大数据视域下高校人才工作的适应与创新

李艺全

（福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350116）

大数据目前在全球已应用于医疗、公共事业、经济、教育以及社会的其他各个领域等。与20世纪90年代的互联网技术一样，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，并赋予了这个时代新的生命力和想象力，它将给各行各业带来新的思维变革和管理变革。[1]国外很多高校正在使用大数据分析技术解决遇到的实际问题，如美国德克萨斯大学利用大数据技术分析学校用户IT使用行为产生的数据，确定用户行为异常，制定安全防护措施。大数据时代的来临，也潜移默化地影响着高校的办学思路和师生的思想观念及行为习惯，如何利用大数据创新人才工作机制，切实做到尊重人才、激励人才、服务人才，充分调动人才的积极性、主动性和创造性是高校需要深入思考的重要课题。

一、大数据的内涵和结构类型

到底什么叫大数据？至今业界对其仍没有一个统一的定义。麦肯锡[2]认为：“大数据指的是所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM[3]认为：“可以用4V来定义大数据，即庞大容量（Volume）、极快速度 (Velocity)、种类丰富的数据 (Variety)和真实准确 (Veracity)。”EMC[4]认为：“大数据并不是一个准确的术语，相反，它是对各种数据（其中大多数是非结构化的）永不休的积聚的一种表征。不论是数TB还是数PB，数据的精确数量不如最终结果及数据如何使用重要。”总而言之，大数据是个动态的定义，不同行业根据其应用的不同有着不同的理解，所谓高校大数据，是指利用大数据技术，综合运用灵活的、多学科的方法，通过对高校中不同类型的相关联的大数据集合进行分析，从而快速获取更多有价值的“新”信息的能力。[5]

从技术角度讲，大数据是伴随着物联网、移动网和云计算的兴起，特别是智能终端的应用而产生的，它是这个时代的产物。大数据是一个数字集合，包括四类数据：一是结构化数据，包括预定义的数据类型、格式和结构的数据，如高校的人事系统、教务系统和财务系统等，这些系统中的数据都是结构化的；二是半结构化数据，具有可识别的模式并可以解析的文本数据文件，如XML数据文件；三是准结构化数据，具有不规则数据格式的文本数据，通过使用数据可以使之格式化，包含不一致的数据值和格式的网站点击数据；四是非结构化数据，没有固定结构的数据，通常保存为不同类型的文件，如文本文档、PDF文档、图像和视频。大多数的大数据都是非结构化或半结构化的，未来数据增长的80%-90%将来自于不是结构化的数据类型。

二、大数据时代高校人才工作面临的机遇与挑战

2012年，大数据成为了跨越信息技术所有领域的重大话题，大数据正在改变我们观察许多问题的方式，各个行业将不可避免地受到大数据的影响。大数据的兴起给高校人才工作提供了前所未有的机会，同时也带来了巨大的挑战。

（一）推动管理变革与观念转变问题并存

随着世界开始迈向大数据时代，一切的变化都在加速，大数据将重塑我们的生活、工作和思维方式，挑战我们原先的认同感，推动我们去重新考虑最基本的准则。大数据的出现给高校的发展带来了前所未有的机会，它将带来人才管理模式的大幅度变革，使得人才工作的理念、技术及服务更加的科学化。可以说，高校人才工作的数据分析方法是高等教育发展的重要趋势之一，将成为高校竞争力的重要来源。

大数据时代的到来已毋庸置疑，对高校而言，拥抱大数据只是迟早的事情，但中国数据意识的淡薄由来已久，长期以来的粗放文化一直在影响我们的行为。涂子沛甚至认为这是“国民性”的一部分，漠视精确，缺乏用数据来说话的素养，在国家的管理上，也缺乏以数据为基础的精确管理，有时甚至是刻意回避数据。[6]目前，高校对“大数据”重要性的认识还远远不够，不知道大数据究竟能够给高校人才工作的转型带来什么?我们应该从大数据中挖掘什么?加上多数人喜欢维持现状，喜欢过去的工作方式，也会对变革产生巨大的抗拒力量。

（二）提高工作效率与数据管理问题并存

在高校中，数据和数据分析的价值随处可见，高校人才工作已初步具备了大数据的特征。比如，高校人事部门每天都要接触和处理人员基本信息数据、劳动报酬与收入数据、人力成本数据、学院及部处的绩效管理数据等大量的信息；校园网上各部处的管理信息系统每天都会产生由电子邮件、照片、视频和留言等构成的海量数据；手机短信、微博和QQ群等社交平台也会产生大量的数据。在大数据时代，过去不可计量、存储和分析的很多东西都可被量化，利用大数据技术可以对这些不同结构的数据进行处理，可大大提高高校人事管理人员的工作效率，使他们从具体的、重复的繁琐性事务中解放出来，真正实现大数据的价值。

尽管数据长期以来一直是有价值的，但到目前仍没有一个简单的方法来收集和存储这些不同来源、不同结构和不同标准的数据，这严重限制了提取其潜在价值的机会。IDC在2009年估算，如果人们想存储所有的数字内容，将会有大约35%的缺口，在今后的几年中，这个缺口将增长到超过60%，也就是说，超过60%的数字信息将无法被保存。在高校中，数据分散在不同的部处，哪个部处负责收集，如何快速有效的鉴别有用和无用的数据并加以保存是需要解决的问题之一，而且虽然数据的采集和存储成本一直在下降，但直到今天也仍维持在相当昂贵的水平。此外，虽然将海量数据集中存储可以方便数据分析和处理，但由于安全管理不当所造成的大数据丢失和损坏，则将引发毁灭性的灾难。有专家指出：由于新技术的产生和发展，对隐私权的侵犯已经不再需要物理的、强制性的侵入，而是以更加微妙的方式广泛衍生，由此所引发的数据风险和隐私风险，也将更为严重。2011年，我国最大程序员网站的600万个人信息和邮箱密码被黑客公开，进而引发了连锁的泄密事件。2013年，中国人寿80万客户的个人保单信息发现被泄露。这些事件都凸显出在大数据时代，个人信息数据的安全管理正面临前所未有的挑战。

（三）提高决策水平与数据处理问题并存

在科技日新月异的今天，人们还是主要依靠抽样数据和局部数据，甚至在无法获得实证数据的时候单纯依赖经验、理论和假设去探索未知领域，这种认识往往是表面的、肤浅的，会给决策带来较大的不确定性。在大数据时代，依靠直觉做决定的情况将会被彻底改变，原先静止和陈旧的数据如今已经成为一种资产，高校通过云计算对原本碎片化的数据进行全面科学地提取和分析预测，使用自动化算法代替或辅助人类决策，能使决策体系真正由原来的自上而下变成自下而上，由原来的精英决策变成数据驱动决策，可以大大提高人才引进、人才服务和人才评价等方面的决策水平。

随着高校收集的人才数据总量的逐步增加，大数据中所蕴含的潜在价值也越来越大，但挖掘这些潜在的价值需要大量的投入和技术的突破。首先，大数据分析需要革命性的理论和新算法的出现，和传统的抽样方法不同，大数据分析的是全数据的聚合分析，因此很多传统的数据分析的算法不一定能够适用于大数据环境，需要研究和开发适合大数据环境的新的算法；其次，我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。我国在数据库、数据挖掘以及云计算等领域的技术，普遍落后于国外先进水平。此外，由于高校从事人才工作的人员并非数据科学家或IT专家，要使大数据的应用做到直观、易用，需要专门的大数据分析人才进行建模，但目前培养数据科学家的体制尚不健全，能够提供的数据科学家远远不能满足需求，根据McKinsey的研究预测到2019年全球数据科学家将短缺近20万人，大数据人才的招募、培养和使用将是大数据创新所面临的最大挑战。

三、大数据背景下高校人才工作的变革和创新

大数据时代所引发的变革将是全面和深刻的，它能丰富和拓展高校人才工作的途径，改进当前人才工作的粗放模式，通过对相关大数据的搜集、分析和应用，实现人才工作和服务的精准化，不断提高高校人才工作的科学化水平。

（一）优化人才引进流程

高校哪些学科有哪些人才需求，需要引进多少人才，需要引进什么类别的人才，以往这些都是靠估算或抽样调查获得，而进入大数据时代之后，高校内外部的信息变得透明，通过数据搜集和联机分析，能大大地提高引才效率和质量。一是通过对已采集的各学科现有人才基础信息以及各学科发展现状等的分析，结合学校的定位和发展需要，能较清楚的知道需要引进什么类别的人才，而不是违背学校建设和发展规律，盲目引进和不切实际的求尖求高；二是在人才岗位胜任力的评价上，可以通过集成较长一段时间内相同岗位优秀人才的一系列特征，这些特征包括人才个人绩效、成长路径、个性、情商、智商、工作态度、价值观，以及人才所处的人际环境特点，包括上级和同事等等，还可采集人才的家庭生活信息，包括父母、配偶、子女等等，利用现代信息技术，可以在很短的时间内，精确计算出各项相同的标素，使得岗位胜任特征成为名符其实的选人和用人的标准；三是利用社交网络和专门的人才招聘网站，可以较快的招聘到适合学校学科发展和岗位需求的人才。如Talentbin公司提供针对社交网络的职业搜索引擎服务，它收集应聘者在社交网络上的信息，整理编辑出一个以人为中心的数据库，想招聘某种人便可以通过该公司的搜索引擎快速、便捷的查询到相应的人才资料。

（二）提高人才服务水平

高校间人才的竞争，很大程度体现在人才成长的软环境的竞争上，拥有以人为本的管理理念和科学合理的人才管理制度，便会产生强大的环境向心力和凝聚力，易于吸引和留住人才。当前，各高校都认识到人才服务的重要性，但还不能准确捕捉到人才的需求，如果能善用与人才需求相关的各种数据，从具体的指标和数据倒推出人才的驱动性需求，就能更好的为人才服务。例如，通过对校园网内部论坛和网站的实时跟踪分析，能较及时地掌握人才的思想动态和存在的困难，针对他们关心的热点问题等积极加以帮助和引导，能提高服务的及时性和满意度；通过图书馆图书借阅检索系统和人才浏览所形成的非结构化数据等，可以对不同人才的偏好进行分析，为开展个性化服务提供依据，此外，对相同学科人才的借阅和浏览数据进行汇总，可以分析各学科领域最新的科研动向，为高校人才的科研决策提供服务；通过对人才使用校园一卡通的类别、次数、频率等数据的分析，可以找出人才最需要和最常用的服务是哪些，据此来优化人才服务布局，把服务做到人才的心坎上去，可以实现人才服务从粗放式管理向精细化管理的转变。

图1 绩效评价量化分析模型

（三）拓宽人才培训途径

高校人才自身的发展不是一劳永逸的，单一的职前教育已无法满足他们终身发展和教育发展的需求，目前我国对高校人才培训的形式和途径主要有岗前培训、高级研讨班、学历提升和国内外访问学者等，这些培训形式除国内外访问学者外基本以满足多数人同一的培训要求而设计，缺乏对人才个性化需求的考虑，无法适应人才培训需求多样化和个性化的要求。2012年5月，哈佛大学和麻省理工大学共同宣布，将投入6 000万美元，开发一个在线教育平台，届时，不仅两个学校的授课过程免费向全世界开放，这个平台本身，也以开源的形式，向其他大学和教育机构免费开放。[6]普林斯顿大学、加州大学伯克利分校、宾夕法尼大学等知名学府也纷纷宣布加盟这个在线教育，逐步向全世界开放自己的课程。这种大规模在线开放课程（Massive Open Online Course,MOOCs）是基于课程与教学论以及网络和移动通讯技术发展起来的新兴在线课程形式，与以往的网络课程相比，它增加了“互动”、“互助”、“行为评价和诱导”等新的技术，通过各种数据分析方法总结学习者特征、预测学习者下一步所需要的教学内容和形式，从而实现因材施教。[7]充分利用MOOCs不仅能有效缓解教育资源匮乏的问题，还能拓宽高校人才培训的途径，满足人才多样化、个性化的需求，达到传统实体课堂难以达到的效果。

（四）科学评价人才绩效

高校人才绩效的评价是一个十分复杂的问题，建立科学规范的绩效考评体系和富有竞争力的薪酬体系成为激发人才积极性、创造性的关键环节。根据高校人才的功能定位，主要可以从教学水平、科研水平、对学校学院的贡献、社会服务和师德状况等方面进行评价，但从目前来看，除科研业绩比较好量化外，其他几项均不好量化，像师德状况和教学水平的评价主要是通过样本分析和调查问卷等对人才进行分类，这样得出的是一个群体的标准化面孔，无法全面反映每个人才的实际业绩。进入大数据时代，社会科学不再单纯分析结构化数据，一切皆可量化，包括人们的思想和情感等。[8]高校可以整合人才不同来源、不同类型的数据，通过建立绩效评价量化分析模型（如图1所示），利用大数据技术分析隐藏在数据中的信息，这样不仅可以减少研究和调查问卷时存在的偏见，而且可以呈现出每个人才的立体的个性化形象，使人才评价做到更客观更符合实际。

四、高校健全和完善运用大数据的保障机制

随着社会越来越熟悉大数据的特征和缺陷，政府应当从大数据安全的标准与法律两个层面，建立大数据安全的完整保障体系，为中国大数据产业的发展保驾护航。作为高校来讲，也必须完善相应的保障机制，以应对大数据的汹涌来袭。

首先，要强化管理者的大数据意识。对高校管理者来说，如何让大数据更好地应用到人才工作中?如何让大数据提升高校的核心竞争力？当务之急是应强化各级管理者的大数据意识，从高校层面进行顶层设计和系统规划，将对数据的收集、管理、分析和有效利用作为打造高校核心竞争力的事来对待，从思想上高度重视大数据将给高校人才工作所带来的影响。同时需要在高校内倡导和强化数据文化，建立持久运作的收集、分析数据并将分析结果转换为教育决策和实践的体系，真正发挥大数据在高校发展中的价值。

其次，要搭建大数据信息化平台。大数据分析所需要的数据不会来自一个数据来源，而是多个数据来源，数据的收集和管理不再是人事部门或信息部门的事情，需要各部处的支持和相互配合，不仅要关注综合性数据和关键数据，而且要关注基础数据，通过加快数据系统的建设、公开和共享，提高数据的挖掘分析和应用能力；同时很多社交网络和科研院所拥有相关的数据技术、资源和平台，能够提供非常专业的数据收集和分析服务，高校要加强与他们合作，提高大数据的收集和存储能力。

再次，要建立一支为高校人才工作服务的大数据分析队伍。就我国目前高校人才工作队伍的结构来看，很难在短时间内充实一支具有大数据知识背景，又熟悉高校人才工作规律的人才力量。因此，要充分发挥大数据在高校人才工作中的运用，较可行的方法是提高现有高校人事部门工作人员的大数据技术应用能力，以应对大数据人才的短缺。

最后，要逐步建立数据的管理使用制度。一些数据往往包含敏感信息或隐私信息，数据收集者必须告知个人，他们收集了哪些数据、作何用途、也必须在收集工作开始之前征得个人的同意，“告知与许可”已经是世界各地执行隐私政策的共识性基础。哪些组织或个人可以使用数据？信息如何利用才不会侵犯隐私？信息分析的结果在什么范围内公布才合适？所有这些都需要建立相应的管理制度以保证数据信息使用的安全。

五、结语

在大数据时代，不同专业、不同类型的数据都能被广泛获取，大数据相对于高校人才工作就像血液相对于有机体，有了大数据和大数据技术，高校人才工作的变革和创新将超出我们的想像。高校只有进一步强化大数据意识，创新工作方式方法，积极应对大数据时代的到来，才能使高校人才工作走上自我发展、自我提高和自我超越的健康道路。

[1][5][英]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶．大数据时代 [M].盛杨燕，周涛，译．杭州：浙江人民出版社，2013：3-4.

[2]Manyika J，Chui M，Brown B，et al．Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity[Z]．Technical report，McKinsey Global Institute，2011．

[3][4]赵国栋，易欢欢，糜万军，等．大数据时代的历史机遇——产业变革与数据科学 [M].北京：清华大学出版社，2013：21.

[6]涂子沛.大数据 [M].桂林：广西师范大学出版社，2013：315，329.

[7]张羽，李越．基于MOOCs大数据的学习分析和教育测量介绍 [J]．清华大学教育研究，2013，34（4）：22-26.

[8]胡树祥，谢玉进．大数据时代的网络思想政治教育 [J]．思想教育研究，2013（6）：60-62，102.