-27运营岗最容易陷入的学习误区,是把“提升”等同于收藏平台玩法、追热点模板、背活动话术。这些内容有用,但迁移性差:换个行业、 ...
2026-10-27