很多朋友对于大数据的概念和应用，到底是什么和大数据应用怎么解决办法不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人力资源管理的大数据解决方案
大数据时代企业竞争越发激烈，如今企业竞争的根本是人才竞争，人才是企业发展的战略资源，人力资源的合理配置关系到企业资源的盘活和企业生命力的延续，是提升企业核心竞争力的关键因素。
人力资源全产业链正在发生巨变，人力资源管理是现代企业管理中一个重要环节，其重要性也是日益显现，企业人力资源管理对大数据的应用是顺应时代发展的必然趋势，是实现企业可持续发展的必要手段。
人力资源管理的现状在新经济条件下，企业人力资源管理必然要发生变化，很多企业已经开始积极进行改革，从繁琐流程、高费用和多人参与的传统管理，到市场化、专业化、精准化的新型管理，使得人力资源价值最大化，但在此过程中也会遇到一些难点。
难点一：数据口径
人力数据信息同样呈现高增长率和多样化的特点，比如，企业员工信息能够真实地反映员工的绩效水平、综合素质、工作效率等指标，然而这些基础信息又包含个人年龄信息、技能水平、综合素质、相关资质等多方面信息，需要统一所有数据口径才能完成指标分析。
难点二：技术瓶颈
人力资源部门属于前台业务部门，数据管理更多的是信息技术人员在后台操作，所以人力资源的数据分析对于前台业务人员是有难度的，需要改变这种工作方式才能提高工作质量和效率。
难点三：应用风险
人力资源信息涉及很多个人信息、企业内部资料，甚至是商业机密，所以数据安全是重中之重，在保障信息的安全性和隐私性的基础上，才能实现其数字化管理的价值。
人力资源的分析需求大数据时代推动企业数字化转型，然而转型过程并非一日之功，企业都需要遵循着数据指导业务的模式逐步完善数字化管理体系，首先来看下企业整体分析需求架构。
图-企业整体分析需求
传统的企业绩效评估往往源于财务指标，在新的知识经济时代，人力资源成为企业重要的无形资产，这些资产是传统财务指标无法捕捉的。企业发展过程中，既要关注过去和现在，同时又要关注未来，尤其关注人力资本产生的独特的竞争优势。因此，对企业人力资本的度量成为企业绩效评估的新方式。
通过对人力资本的分析，可以发现企业在人力资源供给、人力成本投入、经营绩效产出、发展与保持力和人力资源运营有效性方面存在的问题，通过量化的指标，帮助企业CEO/CHO、各级企业经营负责人、HR负责人等进行科学决策、管理风险、控制成本，从而优化投资回报、促进业务发展、支撑企业战略。
图-人力资本分析体系
分析云解决方案数据中台，构建体系化分析数据
数据中台的建立，可以高效满足前台数据分析和应用的需求，它是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，所有经过处理的数据进入数据中台，并统一建立业务模型，以供业务分析使用。
图-数据中台应用数据逻辑
语义层，打造自助式分析平台
语义层将后台数据库系统中的存储数据从技术人员的视角转向业务人员和管理人员的视角，实现了将复杂的数据查询、分析和报表制作从IT技术人员的专项应用到企业全员易用的转变。在分析云中，业务人员可以基于“语义层”通过简单拖拉拽快速构建业务分析。
图-分析云语义模型
BIInside，体验嵌入式场景分析
BIInside使业务系统与数据分析融为一体，报表和管理驾驶舱大屏等分析结果，可以完美的嵌入到业务系统中，供最终用户查看和使用，同时，用户身份可以直接使用业务系统用户认证体系，登录系统后，自动根据用户权限查看相应的报表。
图-分析云与致远协同门户集成
五、分析云相关应用
1.人力总监看板
2.核心人员离职报表
3.分析云人力成本报表
4.分析云人员绩效报表
5.分析云人事部大屏
6.分析云移动端员工日志
六、方案小结
大数据时代推动企业精细化管理，尤其在人力资源管理方面，对选人、育人、用人、留人进行量化，使得人力资源管理更加高效和精准，建立适合企业发展的管理制度和流程，从而实现质量和效率的平衡。分析云可以帮助企业更好地洞察数据本质，协助人力部门监督员工表现并合理调度，辅助企业高层确定工作重点，预测未来趋势。
大数据的应用领域有哪些
可以应用在云计算方面。大数据具体的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(GoogleFluTrends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(NateSilver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、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。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
请问大数据应用技术都要学什么
大数据是我的主要研究方向之一，目前也在指导大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
大数据应用技术专业主要以培养大数据应用技能为主，相对于数据科学与大数据专业来说，大数据应用技术专业主要培养技能型人才，以满足广大传统行业对于大数据应用人才的需求。大数据应用技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据采集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。
在知识结构的设计上，大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。
编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。
大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展，目前大数据平台的组件已经逐渐丰富，所以这部分学习内容也相对比较多。
数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始，然后进一步学习各种BI工具，在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。
最后，随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业，未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
大数据的概念和应用，到底是什么
通过数据的采集分析，制定符合相应需求的规划，从而减少盲目的投入。
客观的说是利弊共存的（略）！但又是发展的必然。
总结下来，打破资本的垄断，或做到人性化的发展，那就是真正的进步了。
谢谢邀请！
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