大數據在高校就業創業管理中的應用思考

文/張宏熙（齊魯師范學院）

在我國信息化技術不斷發展的當今社會中，大數據的使用越來越普遍，數據也能在信息化平臺上通過各種方式進行傳遞。在這一社會發展背景下，人民群眾的生產生活也發生了轉變。在這一社會發展背景下，高校就業創業工作在開展的過程中也能借助大數據技術進行信息的獲取以及管理，為學生提供更多的就業條件。這樣的工作方式能保障學生就業創業的質量得到提升，起到緩解社會就業壓力的作用。

一、高校就業創業管理現狀

當前，高校的就業創業工作主要是針對畢業生以及社會工作單位制定的，能在為學生進行就業創業指導的同時為其進行未來工作的規劃，促使學生就業創業能力的提升，實現為社會提供更多專業人才的作用[1]。高校在對學生進行就業指導的過程中，能利用大數據為學生進行數據的收集與整理，通過對數據的利用，準確地獲取較為先進的就業信息，根據學生的實際就業需求，篩選適合高校學生的就業信息，建立完善的數據庫，對信息進行整合歸納，方便教師與學生利用互聯網進行信息的篩選與調查。通過對數據的整理與運用，能對當前就業趨勢進行預測與現實，為學生提供更加適合學生自身發展的工作崗位，對于提升高校就業率，降低學生就業壓力有積極的作用。大數據就能實現對數據的收集整理，還能更加迅速地對收集與整理到的數據進行顯示。第一，大數據技術能將獲取到的信息進行分析與整合，發現數據中產生的意義，比如對當前就業、創業市場中的信息進行收集，能夠幫助學生明確市場的實際需求和變化規律，從而找到市場中存在的創業空間，全面提高學生就業創業的成功率。第二，能利用合理的方式對數據進行分析與整理，保證大數據能更加有效地被使用。大數據已經成為當前就業市場的重要資源，相比傳統的分析模式而言，通過對大數據的分析與掌控，能夠有效提高就業創業管理質量，為大學生的就業創業提供支持。第三，能將其對于數據的分析結果與分析方式在云平臺上進行集合，對學生進行可視化的展示，促使學生根據數據的顯示情況進行有針對性的研究與學習，同時將其應用在高校的創業園區內，能夠為學生提供更加科學的市場數據和實際數據，使得學生的就業創業等符合當前市場的需求、需要，同時這也是提高高校就業創業管理工作質量的有效方式。

以往高校就業工作開展中主要依靠專業工作人員對學生的就業情況進行規劃與管理，但學生數量較為龐大，社會企業就業需求以及社會信息瞬息萬變，很難實現信息的及時利用，也無法保證信息的準確性，使得高校就業工作動態管理產生障礙。該管理方式不僅需要耗費大量人力物力，還可能會導致患者產生就業失敗等情況。大數據的發現以及應用能促使公共能服務的轉變，為學生提供更加個性化的服務，根據患者求職需求以及社會發展需要，為學生提供銜接性更強的服務。大數據技術不僅能為學生提供更加及時的就業信息，還能為學生產生的就業問題答疑解惑，此外，還能針對學生的搜索歷史等，為學生提供更加準確化的信息推送，促使學生的就業工作順利進行。高校還能利用大數據進行結業教育創新改革，針對社會的發展，為學生提供更加個性化的就業指導，對高校的教學發展提供改革性的作用，推進高校更好地服務于社會。

二、大數據在高校就業創業管理中的應用意義

在高校就業創業管理中應用大數據技術具有十分重要的價值意義，具體可以表現在把握全局，實時更新數據，精準施策，提供個性指導和減輕壓力，提高就業效率等方面。

（一）把握全局，實時更新數據

大數據技術為高校學生進行就業數據的更新，從技術層面上來說，能為學生的就業工作建立完善的數據庫，并通過以下方式進行數據的匹配。第一，能進行就業創業基礎信息的掌握，在大學生與就業崗位之間建立聯系，在平臺上展示學生的實際工作能力以及企業對于人才的基本需求，幫助學生在明確自身專業能力的基礎上，選擇創業項目或就業方向，提高學生專業能力與發展的匹配度，是大數據技術的重要優勢。第二，能對平臺上展示的信息進行核對，針對學生的實際情況，如工作能力、學習成績、專業水平、興趣愛好等進行分析，并根據企業的實際需求實行學生信息與企業需求之間的互相交換。在進行信息交換的過程中，平臺能對學生的基本信息進行進一步的完善，實現數據匹配程度的提升。第三，能對基礎信息進行落實，并加強數據的匹配程度。平臺能對大學生的所有信息進行完善，并通過整合的方式為企業進行數據的提供。然后，還能通過對數據基本信息的設置，對學生的專業技能掌握能力進行分析與匹配。然后再在與設計基本信息相結合的基礎上實現高校學生就業創業情況的分析。在校企合作的背景下，大數據能更好地對學生發展過程中產生的各種數據進行分析與優化，實現企業與高校學生之間的資源共享，實現更加快速的人才傳輸。

（二）精準施策，提供個性指導

高校為了提升本校就業創業教學工作，就需要對大數據平臺進行不斷的優化。第一，能對大數據平臺的數據結構進行優化，加快信息的獲取工作，使得專業教師能通過校企合作的就業創業教育方式，對學生的就業信息進行管理。第二，能對大數據發展背景下的數據整合平臺進行優化，拓展其功能，實現資源的有效配置，為學生提供更好的就業條件以及就業服務。同時，利用大數據還能為學生分析未來社會中的就業趨勢，促使學生提前對就業中產生的問題以及風險進行防范。在此基礎上，就能對高校中就業創業教育工作中產生的不足之處進行轉變。

就業創業是高校對教學工作的開展情況進行分析與檢驗的主要方式，在對學生的就業信息進行管理的方式下，也能對當前教學過程中產生的問題進行分析，并為高校教學工作的開展以及對學生就業能力的管理提供指導性的意見。針對不同的專業，教師需要進行不同方式的就業創業指導。例如：針對就業形式較好的專業，教師能對其產生的優勢進行分析，并實現對學生、企業與社會的一體化管理。這樣的方式能為社會提供更多優質的人才，還能實現對教學內容以及教學方式的優化。高校的管理部門工作人員還能針對大數據平臺提供的信息，制定較為適合學生就業創業的制度，提升學生與企業之間的匹配度。針對當前嚴峻的就業形式，利用大數據能為學生提供更加準確化的就業服務，防止學生在盲目尋找工作的過程中浪費時間，同時也能促使學生的學習與就業之間更加契合，保證高校學生就業創業的整體性，促使高校學生的有效發展。

綜合來看，不論是就業還是創業，都是大學生畢業所面臨的重要人生選擇，能夠在一定程度上影響大學生今后的人生發展。所以，為了保證大學生能夠在就業創業中實現人生價值，又必須通過大數據技術完善高校的就業創業管理模式，為大學生提供更加科學的就業創業指導，促進大學生的職業發展。

（三）減輕壓力，提高就業效率

就業工作是高校教育中較為復雜且繁重的工作之一，就業率是高校教學質量的體現，較高的就業率為高校提供良好的口碑，對于高校的發展以及運行提供了積極的推動作用。利用大數據技術，能對高校就業工作的開展進行深度分析，不僅了解當前就業環境以及社會發展方式，為學生提供更加清晰的發展方向，更能為學校的就業教育提供基礎以及指導，促使高校就業教育工作的順利進行。大數據技術在高校就業教育中的核心內容就是在與高校就業政策相結合的基礎上，對企業就業政策進行分析，以大數據技術將學生的實際就業方向以及企業的招聘需求相結合，對其運行過程中可能產生的大數據資源進行深入挖掘，形成專業化的信息資源，并建立數據信息庫，以供學生與教師了解考察。挖掘與展示數據庫中存在的閉環數據技術鏈條，促使大數據技術在高校就業工作中廣泛應用，能大幅度地減少工作人員的壓力，提升高校就業教育的導向作用，為高校學生提供良好的就業輔助。當前，因為高校招生規模不斷擴大，高校的創業就業管理工作量不斷提升，工作人員承擔的工作壓力較大，而通過采用大數據技術開展就業創業管理工作，能夠全面降低工作人員的壓力，同時，通過大數據技術能夠提高就業創業分析的準確性，為學生提供更為精準的就業創業方向，是提高大學生就業創業成功率的有效措施。

三、大數據在高校就業創業管理中的應用實踐

基于當前的現實實踐，大數據在高校就業創業管理中的應用可以圍繞數據收集，搭建就業創業平臺，從數據整合、加強數據指導作用和數據利用、完善評價反饋機制三個方面展開實踐探討。

（一）數據收集，搭建就業創業平臺

高校就業創業管理是一項較為復雜的工作，需要從就業方向、學生的專業能力等方面進行分析[2]。高校教師能通過為學生開展專業化的就業創業課程，對學生在就業創業過程中產生的困難以及問題進行核實與解決。此外，利用大數據進行數據的收集，需要使得數據信息包含學生的日常學習情況、學生的實習經驗、學生曾獲取到的經驗、企業對于人才的需求、企業的招聘情況以及企業的人才結構等。在不同類型的系統中，能對學生在高校學習過程中產生的各種信息進行提取，對不同類型的數據進行分析與統計，為學生構建相關的就業指導模型。根據不同的數據源，能對收集到的數據進行不同形式的提取。對于系統性較強的數據，能直接將其提取到HNase數據庫中。這一數據庫的最大優點就是能更加高效地對數據進行擴展以及開源。HNase數據庫與一般的數據庫之間存在不同之處，能對非結構性的數據進行儲存，能對實時讀寫、儲存量較大的數據進行存儲與收集。高校在對網頁中的非結構性數據進行收集之后，就需要通過編碼以及索引等方式，將其存儲到HNase數據庫之中。在進行數據存儲之后，HIA能通過hive對數據進行查詢。HNase數據庫能實現對數據的系統化管理，能將數據進行匯總，進行集中的分析推力。這樣的方式能更好地將復雜性的數據放置在商用服務器中，能更好地提升數據的儲存能力，為高校的發展提供更加優質的數據服務，為學生在分析數據的過程中實行就業創業工作提供基礎。

創業就業平臺符合當前學生的職業發展需求，能夠為大學生的創業項目實現以及求職提供更加科學的服務，所以高校必須重視就業創業管理平臺的搭建，做好數據收集、數據分析以及數據處理等多項工作，確保數據庫建設的全面性，并加強對數據庫中的就業數據、創業數據的更新與維護，發揮出數據在就業創業管理方面的指導作用，從而構建全新的就業創業管理模式，以大數據作為高校就業創業管理工作的核心。

（二）數據整合，加強數據指導作用

Mahout是大數據的學習機器，高校能利用這一學習機器對之前收集到的數據進行分析與整理。在實行就業分析的過程中，能利用Mahout中蘊含的工作方式，對數據進行分類管理與監督，并在對這些數據進行整理的過程中為學生制定相應的獎勵與懲罰制度。教師以及高校就業創業管理人員能在分析大數據平臺上形成的就業數據的基礎上，了解學生在進行專業工作中產生的問題以及其表現出來的工作能力，并且還能根據學生的實際情況，為學生推薦較為合適的工作崗位以及創業機會。[3]同時，管理人員還能將已經獲取到就業創業機會的學生以及沒有獲取到就業創業機會的學生進行對比，找到未能及時就業創業的學生面臨的問題，并為學生提供專業化的就業創業經驗以及指導，讓學生完善就業信息，并找到合適的就業創業方式。這種方式能對學生的學習生活以及工作生活起到改善作用。例如，將大數據應用在學生的創業項目中，通過對市場數據的整合，能夠幫助學生明確市場中的空缺，準確把握創業機遇，有效提高學生創業項目中產品或服務的科學性，更好地滿足消費者的多樣化需求，是大數據技術具有的獨特優勢，在數據整合與數據引導方面具有良好的作用。

（三）數據利用，完善評價反饋機制

大數據指導下產生的高校就業創業分析模型能對數據進行高效的統計與整理，能對高校學生的就業率進行真實的反映。[4]高校中大學生的專業能力、用人單位的發展方向以及人才需求等都能通過大數據進行反映，為高校學生的就業問題提供指導性的意見。這一模型能使用Tableau軟件進行工作，實現數據的可視化。這一軟件在運行過程中能產生大量的數據以及表格，能通過表格從多個角度對學生的就業創業情況進行分析。在上述模型的輔助之下，企業能通過云平臺進行數據的注冊，實現利用信息化系統，對數據進行管理。這樣不僅能幫助學生提升就業創業機會，促使學生盡快融入到社會群體中，還能為高校建立個性化的就業創業信息共享機制，為高校就業創業管理工作的開展提供技術上的支持，建設以大數據為核心的考核評價體系，使得大學生就業創業考核評價指標更加全面，提高就業創業管理考核評價工作的實效性。

四、結語

綜上所述，互聯網技術的發展不僅對社會生產產生了影響，更能對學生的學習狀況產生影響。高校就業創業管理工作在開展的過程中也需要積極利用大數據技術，為學生提供更豐富的就業數據，利用相應數據、軟件及平臺讓學生實現數據的可視性，從而助推高校就業創業管理工作的創新。