大數據時代下大學生就業數據信息的應用研究

摘要：為隨著大數據技術的廣泛應用，高校就業數據信息的價值日益顯現。面對大數據時代的變革與發展，高校就業工作要不斷挖掘、策劃和分析就業數據信息，讓其發揮更大的價值，更好地服務于高校就業工作。

關鍵詞：大數據；就業；數據信息；應用

中圖分類號：G645 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2014）20-0119-02

一、大數據時代的到來

2012年底，由國家語言資源監測與研究中心等多家權威機構聯合發布的“2012年度中國媒體十大流行語”中，“大數據”作為科技類十大流行語榜上有名，其社會影響力可見一斑。目前“大數據”在學術界還沒有一個確切、一致的定義或解釋。業界較早從事大數據應用研究的Gartner Group公司認為，所謂大數據就是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。其實，每一個人都是大數據的制造者、傳播者、使用者。在網絡時代里時刻都在產生大量的數據，同時人們在信息接觸、信息互動、信息應用的過程中形成了新的數據組合，這些都形成了幾何級增長的海量數據，生成了大數據。近年來，大數據在重大事件預測、商業營銷決策等領域得到了廣泛應用。近期被曝光的美國“棱鏡門”事件，就是通過收集、整理、分析、處理海量的數據信息來幫助美國實現對全球的監控。可以說，大數據時代已經到來。

隨著教育信息化步伐的不斷加快，高校管理過程中已經產生了一定規模的數據信息，特別是就業工作，作為高校管理中信息化程度較高的領域，基本上建立起了相應的數據信息庫，如畢業生基本信息庫、用人單位信息庫等，并通過信息化手段服務于畢業生就業工作。但就目前應用現狀而言，基本停留于簡單的信息采集、同步發布等層面，缺乏一些諸如信息分析、預測研判、個性化服務等深層次的應用，很大程度上降低了就業數據信息的利用價值。面對大數據時代的新形勢，如何提升就業數據的信息價值，提高就業服務的質量和水平，是高校就業工作值得從長遠發展考慮的重要問題。

二、當前大學生就業數據信息應用現狀

1.就業數據信息應用意識不高

數據信息應用是基于對數據信息的歸納、分析等過程，這需要一定的時間和精力去研究、分析，最終得出數據信息的價值。但面對日趨嚴峻的就業形勢，高校把更多的時間和精力用于就業市場拓展、畢業生就業指導等常規工作，對于就業中大量的數據信息缺乏深度應用，或者說還沒有意識到就業數據信息中蘊含的豐富價值。在收集上，一方面將涉及就業工作的相關數據信息都進行收集、統計，形成了一定規模的數據信息量。另一方面由于缺乏對數據信息的統籌設計和分類選擇，一些無用數據信息也被收集其中，既增加了收集的工作量，又產生了不少垃圾信息，影響了就業數據信息的利用效率和準確度。在分析上，往往單純注重數據信息顯性指標，如有多少比例選擇到大城市就業、多少比例報考公務員等，但數據信息背后所反映出的如畢業生就業意向、社會需求變化、畢業生個案特征等深層次問題，常常在高校就業工作中被忽視。在利用上，更多的是充當“二傳手”，特別是在就業信息發布上大多是簡單地傳遞信息，缺乏針對性和指導性，容易讓畢業生在大量的就業信息選擇中貽誤最佳的就業時機，在盲目奔走中增加不必要的就業成本。

2.就業數據信息分析手段單一

數據信息分析是充分挖掘數據信息的內在價值，以求最大化地開發數據信息的功能。目前就業數據信息分析更多流于形式，分析結果的可利用性不高。首先，缺乏分析就業數據信息的工具。就業數據信息分析往往利用Excel、Visual FoxPro等工具進行簡單的分類統計、比例分析，但面對日益增長的就業數據信息量，這樣的分析只能得出整體數據信息的共性特點，無法實現對特定數據的信息分析、對比分析、數學建模分析等。同時，目前還沒有一套適合高校就業工作的數據信息分析工具，這也在一定程度上制約了就業數據信息的利用。其次，尚未建立與其他數據的信息關聯。就業信息是一個雙向多通路的信息結構，既體現了畢業生的就業意向，又反映了用人單位的需求，還折射出社會發展對人才需求的變化。要主動建立起與其他社會發展數據信息的關聯，把國家宏觀政策、經濟發展走勢、區域發展規劃、行業發展現狀等作為就業數據信息分析的重要參照指標，準確把握就業形勢，為畢業生提供有效的就業服務。最后，數據信息分析力量不足。一方面缺乏專門人才。數據信息分析需要具備統計學、計算機科學、數學等專業知識，在高校就業工作隊伍中具有數據信息分析專業知識的人才鳳毛麟角。另一方面缺乏硬件支撐。涉及就業工作的數據信息量相對較大，加之相互關聯的數據信息更是較為龐大，就目前高校就業工作的硬件設備來講，還無法滿足大數據分析的要求，這也是就業數據信息分析工作發展滯后的一個主要原因。

三、大數據時代：創新大學生就業數據信息應用

要將大數據技術更好地應用于高校就業指導與服務，提高高校就業工作質量，必須建立一套符合高校就業工作實際的應用體系。具體而言，就是通過科學的信息技術手段實現對就業數據信息收集、存儲、分析，進而利用分析結果服務就業工作。

1.關于收集數據信息

這是大數據技術應用的前提和基礎。根據高校就業工作的特殊性，數據信息的收集要體現完整性、關聯性和連續性。一是完整性。大數據技術的最大特點是要分析研究對象的所有數據信息，而不是依靠分析少量的數據信息樣本來實現。因此，要將涉及就業工作的相關信息盡可能全部收集到位，同時還要確保數據信息的準確度，減低無效數據信息的比例。二是關聯性。就業是一個關聯性較強的工作，畢業生、高校、用人單位以及社會的相關數據信息直接影響著分析結果。在收集過程中不僅要將畢業生、高校就業工作的基本數據信息等校內數據信息收集好，還要將用人單位、社會等關聯度較大的數據信息一并收集，形成完整的數據信息鏈。三是連續性。數據信息的連續性能反映事物的發展變化過程。一方面要恢復、整理就業工作的歷史數據信息；另一方面要做好實時數據信息的收集，通過長時間積累為應用奠定良好的基礎。

2.關于存儲數據信息

這里的存儲不是簡單意義的保存，還要實現對數據信息的初級處理。首先要過濾數據信息。在收集數據信息過的過程中，為了保證數據信息的完整性和最大化，一些與就業工作關聯度不大的數據信息也被收集到其中，這就需要進行必要的過濾。目前由于現有應用水平和程度的制約，過濾主要是完成對虛假、重復的數據信息的修正或刪除，提高數據信息的精準度。其次要分類管理。為了保證數據信息分析的針對性，有必要將收集的數據信息進行分類管理，如校內數據與校外數據、歷史數據與實時數據、核心數據與參照數據等，以方便后期的利用與查詢。最后要做好數據信息備份。由于就業數據信息量較大，在做好傳統物理備份的同時，可以利用云備份等網絡技術實現數據信息備份，確保其應用的安全性和可靠性。

3.關于分析數據信息

根據高校就業工作具有階段性的特點，分析發現就業數據信息也有三個關鍵節點，即就業啟動前、就業過程中和就業結束后。就業啟動前主要是基于三個方面：一是分析畢業生基本數據信息，研判畢業生的就業意向，找出畢業生存在的共性問題；二是對比歷史同期數據，分析畢業生就業工作面臨的新變化、新動向；三是分析用人單位及社會信息，判斷就業市場，特別是對應專業的就業市場飽和度。就業過程中通過分析就業的實時數據信息，一方面讓學校及時發現就業推進工作的不足，掌握就業市場的實時變化，及時調整就業工作策略；另一方面通過分析各個專業的階段性就業率，便于分類指導各個專業畢業生就業，提高就業信息服務的針對性和專業性。就業結束后，通過全面分析一個周期內的數據信息，總結全年的就業工作得失，為下一個周期的就業工作提供借鑒和參考信息。

4.關于預測服務

大數據的核心就是預測，通過對就業數據信息的分析，預測就業相關趨勢，讓畢業生提前掌握就業形勢，做好就業的心理準備；讓高校提前開展針對性就業指導，做好就業的服務準備；讓用人單位提前了解人才的結構規模，做好吸納就業的社會準備。預測服務主要體現在：一是預測畢業生就業動向。有利于高校開展有針對性的就業指導，可以有力促進就業困難群體的積極就業。二是預測用人單位的用人需求。有利于高校提前把握用人市場的變化，有針對性地拓展就業市場和空間。三是社會用人環境預測。從大環境來說，預測國家的產業發展潛力、人才需求規模和宏觀政策變化等趨勢；從小環境來說，預測高校所在區域、相關專業對應行業的人才供求趨勢，高校根據就業市場需求變化調整人才培養方式，從而提高人才培養質量。

四、結語

就業數據信息是一種有價值的資源，它就像一個充滿財富的礦山，靜靜地躺在那里等待人們去開發和利用。正如《大數據時代》中形象的比喻那樣：“數據就像一個神奇的鉆石礦，當它的首要價值被發掘后仍能不斷給予。”面對大數據時代的變革與發展，高校應不斷地挖掘、策劃和分析就業數據信息，讓其發揮更大的價值，更好地服務于高校就業工作。

參考文獻：

[1][英]維克托·邁爾-舍恩伯格.大數據時代[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]陸璟.大數據及其在教育中的應用[J].上海教育科研，2013，（9）：5-8，22.

（責任編輯：王意琴）