文/安鹤男
浅析人才大数据的未来趋势
文/安鹤男
本文作者安鹤男教授
在“大数据变革”阶段，我们将面对模糊的问题、碎片的数据，面对过去我们不太习惯或者不太清楚的问题的时候，就必须用数据来找出问题所在。透过模糊问题与碎片资料的碰撞，我们将会看见新的问题与新的机会，我认为这恰恰就是大数据真正的价值所在。
趋势
对于大数据的产业来说，2015年冒出了很多新的名词，人才大数据就是大数据家族中闪亮登场的一颗新星，真正的人才大数据应用及市场应用开始萌芽。
过去两年，人才大数据的成长与数据库系统、数据分析系统、云计算和智能手机等技术有着紧密的关系，整合了媒体、通信、社交及传感器等于一体。未来的2-3年，有几项已经存在的情况正在过渡中：应用无线化、信息数据化、交易无纸化、人类智能化、决策实时化、线下线上化。
上述这些趋势其实已经是我们生活中的一部分了，应用无线化提供了更大的便利性与移动性，让终端设备与资料采集的作业可以更为弹性而有效率；信息数据化则是让信息的流通、交换、加工、运用更趋标准及结构，DT（数据）时代数据的应用变得更即时直接；交易无纸化则是彻底地改变了我们的交易行为与资金流，并赋予未来微经济商业模式更多创新思考的可能性；人类智能化则是描绘大数据所产生的创新价值如何与人类交互并深入于生活之中，人的思维与新科技将会遇上前所未有的碰撞，人机协作是个新的机遇；决策实时化透过大数据实时采集及加工改变了决策与信息的关系，过去的世界我们假设数据不能低成本获取，决策的实时性和精确难以达到；最后我们谈到线下线上化，也就是最近大家一直在谈论的全渠道议题，未来线上与线下将连接在一起不能分割。
趋势里面的观察重点
研判大数据趋势的重点是分析结构中的要素。
数据安全
2015年，数据安全事件频繁发生，随着全球各个国家开始采用新的数据安全技术和新的数据保护法律，2016年对数据安全的监督要求将会变得越来越严格。人才大数据对个人隐私的保护比商业机密的泄露更为关注。数据安全背后代表的是数据开放的风险与疑虑，当数据风险没有办法被有效地管控并建立个人对数据的信任感，这对于正在发展中的人才大数据产业来说将会形成一种阻碍。
从个人的隐私、公司机密乃至于国家和国家之间的数据保护，都将会是2016年快速成形的趋势，当数据成为人类社会重要且关键的资产时，随之而来的可能会是像例如“首席数据隐私官”这样的职业应运而生，或许很多人会觉得匪夷所思，但是我们有理由相信到了2016年，很多拥有大量数据的公司或企业都将会把“首席数据隐私官”视为一个重要而关键的角色。
分析的简化与外包
数据分析工作的外包仅仅是一个概念上的举例，而重要的是大数据背后将会形成的产业链分工，这是一个值得关注的发展。随着大数据应用的落地，很少有哪一个企业可以独立完成从原始资料采集、加工、分析乃至于落地应用的完整程序。这背后代表的是未来将会在不同的数据处理阶段，都有机会发展出专门的技术公司协助企业完成大数据实务应用前的准备工作。这些中间层的服务与创新对于大数据产业的发展将扮演至关重要的角色，同时其中也蕴藏了可观的商机。
政府的态度
从整个数据的地图来看，政府其实是拥有最多数据的“财主”。因为政府锁定了很多公共服务领域的关键数据源，是公共数据开放的大资源，也是大数据驱动的一把金钥匙。我们简单来看下，政府的数据涵盖能源、金融、交通、教育、治安、医疗、环境、食品等领域，所有的数据都是相对集中又非常重要的。因此，政府数据的开放是促成一个产业创新的催化剂，政府大数据政策对于整体数据产业的发展很关键。
刘彬告诉记者：“农民种地就是要种好地。我们相信，通过农拓者作物一站式全程解决方案的帮助下，和保姆式服务的服务下，我们不仅能帮助农民实现优质高产的梦，同时在五到七年的时间，做大做好属于农拓者的农产品品牌。”而我们也相信，在全产业链模式的引领和带动下，新疆辣椒（色素）产业的发展也将红遍新疆的每一寸土地！
多屏时代
过去的两三年，我们看到PC被手机颠覆了。但手机会被颠覆吗？虽然短期内还不知道，但我可以预见有两个新的屏会出现:一是SmartTV，二是物联网汽车。SmartTV是你家里的屏，收集你看节目的数据和推荐你喜欢的节目形成了天然的数据闭环；物联网汽车则是第二个非常关键的屏，将来所有汽车的内部都会像特斯拉一样，一个大屏会控制汽车中的每个部分、记录汽车行驶中的各种数据，因此产生信息的流动。
未来会不会有第三和第四个屏出现？最近爱立信(Erickson)公司针对全球40个国家、10万名消费者进行了一项未来载具的调查，研究结果显示超过一半的受访者认为智能型手机将会在5年后被淘汰，取而代之的是具备AI功能的新设备，从两个层次的分配来思考这个问题：时间分配和载具分配，因为人在不同的时间段会因为当时的环境状态而对于不同的设备有不同程度的依赖，在家的时候，对于SmartTV的依赖就会比手机高些；当我们离开家往下一个目的地移动的时候，在大众工具上我们需要的是手机，但是如果是自己开车，车用导航或是行车电脑的屏幕就会成为主要的关注。因此更为引人注意的是人如何与那块屏幕互动，以及互动的过程中我们如何采集到有价值的数据，并进一步对使用者的工作生活做出优化的回馈。
数据行业化
所有大数据的落地点都在行业内。过去我们看到互联网影响比较大的行业必然容易数据化，已经冒出头来的有金融、医疗、电商、教育等行业。下一步的大数据应该是不同的领域各自发展，人才大数据也将会受到“互联网+”的带动而发展。
另外一方面，以往通过网络，我们习惯从行业的角度思考网络(数据)可以帮我们做些什幺，但是到了互联网和大数据的时代，该是时候做出些颠覆性的改变，尝试以网络(数据)为出发点切入思考，再把行业的思维放进来碰撞，看看可以激荡出什幺样的创新思维，例如Uber、Airbnb都颠覆了传统行业运用网络的概念。这样思考与创新的方式才能将跨行业的东西提升出来。
可以通过以下行业的发展来分析和预测人才大数据相关行业的未来走向，尝试在中间层寻找未来行业更大的发展空间，从中看到新的问题与创新机会点。
金融与保险
金融在大数据时代的机会点，可以用一个“微（micro）”字道尽。
以个人汽车保险为例，以前我们对于汽车保险的保费设定是基于客户过往的驾驶肇事记录来调整保费费率。但是认真想想，肇事记录已经是一个相对落后的事实指标，在大数据时代难道没有更动态的数据可以来预测危险驾驶风险吗？当然有，而且来源还不止一个，未来的汽车都会像特斯拉一样，透过车上的传感器记录这个驾驶员怎幺踩油门(比方说习惯性的紧急刹车就反映出一种危险驾驶的信号)、换道的时候是否有打方向灯以及频繁地鸣按喇叭，这些资讯都可以记录这个驾驶员是否有安全的驾驶习惯。同时如果我们再把这个驾驶员的行车路线数据比对到政府公布的危险肇事路段的数据，我们就可以知道这辆车每天上班的路线是属于怎样的安全等级。综合以上这两类数据，即便没有肇事记录，保险公司都能根据这些数据来动态调整对这台车的风险评估，并随时机动地调整保费的费率(动态费率)。
同样的，如果车险是为了确保用车人在驾驶期间的风险，那透过车辆的传感器，我可以清楚地知道这辆车有多少时间是停在车库、又有多少时间是在被使用，所以保费的计费也是根据车辆实际承受风险的时间来跟客户收费，这也就实现了动态计价。
多屏时代，汽车内的电脑屏幕将非常重要，图为特斯拉智能汽车
医疗
医疗当前所面临的最大问题就是数据不整合，明明是我自己的病历，但我在A医院的检验报告在B医院却得不到承认。另一个大问题是中国人口老龄化问题严重导致在医疗费用上的负担沉重，只要一生大病就没钱医治。如何把医疗成本降低，把滥用资源和药物的成本减少，才能根本减少政府负担，让资源真正惠及大众。美国就曾经透过传染病传播数据预估出要生产多少疫苗以及各区疫苗使用状况，给予疾病防治重要的帮助。
美国福特公司的30万员工，每年享有30亿美元的医疗保险预算，但这笔钱过去只有一个人在管，1997年福特采用一个数据应用，分析之后发现竟然有人150岁还在领医疗保险，以及有人一年领两次怀孕补助等不合理的状况，这些都是无谓的资源浪费，但如果不透过数据可能永远也不会发现这样的谬误。
人力资源
对于人力资源部门，可以用大数据分析把人才成长各个阶段节点的数据活跃起来。建立基于广泛适用性的人才数据的应用平台，从社交网站、学术平台以及研究机构进行分门别类的数据采集，实施有效的数据管理。通过对人才研究能力、创新能力等方面进行量化分析，以准确、实时、有效的人才机制为组织机构和社会提供深度服务。与此同时，针对专家学者的人才大数据管理及应用服务，实现学术内容搜索、学术空间架构和学术推荐等系列服务，并分享国内外联合研发的智慧和经验。
在人才大数据的实际应用层面，数据是否能够为自身业务问题提供合理的解决方案、是否能够提供有效的业务机会、是否能够获得各种有意义的业务价值，同时，用户需要掌握哪些技能来解构需求，现有数据能否用于提供业务洞察等系列问题，都是人才大数据应用层面需要深入研究整合的问题。（本文作者为深圳大学电子科学与技术学院教授）
