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一言不合就学习:史上最全的“大数据”学习资源整理

一言不合就学习:史上最全的“大数据”学习资源整理

当前,整个互联网正在从IT时代向DT时代演进,大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难,代表着大数据处理所需的新的技术和方法,也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。

为了帮助大家更好深入了解大数据,云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Big Data资源,供大家参考。本资源类型主要包括:大数据框架、论文等实用资源集合。

资源列表:

关系数据库管理系统(RDBMS)

框架

分布式编程

分布式文件系统

文件数据模型

Key -Map 数据模型

键-值数据模型

图形数据模型

NewSQL数据库

列式数据库

时间序列数据库

类SQL处理

数据摄取

服务编程

调度

机器学习

基准测试

安全性

系统部署

应用程序

搜索引擎与框架

MySQL的分支和演化

PostgreSQL的分支和演化

Memcached的分支和演化

嵌入式数据库

商业智能

数据可视化

物联网和传感器

文章

论文

视频

关系数据库管理系统(RDBMS)

MySQL:世界最流行的开源数据库;PostgreSQL:世界最先进的开源数据库;Oracle 数据库:对象-关系型数据库管理系统。框架

Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统);

Tigon:高吞吐量实时流处理框架。

分布式编程

AddThis Hydra:最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统;

AMPLab SIMR:用在Hadoop MapReduce v1上运行Spark;

Apache Beam:为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言;

Apache Crunch:一个简单的Java API,用于执行在普通的MapReduce实现时比较单调的连接、数据聚合等任务;

Apache DataFu:由LinkedIn开发的针对Hadoop and 和Pig的用户定义的函数集合;

Apache Flink:具有高性能的执行时间和自动程序优化;

Apache Gora:内存中的数据模型和持久性框架;

Apache Hama:BSP(整体同步并行)计算框架;

Apache MapReduce:在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型;

Apache Pig:Hadoop中,用于处理数据分析程序的高级查询语言;

Apache REEF:用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架;

Apache S4:S4中流处理与实现的框架;

Apache Spark:内存集群计算框架;

Apache Spark Streaming:流处理框架,同时是Spark的一部分;

Apache Storm:Twitter流处理框架,也可用于YARN;

Apache Samza:基于Kafka和YARN的流处理框架;

Apache Tez:基于YARN,用于执行任务中的复杂DAG(有向无环图);

Apache Twill:基于YARN的抽象概念,用于减少开发分布式应用程序的复杂度;

Cascalog:数据处理和查询库;

Cheetah:在MapReduce之上的高性能、自定义数据仓库;

Concurrent Cascading:在Hadoop上的数据管理/分析框架;

Damballa Parkour:用于Clojure的MapReduce库;

Datasalt Pangool:可选择的MapReduce范例;

DataTorrent StrAM:为实时引擎,用于以尽可能畅通的方式、最小的开支和对性能最小的影响,实现分布式、异步、实时的内存大数据计算;

Facebook Corona:为Hadoop做优化处理,从而消除单点故障;

Facebook Peregrine:MapReduce框架;

Facebook Scuba:分布式内存数据存储;

Google Dataflow:创建数据管道,以帮助其分析框架;

Netflix PigPen:为MapReduce,用于编译成Apache Pig;

Nokia Disco:由Nokia开发的MapReduc获取、转换和分析数据;

Google MapReduce:MapReduce框架;

Google MillWheel:容错流处理框架;

JAQL:用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言;

Kite:为一组库、工具、实例和文档集,用于使在Hadoop的生态系统上建立系统更加容易;Metamarkets Druid:用于大数据集的实时e框架;

Onyx:分布式云计算;

Pinterest Pinlater:异步任务执行系统;

Pydoop:用于Hadoop的Python MapReduce和HDFS API;

Rackerlabs Blueflood:多租户分布式测度处理系统;

Stratosphere:通用集群计算框架;

Streamdrill:用于计算基于不同时间窗口的事件流的活动,并找到最活跃的一个;Tuktu:易于使用的用于分批处理和流计算的平台,通过Scala、 Akka和Play所建;Twitter Scalding:基于Cascading,用于Map Reduce工作的Scala库;

Twitter Summingbird:在Twitter上使用Scalding和Storm串流MapReduce;Twitter TSAR:Twitter上的时间序列聚合器。

分布式文件系统

Apache HDFS:在多台机器上存储大型文件的方式;

BeeGFS:以前是FhGFS,并行分布式文件系统;

Ceph Filesystem:设计的软件存储平台;

Disco DDFS:分布式文件系统;

Facebook Haystack:对象存储系统;

Google Colossus:分布式文件系统(GFS2);

Google GFS:分布式文件系统;

Google Megastore:可扩展的、高度可用的存储;

GridGain:兼容GGFS、Hadoop内存的文件系统;

Lustre file system:高性能分布式文件系统;

Quantcast File System QFS:开源分布式文件系统;

Red Hat GlusterFS:向外扩展的附网存储(Network-attached Storage)文件系统;Seaweed-FS:简单的、高度可扩展的分布式文件系统;

Alluxio:以可靠的存储速率在跨集群框架上文件共享;

Tahoe-LAFS:分布式云存储系统;

文件数据模型

Actian Versant:商用的面向对象数据库管理系统;

Crate Data:是一个开源的大规模可扩展的数据存储,需要零管理模式;Facebook Apollo:Facebook的Paxos算法,类似于NoSQL数据库;

jumboDB:基于Hadoop的面向文档的数据存储;

LinkedIn Espresso:可横向扩展的面向文档的NoSQL数据存储;

MarkLogic:模式不可知的企业版NoSQL数据库技术;

MongoDB:面向文档的数据库系统;

RavenDB:一个事务性的,开源文档数据库;

RethinkDB:支持连接查询和群组依据等查询的文档型数据库。

Key Map 数据模型

注意:业内存在一些术语混乱,有两个不同的东西都叫做“列式数据库”。这里列出的有一些是围

绕“key-map”数据模型而建的分布式、持续型数据库,其中所有的数据都有(可能综合了)键,并与映射中的键-值对相关联。在一些系统中,多个这样的值映射可以与键相关联,并且这些映射被称

为“列族”(具有映射值的键被称为“列”)。

另一组也可称为“列式数据库”的技术因其存储数据的方式而有别于前一组,它在磁盘上或在存储器中——而不是以传统方式,即所有既定键的键值都相邻着、逐行存储。这些系统也彼此相邻来存储所有列值,但是要得到给定列的所有值却不需要以前那么繁复的工作。

前一组在这里被称为“key map数据模型”,这两者和Key-value 数据模型之间的界限是相当模糊的。后者对数据模型有更多的存储格式,可在列式数据库中列出。若想了解更多关于这两种模型的区分,可阅读Daniel Abadi的博客:Distinguishing two major types of Column Stores。

Apache Accumulo:内置在Hadoop上的分布式键/值存储;

Apache Cassandra:由BigTable授权,面向列的分布式数据存储;

Apache HBase:由BigTable授权,面向列的分布式数据存储;

Facebook HydraBase:Facebook所开发的HBase的衍化品;

Google BigTable:面向列的分布式数据存储;

Google Cloud Datastore:为完全管理型的无模式数据库,用于存储在BigTable上非关系型数据;

Hypertable:由BigTable授权,面向列的分布式数据存储;

InfiniDB:通过MySQL的接口访问,并使用大规模并行处理进行并行查询;

Tephra:用于HBase处理;

Twitter Manhattan:Twitter的实时、多租户分布式数据库。

键-值数据模型

Aerospike:支持NoSQL的闪存优化,数据存储在内存。开源,“'C'(不是Java或Erlang)中的服务器代码可精确地调整从而避免上下文切换和内存拷贝”。

Amazon DynamoDB:分布式键/值存储,Dynamo论文的实现;

Edis:为替代Redis的协议兼容的服务器;

ElephantDB:专门研究Hadoop中数据导出的分布式数据库;

EventStore:分布式时间序列数据库;

GridDB:适用于存储在时间序列中的传感器数据;

LinkedIn Krati:简单的持久性数据存储,拥有低延迟和高吞吐量;

Linkedin Voldemort:分布式键/值存储系统;

Oracle NoSQL Database:Oracle公司开发的分布式键值数据库;

Redis:内存中的键值数据存储;

Riak:分散式数据存储;

Storehaus:Twitter开发的异步键值存储的库;

Tarantool:一个高效的NoSQL数据库和Lua应用服务器;

TiKV:由Google Spanner和HBase授权,Rust提供技术支持的分布式键值数据库;

TreodeDB:可复制、共享的键-值存储,能提供多行原子写入。

图形数据模型

Apache Giraph:基于Hadoop的Pregel实现;

Apache Spark Bagel:可实现Pregel,为Spark的一部分;

ArangoDB:多层模型分布式数据库;

DGraph:一个可扩展的、分布式、低时延、高吞吐量的图形数据库,旨在为Google生产水平规模和吞吐量提供足够的低延迟,用于TB级的结构化数据的实时用户查询;

Facebook TAO:TAO是facebook广泛用来存储和服务于社交图形的分布式数据存储;

GCHQ Gaffer:GCHQ中的Gaffer是一个易于存储大规模图形的框架,其中节点和边缘都有统计数据;

Google Cayley:开源图形数据库;

Google Pregel:图形处理框架;

GraphLab PowerGraph:核心C ++ GraphLab API和建立在GraphLab API之上的高性能机器学习和数据挖掘工具包的集合;

GraphX:Spark中的弹性分布式图形系统;

Gremlin:图形追踪语言;

Infovore:以RDF为中心的Map / Reduce框架;

Intel GraphBuilder:在Hadoop上构建大规模图形的工具;

MapGraph:用于在GPU上大规模并行图形处理;

Neo4j:完全用Java写入的图形数据库;

OrientDB:文档和图形数据库;

Phoebus:大型图形处理框架;

Titan:建于Cassandra的分布式图形数据库;

Twitter FlockDB:分布式图形数据库。

NewSQL数据库

Actian Ingres:由商业支持,开源的SQL关系数据库管理系统;

Amazon RedShift:基于PostgreSQL的数据仓库服务;

BayesDB:面向统计数值的SQL数据库;

CitusDB:通过分区和复制横向扩展PostgreSQL;

Cockroach:可扩展、地址可复制、交易型的数据库;

Datomic:旨在产生可扩展、灵活的智能应用的分布式数据库;

FoundationDB:由F1授意的分布式数据库;

Google F1:建立在Spanner上的分布式SQL数据库;

Google Spanner:全球性的分布式半关系型数据库;

H-Store:是一个实验性主存并行数据库管理系统,用于联机事务处理(OLTP)应用的优化;Haeinsa:基于Percolator,HBase的线性可扩展多行多表交易库;

HandlerSocket:MySQL/MariaDB的NoSQL插件;

InfiniSQL:无限可扩展的RDBMS;

MemSQL:内存中的SQL数据库,其中有优化的闪存列存储;

NuoDB:SQL / ACID兼容的分布式数据库;

Oracle TimesTen in-Memory Database:内存中具有持久性和可恢复性的关系型数据库管理系统;

Pivotal GemFire XD:内存中低延时的分布式SQL数据存储,可为内存列表数据提供SQL接口,在HDFS中较持久化;

SAP HANA:是在内存中面向列的关系型数据库管理系统;

SenseiDB:分布式实时半结构化的数据库;

Sky:用于行为数据的灵活、高性能分析的数据库;

SymmetricDS:用于文件和数据库同步的开源软件;

Map-D:为GPU内存数据库,也为大数据分析和可视化平台;

TiDB:TiDB是分布式SQL数据库,基于谷歌F1的设计灵感;

VoltDB:自称为最快的内存数据库。

列式数据库

注意:请在键-值数据模型阅读相关注释。

Columnar Storage:解释什么是列存储以及何时会需要用到它;

Actian Vector:面向列的分析型数据库;

C-Store:面向列的DBMS;

MonetDB:列存储数据库;

Parquet:Hadoop的列存储格式;

Pivotal Greenplum:专门设计的、专用的分析数据仓库,类似于传统的基于行的工具,提供了一个列式工具;

Vertica:用来管理大规模、快速增长的大量数据,当用于数据仓库时,能够提供非常快的查询性能;

Google BigQuery:谷歌的云产品,由其在Dremel的创始工作提供支持;

Amazon Redshift:亚马逊的云产品,它也是基于柱状数据存储后端。

时间序列数据库

Cube:使用MongoDB来存储时间序列数据;

Axibase Time Series Database:在HBase之上的分布式时间序列数据库,它包括内置的Rule Engine、数据预测和可视化;

Heroic:基于Cassandra和Elasticsearch的可扩展的时间序列数据库;

InfluxDB:分布式时间序列数据库;

Kairosdb:类似于OpenTSDB但会考虑到Cassandra;

OpenTSDB:在HBase上的分布式时间序列数据库;

Prometheus:一种时间序列数据库和服务监测系统;

Newts:一种基于Apache Cassandra的时间序列数据库。

类SQL处理

Actian SQL for Hadoop:高性能交互式的SQL,可访问所有的Hadoop数据;

Apache Drill:由Dremel授意的交互式分析框架;

Apache HCatalog:Hadoop的表格和存储管理层;

Apache Hive:Hadoop的类SQL数据仓库系统;

Apache Optiq:一种框架,可允许高效的查询翻译,其中包括异构性及联合性数据的查询;Apache Phoenix:Apache Phoenix 是 HBase 的 SQL 驱动;

Cloudera Impala:由Dremel授意的交互式分析框架;

Concurrent Lingual:Cascading中的类SQL查询语言;

Datasalt Splout SQL:用于大数据集的完整的SQL查询工具;

Facebook PrestoDB:分布式SQL查询工具;

Google BigQuery:交互式分析框架,Dremel的实现;

Pivotal HAWQ:Hadoop的类SQL的数据仓库系统;

RainstorDB:用于存储大规模PB级结构化和半结构化数据的数据库;

Spark Catalyst:用于Spark和Shark的查询优化框架;

SparkSQL:使用Spark操作结构化数据;

Splice Machine:一个全功能的Hadoop上的SQL RDBMS,并带有ACID事务;Stinger:用于Hive的交互式查询;

Tajo:Hadoop的分布式数据仓库系统;

Trafodion:为企业级的SQL-on-HBase针对大数据的事务或业务工作负载的解决方案。数据摄取

Amazon Kinesis:大规模数据流的实时处理;

Apache Chukwa:数据采集系统;

Apache Flume:管理大量日志数据的服务;

Apache Kafka:分布式发布-订阅消息系统;

Apache Sqoop:在Hadoop和结构化的数据存储区之间传送数据的工具;

Cloudera Morphlines:帮助 Solr、HBase和HDFS完成ETL的框架;

Facebook Scribe:流日志数据聚合器;

Fluentd:采集事件和日志的工具;

Google Photon:实时连接多个数据流的分布式计算机系统,具有高可扩展性和低延迟性;Heka:开源流处理软件系统;

HIHO:用Hadoop连接不同数据源的框架;

Kestrel:分布式消息队列系统;

LinkedIn Databus:对数据库更改捕获的事件流;

LinkedIn Kamikaze:压缩已分类整型数组的程序包;

LinkedIn White Elephant:日志聚合器和仪表板;

Logstash:用于管理事件和日志的工具;

Netflix Suro:像基于Chukwa 的Storm和Samza一样的日志聚合器;

Pinterest Secor:是实现Kafka日志持久性的服务;

Linkedin Gobblin:LinkedIn的通用数据摄取框架;

Skizze:是一种数据存储略图,使用概率性数据结构来处理计数、略图等相关的问题;

StreamSets Data Collector:连续大数据采集的基础设施,可简单地使用IDE。

服务编程

Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间;

Apache Avro:数据序列化系统;

Apache Curator:Apache ZooKeeper的Java库;

Apache Karaf:在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间;

Apache Thrift:构建二进制协议的框架;

Apache Zookeeper:流程管理集中式服务;

Google Chubby:一种松耦合分布式系统锁服务;

Linkedin Norbert:集群管理器;

OpenMPI:消息传递框架;

Serf:服务发现和协调的分散化解决方案;

Spotify Luigi:一种构建批处理作业的复杂管道的Python包,它能够处理依赖性解析、工作流管理、可视化、故障处理、命令行一体化等等问题;

Spring XD:数据摄取、实时分析、批量处理和数据导出的分布式、可扩展系统;

Twitter Elephant Bird:LZO压缩数据的工作库;

Twitter Finagle:JVM的异步网络堆栈。

调度

Apache Aurora:在Apache Mesos之上运行的服务调度程序;Apache Falcon:数据管理框架;

Apache Oozie:工作流作业调度程序;

Chronos:分布式容错调度;

Linkedin Azkaban:批处理工作流作业调度;Schedoscope:Hadoop作业敏捷调度的Scala DSL;Sparrow:调度平台;

Airflow:一个以编程方式编写、调度和监控工作流的平台。机器学习

Apache Mahout:Hadoop的机器学习库;

brain:JavaScript中的神经网络;

Cloudera Oryx:实时大规模机器学习;

浅谈大数据在人力资源管理中的应用

浅谈大数据在人力资源管理中的应用 浅谈大数据在人力资源管理中的应用目前,很多领域中都开始使用大数据,其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用,其能够将人力资源管理的各项内容进行量化,然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识,并且加强其在人力资源管理中的应用。 一、大数据概述及其对人力资源管理的作用 1、大数据概述大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集,其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业,成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力,并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理,并且通过分布式的数据库对数据进行储存。 2、大数据对人力资源管理的作用目前,大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响,使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息,这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据,这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范,并且进行深

层次的优化。 大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息,使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标,比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况,人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据,比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说,标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化,那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。 二、大数据在人力资源管理中的应用 1、大数据在人员招聘中的应用企业要想获得人力资源,首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径,也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘,主要是求职者向人力资源管理者提供简历,被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效,并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先,人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息,比如通过社交网站等来进

人力资源管理系统可行性研究报告

人 力 资 源 管 理 系 统 可 行 性 研 究 报 告 11级人资2班李凯华学号:09

目录 一、引言 (1) 1.1系统名称 (1) 1.2系统的目标 (1) 1.3系统的功能 (1) 二、背景调查 (1) 三、可行性研究的内容 (3) 3.1技术可行性 (3) 3.2经济可行性 (3) 3.3社会可行性 (4) 四、可行性研究报告 (4) 4.1新系统方案设计 (4) ●新系统功能覆盖 (4) ●开发步骤: (13) ●其他工作 (13) ●总结 (14)

一、引言 1.1系统名称:人力资源管理信息系统 1.2系统的目标:使企业的人事管理更加规范化、自动化、系统化,提高工作效率。 1.3系统的功能:搜集、处理、储存和发布人力资源管理信息,能为一个组织的人力资源管理活动的开展提供决策、协调、控制、分析以及可视化等方面的支持。 二、背景调查 在全球化竞争日益激烈的今天,很多企业正在由单一组织模式向集团化组织模式发展,而成熟的集团企业经营方针也正在逐步由“做大”向“做强、做久”,打造“百年老店”、“百年品牌”转变。随着企业规模的壮大,产业的增多,经营战略的转变,必然产生集团总部对下属企业的管理问题,人力资源管控对集团企业的发展起着越来越重要的作用,关系到企业能否有效整合人力资源,形成合力。从总体来说,国内集团企业对成员企业的管控能力和水平还较底,存在着较多的困惑和难点。而HR做为一种新型的人力资源管理思想和模型,无疑为集团企业实施全面人力资源管理提供了一个切实可行的解决方案,能够实现集团对子公司的有效监控和共享服务,从整体上提升企业的核心竞争能力。

大数据解决公司人力资源管理现存的问题

一、大数据解决公司人力资源管理现存问题 当前全社会多领域正在经受着大数据浪潮的洗礼,人力资源管理领域也不能例外。商业智能工具帮助人力资源管理从凭借经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型;人力测评由主观性强的单一专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评;企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。 (一)大数据助力HR-BI Human Resource Business Intelligence,以下简称HR-BI,即人力资源商业智能,主要解决通过数据对整个人力资源过程监控,对人力资源管理监控分析。它是商业智能在人力资源管理决策分析过程中有效应用的结果,是通过建立一套基于企业人力资源管理过程的分析模型,利用商业智能分析统计功能强大和展现形式丰富的特点,实现支持企业人力资源管理决策分析的分析系统。例如:随着某公司“软实力”的提升,对人力资源管理理念与管理能力提出了更高的要求,人力资源决策迫切需要从“经验+感觉”模式向“事实+数据”模式转型,这时候就是HR-BI派上用场的时候了。

区别于e-HR,即面向业务过程的一般性报表的电子人力资源管理,HR-BI的价值在于通过其多维数据仓库功能,进行数据建模,提高大数据情况下的人力资源分析效率,使得人力资源管理体系能够找到不断调整与优化的方向与策略,更好的支持业务发展,真正适应企业整体发展战略的需要。 业界的佐佑人力资源管理咨询顾问公司和企业应用软件巨头Aptean公司就分别从“数据“、“信息”和“洞察力”以及预算管理和薪资等方面提供了足够好足够多的案例。 (二)大数据助力人才测评 随着人力资源管理日益成为企业生存关键的时候,人才测评作为人力资源管理的一项专门技术也越来越受到人们的重视。 通过对目前国外人才测评状况的了解得知,现在企业的人才测评大多处在单一的专家评估上面,明显带有强烈的主观性。为此,利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究,改进以前算法中的一些不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中

XXX基础数据库系统建设可行性研究报告 (1)

XX城市基础数据库系统建设可行性 方案

1.系统概述 长期以来,政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源,但由于管理分散,制度规范不健全,造成重复采集、口径多乱、数出多门;各部门的指标数据自成体系,标准不一,共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变,就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势,强化政府部门掌控决策信息资源的能力,政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密,但当前部门间信息共享多是点对点方式,没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切,需要建立城市基础数据库(以下简称智慧城市公共基础数据库)系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设,可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换,为各部门提供更广泛的信息共享支持,一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入,另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时,以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础,整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源,可实现对经济社会信息的统一和集中存储,确保数据的唯一性和准确性,为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段,数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设,可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源,满足政府业务对统一数据资源共享需要,进而提升形势分析预测水平,对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持,提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1)建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系,力求全面反映地区经济和

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理:李雪莉 组员:申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级:大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展,企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况,即时掌握突发性事件的详细信息,快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进,企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理,以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发,在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下,Web技术标准也随之高速发展,用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构,以及高功耗、高系统

资源占用,已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃,转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等,无需技术背景,人人都能实现数据可视化无论是电子表格,数据库还是 Hadoop 和云服务,都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合,当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时,带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法,而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域,在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值,其多样性和表现力吸引了许多从业者,而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形,都为我们搭建了新的桥梁,让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系,感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化,还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前,金融机构(银行,保险,基金,证劵等)面临着诸如利率汇率自由化,消费者行为改变,互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要,要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企

大数据时代下的人力资源管理

如何应对大数据时代下的人力资源管理 引言 21世纪是经济全球化和信息技术化迅猛发展的新时代,知识和信息将取代土地、资本成为企业的第一资源,企业将充分利用基于信息技术的互联网为企业的各项管理工作服务。作为知识的创造者、传播者和使用者的入,尤其是高素质的人才,对经济增长的重要作用已经越来越明显,因此,网络经济时代的人力资源管理者如何对其进行管理对企业未来的发展具有重要影响。因而,在人类已经踏入21世纪时,企业的管理者弄清网络经济时代人力资源管理与传统人事管理的区别,以应对网络时代入力资源管理的新趋势以及其新的要求,对企业的发展具有重要的意义。 这样的大数据时代这给企业人力资源的整合带来了新机遇与新挑战。近年来,随着大数据和云计算这些信息概念的普及,企业人力资源管理部门应充分抓住这些机遇,使得这些新兴技术更好的被企业所利用,从而更好的促进人力资源管理信息化的创新与变革。 摘要:“大数据”是一个全新的概念,这一概念理论应用于人力资源管理领域,是对人力资源管理工作的一次革新。本研究从概括性地分析“大数据”的价值出发,站在利用“大数据”价值提升人力资源管理工作效率的角度,对人力资源管理领域的“大数据”内容以及更好地发挥“大数据”价值对人力资源管理促进作用的方法进行了有益思考。 关键词:大数据价值人力资源管理 20 世纪最重要的技术发展是以计算机技术和远程通信技术为基础的网络建设,全球的信息化进程给人类信息交流模式带来了一场前所未有的革命,引发了世界范围内信息环境的改变。网络技术使人们可以忽略时空、国别、机构和文化的差异,实时地传递、交换和共享各种信息资源,开创了人类信息交流史上的崭新模式。网络,作为信息的载体之一,具有信息资源高度共享、易获取、数量大、更新快的特点,影响着人们的生活、工作方式,也影响着整个时代。同样,网络也给人力资源管理带来了许多难得的机遇和严峻的挑战。所谓人力资源,是指能够推动整个社会经济发展的劳动者的能力,包括具有智力劳动和体力劳动的能力。人力资源管理认为人是最有价值的资源,其目的是开发、寻找、发展并稳定我们已经拥有或即将拥有的人力资源,为完成公司的目标而服务。其内容包括:组织设计,工作分析,面试招聘,能力评测,员工培训和发展,绩效考核,薪酬福利以及激励机制等。 一、大数据时代概述 大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据是随着存储设备和网络的快速发展而出现的。存储设备容量增大,价格降低为收集大数据提供了物质保证、网络普及、速度提高为手机大数据提供了有效方法。在小数据时代,由于无法收集全部数据,因此使用随机取样来获取数据,以保证可以获得具有代表性的数据,以免进行统计时出现偏差。因为小数据时代用的数据量相对较小,因此可以使用统计方法进行比较精确的推断,以建立变量间的关系。但在大数据时代,因为收集到的数据量大、类型繁多,因此无法用传统手段进行处理,以往处理小数据的统计学方法不再适用,也不再追求精确。更为关键的是,大数据摒弃了试图建立变量间因果关系的传统,转而寻求变量间的相关关系,并以此进行预测。因为大数据是通过相关关系进行预测的,所以实际上大数据的方法是一种循证的思想。这是非常重要的,因为在无法辨清变量之间的因果关系的时候,能够得出相关关系仍然能够提供非常有效的预测标的,从而使预测能非常准确。 二、网络化人力资源管理出现的背景

文档管理系统可行性研究

文档管理系统 可行性研究报告 The Report of Feasibility Studies 专业:计算机科学与技术 班级: 姓名: 报告日期:

文档管理系统——可行性研究报告 1.引言 1.1 编写目的 随着计算机的普及、网络越来越便捷,现在无论公司、学校还是政府机构都将他们的各种文档资料保存在计算机上。如果不好好管理这些文档资料,时间长了,各种各样的资料越来越多,将造成保存困难,查找、使用不方便。本课程设计主要是为实现文档管理,主要包括文件的制作、修改、传递、签定、保存、销毁、存档等功能的程序设计。通过本系统能够实现文档管理自动化管理的目标,为企业提供了安全、可靠、开放、高效的文档管理功能,不仅方便了文档管理的日常操作,而且必免了手工管理中的一系列错误的发生,提高了企业的办公效率和企业文件管理的综合水平。 1.2 背景 1. 软件系统的名称:文件管理系统 2. 任务提出者:文档管理系统开发小组 3. 开发者:文档管理系统开发小组 4. 实现完成的系统实施地点:小组成员个人机、学校机房和客户方计算机 1.3 定义 管理系统:是指利用计算机、网络、数据库等现代信息技术,处理组织中的数据、业务、管理和决策等问题,并为组织目标服务的综合系统。 1.4 参考资料 [1]张海藩.软件工程导论(第四版)[M].北京:清华大学出版社,2003 [2]W atts S.Humphrey《软件工程规范》第1版.清华大学出版社.2004年 2.可行性研究的前提 2.1 要求 它将满足用户对资源的管理:增加,删除,修改,搜索及查看资源。具体说来,该系统将具备下面的功能: (1)增加资源——用户能够添加一个资源,该资源可以是电子资源(比如PC上某个目录下的一张图片)或者是非电子资源(例如书桌上的本书)。添加该资源后,用户将可以通过该系统直接管理和使用该资源。

人力资源可视化大数据应用

1.员工能力决策:在大数据环境下的人力资源规划,可以通过数据动态地跟踪、分析员工的工作情况和状态,离职率、员工需求量等信息,准确地进行人力资源诊断及决策。 2.定量化的人才筛选:大数据背景下,企业可以首先从现有的优秀员工中分析出岗位胜任力素质模型,量化岗位选拔标准。其次,把应聘者的基本信息、个人能力、社会关系、就业倾向等信息汇集起来,与企业的本岗位的胜任力素质模型相匹配,提高招聘员工与企业需求的匹配度,提高人员招聘的工作效率。 3.定制职业生涯发展规划:借助大数据的“学习分析技术”,通过对员工的相关数据分析,识别出员工的学习需求、行为、模式及效果,可以随时得到员工是我学习进程和效果等数据信息,使培训的过程更加的关注员工个人发展。 4.人才用工信用档案:可全面了解人才,可检索到人才的入职记录、在职表现、信用状况,综合判断其职业能力、职业信誉,使公司既可配合相关措施利用好员工的才能,又可防止员工失信行为带来的损失,提高人力资源管理效率,降低人力资源管理风险。 5.人才定位价值曲线:通过大数据分析职业特征,并根据专业人力测评,为人才指出最优职业方向。职业方向定位报告不仅讲解适合的职业方向,而且从发展的角度,结合职业生涯规划的理念,告诉你确定职业方向、进行职业发展和职业转换最核心的理念和方法。 6.行业性决策支撑:主要解决通过大数据对整个人力资源过程监控,对人力资源管理监控分析。通过建立一套基于企业人力资源管理过程

的分析模型,利用商业智能分析统计功能强大和展现形式丰富的特点,实现支持企业人力资源管理决策分析的分析系统。 7.企业人力资源竞争力分析:依靠大数据分析,进行有计划的人才资源开发,把人的智慧能力作为一种巨大的资源进行挖掘和利用,才能达到科技进步和经济腾飞。企业必须创造一个适合吸引人才、培养人才的良好环境,建立凭德才上岗、凭业绩取酬、按需要培训的人才资源开发机制,吸引人才,留住人才,满足企业经济发展和竞争对人才的需要,从而实现企业经济快速发展。 8.薪酬方案设计:在大数据环境下,大数据信息可以反映出行业的整体薪酬水平和员工在进入本企业之前的薪酬水平,更为准确的掌握劳动力薪酬变动和员工薪酬预期,提高人力资源管理工作中薪酬管理的有效性。 9.行业就业趋势分析:通过对就业数据信息的分析,预测就业相关趋势,提前掌握就业形势, 10.职业发展路径规划:通过大数据就业趋势、人才价值定位等分析,按照不同层级建立不同的领导力模型,并通过专项培训、日常评估、业绩考察等多种方式对各级管理人员的领导力表现进行记录、分析与指导,从而为每个人量身定制出领导力发展路线图 11.人力资源数据引擎:通过大数据运算,采用抽样统计的方法,合理配置原始数据源的代表性,运用分位排序法、加权平均法、回归分析法等统计方法进行科学统计,以多个维度对数据进行展现。

大数据时代的人力资源管理答案

大数据时代的人力资源 管理答案 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]

2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念,包含的三个含义中,不包括下列哪一项()。 (单选题3分) o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是()。(单选题3分) o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷,提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求,提高其产品的销量 3.当今,大数据应用的两大主要领域是()。(单选题3分) o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是()。(单选题3分) o A.甲骨文公司

o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指(单选题3分) o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是()。(单选题3分) o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库;云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出()概念的的企业。(单选题3分) o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题3分) o A.价值不变 o B.价值递增

人力资源管理系统可行性分析报告

人力资源管理系统可行性分析报告 一、引言 1、编写目的: 此文档可以对这个系统进行调查评估,验证取代市场中的地位价值。 2、项目背景: 现要开发的系统为人力资源管理系统,主要用于公司的各层工作人员信息的管理,如人员调度、考勤、工资管理以及信息查询等。 二、可行性研究的前提 1、要求: ●功能:对人事资料、人力资源、工资管理、考勤管理等进行综合管理 ●性能: ●输入/输出:输入查询条件,输出查询内容 ●基本的数据流程和处理流程: 先对人员信息进行录入,然后再对它们分类。可以对数据进行插入、删除、修改、查询 ●安全与保密要求:此系统可以分为用户和管理员,用户可以设置自己的个人信 息,管理员主要管理系统的各种信息。 2、目标: 需求分析阶段:2008年9月23日-2008年9月25日 总体设计阶段:2008年9月26日-2008年9月28日 详细设计阶段:2008年9月29日-2008年10月12日 系统实施阶段:2008年10月13日-2008年10月31日 系统测试阶段:2008年11月1日-2008年11月7日 3、条件、假定和限制: ●建议开发软件运行的最短寿命:3年 ●运行环境和开发环境的条件和限制 运行环境:windows xp 开发环境:Microsoft visual studio 2008、SQL Server 2000 ●建议开发软件投入使用的最迟时间:2009年 4、决定可行性的主要因素: 为了对部门人员的各种信息进行管理,提高团队生产运行效率。 三、所建议技术可行性分析 4.1 对系统的简要描述: 该系统主要实现对人事资料、人力资源、工资管理、考勤管理等进行管理。 人事资料主要对公司人员的个人信息进行记录、对员工的职位安排等。 人力资源主要对人员的需求统计、增加、减少人员以及对员工的技能培训等。 工资管理主要对公司员工的工资计算及奖惩、员工对个人工资的查询等。 考勤管理主要对员工的上下班进行统计。 4.2 处理流程和数据流程

大数据时代人力资源管理答案和学习笔记

大数据时代人力资源管理学习材料 1.大数据这个概念,包含的三个含义中,不包括下列哪一项()。(单选题3 分)o A. 来源单一o B.数据很大o C.构成复杂o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是()。(单选题3分) A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置o B. 通过大数据来找到产品的缺陷,提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向o D.通过分析数据来找到客户需求,提高其产品的销量 3.当今,大数据应用的两大主要领域是()。(单选题3 分)o A.航空航天和地质勘探领域o B.新闻业和工业领域o C. 政府和商业系统o D.农业部门和工业部门

4.最早提出“大数据”概念的企业是()。(单选题3 分)o A.甲骨文公司o B.麦肯锡公司o C.波音公司o D.通用公司 5.大数据元年是指(单选题3 分)o A.2012年o B.2011年o C.2010年o D.2013年 6.大数据与云计算之间的关系是()。(单选题3 分)o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述o C.大数据是在云计算基础上发展起来的o D.大数据相当于储有海量信息的信息库;云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出()概念的的企业。(单选题3 分)o

A.“大数据”o B.“P2P” o C.“咨询”o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题3 分)o A.价值不变o B.价值递增o C.价值递减o D.价值先增后减 9.9美国通过对车祸数据进行分析,发现车祸的发生与时间有关,于是要求交警在易发生车祸的时间段严格执勤。这说明大数据可以()。(单选题3 分)o A.洞察未来趋势o B.洞察工作效率o C.洞察车祸数量o D.洞察管理规律 10.大数据的本质是()。(单选题3

2018年大数据时代的人力资源管理最新答案

2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 ? 1.大数据这个概念,包含的三个含义中,不包括下列哪一项()。(单选题3分)o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 ? 2.商业企业最初关注大数据的目的是()。(单选题3分) o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷,提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求,提高其产品的销量? 3.当今,大数据应用的两大主要领域是()。(单选题3分) o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 ? 4.最早提出“大数据”概念的企业是()。(单选题3分) o A.甲骨文公司 o B.麦肯锡公司 o C.波音公司

o D.通用公司 ? 5.大数据元年是指(单选题3分) o A.2012年 o B.2011年 o C.2010年 o D.2013年 ? 6.大数据与云计算之间的关系是()。(单选题3分) o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库;云计算相当于计算机和操作系统 ?7.麦肯锡公司是最早提出()概念的的企业。(单选题3分) o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” ?8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题3分) o A.价值不变 o B.价值递增 o C.价值递减 o D.价值先增后减

大数据下企业人力资源管理研究.pdf

摘要:在经济飞速发展的今天大多数的人力资源管理都已经不那么实用了,因此今天将探讨一下企业如何制定一个详细合理的方案才能更贴近现在企业的实际需要。当然一个企业不可能从一无所知到完全适应,以下会为大家提供一些方法。 关键词:大数据;人力资源管理;改革途径;管理模式 1大数据的特征 大数据一词来源于英文中的“Bigdata”。由著名信息处理专家维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶于2008年首次提出。随着互联网的普及与终端用户的高速增加,在网络世界中信息数量以几何方式不断增加,用户或搜索引擎如何有效地在海量的数据中搜索到正确、有效的信息,成了新时代有效发挥互联网作用的关键环节。传统的搜索引擎通常采用商业推介或以点击量排名为依据的方式,为用户提供相应数据,这样的方式在当下的环境中,已经难以满足用户的需要。同时由于商业因素的介入,使得搜索范围受到了局限,搜索到的信息难以真实客观。因此在未来互联网的发展过程中,运用合理的大数据分析使用户得到更为有效的信息,将成为专家努力追求的目标。 2传统企业人力资源管理中的问题 2.1管理观念落后。整体而言目前国家的人力资源管理理念还是不及格的,首先企业本身不重视人力资源管理的重要性觉得就是招聘人,而真正有才的人慢慢就能等到。这种思维模式是老旧顽固派的思想,人力资源管理不仅仅是招聘员工还需要制定员工培养计划和规划其未来的发展空间。人力资源是公司人性化最显著的一部分,但是不能因为工作量不繁重就不重要。在企业中更多的老板愿意使用亲戚去担任公司人力资源管理的管理层和员工,这种现象如果不加纠正企业会越来越难招聘到人才。任用亲戚为员工的企业工作效率一般都不会太高长此以往下去损失最大的还是企业本身。所以想发挥出人力资源的职能就必须从理念上进行改进。2.2招聘方式落后。企业的发展注定离不开员工的支持,如何找到一个比较适合企业发展的员工是企业人力资源管理的目标。就现在的招聘方式来说还远远不够去招聘到优秀又有想法的员工。现在最主要的招聘方式还是网络和现场招聘,这些传统的招聘方式却不能为企业提高优质的人才所以已经不适用当下的市场环境了。所以就需要人力资源部去寻找一种方法去解决这个问题。2.3人员培训针对性不强。大企业通常在员工正式入职之前都会进行培训,人力资源部门事先就要做好人员安排,但是上文有提到人力资源招聘员工本身方式就不对,所以最后进入培训的员工各方面情况也大有不同。员工情况不一样接受的培训是一样这本身就是不合理的,而且培训讲师又真的是否清楚公司情况又是另外的一个方面。如果讲师对企业情况不了解那么也必然不能够抓住重点给培训的员工去培训。到最后也只能是事陪功半,在浪费人力物力的情况下不能够去为企业培训合格的员工这是不合理的,所以一个企业要对自己的人力资源管理提高要求。2.4岗位调配难以做到科学有效。每个员工在自己的职业生涯都会做一个规划,在大型的企业中员工调岗也是时有发生的事情。主要负责调岗工作的也是人力资源部门,在调岗之前需要员工部门主管给予评价然后进行调岗。其实大家都知道主管的评价并不客观,很多出于私有感情去进行评价。这样的事情会导致正真有用的员工无法得到适合自己的岗位,短时间内对员工影响比较大,从长远的方向来看企业势必会损失人才。很多企业会抱有“地球离开谁都转”的想法,但是如果是企业内部做的不到位而损失了人才那就得不偿失了。2.5奖惩制度难以有效开展。在企业中职能部门比较多,每个员工做的事情也不尽相同,而现有的奖惩机制是无法满足的。每个员工的工作任务不一样所以应该有适合他自己的奖惩机制,这样才是比较适合的方式。但凡现在仅存的奖惩机制里都有领导影像分,准确的来说就是领导对你这个人的评价好坏。领导阶层并不能根据员工实力给出真实的评价,员工的绩效和能力不匹配,时间一长员工的信心会大受伤害无法尽心为企业工作。在每个企业都会出现这种情况,有能力的员工不如得领导心的员工工资高职位高。虽然这是企业常见问题,但是随着经济市场竞争的压力不断加大企业势必要解决这个问题。没有绝对的公平,但是一味逢迎领导的喜好却不能把握市场行情的员工对企业都是毒瘤,企业要想发展就不能怕问题麻烦。 3分析优化企业人力资源的管理模式 3.1有效提升管理观念。管理经验不够是私营企业的弊端,私营企业往往因为资金和公司运营情况不能正确的选用人才。其实民营企业可以大胆放心的使用职业经理人这个制度。民营企业领导大可放心信誉度较高的职业经理人,他能够为企业从选拔到最后入职手续全部进行到位。民营企业在自身不够专业的情况下一定要善于利用专业机构帮助自己,民营企业不能固步自封。3.2运用大数据工具开展企业招聘。在当下的条件下,我国企业运用传统的招聘模式往往难以寻找到合适的人才。在部分知名的猎头公司中,利用大数据分析寻找到特定人才已经成为常用的方式。这些企业通常会建立一份庞大的人才库,通过分类对不同企业的员工进行数据跟踪,这样的跟踪体系通常在员工刚刚进入企业时就已经建立。为了确定有效目标,数据分析会将各阶段表现较差的员工排除在跟踪体系之外,通过十年左右的积累,仍然停留在跟踪体系的人才将得到进一步的细化分析,细化分析中将对其背景、性格与重点数据进行详细比对,从而在适当的时机为其提供更合适的岗位信息。这样的方式转变了以往以企业需求为主导的招聘模式,将对人才的关注放在了首要位置。这一观念的转变往往会为企业的重要岗位寻找到最为合适的人才。3.3运用大数据分析开展更具针对性的培训工作。一般的培训形式就是所有的员工一块进行培训,这种方法前文已经说过无法根据每个人的实际情况去培训。这样无法为企业提供更专业的人才,所以当下的培训机制应该更人性化,然后要用大数据去分析这个员工的具体情况,再把情况

2016年大数据时代的人力资源管理最新答案

大数据最新答案 答案 一A D A B D D A B B B 二、ACD ABCD AD ABC BCD CD ABCD ABCD ABCD AC 三错对对对对对对对对对 ? 1.大数据这个概念,包含的三个含义中,不包括下列哪一项()。(单选题3分) o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 ? 2.商业企业最初关注大数据的目的是()。(单选题3分) o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷,提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求,提高其产品的销量 ? 3.当今,大数据应用的两大主要领域是()。(单选题3分) o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门

? 4.最早提出“大数据”概念的企业是()。(单选题3分) o A.甲骨文公司 o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 ? 5.大数据元年是指(单选题3分) o A.2012年 o B.2011年 o C.2010年 o D.2013年 ? 6.大数据与云计算之间的关系是()。(单选题3分) o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库;云计算相当于计算机和操作系统 ?7.麦肯锡公司是最早提出()概念的的企业。(单选题3分) o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网”

人力资源管理系统可行性分析报告

可行性研究报告 人力资源管理系统 可行性分析报告

1 可行性研究报告 目录 引言 (3) 1.1 1.2 1.3 1.4 编写目的 (3) 背景 (3) 定义 (3) 参考资料 (3) 2市场可行性研究 (3) 2.1 2.2项目市场发展前景 (3) 项目市场需求 (3) 3技术可行性研究 (4) 3.1 3.2 3.3项目(产品)目标概述 (4) 项目软硬件环境 (4) 产品主要功能 (4) 3.3.1 3.3.2 3.3.3 3.3.4 3.3.5 3.3.6 3.3.7 人事管理 (5) 薪资管理 (5) 培训管理 (5) 招聘资料管理 (6) 职位变更管理 (6) 离职管理 (7) 系统设置 (7) 3.4 3.5项目实施计划 (7) 项目关键技术 (8) 4经济可行性研究 (8) 4.1投资规划 (8) 4.1.1 4.1.2 4.1.3基本建设投资 (8) 其它一次性投资 (8) 非一次性投资 (9) 4.2收益分析 (9) 4.2.1 4.2.2 4.2.3一次性收益 (9) 非一次性收益 (9) 不可定量的收益 (9) 4.3收益/投资比 (9) 5社会可行性研究 (10) 5.1法律方面的可行性 (10) 6公司综合实力与产业化基础 (10) 6.1 6.2公司的产业基础 (10) 公司的综合实力 (10) 7结论 (10)

1 引言 1.1 编写目的 本文阐述的目的是为公司内部高层领导对ICE公司的HRM系统情况的分析提供数据 支持,做为领导对ICE公司的HRM系统决策的依据。 1.2 背景 本系统是为ICE公司定制的人力资源HRM 系统,由Dale提出,Proad编写,ICE公司为 最终使用者。 1.3 定义 HRM:Human Resource Management人力资源管理,这里指人力资源管理系统。 1.4 参考资料 无 2 市场可行性研究 2.1 项目市场发展前景 本项目是成熟的HRM系统,对于现在的企业有一定的适用性,并且在过去我们公司有做类似的项目,取得不错的经济效应。对于这套系统的巩固和加强,对于公司以后人力资源系统的销售有一定的促进作用。 2.2 项目市场需求 而且现在有很多企业由于规模的扩大对于人事上的管理来说有一定的困难,所以推测将来的HRM系统市场比较大,在销售能力和人力资源允许的条件下,可以每年5,000,000的销售量。

交通管控大数据分析研判系统

交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案

目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (11) 2.3.4 车辆二次识别需求 (11) 3 架构设计 (11) 3.1 总体应用架构 (11) 3.2 软件框架结构 (12)

3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (13) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (14) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16) 4 功能设计 (16) 4.1 功能结构图 (16) 4.2 功能模块 (16) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (20) 4.2.3 信息查询 (21) 4.2.4 统计分析 (27) 4.2.5 技战法 (31) 4.2.6 车辆布控 (34) 4.2.7 系统设置 (35) 4.2.8 运维管理 (36) 5 数据库设计 (37) 5.1 数据库ER模型 (37) 5.2 数据库表 (37) 6 接口设计 (37) 6.1 接口分布图(接口关联图) (37) 6.2 接口详细说明 (37) 7 系统特色 (37) 7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)

浅谈大数据在人力资源管理中应用

浅谈大数据在人力资源管理中应用 浅谈大数据在人力资源管理中的应用目前,很多领域中都开始使用大数据,其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用,其能够将人力资源管理的各项内容进行量化,然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识,并且加强其在人力资源管理中的应用。 一、大数据概述及其对人力资源管理的作用1、大数据概述大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集,其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业,成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力,并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理,并且通过分布式的数据库对数据进行储存。 2、大数据对人力资源管理的作用目前,大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响,使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息,这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据,这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范,并且进行深层次的优化。 大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息,使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标,比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况,人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据,比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说,标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化,那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。 二、大数据在人力资源管理中的应用1、大数据在人员招聘中的应用企业要想获得人力资源,首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径,也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘,主要是求职者向人力资源管理者提供简历,被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效,并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先,人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息,比如通过社交网站等来进行获取,这样能够充分地了解求职者的性格、行为特点以及爱好等方面的信息,使得企业能够找到更适合的人才。同时,人力资源管理者还可以对应聘者进行大数据分析,判断其与岗位的匹配程度,这样使得人员招聘更加客观和精确,达到艺术与科学的互相结合。 人力资源管理者可以通过一个能够量化并且系统的模型来包含到岗位的所有要求,然后根据求职者的网络信息以及简历,将其与岗位的要求相匹配,这样能够找到企业需要的人才。这样做,使得人员招聘的质量以及效率都有所提高。目前,很多企业对大数据的使用都十分重视。 当大众还不了解大数据的时候,作为互联网巨头的谷歌公司就开始在人力资

酒店管理系统可行性研究报告

可行性研究报告 1引言 在信息高度发达的今天,酒店业务涉及的各个工作环节已经不再仅仅是传统的住宿、结算业务,而是更广、更全面的服务性行业代表。酒店作为一个服务性行业,从客房的营销即客人的预定开始,到入住登记直至最后退房结帐,整个过程应该能够体现以宾客为中心,提供快捷、方便的服务,给宾客感受一种顾客至上的享受,提高酒店的管理水平,简化各种复杂操作,在最合理最短时间内完成酒店业务规范操作,这样才能令旅客舒适难忘,增加宾客回头率。面对酒店行业内激烈的竞争形势,各酒店均在努力拓展其服务领域的广度和深度。因此,采用全新的计算机网络和管理系统,将成为提高酒店的管理效率,改善服务水准的重要手段之一。 1.1编写目的 本可行性研究报告的编写目的在于,对酒店管理系统作充分的可行性研究分析及指出其存在的重要性。分析、对比原有的酒店管理与用计算机管理和控制的酒店管理系统,明确开发酒店管理系统的方向、有效途径,确定开发本管理系统所采取的步骤、方法及对策。 预期的读者:中间用户(软件的管理人员、开发人员、维护人员)、最终用户(中高级管理人员和酒店业主)。 1.2背景 1.2.1 工程的名称:酒店管理系统 1.2.2 工程产品的名称:酒店管理系统

1.2.3 工程组织者:酒店管理系统开发小组 产品用户:中高级管理人员和酒店业主或老板 产品设计者:酒店管理系统开发小组 产品生产者:酒店管理系统开发小组 1.2.4 产品所有权:酒店管理系统开发小组拥有 1.3参考资料 《软件工程》----张海藩编著 清华大学出版社 《数据库系统概论》----萨师煊王珊编著 高等教育出版社 《现代酒店经营》----詹益政编著 南方日报出版社 2可行性研究的前提 2.1要求 系统能够最大限度的利用有限资源快速准确收集、处理、分析统计酒店发生的信息资源。提供各种数据查询方式,方便管理人员进行查询。能够形成各种数据报表,及时准确反映酒店业务情况。系统各模块功能相互独立,利用数据流相互关联,最大的限制错误录入,实现内部资源共享。安全性方面,系统采用计算机管理避免手工输入的弊病,利用计算机进行科学的优化业务流程,构筑合理的管理架构和完善的管理制度。数据采用多级保护,减少酒店数据丢失。 酒店管理系统模块功能简介:前台接待模块,前台收银管理,客

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