大数据招聘所研究的是如何利用大数据、算法、机器学习、人工智能等技术手段，去代替一部分原本由人工操作但十分繁复耗时的作业内容，释放更多人工资源处理那些机器无法处理的、更具主观性的内容，同时确保精准性。

具体来看，大数据与招聘工作的结合点有以下4点：

1.招聘渠道整合

招聘过程中候选人匹配率与多渠道重复率是HR长期痛点，通过大数据算法能将企业自有简历库、人脉简历、主投简历、猎头简历等不同渠道的信息实现去重整合，并连通外网信息对企业简历库进行实时更新，从而极大地提高HR工作效率、节约招聘成本。

2.智能推荐简历

企业HR在进行招聘时，光是搜索合适简历就要花费大量时间。而现在通过大数据算法和人工智能技术，机器学习企业的用人偏好及候选人的求职偏好，将外网最新候选人资源与企业简历档案进行双向智能匹配，并将合适的候选人推荐给HR，直接提高HR招聘效率及候选人面试概率。

3.人力资源管理流程智能化

企业快速发展、转型升级，传统的招聘管理模式已经不能满足企业需求，人力资源的及时合理配备至关重要。基于大数据算法和人工智能技术搭建符合企业需求的招聘管理系统，能帮助企业一站式管理全渠道简历，将面试环节全流程打通，实现了通讯渠道实时消息通知，大大提升了企业业务部门和HR职能部门在不同地区间的互动与协作，HR与候选人直接的沟通效率。

4.为人才决策提供重要价值

大数据的智能化应用不仅提高招聘效率，也为人力资源工作中的人才决策提供了重要价值。

通过对人力资源管理中内部外部数据、行为数据的学习，形成对企业用人偏好、岗位素质模型的判断，为HR提供优质候选人；同时，基于对全网海量数据的分析，大数据还能为企业提供全行业人才市场状况分析、实时更新行业动态，并结合行业趋势、员工行为等信息对员工离职意向进行预测判断，向人力资源部门提供最客观的人才架构决策参考。