智能招聘总结报告.docx

智能招聘项目总结报告总结在招聘渠道与工具日益多样化、简历数量越来越庞大的今天，依靠传统的招聘方式已经无法满足企业对于人才的招璃需求。想要有效整合、利用招聘资源、提高招聘效率，企业需要更加高效智能的招聘解决方案。在此背景下，运用大数据技术进行招聘，成了未来510年内塑造招聘行业的重要趋势之一。基于海量人才数据，通过机器学习算法进行简历信息的及时跟进和盘活，提供人才库及人脉内推等产品帮助企业整合招聘资源；并利用大数据技术，通过个性化搜索推荐等服务为企业更高效地匹配合适的候选人，提升招聘效率。同时，通过建立的海员企业用户画像，在选人、育人、用人、留人等方向提供数据B1.（商务智能）服务，为企业人力资源决策提供关键性支持。大数据应用不仅需要具有大数据处理技术，更需要公司整体布局,理立数据生态。在大数据时代，大数据不仅是一种驾驭数据的能力、一类处理数据的技术，更是一种看待数据的思维意识、思维方式，数据正在成为重要的生产资料、巨大的经济资产、新世界的矿产与石油。公司需要顺应趋势转变思维，建立大数据驱动发展的思维模式，从战略高度关注大数据布局，建立从数据获取、数据整合到数据使用的完整链路，这需要业务、数据、服务三者的协同配合，通过扩大业务范围搜集更多的客户数据：通过提升数据组织和处理能力整合更多的可用数据：通过充分运用到服务中促进提升客户体验、为公司业务创造更大价值，发挥数据的巨大能量。因此，大数据布局需要将业务、数据、服务三者结合起来统筹考虑、整体规划，打造数据生态图。大数据应用作为新兴技术，从研究到使用需要经历一个过程，应按照循序渐进方式开展相关工作。根据IBM研究，大数据应用建设分为四个阶段：一是教育，需要让大数据的重要性和必须性得到充分认识：二是探索，主要探索大数据到底怎么应用；三是接触，从实际的余度去思考怎么应用大数据；四是执行，真正把大数据结合到业务流程里去。大数据的建设不是一蹴而就，重在实践和迭代发展，在起步阶段可以结合具体痛点问题展开，在不断积累经验后逐步扩大应用范困。