产品经理与大数据范文

产品经理与大数据范文第1篇

2、工程教育认证背景下光电信息科学与工程专业的毕业要求与课程体系设置

3、本刊理事单位最亲书目

4、大数据时代的信息文化研究

5、基于产教融合的农业院校环境专业应用型拔尖人才培养模式的探讨

6、基于拟态计算的高效能大数据应用平台构建研究

7、北美士族研究传统的演变

8、域外法学方法论论著我国大陆传播考略

9、海洋渔业科学与技术卓越农林人才培养方案优化改革探索

10、地方应用型本科院校人才培养质量保障体系的构建

11、中国科学技术大学新生“科学与社会”研讨课的实践与探索

12、《生命科学与健康》课程教学效果的调查与研究

13、“学科大类—专业方向—综合提升”海洋科学专业课程体系研究

14、以专业规范为指导,科学构建计算机专业人才培养体系

15、基于CDIO的云计算与大数据课程教学体系构建

16、材料科学与工程专业导论课的定位与教学体系构建

17、MOOCs背景下我国高等教育教学模式的变革与创新

18、论社会科学的价值选择与价值中立规范

19、给排水科学与工程专业适应黑臭水体技术发展的课程改革设想

20、面向非计算机专业的人工智能导论课程建设与探索

21、环境专业《自然保护概论》课程存在的问题与对策探讨

22、浅谈小学英语教学的生活化

23、关于大学课程建设与改革的理论探讨

24、基于校企地三方合作的大数据人才培养模式研究

25、地域认同度与大学生人际交往的关系

26、面向国际化的数据科学与大数据专业课程体系建设

27、我国犯罪学本土发展的整体性

28、基于校企协同育人模式的数据科学与大数据技术专业人才培养研究

29、再论我国心理学的分化现象

30、PISA科学素养测试对生物学学科核心素养测评的启示

31、通识教育背景下数据科学课程建设路径探析

32、“互联网+”背景下大学教学文化探析

33、大数据工程教育的探索

34、高校公共艺术教育现状与对策研究

35、新形势下给排水科学与工程特色专业建设探讨

36、基于“通专融合”的通识课程教学改革研究

37、大数据创新人才培养模式的探索与思考

38、会计理论课程教学内容的结构分析与分层设计

39、新文科背景下大数据管理与应用专业培养特征的内容分析

40、用面向科学思维的教学方法改进计算机图形学课程教学

41、基于大工程教育理念的电气信息类专业课程探讨

42、数据科学与大数据专业和统计学专业的比较研究

43、计算机专业大数据方向课程群建设研究

44、信管专业的现状与改革

45、构筑激发学生科研兴趣的桥梁

46、《墨经》绝学研究的科学方法论

47、大数据时代数据科学课程建设与人才培养的探索

48、内容驱动的高校专业课程思政教学

49、仪器科学与技术学科研究生培养模式改革研究

产品经理与大数据范文第2篇

一、数据监护工作流程

数据监护是为了确保数据当前的使用目的，并能用于未来再发现及再利用，从数据产生伊始即对其进行管理和完善的活动。121为了有效指导数据监护实践，提高数据监护效率，一些数据监护机构和研究者对数据监护过程进行了概念化，提出了相应的数据监护生命周期模型。本文基于英国数据监护中心的DCC数据监护生命周期模型13与王芳和慎金花提出的细化的数据监护生命周期模型，梳理出了数据监护工作流程，见图1。数据监护工作流程由4个阶段、11个业务环节组成，涵盖了数据监护的所有必要阶段和核心工作。

数据收集阶段：数据采集。数据采集是数据监护活动的起点，指根据采集政策，从数据创建者、档案馆、知识库或数据中心等接收数据。元数据创建。为采集到的数据创建管理、描述、结构和技术元数据，以便进行数据管理和数据维护，以及实现数据共享。

数据处理阶段：数据评价和选择。评估数据并为长期监护和保存选择数据。数据评价和选择直接关系到科学数据库的质量，并且带有一定的主观性。数据剔除。根据成文的政策、指引或法律要求，处理未成为长期监护和保存对象的数据，将这些数据转移到其他档案馆、知识库、数据中心或其他保管机构。根据法律要求，有些数据会被安全销毁。数据导入。将经过选择的数据传送至档案馆、知识库、数据中心或其他数据监护机构。为保证数据的可用性，在导入数据之前，应进行去重、交叉注释、格式认证等。数据迁移。根据存储环境的需求，或者为了确保数据对硬件和软件退化的抗扰性，改换数据的格式、存储系统、存储类型。

数据保存阶段：数据长期保存。长期保存须确保数据的可信性、可靠性、可用性和完整性。长期保存包括数据清洗、数据验证、分配保存元数据、分配表征信息，保证数据具备可接受的数据结构和文件格式。数据存储。遵守相关标准，选择科学的组织方式和安全的存储介质组织并存储数据。数据存储既可以保证数据的安全性，又便于数据被随时使用和加工处理。

数据利用阶段：数据获取。采用适当的标准发布数据，并执行严格的访问控制和验证程序，保证用户安全、准确的访问和获取数据。数据复用。制订数据复用规则，在不违反知识产权的前提下，提供数据复制、链接、引用等服务。数据转换。根据原始数据创建新数据。例如，通过转换格式、建立子集等途径，创建新数据。

二、云计算为数据监护提供支撑

云计算作为分布式计算、网络存储、负载均衡、热备份冗余等计算机和网络技术融合的产物，具有超大规模、虚拟化、通用性、高可扩展性等诸多特点。云计算的特点与数据监护的需求非常契合，可以为数据监护提供强有力的技术支撑。

弹性服务：云计算服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的云计算资源与业务的实际需求相一致，避免了因为资源供需不匹配而导致的服务质量下降或资源浪费。161数据监护的数据剔除和数据迁移等任务不需要持续不断的执行，属偶发性活动。云计算的弹性服务能够很好地满足偶发性数据监护活动的资源调用需求。

按需服务：云计算以服务的形式为用户提供基础设施、存储空间、应用程序等，并能够根据用户的需求，自动分配各种资源。17用户也可以根据需要在云中部署所需的应用程序。云计算的按需服务为数据监护中需要依赖主观意识完成的任务，如元数据创建、数据评价和选择提供了极大的便利。

泛在接入：用户通过互联网可以随时随地利用云计算服务。数据用户越来越多的使用笔记本电脑、智能手机、平板电脑，将数据监护业务流程转移至云，能够极大地方便用户上传、访问和下载数据。数据监护的数据采集、数据获取和数据复用等业务环节，可以从云计算的这一特点中受益。

服务外包：用户进行数据处理所需的计算资源价格昂贵，将提供计算资源的业务委托给云服务商，既能够节省开支，又能够使用户专注于自己的核心工作。云服务商为了利益最大化，保持最优竞争力，都会迅速应对技术变革，以更低的价格提供更快的处理器和更大的存储空间。云计算服务外包的特点使数据监护机构将部分信息技术支持业务委托给云服务商，以获得更低廉的价格和更优质的服务成为可能。

三、基于云计算的数据监护模型

云计算提供从硬件设施到应用软件的多层次服务。根据服务的对象和功能差异可以将云计算划分为三种服务模式：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS);根据租用云计算的用户对数据和环境的控制权，可以将云计算划分为公有云、私有云和混合云等部署模型。本文根据数据监护不同业务阶段的工作内容和技术需求，并结合云计算的服务模式和部署模型，构建了基于云计算的数据监护模型，见图2。下面分别从数据监护的云计算服务模式和部署模型两个方面分析基于云计算的数据监护模型。

(一)数据监护的云计算服务模式

IaaS层。IaaS提供基础设施部署服务。IaaS通过虚拟化技术整合服务器、存储设备、网络资源、高性能计算集群等物理资源，构建全局统一的动态虚拟化资源池。基于云计算的数据监护模型的IaaS层为上层云计算服务提供海量硬件资源，实现硬件资源的按需酉己置。

PaaS层。PaaS是云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署与管理服务。PaaS不仅能够实现海量数据的存储，而且能够提供面向海量数据的分析处理功能。在基于云计算的数据监护模型的PaaS层，数据监护机构使用云供应商的软件工具和开发语言，开发数据收集和数据处理所需的各种应用程序，实现应用程序的多元化和定制化服务，并将科学数据保存于海量数据存储系统。

SaaS层。SaaS提供以服务为形式的应用程序。SaaS允许用户使用部署于供应商云基础设施上的应用程序，用户也可以根据需求向供应商定制应用程序。在基于云计算的数据监护模型的SaaS层，数据监护机构通过应用程序向用户提供数据利用服务，实现数据共享和科研协作。

(二)数据监护的云计算部署模型

数据监护的各个阶段分别面向数据监护方和数据使用方，对应不同的数据存取、处理等操作权限，因此需要采用相适应的云计算部署模型。数据监护过程中的数据利用阶段位于SaaS层，为用户提供方便高效的数据获取等服务，而公有云面向一般公众提供敏捷弹性服务的特点与数据利用阶段的功能需求相契合。用户能够通过网络浏览器像使用个人电脑中的软件那样使用公有云的应用程序，实现应用程序的泛在访问。因此，基于云计算的数据监护模型的SaaS层应采用公有云部署模型。数据收集和数据处理工作要求云计算提供量身定制的服务功能和非常稳定的服务质量，而数据保存工作要求云计算能够切实保障数据安全。私有云部署在用户数据中心的防火墙内，能够提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，而且不会冲击用户已有的业务流程。因此，基于云计算的数据监护模型的PaaS层适宜采用私有云部署模型。上述公有云和私有云的基础设施共同构成了基于云计算的数据监护模型的IaaS层，并且公有云和私有云具有统一的接口标准，保证服务的无缝迁移，即IaaS层采用混合云部署模型。

四、基于云计算的数据监护案例

SRF项目：英国南安普顿大学的SRF项目，针对科学研究工作集成了许多已有的协作型数据管理工具，并将这些工具部署到一个共享的虚拟云平台上，以SaaS的方式提供服务。SRF工具最大的特点是能够在网络日志中自动或者手工创建和共享实验数据。例如，SRF的一款代理软件能够植入实验仪器和计算机，自动抽取仪器在实验过程中记录的数据，并转换为XML格式，然后以博客的形式发布以实现协作复用。通过博客发布平台实现实验过程、实验数据、实验分析的互联，组织实验数据记录，构建实验、实验数据、实验设备之间的关联关系。在数据监护生命周期中，SRF工具主要用于接收和抽取数据，以保证实验数据在上传至云的过程中会被格式化成标准格式。

Data Flow项目：牛津大学的Data Flow项目，旨在创建免费的云托管Data Stage和Data Bank，以便于管理、保存、发布研究数据。其中，Data Stage以在用户电脑上运行映射驱动器的方式，提供研究组水平的、安全的“本地”文件管理环境。另外，Data Stage还提供数据的网络获取和在线存储服务，用户通过访问控制程序的认证之后，即可以访问私人、共享、协作、公众和公共数据目录。Data Bank是一种虚拟化的、基于云部署的机构研究数据仓储。机构可以选择将Data Bank部署在Eduserv教育云或者机构自己的基础设施中。Data Bank还具备包括数据抽取、储存、长期保存、访问在内的一系列数据监护功能。

Kindura项目：伦敦国王学院的Kindura项目，是一个基于混合云部署模型的科学数据管理试点项目，提供基于存储的数据管理服务和基于计算的数据处理服务。Kindura项目通过DuraSpace推出的托管云服务一DuraCloud，将本地服务与各种云服务相衔接。用户利用DuraCloud提供的统一界面，即可享受一站式数据存取服务。Kindura项目通过部署于服务器上的规则引擎，以及面向规则的集成数据管理系统(iRODS)的规则库，决定具体数据存储在本地还是存储于云端：二进制对象存储在云端，元数据和Fedora对象存储在本地。l9Kindura项目证明，混合云能够有效节省数据监护成本，并且能够更加高效地利用本地存储库，提升数据处理能力。

产品经理与大数据范文第3篇

2015“宽带中国”战略加快落实

工业和信息化部组织召开“宽带中国”2015专项行动动员部署电视电话会议，全面部署实施“宽带中国”2015专项行动，深入推进落实“宽带中国”战略，加快建设网络强国和制造强国。此次“宽带中国”2015专项行动，为持续推进宽带建设和发展奠定了基础，是适应经济新常态，推动经济转型发展的重要战略选择。

中国电信也严密部署“宽带中国”2015专项行动，加快并落实各地区宽带政策，中国电信吉林公司以宽带中国战略为契机，大力推广天翼光宽带，提速减费政策。

吉林电信本次提速的力度更大，用户范围更广，用户体验也更好，而说道价格，买明星机，即可免费使用20M宽带，而优惠更低至六折!优惠不只是明码标价中的实惠，还有隐性的价值优惠。据悉电信20M光宽带的下载速度最高可达2.5MB/s。上网购物、看电影、玩网络游戏、下载软件、QQ聊天在20M网络环境下，所有软件完美流畅运行，完全不冲突。因此有人表示，有了20M宽带，再也不用为各种下载软件的“会员”“VIP”续费，这也成为一笔隐性的价值优惠。

网络好，服务优更成为其不可多得附加值，中国电信吉林公司拥有成熟稳定的基站建设，数百名宽带网络专家，近万名专业网络维护员工。这些都成为宽带稳定输出的有力保障。近年来，中国电信吉林分公司更加大了日常监督管理力度，严厉打击盗用网络行为，以确保客户使用的是高速独享宽带，让用户真正实现享受独享宽带的速度，支付共享宽带的价格。共享宽带价格优惠，却存在一个弊病，一个机架内甚至是几个机架内的所有服务器合用一定量的长春电信20M光纤宽带 长春电信20M光纤宽带

带宽，而有的服务器会抢占比较大的带宽，这就会影响其他服务器的带宽使用。中国电信20M独享宽带，因为独享所以更快，因为优惠所以更好。

无论从稳定极速的网络，还是超高的性价比，天翼光宽带已经成了消费者的首选产品。看电影、玩游戏、传文件、语音视频畅享极速网络，就选天翼光宽带。

中国电信正在积极打造面向未来的高速宽带网络，网络能力显著提升。公司以宽带中国战略的实施为契机，持续推进宽带光纤网建设，提升宽带网络竞争优势。2015年，中国电信吉林公司携20M天翼光宽带向全新网络时代进发，以“速度快，价格低，网络好，服务优”四大优势满足消费者需求，为中国宽带这一伟大进程注入一份新的力量。

产品经理与大数据范文第4篇

读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓

道来，引人入胜，令我大开眼界。

大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢?一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。

在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的?大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据， 自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论

产品经理与大数据范文第5篇

1 更加看重健身的娱乐性和交际性

随着休闲时代的到来, 人们对健身的需求已经不仅仅体现在强身健体上, 还更加看重体育健身的娱乐性和交际性。尤其是人工智能技术和大数据在健身领域的应用, 健身者可以更加便捷的观看自己喜欢的体育赛事, 接受体育健身的专业性指导, 同时也可以通过手机APP等智能终端开展互动与交流, 实现体育健身线上交流与线下互动的同时开展。不仅如此, 借助运动手环、运动手表等智能穿戴设备, 健身者可以更加便捷的收集自身的健身数据, 了解自己的健身成果, 优化自己的健身方案, 并实现与他人的信息共享, 这些都是传统健身模式下所很难实现的。因此, 随着移动智能终端设备的不断增多, 现代人的健身对娱乐性和交际性的需求也在不断增多。

2 更加看重健身的时尚性和自主性

当前人工智能、大数据在健身领域的应用, 还处于初步的发展阶段, 对很多人来说它还是一个新兴的事物, 其之所以在很多领域可以得到广泛的推广和应用, 一方面是基于其在体育健身服务与管理领域的便捷性、先进性, 另一方面是因为其所具有的时代性特征, 能够针对用户的个人化健身需求, 提供个性化的体育健身指导。如在不少青年健身群体当中, 很多人开始佩戴小米手环等智能终端;在手机上安装咕咚、乐动力等运动APP, 不仅可以实现对自身健身生理数据的及时收集, 还能实现在线互动与交流, 共具有很强的时尚性。不仅如此, 通过运动类的手机APP, 每个人都可以根据自身的身高、体重等生理指标以及个性化的健身需求, 接受相应的健身指导和建议, 每个人都可以自主的开展健身运动, 降低了人们对于专业健身教练的依赖。

3 更加看重健身环境和健身体验

随着当前人们体育健身观念的不断增强, 人们在追求健康的同时, 对于健身环境的要求也越来越高, 这是主要是因为健身环境的优劣, 不仅会影响人们的健身兴趣和健身热情, 还关乎人们在参与运动时的健身安全, 如雾霾严重的空气条件下, 是不适合开展室外运动的, 在相对拥挤的健身环境下, 由于体育健身资源的紧张, 人们也很难收获快乐的健身体验。而借助人工智能技术和大数据的帮助, 人们不仅可以提前了解天气状况、空气质量, 还可以对周边体育资源的分布情况、使用情况进行了解, 寻找和选择最适合自己的体育运动项目和健身项目, 有效减少了人们在健身过程中的不适应现象, 从而也让人们收获更加良好的健身体验。

4 容易模糊健身目标和健身初衷

人工智能、大数据技术的发展, 以及其在健身领域的应用, 不仅在很大程度上改变了人们的传统健身观念, 优化了体育健身模式, 也开创了全民健身的新局面。但是, 任何事物的产生和发展都具有两面性, 人工智能和大数据也不例外。首先, 有的健身者在健身运动上存在的盲目的攀比心理, 如在“微信运动”上进行运动强度的比拼, 有的人甚至对运动数据进行造假, 这些实际上都是毫无意义的, 健身者关键是要找到最适合自己的健身方式和健身强度。其次, 有的健身者借助大数据和人工智能的便捷性, 盲目效仿他人的健身方式, 但是每个人的体质状况和运动能力是不同的, 健身需求也存在一定的差异性, 所以盲目照搬照抄他人健身模式不仅难以实现理想的健身效果, 甚至可能对自身的身体造成运动损伤, 最终得不偿失。此外, 也有的人盲目追求健身的时尚性、智能性, 反而对一些传统的、最易开展的健身活动视而不见, 这样显然也是不合理的。

结语

综上所述, 在我国全面实施全民健身战略的背景下, 人工智能和大数据的推广应用, 有效促进了人们健身理念的转变, 但是不可避免的也带来了一些新情况、新问题, 我们只有在应用过程中加强因势利导、趋利避害, 转变人民群众错误、落后的健身观念和健身方式, 营造出更加健康、活跃的体育健身氛围, 塑造健康的社会体育文化, 才能开创全民健身的新局面, 有效改善全民身心素质。

摘要：随着当前人工智能、大数据技术的不断发展, 对人们现实生活的影响也是多方面的, 这其中也包括对人们传统健身理念的冲击, 人工智能、大数据技术将有助于人们在健身活动当中, 接受正确理念的指导、养成正确的、良好的健身习惯, 但是不可避免其也会出现一些负面的影响。因此, 我们需要更加理性、更加科学的加强人工智能与大数据技术的运用, 以便使其能更好的服务于全民健身事业的发展。

关键词：人工智能,大数据,健身理念

参考文献

[1] 厉凯.山东省智慧健身俱乐部的发展研究[D].山东体育学院, 2017.

[2] 刘飞飞.数据时代背景下民族体育的发展研究以贵州为例[J].当代体育科技, 2017, 7 (18) :241+244.

[3] 陈琪.山东省智慧健身产业发展模式研究[D].山东大学, 2017.

[4] 张宏磊, 李正燕.大数据思维下体育传统项目数据档案系统的建设[J].山西档案, 2017 (01) :142-144.

[5] 谢存.大数据时代对大学体育课堂教学的研究与思考[J].科教导刊 (中旬刊) , 2016 (12) :106-107.

[6] 幸运.我国“互联网+健身”实现途径研究[D].成都体育学院, 2016.

[7] 史可.大数据时代少数民族传统体育传播创新与实践[J].新闻研究导刊, 2016, 7 (16) :322-323.

产品经理与大数据范文第6篇

一、互联网与大数据环境下人力资源管理的特点

(一) 组织结构扁平化

互联网是一个网状的并联的分布式生态体系, 对企业组织结构的影响, 就是信息沟通渠道趋于扁平化, 许多企业管理层级减少, 去微层领导, 这对职位体系提出了更高的要求, 需要更精准化的管理。

(二) 情感互动频繁

以前的人力资源管理主要是权威管理, 也就是按老板意志行事, 现在互联网时代产生了各种意见的声音, 更多的是听员工社区对人力资源管理产品、服务的意见, 尤其是80、90后的员工, 为解决某一问题已不再是诉求权威渠道;另外, 员工与顾客界限越来越模糊, 员工可能是顾客, 顾客也可能是员工, 员工更多地参与经营管理方式, 拥有更多平等话语权, 平等交易权, 顾客与员工畅通交流为企业发展共创价值。

(三) 跨界思维管理

在互联网时代, 单一的知识结构很难适应变化的市场和职场环境, 企业的转型升级使人才的需求也在不断变化。未来对于人力资源管理者的要求除了具备人力资源管理专业知识、心理学、统计学知识, 还应具备企业运营管理、行业产业链管理、互联网技术等方面的知识与思维视野, 人力资源在早一步实现跨界提升的同时, 人力资源部门也早日成为支撑企业业务发展的有力后盾。

(四) 数据化渗透管理决策

互联网时代, 通过各种数据分析可以归纳和演绎出员工的行为模式。在人力资源管理领域, 可以通过对出勤率、流动率、离职率、薪酬、绩效等指标的数据分析来对未来人力资源的行为、能力甚至工作态度等进行预测与管理决策。如运用大数据技术, 可以预见到某个员工的个人绩效将会下滑, 你可以及时的“挑出”来, 开展人力资源辅导工作。

二、互联网与大数据环境下人力资源管理模式的变革

(一) 管理者理念的变革

(1) 人力资源管理者首先要对自身进行改革, 从扮演“根据业务部门需求提供资源”的角色转变成“为业务发展共谋资源”的角色, 以业务合作者的身份走进各业务领域;应积极运用互联网思维, 关注大数据, 将自己培养成为“数学家”, 从数据之中去挖掘员工的情感需求, 从小样本中去推算大趋势, 依据数据化来提升人力资源决策的科学性。

(2) 强化“以人为本”的人力资源管理理念, 将工作核心由关注岗位转到关心人、激励人、尊重人;营造凝聚力强的组织文化氛围, 同时倡导灵活性、适应性的组织文化。

(二) 组织架构的变革

企业的组织结构应向扁平化转型, 减少管理层次, 提高信息传递、管理决策的效率。首先, 应根据新的经营模式, 对资源、权力进行重新分配, 对人员的角色进行重新定位, 确立更加有效的支持业务发展的组织架构, 同时也要充分利用网络途径, 建立以员工为中心的扁平化服务组织架构。其次, 在互联网“共享”平台下, 重新设计企业流程, 企业所有的市场经营、决策流程应紧密围绕用户需求来设计, 减少不利于市场开展的中间流程。

(三) 人才招聘的变革

(1) 充分利用信息平台开展招聘工作尤其是利用移动互联网如微信、手机APP终端进行面试、录用、反馈等一系列招聘工作, 脱离时空限制, 提高招聘效率;但同时注意到通过互联网招聘, 员工流失率较高, 所以对人力资源管理工作者提出了更高的要求, 如在招聘工作前要根据岗位的性质与工作需求特点建立相应的胜任力模型, 在筛选简历、设计笔试和面试题目时都要综合考虑素质模型的要求等, 从而降低人员主动流失率, 减少重复招聘的次数。

(2) 互联网时代的人才供应链是全球人才的供给, 可以通过充分利用这一平台, 建立起人才生态圈, 让地球另一端从未谋面的人才为企业效力。

(四) 人才培养的变革

在网络时代, 学习可以随时获取知识, 课堂培训依赖性下降, 因此要紧密围绕企业的战略目标, 利用信息平台资源, 通过对人力资源信息化相关数据的分析, 开展更加有针对性的培训。比如通过挖掘大数据信息, 提高培训需求分析的准确性;通过培训方法的创新、培训内容的多元化, 使培训效果更加明显。

(五) 绩效管理的变革

互联网时代, 移动社交化的绩效管理工具将被广泛使用, 主管与员工互动更自然, 员工可时刻了解自己当下的任务及完成情况, 直线主管可随时了解员工目标执行的进展, 绩效辅导与反馈变得更及时、直观;另外通过数据分析平台, 基于员工行为产生的大数据分析能够为员工的能力素质评估、绩效考核提供精确的依据, 以往困扰企业绩效管理的高昂成本将大幅度降低, 直线主管能更快速、更全面地了解员工能力的优劣势与工作业绩。

摘要：近些年, 互联网与大数据逐渐融入我们的社会生活与工作, 作为企业内部管理的重要组成部分的人力资源管理, 在此环境下也在发生着变化。本文从管理理念、组织结构、人才招聘、人才培养与绩效管理五个方面提出了人力资源管理模式变革创新的思路。

关键词：互联网,大数据,人力资源管理,变革创新

参考文献

[1] 陈睿.对互联网时代下企业人力资源管理新模式的思考[J].长春师范大学学报, 2015 (2) .

[2] 崔佤.“互联网+”下企业人力资源管理创新探析[J].全国商情, 2016 (10) .

[3] 熊杰.互联网时代人力资源管理的定位和创新[J].当代经济, 2016 (2) .