某大型企业人力资源部招聘专员小张，最近得到指令，要为企业选拔一位新型业务单元的经理，她的任务是遴选出三位左右的候选者，同时要按照与岗位的匹配性进行准确排序，为老板的后续面试做好准备。小张开始了自己的工作。
她首先进入到公司人力资源管理系统，点开其中储备人才库系统，按照自己对于目标岗位的理解，键入了相应的搜索关键词，包括业务名称、管理层级、工作经验等，出现了若干可供候选的人员。之后，小张进一步增加搜索关键词，包括这些人员曾经的管理幅度、是否有帮助传统企业转型的成功经验、在每次职业转换后的职业成就等，随着搜索词的增加，可供候选的人员减少到个位数，小张将其简历提取出来作为备选。
随后，小张点开了系统中合作猎头公司的服务界面，之前，猎头公司已经按照小张的要求进行了候选人才的数据置入，小张按照同样的关键词进行遴选，并获得了更多的有效候选人简历。显然，专业猎头公司的简历质量更高，有几个看上去确实不错的人选。为了进一步了解这些人，小张点击了猎头公司提供的更多数据服务项，对比分析这些人在薪酬期望上的排序、在成功经验上的排序、在多背景企业工作适应度的排序，尤其小张加入了一项老板非常看重的排序：这些人员曾供职企业对于他们的信用评价排序。通过这个过程，小张进一步获取了一些有效的候选人简历。
经过前面的过程，小张大致获取了总计十份简历，并导入到深度分析库中，她的进一步筛选过程开始了。她首先点开了这次要招聘岗位的胜任力评估模型，按照这个模型预设的四个维度：领导力、专业能力、创新精神、团队激励，对于十份简历进行总体排序，也就是说，她开始按照五个维度为每个候选人打分并排出高低，这个过程完成后，小张淘汰后四份简历，拿出前六份简历进行进一步评估。
小张点开了系统中的职场社交评估界面，这是小张的习惯，她一贯很重视候选人所在职业社交中的真实表现。她逐一开始键入六位候选者的姓名，查看六位候选人在社交网络中的相关信息，包括他们的发言、他们发布的一些专业文章、他们的人脉网络、跟帖者的评价等等，在此基础上对分数进行微调。随后，小张键入了自己的企业价值观的几个关键词，针对六个候选者进行模糊搜索，进一步确认候选人与公司价值观的匹配度，并按照各候选人在这一项的表现，对六个人的排序进行了微调。
再之后，小张将六个候选者的关键维度数据全部展开进行逐一对比，既包括学历、从业经验、管理经验等硬指标及描述，也包括领导力、创新精神等软指标及相关描述，再反复对比上再次进行微调。最终，小张挑出了排名前三位的简历，注明了在整个过程中的各位候选者得分，以及自己的调整理由，点击发送给自己的上级。
这种利用大数据技术进行招聘的过程，相较于当前的企业招聘模式，无疑是革命性的进步。
当代企业在重要岗位招聘上的基本特点是：通过长流程、高费用和多人参与保证招聘质量。例如，必须依赖猎头公司每次一议式的简历提供、通过几轮面试笔试的层层筛选确保候选者质量、通过内部多部门共同把关确保能力胜任，由此，形成了重要岗位招聘中质量和效率的明显矛盾。大数据时代的企业招聘，有望实现质量和效率的平衡。
更重要的是，大数据创新会有助于推动充分市场化、专业化的职场环境，这将带来人力资源价值的充分释放。
从多角度来看大数据时代的企业招聘，从技术方法角度看，是持续的数据挖掘过程；从信息角度看，是供需信息持续匹配，关联信息的不断交叉组合的过程；从人力资源专业来看，是对于人才价值评估、岗位胜任力理解的专业展现过程。
所以大数据技术的应用对解决企业招聘难、人才找工作难的最佳桥梁！
