第一篇：工業大數據在工業企業中的典型應用介紹

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工業大數據在工業企業中的典型應用介紹

工業大數據可廣泛應用于企業整個生產過程。下面按照企業生產過程的研發設計、供應鏈、生產制造、營銷與服務環節，對工業大數據的應用場景及其應用進行探討。

4.1 研發設計環節工業大數據的應用場景

在研發設計環節，工業大數據應用主要有產品協同設計、設計仿真、工藝流程優化等。

產品協同設計，主要是利用大數據存儲、分析、處理等技術處理產品數據，建立企業級產品數據庫，以便不同地域可以訪問相同的設計數據，從而實現多站點協同、滿足工程組織的設計協同要求。

設計仿真，是指將大數據技術與產品仿真排程相結合，提供更好的設計工具，減少產品交付周期。如波音公司通過大數據技術優化設計模型，將機翼的風洞實驗次數從2005年11次縮減至2014年的1次；瑪莎拉蒂通過數字化工具加速產品設計，開發效率提高30%。

工藝流程優化，主要是應用大數據分析功能，深入了解歷史工藝流程數據，找出工藝步驟和投入之間的模式和關系，對過去彼此孤立的各類數據進行匯總和分析，評估和改進當前操作工藝流程。例如一家排名前五強的生物藥品制造商廣泛收集與工藝步驟和使用材料相關的數據，應用大數據分析技術，來確定不同工藝參數之間的相關性，以及參數對產量的影響，最終確定影響最大的9種參數，針對與這9種參數相關的工藝流程做出調整，從而把疫苗產量增加了50%以上。

4.2 供應鏈環節工業大數據的應用場景 北京天拓四方科技有限公司是西門子工業自動化和驅動集團核心分銷商一級代理商及系統集成商

供應鏈環節工業大數據的應用主要體現在供應鏈優化，即通過全產業鏈的信息整合，使整個生產系統達到協同優化，讓生產系統更加動態靈活，進一步提高生產效率和降低生產成本。主要應用有供應鏈配送體系優化和用戶需求快速響應。

供應鏈配送體系優化，主要是通過RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術獲得供應商、庫存、物流、生產、銷售等完整產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，確定采購物料數量、運送時間等，實現供應鏈優化。如海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據采集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。

用戶需求快速響應。即利用先進數據分析和預測工具，對實時需求預測與分析,增強商業運營及用戶體驗。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。

4.3 生產制造環節工業大數據的應用場景

在制造環節，工業大數據的應用主要有智能生產、生產流程優化、設備預測維護、生產計劃與排程、能源消耗管控和個性化定制等應用。

智能生產。就是生產線、生產設備都將配備傳感器，抓取數據，然后經過無線通信連接互聯網，傳輸數據，對生產本身進行實時監控。北京天拓四方科技有限公司是西門子工業自動化和驅動集團核心分銷商一級代理商及系統集成商

而生產所產生的數據同樣經過快速處理、傳遞，反饋至生產過程中，將工廠升級成為可以被管理和被自適應調整的智能網絡，使得工業控制和管理最優化，對有限資源進行最大限度使用，從而降低工業和資源的配置成本，使得生產過程能夠高效地進行。

生產流程優化。利用大數據技術，對工業產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助于制造商改進其生產流程。

設備預測維護。建立大數據平臺，從現場設備狀態監測系統和實時數據庫系統中獲取軸承振動、溫度、壓力、流量等數據。通過構建基于規則的故障診斷、基于案例的故障診斷、設備狀態劣化趨勢預測、部件剩余壽命預測等模型，通過數據分析進行設備故障預測與診斷。如燕山石化建立星環大數據平臺實現了對數據的實時分析計算，使設備故障診斷和趨勢預測等功能的延遲控制在5秒之內；利用大數據分析自動生成的檢修維護計劃，保證了設備維護更有針對性，減少了“過修”和“失修”現象，節省成本。

生產計劃與排程。收集客戶訂單、生產線、人員等數據，通過大數據技術發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化算法，制定預計劃排產，并監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。

能源消耗管控、延長設備壽命。通過對企業生產線各關鍵環節能耗排放和輔助傳動輸配環節的實時動態監控管理，收集生產線、關鍵環節能耗等相關數據，建立能耗仿真模型，進行多維度能耗模型仿真預北京天拓四方科技有限公司是西門子工業自動化和驅動集團核心分銷商一級代理商及系統集成商

測分析，獲得生產線各環節的節能空間數據，協同操作智能優化負荷與能耗平衡，從而實現整體生產線柔性節能降耗減排；及時發現能耗的異常或峰值情況，實現生產過程中的能源消耗實時優化。風力渦輪機制造商Vestas對天氣數據及渦輪儀表數據進行交叉分析,并對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平并延長了服務壽命；魯南化工有限公司將多年積累的氣化爐運行數據，包括近十幾年的所有極差操作、最好操作、容易出事故的各種數據用于培訓操作人員，使多噴嘴氣化裝置實現單爐年運行開工率達到97%以上。

個性化定制。采集客戶個性化需求數據、工業企業生產數據、外部環境數據等信息，建立個性化產品模型，將產品信息傳遞給智能設備，進行設備調整、原材料準備，生產出符合個性化需求的定制產品。如紅領集團通過建立西服個性化定制平臺，將成衣的各種款式和設計都數字化，利用大數據技術，對物料數據整合管理，實現了里料、縫線、袖口的自動搭配，工廠3000人，每天可以一款一件不重樣地定制西裝1200套。

4.4 營銷與服務環節工業大數據的應用場景

在市場營銷環節，利用大數據挖掘用戶需求和市場趨勢，找到機會產品，進行生產指導和后期市場營銷分析。

建立用戶對商品需求的分析體系，挖掘用戶深層次的需求；建立科學的商品生產方案分析系統，結合用戶需求與產品生產，形成滿足消費者預期的各品類生產方案等。如我國海爾集團利用SCRM會員大數北京天拓四方科技有限公司是西門子工業自動化和驅動集團核心分銷商一級代理商及系統集成商

據平臺，提取數以萬計用戶數據，通過“look-like”模型將用戶分類，然后結合智能語義分析工具，分析客戶需求，優化用戶體驗。

在產品售出服務環節，工業數據推動企業創新服務模式，從被動服務、定期服務發展成為主動服務、實時服務。通過搭建企業產品數據平臺，圍繞智能裝備、智能家居、可穿戴設備、智能聯網汽車等多類智能產品，采集產品數據，建立產品性能預測分析模型，提供智能產品服務。例如GE能源監測和診斷（M&D）中心，收集全球50多個國家上千臺GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的傳感器振動和溫度信號的恒定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐；固特異輪胎跟IMS合作推出了FuelMax產品就利用分析輪胎壓力提醒用戶如何保養輪胎更加省油，每年可以給一輛集裝箱客車節省3000美元的油耗。

天拓四方自主品牌的全球領先的數網星遠程數據采集及應用管理平臺系統，作為基于云平臺的工業物聯解決方案，可最低成本實現云解析通道打通，利用超大數據處理能力的軟件平臺，實現對設備的遠程診斷維護、遠程監控、遠程診斷和故障預警，再通過對數據的大量收集和分析處理，實現設備優化，幫助企業根據現有數據預測未來的發展趨勢，給企業帶來了更快的速度、更高的效率和更具遠見的洞察力，提高了企業生產效率、降低了經營成本，從而使企業更好的“把握現在，預知未來”。

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第二篇：成本會計在工業企業中的應用

成本會計在工業企業中的應用

引言

物流作為一種新興行業正在蓬勃發展起來，逐漸成為企業的“第三利潤源”。在這個大環境下，對于物流成本的研究就會對企業的發展起著非常重要的作用。物流成本會計核算是一種高效的物流成本計算方法，但我國在這方面存在著很多問題，主要有物流成本會計核算制度不完善、核算內容混亂、核算標準不統一、核算模式傳統、企業內部核算監督制度不健全等問題。文章通過對我國物流企業物流成本會計核算的理解，運用分析法、文獻法、綜合法、例舉法等研究方法，提出一些解決方案，為我國的物流行業的發展做出些貢獻。物流成本會計核算及其重要性

物流成本會計核算是指通過賬戶、憑證、報表來實現對物流成本的系統全面持續記錄核算并報告核算物流成本的方法[1].它的重要性主要包括以下幾個方面：

1.1 全面展現物流成本情況

物流成本會計核算可以全面系統地展現出物流成本情況，可以準確控制住物流企業的成本支出，使企業管理能夠更加準確地了解物流成本信息并作出正確的決策。

1.2 提供準確的物流成本信息

物流成本會計核算能夠提供比較準確的物流成本信息，把握住物流成本的不同構成因素，為物流企業的成本優化提供依據。

1.3 體現同比差異，為績效考核提供依據

物流成本會計核算可以體現出物流成本在各個環節的同比差異，這就可以為企業在進行員工績效考核的時候提供部分依據，也能夠比較容易地找出差異的原因。

1.4 物流企業對客戶需求進行優化管理

物流成本會計核算有利于物流企業對客戶需求進行優化管理。它能夠通過對不同客戶的物流成本進行核算分析，并有針對性地為客戶提供更優質的物流服務，并為有效客戶管理提供依據。我國物流企業在物流成本會計核算上存在的問題及分析

雖然目前我國的物流行業正蓬勃發展起來，但與國外發達國際相比，我國的物流行業仍處于剛剛起步的階段，而我國大大小小的物流企業卻非常多，這就不可避免地存在著一些問題，這些問題主要集中體現在以下幾點：

2.1 物流成本會計核算的制度不完善

由于我國的物流行業處于剛起步的階段，但是物流企業卻非常多，這就使得規范物流市場的必要性更加明顯。然而我國目前并沒有針對企業物流成本會計核算方面的規章制度，只有以《企業會計準則》、《行業會計制度》、《企業會計制度》等來作為依據顯然是不全面的。物流企業特別是第三方物流企業的經營是一個多環節、多群體合作的全程服務過程，決定了其成本確定的特殊性和復雜性[2].我國目前在規章制度方面缺乏明確的針對性和專業性，使得物流成本會計核算的過程和結果都缺乏客觀性和可信性。

2.2 物流成本會計核算的內容混亂

物流企業的物流成本構成是比較復雜的，由于我國目前物流發展的不成熟，企業在物流成本會計核算的時候并不清楚到底該從哪些方面進行核算，而核算的項目又是混亂無章。在核算內容上不但混亂，而且不全面，企業在成本核算的時候往往只是在企業外部的物流運輸成本、物流倉儲成本、物流采購成本等進行核算，而沒有把企業的內部發生的物流費用納入到成本核算里面，這就使最后得出的物流成本并不客觀也沒有真實性。

2.3 物流成本會計核算的標準不統一

近幾年我國的物流行業得到了飛速的發展，物流企業如雨后春筍般出現，無論在規模上還是在質量上，我國的物流企業都取得了不錯的成績。但是時至今日我國仍然沒有一套完整的物流成本核算的標準。企業在進行物流成本會計核算的時候，盲目地以自己的經驗和理解來進行核算，結果最后的物流成本信息失去了真實性和可靠性，也無法在行業中與別的企業進行有效的比較，一個企業一套標準，這就會使我國的物流企業無法統一穩定的發展，會讓物流企業之間的交流變得困難，這都會阻礙我國物流行業的發展。

2.4 物流成本會計核算的模式傳統

物流成本會計核算的核算模式也會影響著核算的效率和結果，核算模式主要有單軌、雙軌兩種。單軌制是指將企業的會計成本核算和物流成本核算相結合，在現在的核算基礎上增加和物流成本對應的憑證、賬簿和會計科目[3].雙軌制則是將兩者的成本核算分開，物流成本核算有單獨的憑證、賬簿和會計科目。我國物流企業一般都采用雙軌制的核算模

式，物流成本核算結果只能反映出物流成本的信息，無法得到變動成本或者責任成本等信息。

2.5 企業內部核算監督制度不健全

一個集體需要監督，一個企業同樣也需要監督，監督可以讓企業更健康的發展。我國大多數物流企業內部沒有關于物流成本會計核算方面的監督制度或者監督制度不健全。這就會導致一旦出現事故時很難追究責任人，最后對企業造成重大損失。關于企業物流成本會計核算的改進對策

我國的物流企業在物流成本會計核算存在的問題嚴重阻礙了我國的物流行業更快更好地發展，所以對于企業和政府部門都要在改善物流成本會計核算的問題上發揮作用。從各方面來看，主要有以下一些改進的對策：

3.1 政府部門應該發揮指導和保障的作用

（1）政府要制定出全面系統可行的規章制度來保障物流成本會計核算的進行，加強法律依據和保障，完善在有關物流成本會計核算的制度空缺。規范物流市場上的混亂秩序，積極引導企業從事物流并給與資金和技術保障。有了制度上的保障，就會使物流成本會計核算有法可依，從而核算工作也就更能順利地進行。

（2）在全社會范圍內制定統一的物流成本會計核算標準。在社會上形成一種標準共識并且有制度可循的時候，企業就會更有方向性地進行物流成本會計核算的工作，從而減少方向性的錯誤，保障了企業的穩定發展。

（3）堅決打擊物流成本核算過程中的違法犯罪行為，保障企業的合法利益，使國內有個良好的物流行業的發展環境。

3.2 企業要從多方面提升自己的能力，完善管理制度，創造良好的企業環境

（1）在遵守國家政府的有關法律法規的基礎上，企業要制定出一套完善系統全面的適合自己企業發展需要的制度，建立一套科學的物流成本會計核算標準，明確成本會計核算的內容，使員工能夠清晰地進行核算工作。在保障企業能夠順利進行物流成本會計核算的工作，一套科學高效的制度是基礎。一個企業擁有完善的管理制度，發展的速度是非常快的，比如中海物流公司，它成立于1993年，從倉儲開始作為自己發展物流的起點，并逐漸學習一些優秀的物流企業的管理制度，并加以適應，短短的20年時間中海物流已經能夠提高包括倉儲、運輸、配送、報關等多功能服務，成為國際知名的跨國物流公司。

（2）高效的物流成本會計核算模式是企業進行有效核算的前提，企業管理人員要根據自身企業的發展特征和實際情況來確定物流成本會計核算模式。在我國一般的物流企業都是使用雙軌制模式，這與我國的物流發展水平相適應，這是一種比較傳統的模式。企業將物流成本核算和會計成本核算相互獨立進行核算，在這個核算模式下，企業的核算成本也比較低。相對于雙軌制，單軌制的模式對于企業的管理水平以及員工的個人素質有著比較高的要求。企業必須對員工進行培訓提高，也要加強自身的管理水平。企業需要更加完善的報表系統、新的憑證，需要收集更豐富完整的物流信息并進行整理編輯，需要應用高科技產品、計算機網絡系統進行全程監控反饋。這對于企業來說尤其是那些企業實力不是很強的物流企業來說是個巨大的挑戰，但是企業想要讓自己更強大，必須進行全方位的提升，要借鑒西方發達國家的物流企業成本會計核算模式，向發達的企業進行學習。

（3）企業要制定完善的監督體系，建立健全的責任制機制。監督是任何一個集體開展一項工程的必要環節，沒有監督就沒有制約，就沒有責任。在開展成本會計核算的時候，如果沒有監督，一旦出了事故就無法追究到事故的責任人，就無法挽回企業的損失，最后承擔損失的就只能是企業。企業要建立完善的監督體系和健全的責任制機制，對核算的整個過程進行全方位監控并作出反饋，明確各個崗位的職責權限，嚴格貫徹落實，這對于控制企業的成本以及對于員工的業績考核都是具有重大意義的。總結

我國的物流企業正在飛速發展，在起步階段仍有許多的不完善之處，這也給我國物流行業的發展帶來了一層陰影。政府和企業應該共同努力，發揮各自的角色作用。政府應該大力支持物流企業的發展，并對企業的物流成本會計核算等工作加以指導，建立完善科學的制度給以支持保障。而企業則需要承擔更多的責任，企業必須依據自身的發展特點對企業物流成本會計核算的工作制定科學完善的制度和技術保障，選擇合適的核算模式，建立健全的監督和責任制體系，為企業的物流發展保駕護航。對物流成本的核算，可以讓企業了解物流的發展情況并且進行有效的規劃，這對企業的物流發展起著非常重要的推動作用，也使我國物流行業的發展前景更加美好。

第三篇：大數據在制造業中的應用

大數據在制造企業中的應用

近年來出現的人力短缺、工資上漲、產品交付期短和市場需求變動大等問題，使得制造業正面臨新一波轉型挑戰。如何在控制生產成本的同時，還能提高生產力與效率，則是轉型的主要目的。在這樣的背景下，德國、美國等制造業發達國家無不積極推動“工業4.0”。“工業4.0”本質上是通過信息物理系統實現工廠的設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合，使得生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產[1]。大數據的作用不僅局限于此，它可以滲透到制造業的各個環節發揮作用，如產品設計、原料采購、產品制造、倉儲運輸、訂單處理、批發經營和終端零售。大數據使得訂單處理方式有了質的變化

大數據的核心作用在于預測。大數據可以快速精準地預測市場趨勢和客戶需求，并對客戶進行細分，為其提供量身定制的合適服務。企業通過大數據的預測結果，便可以得到潛在訂單的數量，然后直接進入產品的設計和制造以及后續環節[2]。即企業可以通過大數據技術，在客戶下單之前進行訂單處理。而傳統企業通過市場調研與分析，得到粗略的客戶需求量，然后開始生產加工產品，等到客戶下單后，才開始訂單處理。這大大延長了產品的生產周期。如海爾集團于2013年1月構建了SCRM（社交化客戶關系管理）會員大數據平臺。銷售人員可進行大數據分析，精準預測出個體消費者的需求，實現了在客戶下單之前進行訂單處理。大數據使得倉儲運輸和批發經營不復存在

由于大數據能夠精準預測出個體消費者的需求以及消費者對于產品價格的期望值，企業在產品設計制造之后，可直接派送到消費者手中。雖然此時消費者還沒有下單，但是消費者最終接受產品是一個大概率事件。這使得企業不存在庫存過剩的問題，也就沒有必要進行倉儲運輸和批發經營。大數據使原料采購更加科學

大數據技術可以從數據分析中獲得知識并推測趨勢，可以對企業的原料采購的供求信息進行更大范圍的歸并、匹配，效率更高。大數據通過高度整合的方式，將相對獨立的企業各部門信息匯集起來，打破了原有的信息壁壘，實現了集約化管理，可以根據輕重緩急，更加科學合理地安排企業的財政支出。其次，利用大數據的海量存儲與快速數據處理功能，可以對采購的原料的附帶屬性（節能、節水、環保等）進行更加精細化的描述與標準認證，通過分類標簽與關聯分析，可以更好地評估企業采購資金的支出效果。此外，大數據能預測原材料的價格以及原材料品質的好壞。這使制造業企業更加科學地采購原材料成為可能，企業可以采購到質優價低的原材料。大數據使得產品設計制造更加優化

借助大數據技術，人們可以對原物料的品質進行監控，發現潛在問題立即做出預警，以便能及早解決問題從而維持產品品質[3]。大數據技術還能監控并預測加工設備未來的故障幾率，以便讓工程師即時執行最適決策。大數據技術還能應用于精準預測零件的生命周期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助制造業者達到品質成本雙贏[3]。例如，日本汽車公司Honda將大數據分析技術應用于電動車電池上。由于電動車不像汽車或油電混合車一樣，可以使用汽油作為動力來源，其唯一的動力就是電池，所以Honda希望進一步了解電池在什么情況下，績效表現最好、使用壽命最長。Honda公司通過大數據技術，可以搜集并分析車輛在行駛中的一些資訊，如：道路狀況、車主的開車行為、開車時的環境狀態等，這些資訊一方面可以幫助汽車制造公司預測電池目前的壽命還剩下多長，以便即時提醒車主做更換，一方面也可以提供給研發部門，做為未來設計電池的參考。

再如BMW公司應用大數據分析，在短短的12周時間內降低80%的零件報廢率。一臺汽車需要的零件有很多種，其中一個是與引擎結合的引擎上蓋。以前，BMW要等到最終引擎組裝階段，將引擎上蓋組裝完成后才知道到這個零件能否使用，如果不能使用就只好將整個引擎報廢。而通過大數據技術，BMW公司在引擎生產線上可以做即時的檢測與分析，倘若品管沒有問題則直接進到最后的組裝程序，但若零件品質不好且無法修補則直接報廢，或者零件品質不好但能經過其他方式修補，則在修補后再度進行品管測試，借此提高生產效率并降低報廢率。大數據使得終端零售暢通無阻

通過大數據技術，企業可以了解整個供應鏈中需求和供應的變化，從而促進了產品的終端零售。如沃爾瑪的零售鏈平臺提供的大數據工具，將每家店的賣貨和庫存情況大數據成果向各公司相關部門和每個供應商定期分享。供應商可以實現提前自動補貨，這不僅減少門店斷貨的現象，而且大規模減少了沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平，提高了整個供應鏈條和零售生態系統的投入回報率，創造了非常好的商業價值。

當今，世界各國始終致力于以技術創新引領產業升級，而大數據的利用使得資源節約、環境友好、可持續發展，智能化、綠色化的發展趨勢得以實現[4]。因此，大數據背景下的制造業領域將具備廣闊的市場空間和前景，這是制造業企業的莫大機遇。

第四篇：淺談大數據在教育管理中的應用

淺談大數據在教育管理中的應用

大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。大數據越來越廣泛應用于教學，通過在線測試、實時調查等方式獲取學生的基本情況、了解學生的學習潛能等，從而使教師更容易針對問題，因材施教。

學校已有的信息采集設備對我們的數據收集具有重大意義。例如：網上閱卷系統，高考、中考閱卷早已采用網上閱卷。可能很多老師知道網上閱卷的優點，如評卷的公正性、準確性、高效性。其實網上閱卷系統更是一個數據的采集系統，采用網上閱卷系統對數據的采集、統計和分析的深度還是廣度都大大地超越人工所能及的范圍。

如10月中我校進行了本學期第一次統考，語文試題主觀題共設了22個采分點，評卷系統采集了22個得分點的數據，很容易發現各知識點的得分情況。教學過程中的成功之處和薄弱點得到了極其詳細的反映。網上閱卷的統計分析結果還能對試卷的質量如難度、信度、區分度、效度等指標進行科學的分析，使命題中存在的問題也得以全面地反映。由此可見，玩轉當前的 “小數據”對現實的教學有益，也是迎接大數據時代到來的一種準備。

大數據時代教師需具備的三種基本能力：第一種能力是獲取及整合學生、學校數據的能力，第二是探索數據背后價值和制定精確教育教學行動計劃的能力，第三是把這些計劃快速實時地應用于教育教學工作中的能力，應用于課堂的能力。要實現這些能力的提升一方面有賴于學校及教育主管部門對教師的培訓，另一方面當然依靠我們老師自身與時俱進的學習。日益強大的互聯網、多媒體及概念軟件、開源軟件等為師生提供了更加自由、靈活的學習和探索空間，求知的視野被極大拓寬。學習與生活、教育與社會不再被孤立，學生、學校與現實生活的體驗更為接近，學生學習興趣、學校辦學動力將被大大激發。

大數據的應用在教學管理方面，較之傳統的教學，更加高效、開放和多元，教學活動參與者之間的溝通更加通暢，互動更加深入，教師的備課、作業批改、教學評價等更加智能化。大數據時代的到來，可以通過技術層面來評價、分析并進而提升教學活動。

第五篇：淺談大數據在人力資源管理中的應用

淺談大數據在人力資源管理中的應用

目前，很多領域中都開始使用大數據，其具有抓取能力強、刷新及時并且數據源充足等特點。大數據在人力資源管理中有著很大的作用，其能夠將人力資源管理的各項內容進行量化，然后使其更加準確和高效。人力資源管理者要掌握大數據的相關知識，并且加強其在人力資源管理中的應用。

一、大數據概述及其對人力資源管理的作用

1、大數據概述

大數據主要是針對一些數據類型多、數據量大并且傳統的數據處理工具無法處理的數據集，其能夠處理海量的數據并且處理速度較快。目前大數據已經滲透到人們生產生活中的各行各業，成為企業決策的重要依據。這就表明了社會已經開始朝著以數據作為生產力，并且以消費者為導向的數據消費方向發展。大數據還會通過云計算對這些數據進行專業化的處理，并且通過分布式的數據庫對數據進行儲存。

2、大數據對人力資源管理的作用

目前，大數據在人力資源管理中發揮著重要的作用。大數據的使用能夠減少傳統的教條主義對人力資源的影響，使得人力資源管理更加準確、客觀以及科學。大數據能夠為人力資源管理提供量化信息，這樣人力資源管理進行預測和決策的時候都有重要的理論依據。人力資源管理中的大數據主要是交互式的數據，這樣能夠將人力資源工作中的各項業務進行規范，并且進行深層次的優化。

大數據在人力資源管理應用的基礎是標準化。人力資源管理中可以利用大數據進行挖掘和分析人力資源信息，使得人力資源管理工作更加客觀和準確。通過對人力資源信息的挖掘能夠獲得一些人力資本生產率的指標，比如業績提升率、出勤率、主動流失率以及人均銷售額等情況，人力資源管理者可以根據這些指標進行分析和決策。而這些指標的獲取需要通過標準化的數據，比如員工的銷售數據、生產數據、人員變動信息、考勤記錄以及人員信息等情況。可以說，標準化是大數據應用的基礎。如果沒有標準化，那么進行人力資源管理的時候就不能發揮出大數據的優勢。

二、大數據在人力資源管理中的應用

1、大數據在人員招聘中的應用

企業要想獲得人力資源，首先需要進行人員招聘。人員招聘是企業能夠獲得重要人才的途徑，也是企業人才結構的重要保證。傳統方式的人力招聘，主要是求職者向人力資源管理者提供簡歷，被動地了解求職者的教育水平、興趣愛好以及工作經濟等情況。人力資源管理者對員工的錄取主要是通過自身的經驗來進行分析和判斷。這樣使得人力資源管理者對求職者的的了解程度有效，并且會受到求職者主觀偏好以及自身素質的影響。但是大數據對人力資源管理的作用比較大。首先，人力資源管理者可以通過大數據信息庫來了解求職者更多的信息，比如通過社交網站等來進行獲取，這樣能夠充分地了解求職者的性格、行為特點以及愛好等方面的信息，使得企業能夠找到更適合的人才。同時，人力資源管理者還可以對應聘者進行大數據分析，判斷其與崗位的匹配程度，這樣使得人員招聘更加客觀和精確，達到藝術與科學的互相結合。

人力資源管理者可以通過一個能夠量化并且系統的模型來包含到崗位的所有要求，然后根據求職者的網絡信息以及簡歷，將其與崗位的要求相匹配，這樣能夠找到企業需要的人才。這樣做，使得人員招聘的質量以及效率都有所提高。目前，很多企業對大數據的使用都十分重視。

當大眾還不了解大數據的時候，作為互聯網巨頭的谷歌公司就開始在人力資源管理中應用大數據，并且也取得了很好的成果。比如在人員招聘的時候，其發明了智能化招聘，就是通過網絡中的數據來分析和統計不同的職位所對應的面試模式，這樣能夠鑒別出面試者的隱藏價值，并且鑒定其是否能夠達到崗位工作的要求。通過應用大數據，谷歌不僅使得人員招聘的效率和準確性更高，并且為企業獲得了更多的人才，促進了企業的快速發展。

2、大數據在人員培訓中的應用

人力資源管理需要對新入職的員工進行培訓，這樣能夠使人力資源增殖，并且提高企業的整體生產力。傳統的企業中，管理者都能夠了解員工培訓的重要性，并且都有自己的管理制度和培訓體系。但是由于員工培訓的時效性和針對性都比較強，這樣很多企業的培訓都不能進行持續性的培訓，到時培訓的效果比較差。而大數據在人力資源的培訓中也發揮著重要的作用。人力資源管理者能夠利用大數據來分析員工的行為以及其學習方式，然后分析出合適的培訓內容和培訓方式。同時，還能夠根據員工的特點為其量身制作培訓計劃以及培訓課程。這樣，不僅能夠提高員工培訓的積極性，同時也使得員工培訓工作更加有針對性，使員工能夠更好的勝任崗位的要求。

人力資源管理者還可以利用大數據對培訓反饋機制以及監督機制進行優化，能夠使得培訓的過程和結果更加青瓷。隨著科學技術的不斷發展，很多大型企業都依靠大數據建立了自己的網絡培訓平臺，這樣員工就可以通過網絡隨時接受培訓。這樣不僅能提高培訓的效率以及員工的積極性，同時還能夠幫助人力資源管理者了解培訓的效果，以便進行改進。

3、大數據在績效管理中的應用

人力資源管理中重要的組成部分還有績效管理，其能夠幫助企業營造一個透明、公正的競爭環境，使得員工的工作積極性以及滿意度都得到提高，有利于企業戰略目標的實現。績效管理一般分為績效考評、績效計劃、績效反饋以及績效改進等。傳統的人力資源管理中，績效管理主要是通過績效指標來考評員工的成績，并且對員工的績效數據進行分析，以便進行績效改進。但是這種傳統的方式有著一定的局限性，主觀性比較強，并且績效計劃并不科學，這樣績效指標就不能準確的反應員工的能力。而隨著大數據在人力資源管理中的應用，績效管理也發生了一些變化。人力資源管理者可以根據大數據來分析不同崗位的特點，然后制定出比較科學的績效指標。可以通過大數據的處理能夠對員工的工作情況進行分析得出績效考核的結果。這樣不僅能夠使績效考核結果更加準確，同時也能夠使得績效考核的效率更高。人力資源管理者可以通過大數據來對崗位和績效指標的相關性進行分析，然后分析員工不良績效和優秀績效的能力以及行為。

4、大數據在薪酬管理中的應用

人力資源管理中不可缺少的一項內容是薪酬管理，其有利于企業總體績效的提升以及企業公平環境的營造。傳統的薪酬管理中主要是通過技能或者崗位來制定薪酬，比較靜態化，不能夠充分反映出員工的價值。而在大數據的應用下，人力資源管理者能夠記錄員工每天的工作情況，并且通過大數據的分析能力來得到員工的薪酬，這樣使得薪酬管理的效率更高、更準確。人力資源管理者還能夠通過數據庫來對企業的薪酬水平進行分析，并且根據實際情況調整薪酬制度。這樣能夠提高薪酬和崗位的契合度，也使得薪酬管理增加準確和科學，促進企業的良好健康發展。