一个工作3年的HR手里至少有40多G的人才数据存储，近100万的简历数据。如果是一家10人的HR公司规模，那么这里的数据资源将达到千万级规模。但是只有10%的HR真正地从自己的各种云盘、硬盘中搜筛到合适人才。

　　那么大数据到底能给企业招聘带来什么？

　　为企业招聘渠道建设提供数据化、信息化、智能化支持

　　对于中小型公司而言，优选哪一个渠道才更符合企业现阶段预算？51、智联、猎聘到底哪个更适合企业人才招聘？当数据告诉你，你的在职员工人才60%都来自智联，甚至与你在招岗位匹配度较高的也来自于智联，那么当老板说只能选择一个渠道的时候，你如果告诉他这些数据，请问还有什么费用申请是批准不下来的呢？

　　对于大中型公司而言，如何整合招聘渠道，实现资源的高效再利用，用150万的招聘预算完成往年200万做的事。大数据的霸道在于，它需要数据，当你的数据仅仅是存放在各种共享盘、甚至HR电脑中，那么这些信息就成了数据的孤岛，无法产生数据叠加后的量变质变效应。

　　因为这些数据无法统一解析，你无法准确知道，企业人才库中存放的简历中谁最近准备换工作？这些人中谁正好跟我们在招岗位匹配？

　　目前国内的SaaS平台，他们首先对企业的招聘渠道（包括网络招聘、移动招聘、猎头招聘、内部推荐）进行整合，给每位HR提供一套数据解析的工具，使得HR能对这些渠道数据进行统一搜索、筛选。也许你不需要记住他的名字，只需要搜索你需要查询人才特征“某行业的几年工作经验的某岗位”。其次，他们还对这些数据进行自动实时更新，当个人更新了简历信息后，企业也能同步收到提醒，你简历库中的xx人更新了简历。

　　大数据，HR的第二双眼，辅助用人决策

　　数据解析后能发现很多企业内部的秘密，通过对企业内部人才简历样本进行分析，可以发现企业在职员工百分之多少来自于哪些公司，他们有什么共性，甚至什么星座居多，企业的离职员工中百分之多少去了哪些公司。

　　除了能解析企业已有的数据样本外，大数据的还能帮助hr快速用人决策、薪酬设定、离职预测。

　　以后每一个招聘需求出来后，第一个前线战斗的可能不止是HR，而是一个更懂企业和HR的机器人，它会复制扫描企业所有招聘渠道，将人才进行机器筛选后推荐给HR，HR只需要对筛选过滤后的人才进行意向沟通即可。

        北京公司新招个三年ios开发，行业内的平均薪水多少，这份简历可以给到的薪酬大概多少？在职员工中，谁身边有合适人选推荐，他们之间的推荐关系是怎样的。

　　甚至还能预测员工是否有跳槽动向，什么时候要离职，某个岗位的平均跳槽周期是多长，某位有实力的人才是否在企业的跳槽峰值。

　　大数据，DT时代HR的贴心助手

　　大数据改变了HR工作的逻辑，由机器打头阵，HR再做决策。但是如果没有随之而变的操作体验，很难说这就是DT时代的效率。

　　如何让HR与人才的连接在大数据的内核下，运转更快？

　　一个HR人工一天搜索、筛选、电话沟通一天最多确认4-5个面试意向，但是通过数据化、智能化处理后每天带来的意向确认数据，一个岗位就有可能是上百个推荐，系统化的操作流程必不可少。邮件、微信、官网、短信都将成为快速传达企业品牌和企业信息的通道。一分钟，HR就能把自己想表达的招聘信息传递到最合适的人才的邮件、微信、短信中。这时HR需要做的就是坐等人才来面试。