藉助大資料發現並招聘到最適合的人才，其實這已不再是什麼祕密，尤其對於小型企業和剛建立的企業來說。雖然網際網路確實給我們提供了大量的潛在、適合人才的資訊，但是蒐集、瀏覽所有的資訊卻是一件費時費力的工作。這讓我們懷念起那些逝去的歲月中，人才推薦是唯一挑選員工的方式。(事實上，人才推薦仍然是一種重要的方式，但是現在我們能夠選擇的方法卻更加豐富了。)

可以肯定的是，大資料為未來的招聘工作提供了便捷，理解並且運用它將成為公司成敗的關鍵性因素。現在，大資料已經為迅猛發展著的公司提供了適合的工程師、開發人員和管理人員。每個人都會說他們在利用類似領英這樣的社交平臺尋覓人才，但是，你不能只是“挖掘資料“來選擇適合的人選，你需要正確的工具來分析它，恰當的人來提供有價值的見解。

現在並不缺為人才招聘而設立的勞動力分析系統以及申請人跟蹤系統，很多在收集和聚合“事務性資訊“上都卓有成效。但是問題卻不僅僅是收集到這些資訊，而是在於如何解釋它，理解哪些資料更加重要。例如Hadoop這樣的系統的優勢在於資料收集方面，但是問題是，人們對於他們未知的東西仍然不能理解。
今天，招聘人員必須能夠理解大資料，並且能發現它、洞察它，使這些資料形象化。最好的招聘團隊往往會運用技術，讓恰當的候選人浮現出來，再通過資料考量來提供最恰當的崗位。但是不要忽視了個人互動和交流的作用，它們往往比大量公開的、可獲取的資料來的更重要。候選者回覆電子郵件了嗎?在面試當天候選者出現了嗎?當然，還有個人推薦，與複雜的演算法相比，這些都不可小覷。
換而言之，人才招聘已經逐漸形成了E2E事物模型，這種模式在類似Redfin、Airbnb的公司均得到了充分展現——這些公司的特點是都屬於科技公司，對於前端、後端的人才給予了巨大投資。這種端到端模式的目標是提供最好的服務和經驗，從而幫助個人與企業發揮他們的最大潛能。
在一天將結束的時候，大資料——如果您恰當運用，對每個人來說都是一件好事。利用大資料，招聘人員節省了時間，公司迅速地獲得了適合的人才，應聘者投身於他們夢想的工作之中。
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