大数据人力资源管理的概念和特征是

大数据人力资源管理是指利用大数据分析技术，对人力资源数据进行收集、整理、分析和应用，以实现人力资源管理的优化和提高组织效能。大数据人力资源管理的概念可以概括为以下几个方面：

1. 数据驱动：大数据人力资源管理强调数据的采集、存储、处理和分析，通过数据挖掘和机器学习等方法，揭示人力资源数据的内在规律和趋势，为企业决策提供科学依据。

2. 实时性：大数据人力资源管理注重数据的实时更新和处理，通过对员工绩效、离职率、招聘需求等实时数据的分析，帮助企业及时调整人力资源策略，提高管理效率。

3. 个性化：大数据人力资源管理关注员工的个体差异和需求，通过对员工的行为数据、能力数据和偏好数据进行分析，为企业制定个性化的培训和发展计划，提高员工的工作满意度和忠诚度。

4. 预测性：大数据人力资源管理通过对历史数据和未来趋势的分析，预测员工的流失风险、晋升机会等，为企业制定合理的人才储备策略，降低人力资源成本。

5. 协同性：大数据人力资源管理强调企业内部各部门之间的协同合作，通过对跨部门的数据整合和分析，促进企业资源的共享和优化配置，提高组织的运行效率。

大数据人力资源管理的主要特征包括：

1. 海量性：大数据人力资源管理涉及大量的人力资源数据，包括员工基本信息、绩效数据、培训记录、离职数据等，这些数据的规模和复杂度都非常高。

2. 多样性：大数据人力资源管理涵盖多个维度和类型的数据，如员工的个人信息、工作表现、职业发展、薪酬福利等，这些数据具有多样性和复杂性。

3. 动态性：大数据人力资源管理需要对数据进行实时更新和处理，以适应组织战略的变化和市场环境的变化，保持数据的时效性和准确性。

4. 交互性：大数据人力资源管理要求企业与员工、管理层、合作伙伴等多方进行数据交互和信息共享，以提高决策的透明度和协同性。

5. 智能化：大数据人力资源管理通过人工智能和机器学习等技术，实现对人力资源数据的智能分析和预测，提高人力资源管理的自动化水平和智能化程度。

总之，大数据人力资源管理是一种基于数据分析的人力资源管理方式，它通过实时、个性化、预测性和协同性的特征，帮助企业优化人力资源配置，提高组织效能，实现可持续发展。