随着互联网等技术的应用, 数据传递方式多样化, 人类社会也进入到信息发展时代中, 在这种情况下, 人们的生活、工作和思维也在转变, 从而促使大数据新时代的来临。基于大数据时代发展要求, 在高校就业中, 为了能获得更为价值的信息, 为学校的人才培养工作提供重要条件, 保证就业工作质量的提升, 应用大数据技术为当前重点思考的话题。
一、大数据的时代特征
大数据时代的到来催生了各个行业全新的发展模式, 人们通过它来描述和定义信息爆炸时代所产生的海量数据, 从互联网到大数据时代, 所有信息数据都将透明存在, 数据的得以迅速膨胀。随着时间的不断向前推移, 大数据时代在人类社会中的应用特征也会愈发明显。
大数据本身具有海量性特征, IDC最近的报告中就预测显示, 到2020年后全球的数据量将扩大到50倍以上, 这说明大数据本身是一个规模正在不断变化的指标。大数据还具有多样性特征和高速性特征, 它的多样性构成了新型的多结构数据体系, 例如网络日志、社交媒体、互联网搜索引擎以及传感器网络数据类型等等;高速性则描述了数据创建与移动的速度, 确保了计算机处理器与服务器的有效扩充, 为实时数据流的优化创建创造了有利条件。
在大数据时代, 人们结合移动互联信息网络可以从数以百亿计的计算机设备、企业以及个人方面获取各种新数据信息, 同时产生新的数据内容。而云计算与大数据作为硬币的两面, 其大数据则会成为云计算的重要应用, 为云计算过程提供重要的数据成长驱动力。考虑到大数据时代数据的越来越多、越来越复杂、越来越实时, 因此大数据时代中应该将大数据技术与云计算技术紧密结合起来。
二、大数据技术在高校就业中的作用
大数据技术本身具有历史数据挖掘的基本属性, 结合深入挖掘整合资源信息基础, 可实现对当前某些领域事务作出科学预判。大数据技术运用在高校就业工作中, 可对对大学生未来的就业形势与就业结构进行深度分析与优化, 为大学生提供相对科学、严谨的数据分析手段。重点是为大学生提供就业相关信息数据, 深入挖掘大学生就业潜能与就业方向, 发现某些隐匿于数据背后的规律性、趋势性关系内容, 实现对大学生未来就业工作的科学性建议指导。
(一) 运用大数据技术有利于减轻就业人员工作压力、提高就业工作效率
对高校而言, 就业工作复杂且繁重, 所以目前不少高校为提高学生就业率, 专门研究利用大数据对高校就业工作应用进行深度分析, 其核心内容就是结合高校就业相关政策, 再分析企业政策, 集成整合和加工大数据将大学生未来就业与企业职业技能需求二者联系在一起, 对其中可能存在的大数据资源进行重新挖掘, 形成原始数据情报信息资料收集、识别与存储加工库, 挖掘和展示其中所存在的大量闭环数据技术链条, 以促成大数据在高校就业工作中的广泛运用。如此操作可有效减轻就业工作人员的工作压力, 提高高校就业教育指导工作效率。
(二) 运用大数据技术有利于提高就业岗位匹配度
高校利用大数据技术可提高高校大学生未来的就业岗位匹配度, 从技术角度来讲它可首先建立数据库, 并分3步骤完成匹配过程。第一步, 掌握基础信息、协调大学生与企业之间联系, 其中的联系内容就包含了企业专业要求与大学生能力, 将这些信息全部录入到大数据平台中。第二步, 检查核对基础信息, 对大学生的未来就业取向需求、平时成绩、兴趣爱好、专业技能等等内容进行深度分析, 然后与企业需求大数据进行数据交换, 在对比核查过程中补充完善校内大学生基本数据信息, 完成就业信息匹配准备工作。第三步, 落实基础信息并进行匹配, 将大学生的所有信息归纳整合形成大数据并共享给社会中各个企业, 实施初步的就业岗位大数据匹配。再结合设计基本信息、技能水平与就业情况等等展开分析, 在校企合作背景下共同完成大学生人才资源信息系统的优化构建, 建立与企业长期稳定的大数据共享与人才输送过程[1]。
(三) 运用大数据技术有利于对教育教学工作进行诊断、改进
高校为了自我诊断与改进本校就业教育平台, 需要对状态大数据平台进行优化。首先要做到对数据结构状态的优化, 强化专业层面数据采集, 保证各个专业专任教师、校企合作方面、技术服务项目方面实现数据有效采集与整合。再者就是要拓展大数据状态数据平台功能, 实现对各个专业资源配置的细化, 保证为大学生提供良好的就业教育与技术服务内容。当然, 还要利用状态大数据做好对大学生的未来就业趋势分析和就业风险防范工作, 不断改进校内就业教育工作不足[2]。
就业是高校教育教学工作实施检验的主要标准, 基于就业数据信息的统计和分析, 能够在管理和教学中分析问题, 也能在就业中为教学、管理工作提出参考意见。针对当前形势较好的专业, 需要给予优势的分析, 加强专业和企业、社会以及岗位的统一化, 也能对人才培养工作、教学内容和教学方法等提供调整措施。高校的各个部门还需要结合就业数据信息, 在一定分析和统计模式下, 构建完善的预警制度, 以免学校的专业设置和社会、企业发展需求不符合。当前的就业趋势非常严峻, 基于大数据技术的应用, 能确保服务工作更专业, 避免毕业生盲目选择, 也能达到教学和就业之间的相互融合, 以确保整体的可持续建设与发展[3]。
三、大数据技术在高校就业中的应用对策
(一) 做好数据采集工作, 为利用大数据技术提供基础保障
2017年, 我国高校毕业生达到795万, 较2016年增加30万人, 2018年, 高校的毕业生数量更是达到820万。高校毕业生人数的增加, 给各级政府和高校带来极大压力, 各级各类政府采取了大量有效措施来促进就业工作。与此同时, 国家经济结构正在发生着改变, 虚拟经济深入大学生头脑, 对实体经济影响较大, 学生不正确的就业观更加剧了就业难。因此在高校就业中, 需要更为准确的对当前的就业市场发展需求全面分析, 对毕业生情况有效查看, 明确学生的就业意向, 为学生提供个性化指导和服务工作。大数据发展背景下, 数据信息的采集需要高校相关部门共同参与, 及时采取与学生相关的信息, 诸如学生在校期间的表现、学习成绩、奖罚情况、兴趣爱好、在校期间兼职情况等, 再结合用人单位的需求信息, 给出毕业生的就业意向信息等。同时, 也可以在互联网上分析学生的校内活动, 主要通过微信、微博、QQ等软件, 能加强对学生各个情况的充分了解。
(二) 加强传统数据的分析和统计
在大数据发展时代下, 就业活动在有效开展期间, 高校的就业部门结合往届的毕业生数据信息进行统计, 并告知应该从事的行业或者领域, 结合不同的专业、学生地区和就业行为来分析, 需要毕业生自己认识信息, 以选择出适合自己的岗位。高校就业部门通过对数据挖掘技术的应用, 对毕业生的性别、年龄、性格以及就业意向等进行分类划分, 保证用人单位能在信息查询和人才选择中更为方便。同时, 基于对本校数据信息和其他学校数据信息的横向、竖向统计, 也能更为全面的对近期就业市场变化情况详细观察, 加强对就业市场的全面监控, 保证为就业工作的执行和开展提供有效依据, 促使其服务质量的增强[2]。
四、小结
基于以上的分析和探究, 大数据技术在高校就业中应用能促使人才培养工作的积极检验和考核, 学校在教学和管理中, 结合当前的就业大数据, 也会有效完善, 明确大数据发展背景下的就业建设趋势, 促使问题的有效解决, 保证大学生就业工作作用的发挥和实现。
摘要：伴随着大数据时代的到来, 大数据理念、技术和设备已渗透到社会的各个领域, 在高校领域, 高校的不断扩招使得依靠传统的数据处理方法, 已无法满足高校开展就业工作的需要, 给就业工作带来很大挑战。本文基于对大数据时代的特征分析, 探讨了大数据技术在高校就业中的作用并阐述具体的应用措施。
关键词：大数据技术,高校就业,运用
参考文献
[1] 陈钧.大数据时代条件下大学生就业促进论析[J].继续教育研究, 2017 (5) :98-100.
[2] 韩玉会.依托大数据平台提升大学生创新创业能力[J].电脑知识与技术, 2018, 14 (16) :157-158.
[3] 丁滨.大学生在校行为分析及毕业去向预测[D].成都:电子科技大学, 2017.
[4] 陈立群.基于“互联网+”视域的大学生实践教育研究[D].杭州:浙江理工大学, 2017.