浅谈大数据分析在保安招聘的实际应用

　　在当今互联网时代，各行业不断借助互联网的力量为自身不断向高效化提升企业的难题，以科学的手段和工具不断探索互联网化为企业带来新的方法和创新。在现互联网时代，任何行业的企业都必须依靠对互联网的不断深入，借助互联网的各种手段使自身企业得到迅速的发展，否则难以在当今互联网时代生存。大数据分析是当前互联网时代常用的工具，能为企业带来有用的数据，科学的数据分析结论等。

　　在现代化社会市场中，保安的需求量呈直线上升的趋势，各种单位和组织将原职位特质为安保性的，对外服务性的，实施执行性类型的岗位逐步转化为保安工作者，保安市场的社会化逐渐趋于成熟和稳固。目前大多数保安企业普遍存在保安人员在职周期短的问题。运用大数据分析帮助保安企业对在招聘工作中作出准确的，有针对性的招聘。建立保安员工的模型，根据保安员工的模型对入职员工进行评估和有效的招聘，进而减少员工流失率高的问题。

　　保安企业保安员工作的周期短存在着大冰山般的窘境，如何招到稳定性高和性价比高的保安员工，结合之前辞职人员的数据建立一个保安员类型的初步模型，如嫌弃薪资待遇低，不同类型保安员工执行力的强弱，保安员工希望得到保安企业的认同，不同类型保安员工心理素质的差异，如保安员工受处罚后思想是否发生改变。根据这个保安员工类型模型，对日后的保安员工招聘进行评估，衡量和筛选，进而减少保安企业人力资源成本的浪费。

　　一、员工模型

　　高素质类保安模型

　　高素质保安具大专以上学历，学习能力较强，年轻化，思维方式互联网化的特点。高素质保安在23-26岁的年龄为刚迈出大学校园阶段，处于一个学习上升期的阶段，专业技能处于不断擢升的时期，一旦专业技能学有所成的时候，往往会往更高的台阶上迈进，职业稳定性欠佳。保安企业招聘这类员工要着重考量该类型员工的职业发展方向和路径。

　　社会中青年类保安模型

　　社会中青年类员工年龄普遍为30-40岁左右，具社会阅历高，工作经验充足，执行力强，身心趋于成熟状态的特征。该类员工处于职业规划的成熟期，对一切充满期待。社会中青年类保安员工已婚的比例为60%。有养家糊口的重任，因而对工作的职责较负责任，工作周期较长，且思想稳定，都往往沉淀于这家企业，并且与这家企业共同发展。

　　军人类保安模型

　　军人类保安员工具作风硬朗，身体素质俱佳，意志坚定，纪律严明，遇事不畏的特点。这类保安经过部队高强度的军事化训练，使其锻炼出心理素质稳定，时刻为国家贡献和服务，格斗技能丰富的特质。这类保安员工在保安企业起着中流砥柱的作用，输出方向可发展为基层管理者，中层管理者，甚至高层管理者。

　　二、数据分析与利用

　　数据分析的方法

　　数据分析最大的价值在于对实际应用的精细化。数据分析通常将采集到的数据，并观测数据的变化，将数据列出表图，对各种数据进行对比，最后得出结论。保安员工模型数据中，保安的学历，年龄，专业技能等数据运用大数据分析，可客观得出合适保安工作者的数据模型，根据数据模型进行精细化招聘。

　　数据价值的利用

　　大数据中存在巨大和复杂的数据。在大数据中挖掘出有价值的“新数据”进行利用，是大数据分析的关键点。大数据的数据科学分析和精确指导为企业带来不必要的损失，不少传统行业的企业运用大数据分析为自己保驾护航已成为大趋势。大数据的战略性意义，已起着中流砥柱的作用。保安企业人力资源模块的员工招聘中，如保安员工的性格特质是偏向哪种类型，服务意识的水平，学习能力，专业技能和过往的工作经历等数据，都是员工进入企业关口的考量尺。

　　数据的实际应用

　　大数据分析的实际应用能帮助企业辅助决策。利用大数据分析，能够总结经验、发现规律和预测趋势。企业掌握的数据越多，企业的决策才能更加科学、精确和合理。从这个维度看，大数据必须和其他具体的领域相结合，能够给企业决策提供帮助之后，才具有价值。保安企业都必须借助大数据来提升管理和决策水平。

　　整合保安大数据分析能让企业站在全局的高度，将更全面、更彻底地把控任何局面。保安企业要纵观全局，就必须利用大数据分析从中获得不同类型的保安模型类型差异数据，最后得出较为客观的结论，从而得出丰富的解决思维和解决方案。大数据分析需要借助大量样本来揭示特定保安服务模式，大数据只需借助少部分样本就能从深层次解读出各种保安服务的行为模式。大数据分析体现着各种数据关系背后的社会背景，而大数据体现的是从一系列特定定量数据中提炼出的洞察。大数据技术能包容不可化约的复杂性，大数据分析通过分离变量来明确模式。大数据分析能为保安企业的战略目标作正确导向，大数据分析能及时纠正保安企业所存在的问题，大数据分析能对保安企业的资源进行合理的配对，大数据分析对有价值数据进行挖掘和分析，并为组织目标作出前瞻性的预测。