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大数据hr管理案例

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大数据hr管理案例

　　篇一：

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

　　经济全球化的客观推动。

进入21世纪以后，由于互联网在经济生活中的普及，信息的处理和传递突破了时间和地域的局限。

不但企业内部各部门、各环节联结成一个整体，也使企业与世界紧密相联。

给企业带来了世界范围的商业契机。

同时，经济全球化和全球竞争水平的提高，又使一切经济组织不得不充分利用一切资源以确保其生存和发展，除传统的财力和物力资源外。

作为企业重要资源的人力资源受到了企业越来越高的重视。

人才的竞争已然成为新经济时代企业竞争的焦点，因为人决定了技术，人决定了企业，人决定了发展，掌握知识的人才是获取竞争优势的核心因素。

在全球经济一体化的背景下，网络化人力资源管理的出现成为企业发展的必然要求。

企业经营者的观念变革。

21世纪是知识经济、网络经济的时代，知识和信息将取代土地、资本成为第一资源。

作为知识和技能承载者的人力资源，将日渐成为企业市场价值的关键因素。

据世界银行统计，当前世界财富的64％是由人力资本构成的。

　　诺贝尔经济学奖获得者贝克尔教授明确指出：

“发达国家资本的75％以上不再是实物资本，而是人力资本，人力资本成为了人类财富增长、经济进步的源泉。

”人力资源对企业的生存和成功至关重要．21世纪将尤其如此。

在经历信息化、网络化所带来的巨大挑战后，企业的经营管理者意识到传统的企业经营理念与管理方式已不适应时代的发展，必须以一种新的全球思维方式重新思考企业人力资源的角色，尤其是在这种网络化的背景下，如何优化企业人力资源的管理来提升企业竞争力，只有观念的变革才能驱动企业变革，以适应网络化人力资源管理的大趋势。

　　三、网络时代企业人力资源管理的新趋势

　　1.招聘环境的改变。

　　网络招聘较之传统招聘形式具有手续简便，行动迅速，受众目标性强，反馈、处理和录用的速度及时等优越性在互联网普及应用下，一方面全球范围内的人才可在世界各地找到工作：

另一方面企业也可借助互联网在全球范围内寻找人才。

它不但突破了人才集市的时空界限，使人才在网上真正地流动起来，而且应聘者也可以随时随地与招聘企业联系，获取需要的最新信息。

不仅大大提高了招聘效率．还节省了招聘双方的时间及成本培训场所的变化。

网络时代的企业培训打破了传统培训的限制，各地的员工无需身临其境即可利用计算机网络在本地接受异地培训。

同时，企业员工可以根据自己的需要．不受时间地点的限制，在互联网上寻找适合自己的培训内容进行自主学习。

以拓宽知识和技能的深度和广度。

员工之间不但可以进行在线探讨、交流，企业还可以提供在线疑难解答。

这样，企业和员工都可以及时得到培训绩效的反馈，并利于企业及时改进培训内容和目标。

　　2.沟通方式的多样化。

　　网络沟通利用互联网，为人力资源管理中的沟通工作提供便利．企业可通过在内部网上建立员工个人主页，开设bbs论坛、公告栏、建议区、聊天室以及企业管理层的邮箱等途经，促使信息快速、直接、广泛、有效的传播交流与融合。

不但避免了传统人事管理中上下级沟通的尴尬与形式化。

且能更好的营造企业文化、增强企业凝聚力、激发员工的进取心和创造力，促进企业经营管理水平的提高。

绩效考核的网络化。

为了避免传统考核模式的流于形式和挫伤优秀人才的积极性，企业利用内部网络进行考核，不仅主管可以很快的看到每个来自各地的下属定期递交的工作反馈，员工考核及述职也在网络中实现。

在线评估系统实时

　　录入公司所有员工评估资料，其强大的处理功能将出具各种分析报告，为公司的管理提供及时的依据。

其优点是：

员工通过在线考核工作不仅知道自己是如何被考核的，也可了解公司对他们有哪些期望：

在内部局域网上发布考核通知，这样使公司的考核行动很容易就统一起来；在内部局域网上发布考核结果；在内部局域网上进行考核记录管理。

　　四、网络时代下人力资源管理的重要性

　　1、人力资源是经济增长的重要源泉之一

　　经济增长模型中一般采用三个要素，即资本、劳动力和技术进步。

而人力资源的素质高低决定企业产品的质量优劣和劳动生产率的高低，以及投入与产出的比例。

因此，在网络经济时代，企业的成败实际上取决于对人的管理。

怎样求才、知才、用才、育才是每个成功企业管理者的必备素质。

　　2、人力资源是决定企业市场价值的关键因素

　　知识是企业的战略资产，企业是创造、传递和运用知识的组织。

作为知识和技能“承载者”的人力资源，代表了企业所拥有的专门知识、技能和能力韵总和，是企业创造独占性的异质知识和垄断技术优势的基础。

虽然企业的科技和知识是无形的，但代表企业知识、技能水准的人力资源却是真实存在，并能加以管理、培训和开发的。

因此，企业的人力资源就成为决定企业市场价值的关键因素。

　　3、人力资源管理是决定企业成败的关键职能

　　为在全球化背景下获取竞争优势，企业各部门的管理者和人力资源从业人士，必须以一种新的全球思维方式重新思考企业人力资源的角色与价值增值问题，建立新的模式和流程来培养全球性的灵敏嗅觉、核心能力，而人力资源管理是一个关键职能，它将决定一个企业的成败。

　　五、大数据时代下人力资源管理的优势

（一）帮助引进合适的人才

　　在没有大数据的条件下，发现与选拔都很难做到“全信息”搜索。

也就是，很可能在被选人员不够充分的情况下进行人才选拔。

而面对应征的人才，传统的招聘流程，可供雇主判断的资料来源非常有限，除了履历表、面试纪录以及调查之外，必须只能仰赖直觉去做判断，因此误判的机率也不低。

一旦误判，雇用不适合的人才，不但会造成企业的损失，也造成人才自身的困扰。

在大数据时代，由于可以参考的资料量大增，如果能够拿来运用，提升判断的准确度，对人才市场的双方都是利多。

　　首先需要建立准确的预测模型。

从企业内外找出理想的人才模板，从他们产生的资料中去筛出高预测性的指标，加以校正形成模型。

另一方面，无论是用传统的hR流程，或是用bigData去预测，都必须要考虑人才是动态的，会进步，也会有个性、情绪。

因此需要取得潜力与性格的指标资料数据，并且预测出适合企业文化与DnA的人才，这一点也非常重要。

帮助实现“人岗匹配”人才配置的关键是“人岗匹配”。

就是要把最符合岗位素质要求的人，配置到他最适宜的岗位上。

发达国家的人才管理研究者为了做到人尽其才、才尽其用，已经开发出各种各样的精细化的能力模型。

这种模型从多种维度来描述到底什么样的人，进入这个岗位才是合适的。

有的还绘出了“人才素质模型雷达图”。

如果是职工人数众多的企业，一个一个地进行人工对比，无疑是一件费时费力的事情，可是，依靠大数据就能够很快实现“人岗匹配”。

这种方法，对于各级各类领导班子人才配置的意义更大。

因为领导班子成员配置科学与否，对于企业健康发展的作用更大。

（二）帮助实现“人岗匹配”

　　人才配置的关键是“人岗匹配”。

就是要把最符合岗位素质要求的人，配置到他最适宜的岗位上。

发达国家的人才管理研究者为了做到人尽其才、才尽其用，已经开发出各种各样的精细化的能力模型。

这种模型从多种维度来描述到底什么样的人，进入这个岗位才是合适的。

有的还绘出了“人才素质模型雷达图”。

如果是职工人数众多的企业，一个一个地进行人工对比，无疑是一件费时费力的事情，依靠大数据就能够很快实现“人岗匹配”。

这种方法，对于各级各类领导班子人才配置的意义更大。

因为领导班子成员配置科学与否，对于企业健康发展的作用更大。

　　（三）帮助进行人事数据统计管理

　　“招聘难”、“离职率高”、“岗位配置多少人”、“这么高薪水员工都不满意”等问题困扰着绝大多数的hR，最大的心酸是长期奔波于招聘与离职管理，仍然不受各部门待见。

作为业务支持部门，无论是招聘还是其他，人力资源部存在着严重的滞后性和被动性，常常导致任务重，时间紧。

所以要做好人力资源工作，需要有一定的前瞻性。

　　数据挖掘的核心功能就在于“根据已知，预测未知”。

根据已有数据，来预测将来的变动，做到尽量掌控和心中有数。

例如根据去年的岗位编制和人工成本来预测人员流动规律。

需要注意的是，需要预测的对象在较长时期内性质保持稳

　　篇二：

大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例

　　大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例来源：

大数据实验室时间：

20XX-01-0610:

15:

51作者：

　　对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。

　　本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：

一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。

上篇天然大数据公司的各种套餐

　　从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、XX、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。

而像Ibm、oracle、emc、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。

我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。

　　下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。

　　01亚马逊的“信息公司”

　　如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。

亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。

作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：

页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。

这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。

　　亚马逊cTowernerVogels在cebIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。

长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。

“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。

为什么有的企业在商业上不断犯错？

那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。

”从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。

　　亚马逊推荐：

亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。

在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过x商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。

　　亚马逊预测：

用户需求预测是通过历史数据来预测用户未来的需求。

对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求的产品，你可以认为是“标品”——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。

但是对于服装这样软需求产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：

用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢……这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。

亚马逊测试：

你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？

其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。

整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。

　　亚马逊记录：

亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是KindleFire，内嵌的silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。

　　以数据为导向的方法并不仅限于以上领域，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。

对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。

数据显示出什么是

　　有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。

对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。

　　02谷歌的意图

　　如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。

根据搜索研究公司comscore的数据，仅20XX年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。

谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。

　　谷歌搜索引擎本身的设计，就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。

如果出现更多的处理或存储需要，抑或某台服务器崩溃，谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。

将所有这些数据集合在一起所带来的结果是：

企业不仅从最好的技术中获益，同样还可以从最好的信息中获益。

下面选择谷歌公司的其中三个亮点。

　　谷歌意图：

谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接，还会储存用户搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。

这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。

谷歌不仅能追踪人们的搜索行为，而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。

用户所输入的每一个搜索请求，都会让谷歌知道他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径，谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。

换言之，谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。

这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是数据驱动的产品。

　　谷歌分析：

谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。

企业安装“谷歌分析”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹，而谷歌也可获得这些数据。

网站还使用“谷歌广告联盟”，将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点，因此，谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果，同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。

　　谷歌趋势：

既然搜索本身是网民的“意图数据库”，当然可以根据某一专题搜索量的涨跌，预测下一步的走势。

谷歌趋势可以预测旅游、地产、汽车的销售。

　　此类预测最著名的就是谷歌流感趋势，跟踪全球范围的流感等病疫传播，依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况。

　　03ebay的分析平台

　　早在20XX年，ebay就成立了大数据分析平台。

为了准确分析用户的购物行为，ebay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析。

ebay分析平台高级总监oliverRatzesberger说：

“在这个平台上，可以将结构化数据和非结构化数据结合在一起，通过分析促进ebay的业务创新和利润增长。

”

　　ebay行为分析：

在早期，ebay网页上的每一个功能的更改，通常由对该功能非常了解的产品经理决定，判断的依据主要是产品经理的个人经验。

而通过对用户行为数据的分析，网页上任何功能的修改都交由用户去决定。

“每当有一个不错的创意或者点子，我们都会在网站上选定一定范围的用户进行测试。

通过对这些用户的行为分析，来看这个创意是否带来了预期的效果。

”

　　ebay广告分析：

更显著的变化反映在广告费上。

ebay对互联网广告的投入一直很大，通过购买一些网页搜索的关键字，将潜在客户引入ebay网站。

为了对这些关键字广告的投入产出进行衡量，ebay建立了一个完全封闭式的优04塔吉特的“数据关联挖掘”

　　利用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。

美国第三大零售商塔吉特，通过分析所有女性客户购买记录，可以“猜出”哪些是孕妇。

其发现女性客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。

由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。

推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户。

塔吉特还创建了一套

　　购买女性行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，如果用户从它们的店铺中购买了婴儿用品，它们在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。

　　05中国移动的数据化运营

　　通过大数据分析，中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。

大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

　　客户流失预警：

一个客户使用最新款的诺基亚手机，每月准时缴费、平均一年致电客服3次，使用wep和彩信业务。

如果按照传统的数据分析，可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。

事实上，当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后，这位客户的真实情况可能是这样的：

客户在国外购买的这款手机，手机中的部分功能在国内无法使用，在某个固定地点手机经常断线，彩信无法使用——他的使用体验极差，正在面临流失风险。

这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。

通过全面获取业务信息，可能颠覆常规分析思路下做出的结论，打破传统数据源的边界，注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息，并从这些数据中挖掘更多的价值。

数据增值应用：

对运营商来说，数据分析在政府服务市场上前景巨大。

运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。

运营商处在一个数据交换中心的地位，在掌握用户行为方面具有先天的优势。

作为信息技术的又一次变革，大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向，而谁掌握了这一方向，谁就可能成功。

对于运营商来说，在数据处理分析上，需要转型的不仅是技巧和法律问题，更需要转变思维方式，以商业化角度思考大数据营销。

　　06Twitter中的兴趣和情绪

　　Twitter兴趣聚类：

通过过滤用户归属地、发推位置和相关关键词，Twitter建立了一系列定制化的客户数据流。

比如，通过过滤电影片名、位置和情绪标签，你可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市最受欢迎的电影是哪些。

而根据用户发布的个人行为描述，你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。

从这个视角看，Twitter的兴趣图谱的效率优于Facebook的社交图谱。

Twitter的用户数据所能

　　篇三：

大数据应用行业经典案例

　　大数据应用行业经典案例

　　由于大多数被过度炒作的技术趋势已经褪去了他们最初的光环，而且这种退潮的速度很快，因而一些怀疑论者对于大数据技术也持有一种保守的看法。

然而，大数据目前已被看成是能够改变世界的最新技术趋势，且实际上，那些怀疑论者对于大数据的质疑程度远远低于对云计算和社交的质疑。

　　这可能是因为大数据已为那些拥抱大数据的企业带来了实际的收益。

而且，大数据分析也正在从根本上改变着一些不同的领域，如药物研究、市场营销和产品开发等。

　　像智慧城市和无人驾驶汽车这样的用例的研究和发展，也是为了满足我们生活中的各种需求而存在。

而大数据技术的未来可能也是如此——逐步发展以满足人们的需求，但目前大数据还没有发展到它应该发展的阶段。

　　Infobright的首席执行官DonDeLoach说：

“技术上的可行性和实际执行力存在很大的差别。

我们来看看拉动大数据的两种趋势，即物联网和机对机通信，这两种趋势都已经存在了很长时间，而随着传感器越来越复杂、价格逐渐降低，以及各种无线技术的选择越来越多样化，理论上的技术可行性正在逐渐变得更富实践性。

”

　　我们很多雄心勃勃的大数据梦想目前都还没有进入到实际的应用阶段，比如，我们研发无人驾驶汽车的技术已经有了，但却不具备实际的基础设施的支持而真正得到量产、普及。

即使这样，无人驾驶汽车仍然引人注目。

　　DeLoach说：

“如果你想探知大数据究竟产生了什么样的影响，那么你看投资到大数据技术上的资金就可以了。

因为投资回报率（RoI）最高的领域，也是越吸引人们去投资的领域。

”

　　在医疗、车载通信技术和线上营销等领域大数据投资回报率已日趋清晰，但是这并不意味着我们最终会创造出无人驾驶汽车和超级智慧城市，而是说，目前大数据技术在这些领域的发展还不足以达到实际应用的程度，从而吸引大规模的投资。

　　本文描述了五个横跨实际应用和技术可行界限的大数据项目，这些项目，或那些与之类似的项目能够真正地给我们的生活带来变化，让生活变得更加美好。

　　人类基因组计划变革了医疗行业

　　20世纪90年代初，人类基因组计划开始实行，但那时我们并没有意（:

大数据hr管理案例）识到它实际就是一种大数据项目。

20XX年，一张完整的基因组图绘制完毕，一些大数据运动的先驱者已经开始将大数据的理念在技术领域慢慢传