大數據很熱，一如之前出現的SaaS、云、云計算和云應用一樣。大家對之如饑似渴、趨之若鶩，至于好處：卻又莫衷一是。有人曾“刻薄”地形容大數據：大數據就像青春期的性，美好、沖動、無因甚至無果。

針對大數據而言，不談大數據的應用，特別是不談大數據的分析，就只能如康熙皇帝批奏章一樣，說句：知道了。

大數據應用（ BDA）是基于網絡的應用，它通過解釋和使用大量的企業和網絡規模的數據，為他們的用戶提供更智能的結果。如果大數據的分析一如傳統的EXCEL統計分析一樣，僅是個平均規律或者平均數字的加減乘除的話，大數據不但不具備優點，甚至比傳統方式統計的結論還容易失真-因為大數據本身的龐雜性和來源的多樣性，反而會干擾分析結論的提出。如同我們都認同的：管理學，特別是人力資源管理師屬于“后驗”式的學科，它是成型時以趨勢推導規律，用規律提煉結論，用實例驗證結論，最終固化成理論。

采樣一直有一個被我們廣泛承認卻又總有意避開的缺陷，現在這個缺陷越來越難以忽視了。采樣忽視了細節考察。雖然我們別無選擇，只能利用采樣分析法來進行考察，但是在很多領域，大數據實現了“從收集部分數據到收集盡可能多的數據的轉變”。如果可能的話，我們會收集所有的數據，即“樣本=總體”。正如我們所看到的，“樣本=總體”是指我們能對數據進行深度探討，而采樣幾乎無法達到這樣的效果。上面提到的有關采樣的例子證明，用采樣的方法分析整個人口的情況，正確率可達97%。對于某些事物來說，3%的錯誤率是可以接受的。但是你無法得到一些微觀細節的信息，甚至還會失去對某些特定子類別進行進一步研究的能力。我們不能滿足于正態分布一般中庸平凡的景象。生活中真正有趣的事情經常藏匿在細節之中，而采樣分析法卻無法捕捉到這些細節。大數據應用的好處是盡量用大樣本甚至數據全量替代樣本。

因此，在大數據應用中，必須通過“分析”，分析本身是有觀點，通過麥肯錫的問題樹的方法，利用大數據，才能得出有價值的結論，并可以借助結論輔助管理決策和預測風險。

筆者曾與某人力資源知名大V探討過關于微博的更新頻度和時間節點的規律問題。發現一條微博的點擊和轉發數量，除了跟話題本身的新鮮度和敏感度相關之外，更加重要的是：通過對微博粉絲的區域、工作時間、性別等多維分析，發現一條微博被點贊500和被點贊10000的差別不在于微博本身的質量。換言之，一條閱讀數500的微博不是因為太水而沒有被關注和追捧，很可能就是因為發布時間點不對而“躺槍”。

以一例筆者的管理咨詢經歷的實例，來分享大數據分析的“福利”：

客戶為一家高科技研究機構，員工數量在1300左右，甲方尋求咨詢服務的初衷是：激勵。在客戶的既往經驗中調薪作為主要激勵手段，但是近年來激勵效果越來越差。令甲方困惑的是，企業歷年的離職率處在一個極低的水平上。通過研讀和調用客戶的歷史人力資源數據，我們發現客戶的近3年離職率僅為2.36%，低于社會平均值，更遠低于當地的平均值；對比低離職率的是，每年近10%的漲薪比。

從上述數字看，我們發現：的確，單純從薪酬體系調整和改革是很難以解決客戶困局的，通過大覆蓋比例的訪談，以及匿名的全員滿意度調查看，怨聲載道的員工和分數理想的滿意度結果也是充滿了矛盾。

在訪談細節研究的啟發下，我們對滿意度調查和離職分析做了份序列、分人群的數據分析，問題的脈絡逐漸浮出水面：

l         A類：“滿意度高且訪談中表達不滿情緒的員工”“離職率低和對薪酬調整認可度低的員工”有高比例契合，主要關鍵詞和職業屬性落在“研究助理、女性、已婚”

l         B類：研究員特別是中級研究員呈現“離職率高、滿意度低、對薪酬調整態度中立”的特征

于是，由于客戶的品牌屬于社會認可度高，穩定性高，所以檢出人群A對薪酬的激勵性敏感度極低，檢出人群B看中的是研究機構的平臺規模效應，對薪酬同樣不敏感。

當分析結論出來后，解決方法似乎就呼之欲出了。

通過上例，我們似乎都可以樂觀地認為：通過大數據分析，總有某一天，我們會發現喜歡東北大燉菜的單身男性與企業員工忠誠度的內在聯系。

關注大數據，盲目信任大數據，但不在大數據分析深入挖掘，會發現大數據與人力資源管理貌似風馬牛不相及，那，將是“入寶山而空回”一樣的可惜。因此，缺乏了數據分析作為支撐的大數據，注定如孔雀開屏一樣：美則美矣。卻是一枚沒有生命力的死胎。

作者系 萬古科技咨詢總監曹輝先生

著名人力資源管理專家，管理雜志專欄作家。曾經擔任過易才集團咨詢事業部總監，太和顧問 咨詢業務副總經理，北方區總經理。具有多年企業運營管理經驗，長期從事人力資源工作，在戰略人力資源管理/組織規劃，薪酬管理、績效考核模塊具有多年實踐經驗。對國有、外資和民營企業均 有深刻理解，曾經為多家大型集團企業成功的設計與實施了人力資源管理體系。

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