1、人力资源大数据指的是以人力大数据为基础依托，通过聚合多种人力维度信息并进行分类，从新组合，从而形式的一整套完整的人力资源大数据服务体系。人力资源大数据服务包括了劳动力资源调查及更新、人力资源市场信息化建设、人力资源产业园建设与运营等。
2、保证人力资源管理工作和其他部门工作的协调同步。人力资源大数据服务是人力资源服务新模式，为公民提供更具针对性的服务，人力资源大数据服务助力企业竞争优势，保证人力资源管理工作和其他部门工作的协调同步，提供个性化的人才支撑。
3、大数据是指无法在合理时间范围内，利用现有软件工具进行管理和处理的数据集合，它具有数据量巨大，数据流转速度快，数据类型多样和价值密度低的特点。大数据时代的到来，给人力资源管理工作带来了翻天覆地的变化。
4、HumanResourceBusiness，以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。
1、大数据是指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。
2、对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
3、大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
4、大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
5、大数据指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。
6、大数据又称巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。“大数据”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。
在信息化的浪潮中，大数据早已深入人心，然而，它的升级版——大计算，又将引领我们走向何方？大计算，如同一颗璀璨的明珠，融合了云计算、超大数据量处理、高性能运算、以及分布式计算等多维度的力量，它们共同构建起数据时代的新型计算框架。
拉里·埃里森（Larry Ellision）是世界上最大数据库软件公司的老板，他的产品遍布全世界。他是陌生的人，但谁都似乎无法离开他。埃里森在32岁以前还一事无成。读了三个大学，没得到一个学位文凭，换了十几家公司，老婆也离他而去。
1、传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。
2、图处理模式（Graph Processing）：针对数据之间的关系进行计算，通常以图的形式表示数据之间的联系，能够解决一些复杂的问题，如社交网络分析、路径规划、推荐系统等。这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以应对大数据量的处理需求。
3、离线处理 离线处理方式已经相当成熟，它适用于量庞大且较长时间保存的数据。在离线处理过程中，大量数据可以进行批量运算，使得我们的查询能够快速响应得到结果。商业中比较常见的，就是使用HDFS技术对数据进行储存，然后使用MapReduce对数据进行批量化理，然后将处理好的数据进行存储或者展示。
4、采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值 前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
5、在当今的信息时代，海量数据的处理已成为一项挑战性的任务。为了快速高效地处理这些数据，我们可以采取以下几种方法：使用大数据技术：大数据技术可以帮助我们处理海量数据，包括Hadoop、Spark等。这些技术可以让我们在合理的时间内处理大量的数据，并从中提取有用的信息。
