大数据很热，一如之前出现的SaaS、云、云计算和云应用一样。大家对之如饥似渴、趋之若鹜，至于好处：却又莫衷一是。有人曾“刻薄”地形容大数据：大数据就像青春期的性，美好、冲动、无因甚至无果。

针对大数据而言，不谈大数据的应用，特别是不谈大数据的分析，就只能如康熙皇帝批奏章一样，说句：知道了。

大数据应用（ BDA）是基于网络的应用，它通过解释和使用大量的企业和网络规模的数据，为他们的用户提供更智能的结果。如果大数据的分析一如传统的EXCEL统计分析一样，仅是个平均规律或者平均数字的加减乘除的话，大数据不但不具备优点，甚至比传统方式统计的结论还容易失真-因为大数据本身的庞杂性和来源的多样性，反而会干扰分析结论的提出。如同我们都认同的：管理学，特别是人力资源管理师属于“后验”式的学科，它是成型时以趋势推导规律，用规律提炼结论，用实例验证结论，最终固化成理论。

采样一直有一个被我们广泛承认却又总有意避开的缺陷，现在这个缺陷越来越难以忽视了。采样忽视了细节考察。虽然我们别无选择，只能利用采样分析法来进行考察，但是在很多领域，大数据实现了“从收集部分数据到收集尽可能多的数据的转变”。如果可能的话，我们会收集所有的数据，即“样本=总体”。正如我们所看到的，“样本=总体”是指我们能对数据进行深度探讨，而采样几乎无法达到这样的效果。上面提到的有关采样的例子证明，用采样的方法分析整个人口的情况，正确率可达97%。对于某些事物来说，3%的错误率是可以接受的。但是你无法得到一些微观细节的信息，甚至还会失去对某些特定子类别进行进一步研究的能力。我们不能满足于正态分布一般中庸平凡的景象。生活中真正有趣的事情经常藏匿在细节之中，而采样分析法却无法捕捉到这些细节。大数据应用的好处是尽量用大样本甚至数据全量替代样本。

因此，在大数据应用中，必须通过“分析”，分析本身是有观点，通过麦肯锡的问题树的方法，利用大数据，才能得出有价值的结论，并可以借助结论辅助管理决策和预测风险。

笔者曾与某人力资源知名大V探讨过关于微博的更新频度和时间节点的规律问题。发现一条微博的点击和转发数量，除了跟话题本身的新鲜度和敏感度相关之外，更加重要的是：通过对微博粉丝的区域、工作时间、性别等多维分析，发现一条微博被点赞500和被点赞10000的差别不在于微博本身的质量。换言之，一条阅读数500的微博不是因为太水而没有被关注和追捧，很可能就是因为发布时间点不对而“躺枪”。

以一例笔者的管理咨询经历的实例，来分享大数据分析的“福利”：

客户为一家高科技研究机构，员工数量在1300左右，甲方寻求咨询服务的初衷是：激励。在客户的既往经验中调薪作为主要激励手段，但是近年来激励效果越来越差。令甲方困惑的是，企业历年的离职率处在一个极低的水平上。通过研读和调用客户的历史人力资源数据，我们发现客户的近3年离职率仅为2.36%，低于社会平均值，更远低于当地的平均值；对比低离职率的是，每年近10%的涨薪比。

从上述数字看，我们发现：的确，单纯从薪酬体系调整和改革是很难以解决客户困局的，通过大覆盖比例的访谈，以及匿名的全员满意度调查看，怨声载道的员工和分数理想的满意度结果也是充满了矛盾。

在访谈细节研究的启发下，我们对满意度调查和离职分析做了份序列、分人群的数据分析，问题的脉络逐渐浮出水面：

l         A类：“满意度高且访谈中表达不满情绪的员工”“离职率低和对薪酬调整认可度低的员工”有高比例契合，主要关键词和职业属性落在“研究助理、女性、已婚”

l         B类：研究员特别是中级研究员呈现“离职率高、满意度低、对薪酬调整态度中立”的特征

于是，由于客户的品牌属于社会认可度高，稳定性高，所以检出人群A对薪酬的激励性敏感度极低，检出人群B看中的是研究机构的平台规模效应，对薪酬同样不敏感。

当分析结论出来后，解决方法似乎就呼之欲出了。

通过上例，我们似乎都可以乐观地认为：通过大数据分析，总有某一天，我们会发现喜欢东北大炖菜的单身男性与企业员工忠诚度的内在联系。

关注大数据，盲目信任大数据，但不在大数据分析深入挖掘，会发现大数据与人力资源管理貌似风马牛不相及，那，将是“入宝山而空回”一样的可惜。因此，缺乏了数据分析作为支撑的大数据，注定如孔雀开屏一样：美则美矣。却是一枚没有生命力的死胎。

作者系 万古科技咨询总监曹辉先生

著名人力资源管理专家，管理杂志专栏作家。曾经担任过易才集团咨询事业部总监，太和顾问 咨询业务副总经理，北方区总经理。具有多年企业运营管理经验，长期从事人力资源工作，在战略人力资源管理/组织规划，薪酬管理、绩效考核模块具有多年实践经验。对国有、外资和民营企业均 有深刻理解，曾经为多家大型集团企业成功的设计与实施了人力资源管理体系。

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