在04年的时候国内有一部电影，那时候我还在读书.它很有意思，叫天下无贼。不知道台下多少人看过这部电影。里面有一句重要的话，21世纪什么最贵，答案是人才。
今天已经有很多人认识到了人才是很多企业的核心竞争力，此时我已经加入了一家北京猎头公司，公司的品牌是乾坤猎聘，它积累了大量的人才数据，有很高的价值，在此基础上我们做数据挖掘和分析的人就可以做很多很有意思的事情。
本文并不是以我们的数据为基础，这里主要以猎聘网的人才大数据作为分析展现给大家。
之所以选择猎聘网的数据，其实有两个原因，一方面是北京猎头公司内部的数据有部分是比较机密的，暂时还在保密期，无法对外公开，另外一方面原因也在于猎聘网的受众更加的广泛，毕竟我们更主要的是服务于企业的一家猎头公司，对于人才端虽然也在操作，但是这方面还是比猎聘有所欠缺的。
好了不说废话了，下面进入正文吧。
前为止，猎聘有2700多万的注册用户，猎聘服务的企业有40多万家。平时猎聘在线的职位有企业的职位也有高端的猎头发布的职位70多万个，每天猎聘的数据流水线可以收集到近亿条的日志，有各种各样的事件，所以这个是猎聘的数据基础。在上面那张图上你可以看到猎聘网上核心的一些元素。在最左边是猎聘的用户，C端，就是猎聘的候选人，在最右端就是猎聘的企业，就是猎聘的用人方。上面中间就是猎头，这是猎聘的特点，就是把猎头融入到整个招聘的环节中而且把它线上化了。
下面北京猎头公司就谈谈对未来人才的一些展望。
我觉得人才大数据领域里面还有很多机会可以挖，有的甚至是一些不错的创业机会。我来谈一下我的想法。传统的企业里面HR工作分六大模块，第一个是人才规划，我要准备为了企业的战略目标我要招什么样的人，招什么样的人在什么地方找人都是要有一定依据的。以前是没有依据的，没有很好的方法去做，现在有了大数据之后我们可以对行业的人才数据进行一个分析，帮助你做科学合理的规划，接下来在人才招聘方面，我们举得一些例子已经介绍了人才数据和算法帮助HR进行高效招聘的一些案例，还有当你员工来了以后内部做培训，培训怎么做，是大家都上一样的课么，也不一定。
根据各种各样人的特征和培训的效果我们可以设计一些模型和培训的program.员工的工作有好有坏，这就涉及到一个绩效的问题，大型的企业都会关心，什么样的员工是高效的，这里面就可以用一些数据分析的方法。我们也曾经做过一些分析，就是successfactor，能够看出哪些销售真的能够在这个公司里面做出比较好的业绩跟他的背景和行为特征是有很强的一些关联的，还有薪资激励，我们可以用前面讲到的薪酬报告。
最后一点是员工关系，其中一点是流失风险的预测，因为高级的人才是不缺工作的，外面的机会很多，那这种人是不是有流失的风险呢？这通过数据也是能够看到的。北京猎头公司曾经给某个大的互联网企业交流过，他们已经在背后看员工在浏览哪些网站，然后做一些分析，有的人能看出流失的风险有多大。通过看外面的机会怎么样，员工的投入怎么样这个模型出来应该是很容易预测出来是不是有风险的。
这个是企业方面，然后个人呢，个人有几个大的问题。第一个是选择，你的选择可能比你的努力有时候影响更大一点，这时候看到真实的数据，比如说职业发展报告，你可能更清楚自己合适的方向在哪里。另外在求职的时候，你可以用一些职位推荐的服务，可以不用花什么力气就能找到自己很感兴趣的职位。接下来，咱们自己都要学么，学的时候看看职业发展报告，看看哪些技能对我来说发展是最有利的。最后一点是职场社交，可以用这些人脉推荐的工具帮助你找到对你职业发展有用的人。
这里面举一个例子，是关于教育的，去年的时候去华南理工交流，我们就临时简单地抽调了一些华南理工毕业生的情况，我们追踪到差不多20年左右老校友的情况，可以看到有不少人走上了很好的管理岗位，然后也有很多做工程师的，因为它是一个理工科学校。接下来你会看到很多跟建筑工程，跟房地产有关的职位，原来我不知道华南理工的强项在哪里，看了这个表之后，我们就猜华南理工的房地产，建筑会很厉害。跟他们的老师一交流，他们说对的，在华南地区他们的房地产，建筑是最强的，所以这个数据就验证了他们的优势。
然后我们当时又拉出来一个关于钱的数据，广东著名高校的薪酬的比较，排名第一的是中大，第二是华南，接下来是暨南大学。原来我对这个排名也不太清楚，看完这个图我就清楚了，给他们展示的时候，同学老师们也非常认可这个事情，可以看出这个和他们当地的学校排名还是有强关联的，这是一些很有意思的数据。像刚才谈到教育的话是说人才大数据对学校的专业规划是很有帮助的。
因为现在的教育很多都是要面向应用面向市场的，那市场的需求在哪里，看看这些真正的从企业招聘需求中总结出来的报告对专业设置和课程设置是有帮助的。细节一点，哪技能是企业真正关心和需要的。就业指导也是类似，上面的这些报告都能起一些指引。另外非常有趣的一点是校友关系，北京猎头公司是做中高端的，中高端的人才是需要一定时间积累的，这时候我们可以追踪到很多高校的老校友发展状况，比它的校友办公室追踪的数据还更多，更深入一些。
同时我们的app像同道的人脉推荐里面不仅有同行，还包括老同事，和同学的推荐。我们经常听到用户的反馈说喔，通过这个我找到了我失散多年的老同学，又联系上了，这个是很有惊喜感的事情，我们觉得很有成就。对于政府和社会来讲，就业是各级政府都会关心的一个话题。那么政府在做产业规划的时候也要看看本地的人才是怎样，看看这个地方到底是适合发展哪些产业，尽可能利用这个地方有强竞争力的这批人，这样对这个地区产业的发展有帮助。
另外也可以做教育优化，人才资源的优化。最后一点是跟经济的统计和预测有很强的关联。一个地方的兴衰和它的人才是有很强的关系。我举个例子，去年六月份的时候我们的分析师在做各个地区全行业的人才流动情况时候就发现东北这个地区的职位在快速的下降，东北的经济肯定出问题了。到了八月份的时候，国家那时候开始出一些新闻反映东三省的问题出来。
所以北京猎头公司认为人才的数据是非常有用的先行的信号，对经济统计和预测来讲，这方面仍然是一个待开发的领域。如果说台下有一些老师或者做这方面研究的人我非常愿意一起合作做方面一些事情。讲完了机遇以后呢，我们讲讲人才大数据的一些挑战。我们的这个工作其实是蛮有挑战性的，有很多困难。第一个讲是缺乏有经验的人才，数据人才的培养需要一段的时间，它相对来说是一个比较新的领域，中国国内的积累是比较少的，像我们这边都很需要很好的大数据工程师，做机器学习的，做数据分析的。
技术上来讲，北京猎头公司做这些模型它的统计性能，它的准确率在高噪音的状态下，因为大数据典型是个高噪音的环境，如何保证它统计的性能仍然是在技术上有挑战的一个课题。接下来就是模型的可解释性和合理性，机器学习里面会有很多模型的算法做出来以后它的效果不错，但当你给业务讲的时候，拿这些报告给别人解释的时候仍然是会有挑战的，因为有些模型是很复杂的非线性的模型，而且保证里面内部的一些合理性在很多情况下都是一个挑战。
还有经济成本，我们怎么样低成本的获得数据，我们现在能收集到一些数据，猎聘有两千七百万的用户，但是还不足以是全部的，我们还是想获得更多的数据，这是一个挑战。还有永远跟大数据关联在一起的就是隐私和合规性的问题，用户在网站上的信息到底开放到什么程度这个是需要大家仔细思考去做的。
目前北京猎头公司是提供了很强的隐私保护，我们有十几项隐私保护的功能，你甚至可以一键隐藏，就是在上面谁也看不见，你自己偷偷看机会，所以隐私的问题我觉得是做跟人有关的大数据都会面临的一个挑战。
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