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雷达卡
大数据是一个描述每天淹没企业的大量数据的术语，它已经改变了许多不同行业的许多流程。大数据在商业中的运作方式是对其进行分析，以揭示以前未被识别的模式，并为公司提供对特定流程、人类行为或您正在搜索的任何内容的更多洞察。
如今，即使对于中小型公司，大数据分析也已成为业务的重要组成部分。这变得如此受欢迎的主要原因是它为企业提供了更大的成功机会。它让他们在其他人发现之前了解营销趋势。它还可以向他们展示如何提高制造过程的效率。同样，大数据已被证明在招聘领域非常有效。
传统与预测性招聘？
传统的招聘是一个非常简单的过程。您所要做的就是在某处发布广告，等待人们申请职位，手动筛选他们的简历并进行面试。尽管这种类型的流程不会很快进行，但在大多数情况下，它并不是为您的公司找到合适职位的最有效方法。
传统招聘流程的主要缺点是您必须仅使用候选人提供的信息和您的直觉来确定他们是否会成为您公司的一个很好的补充。在大数据分析中腐烂的预测性招聘采用了不同的方法。它侧重于分析历史数据以预测未来行为。
如何在招聘中使用大数据分析
如果您在开始面试之前就可以确定自己找到了适合某个职位的候选人怎么办？假设您的目标是将您的公司变成英国最好的论文写作服务之一。当您的目标是提供此类特定服务时，您的组织中需要有优秀的作家。
如果您决定通过传统的招聘流程来寻找候选人，那么您很有可能会雇佣至少一个不擅长撰写定制论文的人，尽管他们具有相关资格。这是因为简历通常是一维的，不能为您提供候选人的完整图片。
使预测性招聘成为更好流程的原因在于，它侧重于确定候选人所拥有的人才水平和技能，而不是他们的官方认证。值得注意的是，如果没有互联网的广泛普及和使用，大数据这样的概念是不可能出现的。如今，一个人在几个不同的社交媒体平台上拥有帐户是很正常的。
招聘人员能够从社交媒体资料中收集数据，以便在第一次面试之前更好地了解候选人。您可以在其中找到有关候选人的有用数据的一些最佳平台包括 LinkedIn 和 Quora。如果有人经常在 Quora 这样的网站上帮助大学生进行学术写作，这很好地表明他们会成为你论文写作服务的一个很好的补充。
大数据分析可以做的另一件事是帮助您更多地了解申请人的个性。您可以从就业前评估中提取和分析数据，以更好地了解候选人的技能和个性。这可以帮助您确定它们是否适合您公司的文化。
如果您的目标是为大学生提供英国最好的论文，您需要知道他们可以提供优质的服务。在这个特殊的例子中，大学生依赖质量帮助，因为任何低于此的帮助可能会花费他们很多。你最不想做的就是雇佣一群连论文都写不出来的论文作者。大数据分析可以通过为您提供申请人之前绩效评估的完整图片来帮助您避免此类情况。
如果候选人有任何类型的在线形象，无论它有多小，大数据分析都会找到并分析它，让您更好地了解潜在候选人。在我们启动论文写作服务的示例中，必须寻找具有大学文凭的人。但是，如果您要为 IT 公司寻找程序员，您可以使用大数据招聘来寻找可能没有文凭的该领域的专家。
大数据招聘的好处
招聘可能是一个相当昂贵的过程，特别是如果您的任务是在公司填补几个不同的职位。如果由于新员工质量差而需要重复招聘过程，费用可能会非常高。大数据招聘的主要好处之一是它提高了新员工的质量并最大限度地减少了招聘错误。如果招聘人员使用大数据分析来填补职位空缺，他们就能够采取更具战略性的方法。
预测性招聘的另一个好处是它可以帮助您创建更一致的员工队伍。在他们第一次踏入您的大楼之前了解候选人的个性特征可以让您更容易决定是否雇用他们。如果您和您的招聘团队时间紧迫，您还可以使用大数据来分析和预测招聘速度。最后，您可以依靠大数据分析来监控并将多样性融入招聘流程。
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