讓大數據為就業保駕護航

郎靜蓉

近日，南京大學采用大數據算法，為今年入學的新生匹配室友。約3300名新生中，近八成學生填寫了問卷。根據問卷中涉及的生活習慣、個人衛生情況、個性化選擇及個人興趣愛好等選項，學校用大數據算法劃分寢室、匹配室友。過去，大學分配宿舍往往是按照學號、報到順序等依次分配，并不會考慮個人性格、生活習慣等因素。這種分配方式，難免讓一些性格迥異、興趣有矛盾的學生分在一起，容易引發糾紛，甚至可能釀成類似“馬加爵事件”的悲劇。調查顯示，70.5%的學生曾為寢室矛盾而感到煩惱，導致寢室矛盾的原因包括生活習慣不同、室友間缺乏溝通、性格不合。

南京大學改革宿舍分配方式讓人眼前一亮。人們可以在工作中、生意上和形形色色的人打交道，但如果要組建家庭，還是會選擇志同道合的伴侶。同樣的道理，學生之間性情格格不入，甚至話不投機半句多，倘若硬是配成室友，整天低頭不見抬頭見，對雙方可能都是一種煎熬。對于一些注定無法成為朋友的人，最好的相處之道或許就是“保持距離”。分配學生宿舍只是大數據應用的冰山一角。能否讓大數據為就業保駕護航，將合適的人送入合適的企業，考驗著高校、企業以及政府在實踐中不斷修正大數據算法的基本功。

根據大數據寫簡歷

近年來，隨著大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。大數據的價值不僅僅體現在海量數據信息的應用上，更為重要的是，只有在大量的數據信息中找到有用信息，才能體現數據信息的重要價值。所有正在找工作，或過去有過找工作經歷的人一定都很熟悉這個流程：你改了一百次簡歷，向數不清的人請教過關于修改求職信的意見，然后你拿著那份“完美”的簡歷開始海投。一周、兩周、三周，甚至一個月過去了，你投出去的簡歷石沉大海。

我們都知道，拿到一份錄用通知需要通過層層篩選，但所有求職者都希望至少是面試階段，至少被拒的時候可以得到一個答案，而不是無聲無息，什么下文也沒有。

求職者身處大數據時代，大數據早已無聲無息地改變了人們的求職方式。公司使用大數據來篩選簡歷早就不是什么秘密了。筆者曾在多個場合中提到過“ATS”這個概念。所謂ATS，即Applicant Tracking System。大公司在招聘時提前在系統中針對每一個職位設置相應的關鍵詞，于是你的簡歷投出去，會首先經過ATS，由機器決定你是否適合這個職位以及你的簡歷是否會被送到HR手中接受人工審核。

ATS系統顯然節省了HR們很多時間，但對于求職者來說，喜憂參半。ATS系統運用大數據模型針對成千上百份簡歷進行篩選的時候，很可能因為你的簡歷上沒有相應的關鍵詞而漏掉你這個完美的候選人。

所以，如何改簡歷才能確保你的簡歷順利通過ATS呢？

確認主要關鍵詞。大多數公司給一個具體職位設置的關鍵詞都會出現在公開招聘中。所以你需要做的第一件事就是，重讀公開招聘。公開招聘通常分為三個部分：公司介紹、職位介紹以及職位要求。而后兩個部分就是出現關鍵詞的部分了，盡量把職位描述以及應聘者要求部分提到的關鍵語句、關鍵詞穿插在你的簡歷中。比如你想申請軟件工程師的職位，那么“Java”“Python”“Analytical skills” 等等就是你需要注意的關鍵詞了。改簡歷前首先列出這個職位涉及的十大關鍵詞，讓你能一目了然。

完善申請材料。這里的“完善”牽涉到兩個方面。首先，你需要確保修改了簡歷之后，求職信上的內容也一致；第二，雖然關鍵詞越多越好，但要注意避免關鍵詞“堆砌”的問題，如果一份簡歷通篇都是關鍵詞，那顯然也是不恰當的，拿捏好度是關鍵。

使用簡單的模板。現在市面上有非常多的簡歷模板。不僅版式各種各樣，顏色也非常豐富。但小編還是想說，對于死板的ATS系統來說，越簡潔的模板越容易被抓到關鍵詞。除非你的求職領域是設計、美術類，否則你應該選擇最簡潔、最基礎的模板。相信我，HR也喜歡看清爽整潔的簡歷。

認真再認真些。除了檢查語法和拼寫，對于ATS來說，檢查你是否使用了跟工作任務中一樣的關鍵詞也是非常重要的。比如招聘信息中說，該職位需要“3 years experience”，那么在你的簡歷中也應該出現“3 years”而不是“three years”。

全民大數據時代，對于每個求職者來講其實都既是挑戰，也是機遇。如果連簡歷關都沒過去，就倒在了求職的入口前，豈不可惜！

大數據讓信息對稱

找工作還可以享受專門定制服務。小霞是重慶某師范學院計算機科學與技術專業的畢業生，畢業一年沒找到滿意工作的她，抱著試試看的心態，在重慶就業網上提交了自己的基本就業信息。幾天后，她手機便接到了一條與自己比較對口的就業崗位信息。目前，小霞在一家科技公司做職員。

小霞享受的服務就是重慶市推出的大學生就業創業定制服務計劃。該計劃通過實名數據篩選比對、人崗信息提前匹配等一系列定制措施，幫助高校畢業生就業。

“數據向上集中、服務向下延伸、網絡到邊到底、信息全市共享”，加快推進了就業信息化的建設，也提升了當地就業服務的能力。其實，整個流程下來，并沒有想象的那么復雜。

第一步，掌握基礎信息。當地人事部門對各大學校、公安局派出所戶籍科提供的常住居民信息進行匯總，并用大數據進行分類。只有準確掌握了人的信息以及企業的用工需求，才能真正做到就業服務的精準。

第二步，核查基礎信息。對外與衛生計生、民政、扶貧、殘聯等單位，對內與社會保險、勞動關系、技能鑒定等部門進行數據交換，比對核查，補充完善人員參保單位、技能水平、聯系電話等核心內容。

第三步，落實基礎信息。將勞動力信息按照戶籍地分解下發至各區縣、鄉鎮（街道）和社區（村），設計基本信息、技能水平、就失業情況等調查問卷，依托基層公共就業服務平臺，采取入戶走訪、電話詢問等方式開展調查，并及時錄入人力資源臺賬信息系統。

通過線上登記、線下采集等方式，動態掌握規模以上企業的用人需求，建立精準化的企業用工數據庫。通過搭建臺賬的方式，不僅讓就業部門掌握資料信息，做好就業服務，也讓供需雙方找到了平臺，夯實了信息化建設基礎。

在外打工的趙力，從沒想過自己還能成為一名專業技術工。今年3月，一場招聘會上，他在網站平臺上注冊了一個賬號。不久，他收到一條短信。短信是一家人力資源綜合服務平臺發來的，推薦他參加鉗工培訓，不僅免培訓費，還推薦對口工作。經過一個月的培訓，趙平拿到中級鉗工證書。有了證書，他很快就在一家機械制造公司找到了工作。比起以前打小工，收入和福利都要高。

“工作難找。”許多打工者感慨。“工人不好招。”不少企業為之頭疼。崗位稍微有點技術門檻，就很難招到合適的人。而重慶市人力社保部門引入的市場服務模式，通過購買第三方專業化線上線下服務，建立人力資源綜合服務平臺，用大數據手段有效緩解了供需兩難。

基于大數據，完善個人用戶和企業用戶的“自畫像”，可實施就業供需的精準智能匹配和雙向主動推送。求職者在平臺注冊后，根據提示逐步操作，便可形成標準化的個人簡歷，簡歷將被精準投放給符合要求的企業。

HR需轉變思維

這是一個“大數據”的時代，也是人力資源管理大變革的時代。就業導師指出，在大環境的變化下，企業人力資源管理的思維也要發生變革。

長期以來，企業多數招聘、人員晉升和激勵都是基于主管感覺、個人經驗和企業價值觀體系。隨著人力資源管理的成熟，多數企業人力資源管理已從單憑經驗的模式逐步向依靠事實數據的模式轉型。數據對于企業的HR來講并不陌生，從最開始通過招聘搜集員工信息，到能力測評，以及年度、季度的績效考評，日積月累的數據不可謂不大，但是真正將這些數據整理分析，提供給人才管理者做決策的企業卻并不多見。這時，新的問題又出現了，HR如何充分利用這些數據以便更有效地支持人力資源管理工作？

大數據時代到來，給人力資源管理帶來了海量數據，比如人力成本數據、勞動薪酬數據、績效管理數據，員工需求分析等。在人力資源管理中，應搭建大數據信息化平臺，讓管理者從繁雜數據中走出來，借助信息化平臺快速精準地處理這些數據，進行定量分析，提升管理效率與水平，使得HR管理更加科學化。

大數據時代標志著社會處理信息方式的變化，也改變了人們思考世界的方式。例如過去做招聘，是通過招聘會、51job、智聯等渠道進行，現在招聘觀念也在逐漸轉變，更多地利用微信、微博、社交工具、移動APP軟件進行招聘，不僅僅是查閱求職者的簡歷，還可以對求職者進行綜合專業測評、查閱學力報告，了解求職者的性格、發展目標、學習能力、職業背景，更加精準地找到適合本企業的人才。

大數據的出現顛覆了人類的思維慣性，大數據模式的關注重點是“是什么”而不是“為什么”，它強調的是相關性，而HR一直關注的因果關系，在這里被放到了次要位置。HR在海量數據中尋找的是結果與變量之間的相關關系。例如：具備哪些特點的人適合管理工作，而不是為什么這些人適合管理工作。這些特點也不再局限于性格類型，為人處世等經常在考核訪談中談到的特征，大數據的存在使我們能夠對其網絡言論、論壇分享、興趣愛好等特征進行統計分析。所以，大數據時代下的人力資源工作者不僅需要撥云見日的信息甄別能力，還需要具備對人力資源管理工作的高敏感性以及創新能力。

不得不承認，大數據技術目前還并沒有深入地走進人力資源領域，由于其較高的技術設備要求以及我國企業管理工作的特點和原因，可能這項技術大規模應用到人力資源領域還需要很長的時間，但這項技術變革的規模目前已愈演愈烈，已逐步在各行業中擴散，作為人力資源工作者的我們也很有必要提前進行知識儲備，認識它、了解它，這樣HR才能從容面對，走在行業的前沿，占領戰略制高點。