大数据人力资源管理的概念和特点是指

大数据人力资源管理是指利用大数据技术对人力资源进行有效的管理和分析，从而帮助企业更好地了解员工的需求、行为和绩效，提高人力资源管理的效率和效果。

大数据人力资源管理的特点主要有以下几点：

1. 数据量大：大数据人力资源管理需要处理大量的数据，包括员工的基本信息、工作记录、培训记录、绩效评估等。这些数据需要通过高效的数据处理和分析方法进行处理，才能得到有价值的信息。

2. 数据类型多样：大数据人力资源管理涉及的数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。不同类型的数据需要采用不同的处理方法，如使用机器学习算法对非结构化数据进行分析。

3. 数据处理复杂：大数据人力资源管理需要处理的数据量巨大，且数据类型多样。这要求企业具备强大的数据处理能力，包括数据清洗、数据整合、数据分析等。

4. 数据安全要求高：由于大数据人力资源管理涉及到大量的敏感信息，如员工个人信息、薪酬信息等，因此需要采取严格的数据安全措施，防止数据泄露或被恶意篡改。

5. 数据应用广泛：大数据人力资源管理不仅可以用于员工招聘、绩效考核、薪酬福利管理等传统人力资源管理领域，还可以应用于员工培训、职业发展规划、企业文化传播等非传统领域，为企业带来更全面的价值。

6. 数据驱动决策：大数据人力资源管理强调数据驱动的决策过程，通过对大量数据的分析和挖掘，为企业决策提供依据。这有助于企业更好地制定人力资源策略，提高人力资源管理的效果。

7. 持续优化：大数据人力资源管理是一个持续的过程，需要不断地收集、处理和分析数据，以便及时调整人力资源策略，提高人力资源管理的效果。

总之，大数据人力资源管理是一种基于大数据技术的人力资源管理方式，具有数据量大、数据类型多样、数据处理复杂等特点。通过大数据人力资源管理，企业可以更好地了解员工需求、行为和绩效，提高人力资源管理的效率和效果，为企业创造更大的价值。