淺析大數據時代大學生就業挑戰及應對策略

西安外國語大學商學院 陳詩琪

大數據時代帶來了生活、工作與思維方面的大變革。它通過海量數據計算，預測事情發生的可能性，變“事后統計”為“未卜先知”。例如，Google大約每秒3.4萬次的搜索請求和twitter、facebook等社交平臺每秒產生的近萬條評論，它們可以為華爾街投資高手們判斷民眾情緒提供參考，從而決定是否拋售股票；美國奧巴馬總統競選團隊依據數據挖掘再次贏得總統競選。在這樣的大數據浪潮中，大學生們想要找到新的立足點，改變“畢業即失業”的狀況，就必須加深對大數據的了解，從而挖掘出應對策略以提高就業競爭力，成為契合大數據時代的新型人才。

1 大數據時代簡介

隨著互聯網的普及和發展，在經過移動互聯網、社交網絡、云計算、物聯網之后，IT行業又迎來了一次顛覆性的技術大革命——“大數據”(big data)。

中國著名信息管理專家涂子沛這樣定義大數據：“大數據是指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。大數據之大，并不僅在于容量之大，更大的意義在于通過海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來‘大知識’、‘大科技’、‘大利潤’和‘大發展’[1]。而數據科學家維克托·邁爾-舍恩伯格在其書《大數據時代》中給出了這樣一個例子：谷歌通過比較5000萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾控中心在2003年至2008年間季節性流感傳播時的相關數據，在2009年比官方機構更早準確預測了新一輪流感爆發的時間。這個例子很好地反映了大數據時代的標志，即“通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務或深刻的洞見。”[2]如今專家學者們對于大數據并沒有統一的定義，但就大數據的“4V”特征已達成了共識，即海量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)和價值化(Value)[2]，具體是指數據數量之多、來源之廣和類型之繁多，只有對數據有快速靈敏的反應力和洞察力，才能去除不相關數據，提純出有用數據，將數據價值化，這就是大數據的終極意義之所在。由此可見，大數據是一種具有強大指導決策力、洞察預測力及流程優化力的信息資產。

2 大數據時代影響下的企業變革

2012年奧巴馬政府將大數據定義為“未來的新石油”，并推出“大數據研究與開發計劃”，一連串開發大數據價值的行動由此展開。透過美國的大數據戰略，我們可以看到一場大變革正在經濟生活各個領域悄然展開，尤其是在企業經營領域，大數據對企業造成的變革浪潮已經勢不可擋，具體從以下六個方面就可見一斑。

2.1 企業戰略管理

大數據時代的來臨使企業的決策和運營更數據化、流程化。在企業戰略層面，企業通過分析行業大數據，加以SWOT及PEST分析模型，能更加明晰企業在大數據時代下的優勢、劣勢，以及面臨的機遇與挑戰，從而適時做出戰略調整。再者，企業處理、分析信息的思維方式和習慣也發生了改變，企業建立靈活的組織架構與業務流程，以支撐數據分析發現更優的決策方式，進而為企業創造更多的價值。

2.2 人力資源管理

人力資源管理由“金字塔”向“扁平化”結構轉變。位于金字塔尖的人力資源主管及部門負責人能直接通過大數據掌握更多基層員工的信息，從而達到更好地溝通；企業也可以儲存應聘者的各類信息并利用大數據進行人才測評，形成關于應聘者的綜合立體信息庫，并加以分析，實現精準的“人崗匹配”；企業利用大數據進行的人才測評，如“海氏分析法”和“人才素質模型雷達圖”都能在人力資源數據庫中幫助決策人員找到數據間的潛在關系，進行崗位評估[3]；員工更可以通過公司的ERP系統(企業資源計劃系統)數據庫查詢自己的考勤、績效情況。

2.3 財務管理

對內，財務人員對相關大數據進行分析，評估財務狀況和風險，為決策者及時準確地確定最佳處理方案、規避財務風險提供了實時數據參考[4]；對外，各類來自市場的實時數據能幫助企業決定產品定價策略，完成人力成本估算及生產成本控制等工作，為公司財務預算、會計分析、成本控制、風險評估乃至企業收購、合并等提供財務決策依據。

2.4 營銷方法

大數據發展引發了數據庫營銷的產生，它的核心是數據挖掘，因為企業可以通過積累消費者信息，經過分析篩選后有針對性地進行客戶深度挖掘與關系維護，既涵蓋了現有客戶又挖掘了潛在客戶[5]；大數據技術更能通過分析顧客反饋的評價，幫助企業調整銷售策略，最終實現營銷模式以及產品和服務的創新。

2.5 庫存管理

對于制造企業來說，大數據時代帶來了云計算、物聯網等技術，因此企業能夠搜集、分析貨物的實時信息、動態，了解各倉庫的實時庫存情況，并且通過后端的數據中心進行大數據分析，選擇在最優的倉庫之間進行商品調配，并根據對調撥結果的分析就日后的商品庫存分配進行優化[6]。

3 大數據時代給大學生就業競爭力帶來的挑戰

大數據時代正帶給企業根本性的變革，同時，也給職場精英們提供了機遇，但機遇與挑戰并存。這對于初入社會的大學生而言，無疑是提出了一個巨大的挑戰。

3.1 大數據時代對大學生的數據駕馭能力提出了新的挑戰

在大數據時代，大學生若想獲得好的就業機會需要有較強的數據駕馭能力，即數據素養，在科學數據的采集、組織和管理、處理和分析、共享與協同創新利用等方面的能力，以及研究者在數據的生產、管理和發布過程中的道德與行為規范[7]。而大學生們鮮有接觸大量數據并從中剔除糟粕找尋有用數據的經歷，頂多是進行過幾次較淺顯的問卷調查工作，對數據技術、數據分析方法及相關軟件、國際數據化發展進程等知之甚少，在數據素養方面可以說是零基礎。

3.2 大數據時代對大學生理性思維能力提出了新的挑戰

在大數據時代，人們對于過往經驗的依賴程度降低，而對數據分析得來的實時結果信任度大大提升，因此贏得就業競爭需要大學生具備理性、邏輯性強的思維方式，從而能冷靜、不帶感情色彩地處理和分析數據，得出客觀的結論。而大多數中國學生的理性、批判性思考的能力偏弱，缺乏個人的獨立思考，且文科專業尤其是語言類專業的課程設置對培養大學生理性思維能力的作用較小，大學生的理性思維能力亟待提高。

3.3 大數據時代對大學生精確、快速、實時行動的能力提出了新的挑戰

大數據時代信息瞬息萬變，因此數據也是具有時效性的，要獲取實時數據反饋就必須有精確快速的反應能力和行動能力。一部分平常對于生活中的信息疏于收集的大學生可能會缺乏對信息的敏銳度，從而導致其較慢的反應力和行動能力，若其這方面的素質沒有得到提高，則可能會在工作中產生在數據分析工作完成后卻發現得出的結論已不具時效性的情況，導致喪失最佳的工作機遇，降低了自身的職業發展競爭力。

4 如何在大數據時代提高大學生的就業競爭力

大數據時代帶給了大學生數據分析能力、思維方式、科學精神、行動力等方面的就業挑戰，因此政府、各高校及大學生自身都應積極應對挑戰，從不同層面克服困難，共同提高大學生在大數據時代的就業競爭力。

4.1 高校、政府應建立大學生就業大數據分析機制，做好大學畢業生的就業、創業服務工作

大學生就業大數據分析離不開大數據的支持，而大數據的建設是一項科學、有序、動態且可持續發展的系統性工程。政府需要從建立運行機制、規范建設標準、建設共享平臺、提供專業隊伍等多方面進行支持，且通過建立各高校就業數據庫，分析各校歷年就業率與其獲國家資源傾斜度的關系，也能調節教育支持的力度，更好地幫扶教育產業。除此之外，將就業數據庫數據與就業市場相關數據相比，還能幫助人力資源供需雙方形成更理性的預期，減少就業矛盾，實現人力資源市場的多贏[8]。而學校通過廣泛收集歷年大學生就業期望、就業去向等信息，并將其數據化，收入數據庫，能有效預測畢業生就業率、就業去向。

4.2 高校應推行大數據戰略，讓大數據走進課堂教學，培養大學生大數據意識

各高校應結合大數據時代特征進行教學改革，推行信息化管理與信息化教學。學校的管理與教學活動都存在著固定性與周期性，如對教師的考核、學生測試成績分析、就業情況分析等，可以利用計算機分析這些數據并推薦合適的解決方案；課堂上，教師也應順應信息化教育，突破傳統的教學方式，通過“微學”“微課”等方式提高學生的學習興趣，從而提高學習的效果。同時，知識點也可以通過數據化與測試題建立聯系，計算機可以通過分析錯題數、做題時間等數據為老師提供不同學生對于不同知識點的掌握情況[9]。只有在校園中營造一種大數據氛圍，培養學生們利用數據分析找尋有用信息的習慣，才能讓他們具備大數據意識，做好走進大數據時代職場的準備。

4.3 大學生要提高數據駕馭能力，透過數據看本質

大學生可以多對社會熱點問題進行實踐調研，通過訪談、問卷調查等方式獲取大量真實數據，然后通過整理分析這些數據鍛煉自己的數據駕馭能力。在整理實踐調研的數據時，掌握圖表分析、數據模型及數據分析軟件的使用方法，如Hadoop、MapReduce等，提高數據分析的工作效率和準確性。除了加強數據分析技術的學習外，也需要補充來自統計學、數據挖掘等學科的理論知識，為數據分析提供理論支持。

同時，勤思考、多動手、多總結的做法也能幫助大學生透過數據看本質。海量數據中不乏有虛假、消極、錯誤的數據信息，因此大學生必須具備良好的數據分析能力。數據分析就是一個不斷假設、驗證的過程，耐心、肯鉆研的科學精神能夠幫助大學生在一次次的假設驗證后找到本質的規律。通過不斷地實踐練習，提高對數據的敏感度、分析能力，為日后職場中更好地開展數據分析工作打下基礎。

4.4 大學生應養成獨立思考的習慣，培養邏輯思維和理性思維方式

大數據時代是鼓勵個性化的時代，鼓勵通過數據挖掘發現隱藏于數據下的種種規律，要做到這點，大學生必須要有獨立思考、不受常規想法束縛的能力。美國計算機專家埃齊奧尼爾購買機票后卻發現周圍比他買票晚的乘客票價居然比他的便宜，本來是再普通不過的生活現象，但這卻引發了這位專家的思考。他分析到若獲得美國每一條航線上每一架飛機內的每一個座位一年內的綜合票價的數據庫，就可以預測飛機票的漲跌勢，為消費者提供參考。這樣的思考促使他最終創立了Farecast票價預測工具，顧客平均每張機票可節省50美元[2]。獨立思考不是漫無目的地想，而是有邏輯地思考。大學生要注意在日常生活中就養成邏輯推理的習慣，在問“是什么”后還要問“為什么”，嘗試通過自己的推理找到答案，這是大數據時代對人才的要求。

5 結語

列子說：“得時者昌，失時者亡。”大數據時代的迅猛發展給大學生帶來了新就業機會、新發展機遇的同時也帶來了對其數據分析能力、思維方式、行動力的多重挑戰，政府和學校應積極采取措施以應對挑戰，同時大學生們也必須正面挑戰，以開放的心態融入大數據時代并有意識培養該時代所需的獨立思考、理性思維、團隊意識的素質，以理論知識充實自我，在實踐應用中熟悉數據技術，如此提高就業競爭力才能順應大數據時代的發展潮流，成功實現學生向職業人的轉變。

[1] 徐子沛.大數據[M].廣西師范大學出版社,2012.

[2] 〔英〕維克托·邁爾-舍恩伯格,〔英〕肯尼思·庫克耶著.大數據時代:生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕,周濤譯.浙江人民出版社,2013.

[3] 和云,安星,薛競.大數據時代企業人力資源管理變革的思考[J].經濟研究參考,2014(63).

[4] 劉新鋒.芻議大數據時代下的企業財務管理[J].時代金融,2014(7).

[5] 孫雅彬.數據庫營銷風暴襲來[N].科技鑫報,2011-6-7.http://xb.gansudaily.com.cn/system/2011/06/07/012020760.shtml.

[6] 程平,徐云云.大數據時代基于云會計的企業庫存管理研究[J].會計之友,2015(6).

[7] 張靜波.大數據時代的數據素養教育[J].科學,2013(7).

[8] 陶禮軍.用大數據助推大學生就業難題化解[N].光明網-《光明日報》,2014-6-15. http://news.gmw.cn/2014-06/15/content_11613391.htm

[9] 梁文鑫.大數據時代——課堂教學將迎來真正的變革[J].北京教育學院學報(自然科學版),2013(3).