大数据时代下的人力资源管理变革研究.docx
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大数据时代下的人力资源管理变革研究
引论
在互联网背景下，各行各业快速发展，全球数据呈海量增长趋势，也催生了大数据这一新概念。
大数据这一概念在被提出后，极快的渗入到了我们的生活中，在当前的大数据时代下，充分理解和利用好数据，以数据为依据做决策，是驱动我们企业发展的重要因素之一。
在2008年大数据概念被正式提出后，与之相关的大数据技术随之而来，大数据也被全球国家所看重。
美国、英国、欧盟等国家和组织都启用了相关的大数据工作，如在2012年3月，在美国的大数据开发技术颇显成效之后，又加大力度投入了2亿美元资金进行更进一步的大数据技术研发，与此同时，美国政府也向全球发起了倡议，提倡政府应当积极把数据公开给大众。
而且谷歌和微软也开始引领大数据走入企业内部，开启了运用大数据的先河。
的中国的政府和企业在近几年也愈发的看重大数据，2013年国家科技部也将大数据列入了研究计划之中，中国的大型企业如阿里巴巴、腾讯、XX等也在大数据这块投入了极大的资金，构建了相关的平台。
大数据正在大程度的改变我们的生活，同样我们无时不刻在产生数据，作为企业中重要的职能部门，人力资源部更要重视数据的价值，利用大数据的特征和作用解决当前的人力资源管理存在的问题，在招聘、培训、绩效等方面合理运用大数据技术和处理结果，从而用数据来验证事实，并支持决策，改进人力资源管理过程中出现的相关问题。
一、大数据的相关理论
（一）大数据的概念
1980年，美国著名的未来学家阿尔文·托夫勒在其《第三次浪潮》一书中，预见性的把大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”，很好的预见了大数据在未来的作用。
2008年《自然》期刊首次提出大数据概念，在这之后，由于互联网逐渐兴起，大数据一词也开始受到信息技术行业的关注。
目前关于大数据并没有一个统一的定义，各方在其表述上有着各自不同的看法，但体现的本质是一样的。
在对SCIENCE杂志、麦肯锡咨询、高德纳咨询以及维基百科对大数据的定义分析中，我发现他们的定义都主要涵盖以下要素：
数据量庞大，人工和传统的数据处理技术无法对其进行有效处理，在有限的时间内用传统的方法难以得到有用的信息。
在对以上各方的对大数据的概念理解的分析和总结后，本文认为大数据是指基于规模大结构繁杂的数据，利用新型的数据处理技术，通过对规模巨大的数据的分析、整合、处理，进而获得有价值的产品、服务或思想的过程的—种新型的创新方式。
（二）大数据的特征
随着互联网的普及，各个渠道的数据都在急剧增加，各行业对大数据也有了更深的体验及研究。
在此基础上，各行业较为统一的认为大数据有四个基本特征，即4V特点：
规模大（Volume），种类多（Variety），处理速度快（Velocity），价值密度低（Value）。
1.数据规模大
从“大数据”这一词即可看出，大数据的基本属性特点就是数量规模大，目前人们的生活离不开互联网，无时不刻都在产生、分享和传输数据，并且随着各种数据挖掘技术、数据处理技术的产生，人们获取数据的能力大幅提高，这样通过数据量的积累，人们获取的数据信息越来越能囊括原始事物本身的所有特点，使得数据的描述结果越来越精准。
2.数据种类多
现在我们所接触的庞大数据群大致分为三类:
结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，其概念辨析参见下表1：
在以往我们接触的数据主要以结构化数据为主，而现在人们在日常生活和工作中通过网络上传下载图片、音频、视频等都是在产生非结构化数据，这些半结构化、非结构化数据逐渐成为数据中的主流，激增的非结构化和半结构化数据的出现正是大数据诞生的重要原因，大数据也更加关注非结构化的信息。
3.处理速度快
在互联网时代，数据呈爆炸式增长，那么企业要想充分的利用大数据的价值，就要提升数据处理速度，能够在庞大的数据中及时有效地提取更具备价值的数据信息，因为各种数据和信息也是具有一定的时间价值的，它们的价值随着时间推移而下降，谁能快速的找到有效信息，就能够及时的把握商机和解决问题，不然堆积的大量数据反而会成为解决问题的阻力。
大数据对数据处理速度的及时性和有效性要求，是大数据运用过程中最重要的保证。
4.价值密度低
传统的数据处理会对数据进行分类，然后把同类信息进行抽象化处理得到结论，而大数据的处理过程是收集所有获取到的信息，不进行分类处理，直接从整体的角度收录所有获取的数据，这样的行为能够得到更全面的数据，但并不是所有的数据和信息都是企业所需要的，有些数据并没有什么运用的实际意义，因此相比于传统数据，大数据的实际价值密度低。
总的来说，这些特性使得大数据与传统的数据概念大有不同，大数据不仅指大量的数据，更涵盖了数据的复杂性、时间价值特性以及通过对数据的分析、建模等技术化处理，最终获得有价值信息的能力。
（三）大数据与人力资源管理的联系
目前在人力资源管理过程中会接触到大量的、多变化的个人和相关的流程数据，包括员工直接产生的数据、人力资源管理者在处理各项人与事时产生的各项业务、决策等具体内容，这些数据信息的结构规模特点符合大数据的特征。
而人力资源管理作为企业中吸收、培养、管理人才的重要角色，如何将大数据很好的利用在人力资源管理中以提高企业的竞争力也成为了一个关键举措。
一般的，在人力资源管理过程中，我们把数据分为以下几类：
从表2看出，大数据在人力资源管理的招聘、培训、薪酬等六大模块中都有着不同形式的体现，这些不同类型的数据能够为人力资源管理提供具体、全面、多角度的数据信息，用数据来验证事实，进而使企业人力资源管理的客观性、准确性得到大幅提升，使得人力资源管理工作更能得到员工的支持。
大数据在未来的人力资源工作中有着巨大的价值，下文会详细介绍。
二、大数据时代下人力资源管理变革的价值
（一）大数据时代下人力资源管理的问题
从大数据的概念提出至今还不到十年的时间，也是在近几年，数据呈暴增之势，大数据和云计算才愈发得到人们的重视。
虽然目前的人力资源管理已经注重把企业战略目标和战略性人力资源管理相结合，但在互联网高速发展以及数据快速增加的今天，如何快速有效的处理数据、高效的利用有用信息、更好的为企业带来效益避免损失，是我们人力资源管理者更应该做到的，但明显现今的人力资源管理模式仍存在着一些缺陷，根据我查阅的相关资料和企业信息，发现目前的企业人力资源管理中没有很好的利用大数据，普遍呈现出以下情况。
1.企业管理人员的管理方法和决策模式没有及时更新
有关统计数据表明，人力资源管理在我国的应用源于上世纪90年代，至今已经形成了较为完善的人力资源管理体系，但是在人力资源管理的过程中很多企业仍受传统思想的影响，更多的是着眼于内部人员和事件的管理，忽视了外部竞争者和候选人的情况，并且在管理者进行决策时，传统的管理模式无法及时有效地提供相应的数据信息，管理人员更倾向于凭直觉和经验来做出决策，这些思维上的惯性使得外部市场的有效数据无法被及时获取和运用，也阻碍了企业管理效率和效益的提升。
2.企业内大数据没有得到充分的重视
在我们国内，大企业数量较少，中小型企业居多，虽然随着互联网的发展，大数据在大型企业内得到了运用和发展，部分企业也有尝试将大数据用到人力资源管理中，但是对于中小型企业而言，人力资源管理更注重的是对人和事的管理控制，工作项的完成度一般是考核员工工作的绩效指标，对员工的绩效考核、薪酬分配这一块更多的是遵循既定的规则制度，并没有在信息变幻莫测的今天很好的利用内外部数据来进行相应的改变，以促进人力资源管理的有效实施。
3.企业内管理软件无法有效利用数据
在选择人力资源管理软件的过程中，多数企业会尽量选择功能强大的管理软件，以存储管理过程中所累积的数据，但是通常此类软件操作复杂，适用范围比较严格，无法满足所有企业的发展需求，有的数据并未得到及时合理的运用。
同时，少部分企业缺少或者忽视了信息化管理条件，无法设立相应的数据库，只是简单的对数据进行登记管理，直接影响人力资源管理的效率以及效果。
4.大数据运用方面的人才存在缺口
大数据的“4V”特点要求我们在数据的收集、存储、分析等过程去运用更快速先进的技术，传统的数据处理水准已很难满足大数据时代下的企业需求。
而事实是，虽然大数据已经成为当下的热点关注，但由于大数据诞生时间不久，市场上这方面的高级人才也很稀缺，并且企业之间人才的竞争十分激烈，这两者相互作用，造成了企业更加难以寻求到合适的大数据技术人才。
因此，在这种人才竞争与现代信息技术互相作用的情况下，怎样吸引并培养优秀人才需要企业人力资源管理者投入更多的时间和精力来改善此情况。
（二）人力资源管理中运用大数据的价值
1.大数据运用促使人力资源管理向智能化转变
在传统的人力资源管理中，上层管理者往往占有较大的决策权，管理方法和模式灵活性不足。
在大数据时代，在企业内部合理的运用大数据进行模式的创新变革，会带领人力资源管理向智能化转变。
例如创建大数据平台，以此构建人力资源管理体系，可以提供员工工作期间的具体数据，借助这些数据对员工的流动情况、工作效率情况、培训需求情况等进行分析，实现对数据的有效监控和管理，以方便人力资源管理者随时借用数据进行工作。
并且将各种数据收集起来建立员工的数据库，运用大数据处理技术对数据进行智能化筛选和录入，及时反映其工作情况，可以供管理者随时的抽取信息进行决策，进而提高管理者的工作效率。
2.大数据使得人力资源管理方法更加先进
传统的人力资源管理中主要是通过各种理论进行分析改革，而在大数据背景下可借助大数据工具进行管理手段和管理方法的更新。
将大数据渗透到人力资源管理中，比如在考虑员工离职方面，以往更多的是基于心理学的角度对员工离职的因素进行分析，在员工呈现出积极性不高、绩效明显下降等情况时会预测到员工即将离职，这种方法带有一定的主观性，并且很少能够提前预知，而运用大数据平台，将员工的基础数据、潜力数据等数据进行收集整合，结合员工的职业规划进行离职率预测就能提高准确性。
同时在招聘、培训等其他方面都可以通过运用大数据平台，使用智能工具进行数据分析，将数据与员工的潜在行为进行关联性分析，能够使人力资源管理工作的决策更加准确，管理方法更加科学。
3.大数据有助于催生企业内新职位并培养人才
将大数据运用于人力资源管理的各大模块中，人力资源管理者可以创建企业独有的数据平台，利用该平台随时了解各岗位员工的工作表现、绩效状况、所产生的效益，也能够借助大数据平台进行各岗位和职能关系间的重新定义，重新确立职能关系以提升各职位的工作效率，这也在一定程度上催生了企业内更符合企业发展的新职位。
如在2012年7月阿里巴巴集团在集团层面设立了首席数据官一职，成为国内首个任命真正意义上的首席数据官职位的企业，与此同时数据挖掘工程师、数据分析师相继产生，这些职位的出现同时也催生了其他职能类职位的出现。
而且传统的人力资源管理者在处理数据方面是无法与现在智能数据处理的能力相比的，企业需要培养更高级的懂得数据处理技术的人才，同时通过数据处理对相关职位的分析，人力资源管理者又可改善相应职位的中心价值和侧重点，以使各职位的功能能够产生更大的效益。
（三）大数据时代下人力资源管理变革的必要性
互联网背景下，数据化成为经济发展的一个重要特征，现代人力资源管理工作中会接触大量有用的数据，这些数据仅通过传统的管理方式无法得到合理的运用，人力资源工作者也需要通过数据处理来做出决策，因而在这种大的趋势背景下，人力资源管理的变革更具有必要性。
1.人力资源管理变革是提升企业竞争力的有效手段
在现代的社会背景下，一个人的知识和技能的高度决定了他在这个社会上的地位和成就，而对于企业来说，拥有高知识、掌握各种新型技术的人才更是企业所极力渴望的，核心人才的竞争就是目前企业间最主要的竞争，作为培养和吸引人才的重要手段，人力资源管理的水平更应该随着社会的发展有所革新，能够适应企业长期的发展需求。
并且，企业在占领市场赢得消费者的时候，靠的也是具备创新性、贴切需求的产品，这些产品的研发靠的也是具有竞争力的人才，因此，加强人力资源管理体系的建设，对人力资源管理模式进行变革创新对于企业的竞争力提升有着重大的意义。
2.大数据下的人力资源管理变革是适应经济全球化的需要
目前全球经济快速发展和融通，呈现出经济全球化的趋势，企业在进行人才选拔时，面临的是来自国内市场和国外市场两方面的压力，对于企业来说就要做好能够吸引新员工也能留住老员工的准备，这些也就取决于企业的人力资源管理方式是否达到多数人的要求标准，是否能够让本企业内更多员工认可和满意。
那么在大数据时代下，企业就应该根据内外部的数据信息，了解新型人力资源管理的模式，并且结合内部员工的意见和需求，设立一套基础自身发展需要的人力资源管理模式，这也是对人力资源管理的一种挑战。
但是作为适应这种全球经济的变化的要求，人力资源管理变革成为了一种必要而关键的举措。
3.大数据能够为组织提供全面的量化参考和管理条件
企业在运用大数据的过程中，可以根据收集的有效数据信息的分析结果，得到企业员工流动分析预测、培训需求及效果分析、绩效结果分析等各项分析报告，并通过数据库中存储的较为全面的人力资源信息，通过不断的对数据的深度挖掘，建立符合企业战略目标的人力资源体系和人员测评系统，真正的体现人力资本的价值，为企业的人力资源管理提供更详细准确的分析结果。
同时，运用大数据进行人力资源管理能够使管理者更切实的与员工接近，让管理者更加了解员工，两者间能够产生更多的交互性数据，能够促进员工更加积极的支持组织的人力资源管理工作，并且能够共同建立一套更加规范的工作流程。
三、大数据时代下人力资源管理的变革—以海信科龙为例
上文讲到中国目前的企业以中小型企业为主，未来人力资源管理变革会在这些中小企业中占有大的比重，因此我选择了一家中小型企业作为研究对象，了解当下其人力资源管理现状并提出变革意见。
（一）海信科龙概况
海信科龙创立于1984年，位于广东佛山，是中国最大的白色家电产品制造企业之一，主要产品有冰箱、空调、洗衣机等，目前海信科龙具备自主研发、生产、制造、销售多方面的能力，多年来由于贯彻其高标准、零缺陷的质量目标在市场中占据了很大的地位。
在互联网背景下，海信科龙顺应潮流，朝着智能家居的方向发展，加大了研发力度，注重对人才的吸收与培养，对产品进行更新设计，力图在家电这块的改进能够更加贴近消费者的需求。
（二）海信科龙人力资源管理现状
海信科龙从成立至今有三十多年头，在企业快速发展的过程中，企业规模不断扩大，目前公司有两千名多名员工，产品也在不断更新，每年的产品都会有新的突破。
目前公司设有生产、研发、销售等近二十个部门，各个部门各司其职，公司的运作情况良好。
但是随着企业的发展和规模的扩大，其人力资源管理模式所存在的不足也逐渐显现出来，尤其是在当前人力资源管理过程中涌现了大量数据后，人力资源部门的工作却还是趋于传统，没有很好的把握这些数据，人力资源部门的管理现状主要有以下两点：
1.企业的管理模式比较单一，缺少灵活性
由于海信科龙是以家电为主要产品，属于传统制造业，因而在人力资源管理方面主要也是遵循一些既定的规章制度，使得人力资源工作处理过程中的灵活性不足，无法适应一些变化，在管理过程中会显得不够人性化，同时使管理者在决策方面参考的因素有限。
2.员工的庞大的工作数据量被忽视
海信科龙内员工数量很多，因而在工作中产生了更加庞大的数据量，但是由于人力资源管理部门的工作量大，平时也不会注意员工的数据所带来的价值，这些数据就被忽略。
这种忽略的结果就是人力资源部在招聘、培训、绩效等方面进行决策时会缺少更有力的依据，在分析处理时会遇到不必要的阻力。
（三）海信科龙人力资源管理存在的问题
根据海信科龙人力资源管理的现状，从大数据应用的角度，对海信科龙的人力资源管理情况进行分析总结，归纳出其在大数据背景下存在以下问题。
1.高层的重视度不够，理念有待转变
近年来，随着互联网的发展，公司高层意识到了大数据的作用，但是在公司内部只是简单的提了下，没有引起员工足够的重视，员工们觉得大数据更像是互联网相关企业应该重视的，我们的制造业无需对它倾注大多，人力资源管理者做好自己传统的本职工作就好，没有必要花费更多的人力和成本去关注大数据。
在这种情况下，海信科龙在人力资源管理上的投入主要体现在配置打印机、扫描仪等现代化办公设备，但这些远远不能满足大数据时代的人力资源管理要求，且该公司的人力资源管理者仍然倾向于利用经验加直觉的方式决策，这样也就容易造成一些偏差。
2.缺少完善的大数据存储管理平台
海信科龙目前有自己的人力资源管理系统，内部存储着员工进入公司以来的简历情况、薪资发放情况、培训情况等信息，但是对于员工在工作中产生的其他数据，如在招聘过程中所了解到的员工在以往工作中的培训、升职情况，在工作过程中的工作效率情况、处理问题效率、与同事的相处情况等数据信息并没有一个完善的数据平台来存储，这些数据信息直接被过滤掉了，一些数据能够在未来的人力资源规划、招聘等方面提供数据支持，但由于海信科龙未建立一个好的数据存储管理平台而使其流失。
3.人力资源管理的六大模块没有很好的融入大数据
大数据时代下的数据即是事实，是管理者做出决策的依据和凭证。
海信科龙由于高层对大数据的重视程度不够，自然也无法很好的将各类大数据运用到人力资源管理的六大模块管理过程中。
比如在招聘方式上，虽然采用了网络招聘的方式，但是并没有根据以往招聘的结果进行数据分析了解职位的关键因素，在招聘过程中容易受主观意识的影响，再如在绩效考核的过程中，主要依靠设定的关键绩效指标来考核成果，是以结果为导向，而有些工作是产生隐形效益的，无法单凭一段时间的结果来考核，需要结合员工的这段时间的各种工作的能力数据、潜力数据等来考量，因此未来人力资源管理的变革也要从这六大模块有具体的改变。
（四）海信科龙人力资源管理的变革方式分析
大数据时代背景下，根据海信科龙的人力资源管理现状及问题，其人力资源管理想要进行变革，就需要一场从内到外，从理念到实践，从思维到措施上的变化。
1.企业人力资源管理理念的变革
首先，变革要从管理者的理念开始，企业管理人员要了解大数据，重视大数据，认可大数据的价值并形成大数据思维，从宏观角度重视人力资源，并且做到能够根据市场信息的变化来调整人力资源管理理念。
同时，人力资源管理者要充分的了解和吸收新知识，积极推进管理方式的革新，并向员工推广和培训大数据思维，形成企业内部整体的数据意识。
其次，人力资源工作者在做决策时，不能仅靠感觉与经验传统处理方式，要根据人力资源管理系统对数据进行收集、分析，及时存储有用的信息，再通过大数据的特征利用大数据的价值，基于公司战略制定相关的人力资源战略和规划，管理人员的思维方式要从“经验和感觉”向“事实加数据”的思维模式转型，通过数据的运用帮助企业更加科学理性地进行决策，从而减少决策时间，提升人力资源的利用效率。
2.企业人力资源管理技术的变革
互联网时代下，随着大数据的产生，一系列与大数据相关的技术也应运而生，如数据挖掘、预测性分析、数据质量管理、云计算等，企业若想很好的将大数据运用到人力资源管理中，就要主动地去了解和学习相应的新技术，因为理念是基础，如何搜集并利用数据进行决策才是关键。
在未来的人力资源管理中，人力资源管理者不简单是只根据理论做出管理决策，更是懂得相关技术用更确切的数据结果来支持决策的。
（1）数据挖掘
数据挖掘在互联网时代应用广泛，几乎每个行业都有运用。
数据挖掘，是指从大量不完全而随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先并不完全知道，但又是非常用的知识和信息的过程。
在人力资源管理过程中，比如企业在进行人力资源规划和组织培训时，最重要的就是找准需求--组织的需求以及员工个人的需求，而这也是工作中的难点，往往企业无法确切地了解各方的需求进而导致决策的偏差，而通过数据挖掘技术，我们能够找到更精准的信息数据，再通过数据分析进行结果的确定，能够为决策的制定提供有力的支持。
（2）预测性分析
目前，利用大数据进行预测是大数据的应用核心，而大数据预测的依据就是大量繁杂的数据，因此大数据预测分析的特点就是样本全、效率高、相关性强。
大数据预测分析通过复杂的数据统计、数据建模和数据分析，以具体而详细的数据结果来支持事实，帮助数据使用者从数据分析结果中发现相应的规律，从而做出决策，这一技术早在消费包装商品领域以及B2B\B2C领域早有应用。
同样的，在人力资源管理过程中，预测性分析在人力资源管理规划预测、招聘需求预测等方面都能够起到十分重要的作用，既能较为准确的提供预测数据信息，更能提升人力资源工作的效率和效果。
（3）云计算
大数据的出现催生了云计算，两者的关系也是紧不可分。
云计算，是一种新型的互联网计算方式，在这种方式下，共享的各种资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，一般的企业会设置云平台来进行数据的收集存储，在这个云计算系统能够快速的找到各种资源信息。
从当今的形势来看，云计算不仅是一种新的技术，更是一种新型的管理方式。
在现代的人力资源管理中，我们会接触到大量的内部员工以及外部候选人的信息，有了云计算这个平台，我们可以借助云计算来进行云管理，如基于云计算的人力资源商业智能系统通过数据对整个人力资源过程进行实时监测，从而对人力资源管理进行合理调整优化，，能够形成一套更加完善的人力资源管理系统。
图1运用大数据的人力资源管理系统
如上所述，大数据时代下的人力资源管理不再只是拘泥于各种理论的管理方式，更是需要借助大时代背景下的新兴技术工具，了解掌握大数据的处理方式和运用层面，在人力资源规划、招聘等各个方面运用大数据带来的优势，优化人力资源管理流程，运用技术来减少人力资源管理成本支出并优化管理效果。
3.企业人力资源管理模式的变革
经过上述分析，可以知道大数据在人力资源管理的各个模块中都有着举足轻重的作用，海信科龙未来的人力资源管理变革细化来讲，就是从各个模块逐步改变，进而完成系统性的改变。
（1）人力资源规划方面
企业在进行人力资源规划之前，需要对企业当前的人员数量、规模、结构有具体的了解，确定本企业的结构优势和劣势，与竞争对手的差异，进而去确定企业的确切需求，但是由于海信科龙目前的人力资源管理过程中没有重视大数据，每年在进行前期的规划调查时都需要花费大量的时间和精力，缺少一个平台对平时员工的出勤、绩效、薪酬、离职等总体情况的记录，这样在人力资源规划时就会大大增加了时间及成本，并且企业使用的预测工具有一定的主观臆测性，定性和定量的预测无法完全做到客观，也就无法保证结果的正确性。
而在大数据的支持下，人力资源管理工作者可以建立自己的大数据平台，在企业内部形成数据共享，同时管理者可以收集到员工工作中产生的数据，这些数据涵盖了每位员工具体的工作情况。
在充分了解企业的战略目标和发展趋势的前提下，结合员工的工作经历、受教育程度和员工的工作效率、以往取得成果等各种相关数据，根据企业现阶段的运作需求，来判断企业在下一阶段所需的人员结构和规模，并利用大数据工具对人才的信息进行分析，结合其应聘的岗位需求，做出人员选聘的决策。
这种借助大数据分析的人力资源规划既包含了人力资源的具体数据，也考虑了企业运营的具体情况，能够促进企业建立透明公正的人力资源管理政策。
图2运用大数据的人力资源规划模型
（2）招聘与配置方面
企业招聘是建立在明确的企业战略下的业务需求，如何为企业找到合适的有能力有潜力的人才是人力资源管理工作的重中之重。
目前在互联网时代下，网络招聘已经成为了一种更快捷迅速的招聘方式，几乎所有企业都在采用这一招聘方式，但是目前的招聘现状是企业虽然采用了这一招聘方式，但是在招聘过程中许多的数据仍然被忽略，我们的HR可能只对求职者的部分基础数据有大致的了解，如专业学校情况、实习经历等半结构化数据，而对求职者的专业技能掌握情况、解决问题的效率等一些重要的非结构化能力数据却并没有多少了解，在面试时也会存在综合考虑信息不全面，最后凭借主观意识决策。
这种情况的发生，不仅会浪费大量的招聘成
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