大数据强化人才和技术支撑

简述信息一览：

• 1、人才盘点的体系包括哪些关键步骤
• 2、促进数字经济和实体经济深度融合的具体措施有哪些
• 3、在新时期,如何利用大数据成为不可或缺的人才?
• 4、要夯实数字中国建设基础需要做到
• 5、大数据需要哪些技术支撑

人才盘点的体系包括哪些关键步骤

分析组织现状（组织盘点）。开展人才盘点（对关键岗位的人才进行测评，包括能力和潜力两个方面，同时还要与其绩效结合进行分析）。召开盘点会议。拟定人才盘点之后的行动***。跟踪实施效果。

明确组织的需要。人才发展是支撑组织发展服务的，企业的战略需要通过什么样的形式来实现？所以我们在进行人才盘点时，首先要通过分析企业战略基于当前与未来的组织架构、岗位设置等各方面的情况，明确组织需要什么样的人才队伍来匹配。统一人才标准。

企业人才盘点落地，主要有以下几个步骤：1）组织能力诊断、人才管理体系评价。通过Yintl（鹰腾 ）组织能力诊断模型和Yintl（鹰腾）人才评价体系，诊断组织战略、人才标准、评价、选拔、晋升、考评、发展等组织发展方面的实际情况，明确人才盘点的切入点和目前阶段通过人才盘点首要解决的问题。

促进数字经济和实体经济深度融合的具体措施有哪些

适度超前部署新型基础设施建设，夯实数字经济发展基础。要完善信息基础设施建设，全面发展融合基础设施，前瞻布局创新基础设施，建设协同、先进、开放、高效的创新基础设施体系。深入推进传统产业数字化转型，加快数字技术和实体经济深度融合。

加快产业结构转型升级，推动实体经济与数字经济深度融合。大力发展高新技术产业和绿色经济，提升传统产业的智能化、绿色化水平。同时，加强现代农业建设，确保粮食安全。推进新型城镇化建设 以城市群为主体形态，推动新型城镇化建设。优化城市空间布局，提升城市治理水平，促进城乡融合发展。

推进网络强国建设：构建高速、安全、智能的网络基础设施，提升国家网络空间竞争力。加强新一代信息基础设施建设，优化互联网骨干网络，提升网络速度和覆盖范围。 加快建设数字经济：推动数字技术与实体经济深度融合，促进产业转型升级。

人工智能与实体经济，创造出新的产业和商业模式，为经济发展注入新动力。 形成新动能：新技术的运用能够优化生产流程，提高效率，降低成本，进而形成推动经济增长的新动能。 推动经济高质量发展：实体经济与数字技术的深度融合有助于提升产品和服务质量，满足消费者个性化需求，促进经济结构的优化升级。

发展实体经济的措施包括加快形成完备的市场体系和机制、加强实体企业的配套服务、完善实体经济政策、重视人才培养发展以及坚持科学可持续发展。加快形成完备的市场体系和机制 通过更有效的经济政策和制度来充分发挥市场在资源配置中的基础作用。

在新时期,如何利用大数据成为不可或缺的人才?

1、大数据自然离不开人才，要想成为大数据不可或缺的人才 ，就必须要拥有相关大数据技能。

2、人才雷达系统通过引入外部数据源以及最先进的算法，改变了传统人力资源管理中缺乏数据凭直觉与经验进行决策的不足。这一方式将对传统的人力资源管理产生革命性的变革，成为支撑企业招聘业务不可或缺的“外脑”。

3、无论是大数据加载还是一小批数据，都需要进行清理和过滤以提高数据质量。必须仔细检查、消除或说明任何重复或不相关和格式不正确的数据。为什么？因为脏数据或质量较差的数据可能非常具有误导性，并且会影响洞察的质量。 （4）数据分析 将大数据转换为可用格式肯定需要一些时间。

要夯实数字中国建设基础需要做到

1、不属于中国电信数字化转型的要求的 夯实数字化基础：涵盖业务要素的数字化，如客户、产品、服务和云网资源，实现生产流程的数字化，并推进数据治理。 构建数字化平台：涵盖业务运营全流程的业务中台、智慧融通的数据中台和安全防御的安全中台。

2、《规划》对数字中国建设作出了“2522”的整体框架，涵盖政治、经济、文化、社会、生态文明“五位一体”的各个方面，并注重夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。

3、国家数据局将主要围绕推动数据要素流通、保障数据安全与促进数据打通开放的职能展开工作。推动数据要素流通是关键，特别是在AI与大数据技术竞争日益激烈的背景下，构建数据市场链路，为生成式AI的国产化与自主化创造条件。

大数据需要哪些技术支撑

大数据需要的技术支撑：分布式处理技术，分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。

大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。

分布式处理技术 分布式处理技术通过将多台计算机通过通信网络连接起来，实现地理位置、功能或数据的差异性，在统一的管理控制下完成信息处理任务。例如，Hadoop就是一个分布式处理系统。 云技术 大数据分析通常需要分布式处理框架，这些框架可以向多台计算机分配工作，这种分布式的计算模式与云计算紧密相关。

关于大数据强化人才和技术支撑，以及大数据人才整体上需要具备等核心知识的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。