陈荣桂 郁政宏

（三江学院机械与电气工程学院、三江学院学生工作部，江苏 南京 210012）

高校就业创业工作是高校人才培养的重要环节，体现高校人才培养质量，就业创业整体工作水平对服务学生职业发展起着重要作用。教育部在《关于做好2019届全国普通高等学校毕业生就业创业工作的通知》中明确指出：“促进高校毕业生就业创业，既是民生，也是国计，事关广大群众切身利益，事关社会和谐稳定，事关社会主义现代化建设，事关高等教育健康发展。”①

进入新世纪，伴随着互联网、云计算、移动终端、存储技术的大发展，大数据技术也进入了快速发展的阶段，大数据技术在商业、科技、教育、社会管理等领域均产生了重大影响。大数据在教育领域的应用必将在推动教育教学改革、推进科技创新、提升学校综合治理水平、强化人才培养等方面发挥十分重要的作用。大数据技术在高校就业创业工作领域的运用对高校就业创业工作是挑战，但更是机遇，高校应抓住机遇，紧跟时代步伐，实施积极政策，加快推进大数据平台等建设。

一、大数据的内涵、特征

（一）大数据的内涵

维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼思·库克耶是大数据领域的权威，他们在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中对大数据的概念解释为：“一种前所未有的方式，通过海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或有深刻的洞见。”②百度百科将大数据定义为：“无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

（二）大数据的特征

IBM公司把大数据的特征概括成三个V，即大量化Volume、多样化Variety和快速化Velocity。维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼思·库克耶在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中又将大数据的特征拓展到了4V，增加了大数据的另一特征——价值Value。随着人们对大数据研究的深入，有关大数据的特征表述变得更加丰富。

笔者认为，大数据的特征主要有如下四点：一是海量化，随着互联网等技术的发展和微信、微博等应用软件的推出，每天都有巨量的数据产生，数据信息资源呈几何级数的增长。二是多样化，数据种类繁杂、门类众多也是大数据的基本特征之一。以高校为例，有结构化的数据，如招生录取数据、教职工基本信息数据、学生基本信息数据、学生成绩数据、出入校园信息数据、学生公寓入住信息数据等；有半结构化的数据，如各类日志文件、Email邮件等；有非结构化的数据，如网络课程学习数据、校园卡消费数据、视频监控数据、学生在微博贴吧等发布的图片视频数据等。三是有价值，这是大数据的本质特征，在社会治理、工业、商业、教育、健康、交通等各行各业，大数据正发挥着越来越大的作用，并正持续推动着思维变革、社会治理改革、工业变革、商业变革和教育改革等，发展价值巨大。为此，2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》；2016年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》颁布，明确提出“实施国家大数据战略”。四是关联性强，这一特征是大数据的重要特征，也是大数据增值的重要方面。通过计算机技术建立关系后，人们可以看到原本孤立存在的数据背后更多的联系和相关性，这对开展科学决策、分析和预测起着十分重要的作用。

二、大数据背景下高校就业创业工作面临的机遇

（一）大数据思维拓展了高校就业创业工作新境界

随着大数据产业的发展，大数据在高等教育领域的应用变得越来越广泛，大数据、云计算、互联网等综合技术的运用，对构建数字化校园，提升人才培养质量和服务学生发展具有十分深远的意义。我们正处于大数据时代，大数据思维正潜移默化地影响着我们的意识、思考和行动。处于这样的环境中，无论是教育的主体，还是教育的客体，都应主动拥抱大数据，探索大数据所带来的积极作用。教育主体要从整体与局部层面、教育与管理层面等多方面、多层次来探讨改进工作方式方法，提升整体人才培养的新思路。传统时代，局限于数据采集能力、数据存储及分析技术的不足，分析数据基本都是通过采样的方式获得，以局部替代整体，这种方法具有比较大的随机性，存在明显的缺陷和不足，数据之间的关联性分析也不易实现。大数据时代，样本即总体，通过大数据技术手段，我们可以采集想要获取的任何合理的样本数据，大数据能反映更加全面和客观的现实，通过整体数据分析，我们可以掌握事物的本质和整体趋势；通过关联性分析，我们还可以看到平时不易发现的一般规律。高等学校就业创业工作是服务学生发展，提升人才培养质量的重要环节，近几年，受大数据思维的影响，高校已经开始意识到运用大数据将会更加系统、更加有效地创新和改进此项工作。如利用大数据技术对历届毕业生就业行业去向、单位去向、区域去向、职业发展等进行分析，将会得到十分全面客观的毕业生就业综合信息，而不是以往通过部分样本调研数据得到的片面数据。

（二）大数据技术提供了高校就业创业工作新方法

传统的高校就业创业工作主要通过课程教育、专题讲座和具体就业创业服务等形式给学生提供教育与指导，偏理论，且信息不全面，针对性不强。大数据拓展了思维境界，更是从技术层面提供了新方法，这一新方法对改进和提升高校就业创业工作具有创新性作用，对提升高校就业创业工作针对性、业务水平具有十分重要的作用。利用大数据技术，进行深度挖掘，并通过大数据技术进行关联分析，找出事物之间真实的关联关系，可以把握事物之间的本质特征。

一是大数据为高校就业创业工作决策提供精准依据。在互联网、物联网、大数据等信息技术推进实施下的智慧校园内，包括就业创业等在内的高等教育各环节决策，必然会产生重大变革，决策依据不再是抽样的、模糊的或简单整理的数据信息，而是依据大数据技术，分析所有与决策事项相关联的整体的、全面的、系统的数据。这样的数据信息，对相关事项有全面客观的呈现，对精准把握事物发展趋势和规律具有重要而又科学的价值。大数据推动决策由经验化向科学化转变，“数据在教育决策中的作用，其潜在的力量，是能够将淹没在众多信息中的海量数据加以挖掘，为相应的决策提供方向、依据甚至证据，从而帮助相关决策者做出知情的决策。”③如运用大数据技术，通过技术整合，分析高校当年各专业毕业生人数、生源地信息、学籍信息、学业信息、求职意向信息等，有利于制定更加符合高校实际的下一年度就业工作计划和实施方案。

二是大数据为开展就业创业指导与服务提供新方法。高校因为学生多，涉及到学生的信息更是海量，就业创业等相关信息掌握不全面、不充分是高校开展就业创业指导与服务说服力和精准性不足的内在原因。依据大数据技术对历届毕业生就业区域、行业等去向进行全面分析，以及通过对学生创业信息、创业需求、创业实践等数据的分析，可以更有效地辅助老师开展就业创业指导与服务。根据学生求职能力分析结果，可以提供个性化、针对性指导。运用大数据技术，还可以对高校大学生进行就业创业意向进行全面调查分析，进而提供进一步的求职或创业信息推送。大四期间，可以根据学生专业、求职需求，结合用人单位招聘需求，双向精准推送信息，实现最大化人职匹配。通过对相关毕业生就业以后的数据分析，可以对专业人才培养进行客观真实的动态分析评价。

（三）大数据平台提高了高校就业创业工作成效

依据大数据、云存储、互联网等技术，整合建立的大数据平台是一个功能强大、理念先进、功能全面平台，在这个平台上，任何时间、任何地点，都可以给高校学生提供就业创业支持与服务。校、院两级教师通过身份识别进入大数据平台，发布就业创业政策和招聘信息、就业创业意向调查、毕业生跟踪调查等信息，并进行平台管理。用人单位通过身份识别直接进入大数据平台发布招聘和宣讲信息，并将信息推送至目标群体；用人单位还可以通过该平台查找相关专业人才培养等信息。毕业生通过身份识别进入大数据平台，更新完善简历、查找招聘和宣讲信息等，并投递电子简历。在该平台，还可以实现就业创业事务在线办理，以及就业创业咨询在线预约等。这样的大数据平台，将有效解决高校就业创业工作人手不足，就业创业服务能力跟不上等现实问题；有效解决用人单位和高校毕业班学生供需双方信息不对称问题，实现有效需求对接，从而全面提升高校就业创业指导与服务成效。

三、大数据背景下高校就业创业工作面临的挑战

（一）意识层面

受传统工作思维惯性的影响，高校在实施就业创业工作过程中，往往更多地把重心放在就业市场拓展、招聘会和宣讲会组织实施等具体常规性工作方面，对大数据给高校就业创业工作所带来的开创性变革和大数据的重要价值等各方面认识还不够。高校决策层对大数据重要性认知不足，主动性不够，导致学校层面缺乏大数据建设的顶层设计和专门的资金支持。高校管理层对大数据重要性认知不足，部门间数据整合意愿不强，缺乏协同创新意识，大数据资源分散在学校内部不同部门间，信息孤岛普遍存在，关联数据的重要性没有得到体现。高校执行层（含二级学院）对大数据重要性认知不足，导致大数据在日常工作中的价值没有得到展现。

（二）技术层面

大数据技术是实现大数据功能和价值的关键环节。用传统时代的数据处理方法处理海量而又复杂的大数据已经不可能实现了，大数据时代，数据采集、数据挖掘、数据整合、数据存储等都面临技术上的挑战。

1、数据采集

数据采集是运用的前提，与传统就业创业工作中数据采集相比，大数据背景下的数据采集，量大、复杂程度高，数据采集不仅限于负责就业创业工作部门内部，而是在整个学校层面，并扩散到社会各级负责就业创业工作的政府部门间。采集标准的制定是最重要的一环，有关就业创业的数据种类很多，数据量十分巨大，也很分散。确定要采集哪些数据、如何采集、数据编码制定等等，都是比较复杂的任务。

2、数据挖掘

高校根据创新创业指导与服务工作需求，建立数据运用标准，利用大数据、云计算等技术进行深度数据挖掘，从广泛的原始数据中挖掘有效数据，是大数据技术在高校就业创业工作运用中面临的又一挑战。特别是当前，半结构化和非结构化的数据每天都在快速递增。如何挖掘处理这些数据，又要满足数据的实时性等现实要求，这需要高校抓紧整合资源和人才，强化协同合作，开展大数据运用研究。

3、数据整合

分散的数据资源如何有效整合是大数据运用的重要环节，也是大数据关联性体现的前提。如何运用大数据技术将各部门间数据整合成有实际运用价值的数据，数据如何共享，如何在繁杂的数据中筛选出有效数据等等，这些都需要建立统一的标准，运用大数据技术，把海量、分散的数据，整合成有效、有价值的数据。

4、数据存储

我们现在所处的是信息极速膨胀的时代，每天产生的视频、照片、语音等非结构化数据和常规结构化数据都在成倍增长。高校就业创业工作虽然只是高等教育的一个环节，但产生的数据量也是比较大的，如学生的学籍信息、学业信息、求职简历、就业创业教育网络课程、在线交流和咨询等信息。大数据时代，数据存储必然面临结构化的变革。

（三）队伍层面

大数据人才，分为专业技术层面人才和管理应用层面人才。大数据人才是高校智慧校园建设，提升就业创业工作成效，服务学生发展的关键。有大数据技术，设备条件有保障，但没有精通大数据技术的专业人才和管理应用人才，大数据平台的效用就不能得到很好的发挥，成效就会大打折扣。当前，高校智慧校园建设和大数据技术应用水平参差不齐，很大程度上就是因为缺乏真正懂大数据专业技术人才。管理应用层面大数据人才缺乏也是阻碍大数据在高校深入推进实施的重要原因。管理应用层面有大数据服务工作的实际需求，是推进大数据平台建设的原始动力，他们还会结合工作应用实践提出大数据平台建设的完善和优化建议，是大数据平台建设的人才保障。

（四）安全层面

大数据是一把双刃剑，价值与威胁并存。高校在就业创业指导与服务过程中产生大量教育大数据资源，这些资源具有十分宝贵的价值，是重要的财富。如何保障这些资源不被外部利用恶意手段窃取，或内部故意泄露，有效保护隐私和教育知识产权，是大数据背景下高校就业创业工作面临的一项紧迫任务。数据库系统、网站及应用等漏洞和后门，网络黑客技术的发展，以及数据数据使用过程中的非法应用，都是安全的重大挑战。

四、大数据背景下高校就业创业工作提升策略

（一）更新理念观念，树立大数据思维

大数据的发展对高等教育改革提出了新的要求，高校推进大数据平台建设是高校顺应高等教育改革发展的必然要求，高校应主动树立大数据思维。大数据时代，不仅要有大数据技术，还要有大数据思维、大数据理念。从决策层，到管理层、执行层，全体师生都应树立大数据思维。要意识到大数据在促进教育教学管理，提升教育教学质量，完善教育教学监督与评价机制，推进高校整体教育教学综合改革等方面的重要作用。高校就业创业工作是高等教育育人的重要环节，当前，传统的就业创业指导与服务方式已经不能满足新时代的要求，树立大数据思维，运用大数据技术，推进高校就业创业指导与服务方式转型发展，促进就业创业指导与服务工作能力、水平、质量提升势在必行。

（二）强化顶层设计，建设好大数据平台

高校应重视运用大数据、互联网、物联网、云计算等技术，统筹做好大数据平台建设顶层设计和总体规划，加快推动智慧校园建设，发挥大数据在人才培养、教学管理、就业创业指导与服务等育人工作中的助推作用。当今社会信息技术等快速发展，学校作为青年人学习生活的主要场所，是知识最密集、思想最活跃、网络运用最充分的前沿阵地，高等教育的服务对象——青年大学生，也是掌握新技术最快的群体，高校应抓住机遇，加快推进大数据平台建设，发挥大数据在教书育人、管理育人、服务育人方面的积极作用。

（三）推进部门整合，建立信息共享机制

建设大数据平台，服务高校就业创业工作，仅凭就业创业工作部门一己之力是不可能完成的，这项工作需要高校注重发挥统筹和整合能力，打破内部壁垒，打通环节，整合与就业创业工作业务相关的教务、学工等所有部门，构建信息共享机制和工作协调机制，整合形成一个资源丰富、功能多样而又清晰的就业创业教育与指导服务系统平台。在这个平台上，所有参与方都应是数据生产者，也是数据享用者，他们应能通过网站、APP、微信等的载体手段，实现双向互动。

（四）加强队伍建设，培育支撑大数据应用的就业创业师资

建设大数据人才队伍，一方面，需加强从校外引进大数据人才，组建研究团队，给予资金支持，让大数据人才团队有用武之地；另一方面，需在校内推进开展大数据理念、大数据思维、大数据技术系列培训，理念、思维、技术三融合；同时，“充分利用优质社会资源，与校外大数据技术公司、大数据应用公司以及大数据培训公司等企业合作，开展培训，全面提升高校教师整体大数据素养和能力。”④

（五）开展工作研究，寻找大数据服务就业创业工作最优模式

高校承担就业创业工作具体职能的部门，有开展大数据服务就业创业工作研究的主体责任。在高校建设智慧校园的环节中，作为子模块，就业创业工作部门应提出大数据服务就业创业工作的建设思路、系统架构、功能定位、实现方式等一整套方案，并在工作实践中，不断提出修改和优化建议。应考虑大学生、用人单位、就业创业工作部门、校内其它相关部门以及外部就业创业工作上级主管部门等参与方之间的关系，在就业创业大数据平台建设中，对这些关系进行重构。将高校就业创业教育、就业创业指导、就业创业政策学习、学校和用人单位就业信息发布、就业创业具体业务办理等模块整合到平台中，通过平台实现开放式、便利化，且安全可靠的系统架构，并最终实现大数据服务高校就业创业工作质的提升。

（六）重视数据安全，建立和完善大数据应用的规章制度

高校在推进大数据平台建设过程中，以及大数据服务高校创业就业工作过程中，应将大数据安全与大数据价值摆在同等重要的位置，同步考虑、同步设计、同步推进。重视数据存储安全，提高存储设备的高安全性和高可靠性。重视数据运用安全，加强大数据运用各环节动态监控。除国家层面应出台有关大数据采集、运用等方面法律法规外，高校应建立健全教育数据安全管理架构，包括数据生产部门、数据使用部门、数据管理部门等，并明确各部门的安全管理职责。⑤高校大数据系统平台建设过程中，包括就业创业教育与指导服务子平台建设过程中，应设立数据保密等级，明确各层级人员授权等级。订立大数据采集、使用、管理规章制度，加强监管，对违反制度，非法使用大数据，侵犯他人隐私与安全、损坏单位利益者进行处罚和处理。

注 释：

①中华人民共和国教育部．关于做好2019届全国普通高等学校毕业生就业创业工作的通知 [EB/OL]．(2018-11-30)[2019-02-03]．http：//www．moe．gov．cn/srcsite/A15/s3265/201 812/t20181205_362495．html．

②维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼思·库克耶．大数据时代：生活、工作与思维的变革[M]．浙江人民出版社，2012：4．

③顾小清，薛耀锋，孙妍妍．大数据时代的教育决策研究：数据的力量与模拟的优势[J]．中国电化教育，2016(01)：56．

④陈桂香．大数据对我国高校教育管理的影响及对策研究[D]．武汉大学，2017：113．

⑤杨现民等．发展教育大数据：内涵、价值和挑战[J]．现代远程教育研究，2016（01）：59．