最近科技業很流行的一個名詞叫作「Big Data」,維基百科對這個名詞的解釋是「高容量、高成長量、高變化性的資訊資產,它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理」。我不太確定我的理解對不對,但我自己用白話文解釋,如果你可以累積夠多 ( 比方說Google的強項,可以分析網路上最熱門的搜尋關鍵字 ) 的資訊,並加以整理分析,它就不僅僅可以在事後了解行為,甚至可以預測行為,並應用在商業用途中。

  為什麼會想到這件事情?是因為前一陣子有一篇很有趣的文章,Google的人力資源主管說,根據Google的分析,在校成績對於員工績效的預測是相當無效的,換句話說,應徵者在求學時的學業成績對於他加入Google以後的績效表現其實沒有多大的關係。文章中,Google的人力資源資深副總裁甚至承認「這些刁難人的問題沒什麼目的,只是想要滿足主考官自以為聰明的虛榮心」。
  即使所有科班出身的HR都學過,非結構式甄選面談允許每一個面試官隨心所欲地詢問任何自己想要詢問的問題,充其量只能讓面試官找到自己喜歡的人選,對於幫助企業找到合格的應徵者幾乎沒有幫助;但實務上,非結構式甄選面談仍然普遍且廣泛地為企業所採用。

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