在大數據當道的現今，舉凡飲食偏好、消費習慣、活動範圍、移動方式…等，都可以透過數據分析，完整揭密，無怪乎有人說—大數據可能比你還了解你自己。眼看電商運用大數據的分析，提高不少營業額，甚至透過數據分析結果的協助制定出更精準、有效的行銷策略，造成不少大型企業群起效尤，希望也可以透過數據分析來協助組織成長，甚至想運用大數據來協助招募人才。值得注意的是，大數據雖然可以幫企業篩選出符合專業條件的人才，卻無法單從數據去分辨人選在專業能力的程度高低，更妄論去評估人選的軟實力，因此單靠數據分析要找到能跟組織一起發展的人才，真的得要靠點運氣。何以擁有龐大數據，卻無法藉由分析結果達到期望的結果呢？其實跟數據運用是否得當，有很大的關係。
究竟該怎麼做，才能在這數位轉型的混沌中，趁勢站上大數據的浪尖，幫自己在轉職的過程取得一個有利的位置呢?
綜觀業界，評估自身專業技能
藉由跟同仁在共事過程的了解，我們多半只能清楚在曾經待過的組織、部門裡，自己的專業技能定位為何，可是在轉職過程，我們的競爭對手是來自整個業界、同個領域的人才。透過專業的科學數據分析，可以更清楚與相仿年資、類似職能的人才相比，自己的專業技能是處在何種定位，明白自身的優、劣勢為何。不僅可以協助及早針對不足之處加強，也可以利用自身技能優勢去爭取更合適的職涯發展機會。
透過數據，清楚目前業界定位
嬰兒藉著身高體重數據，可以清楚目前生長數值排名區段；學生藉著大考成績落點分析，可以清楚在整體考生、特定學校與科系的勝算；從小到大，我們都一直處在競爭的環境，何以在職場，競爭更劇烈的階段，我們卻沒有一個參考數值可以評斷自身的定位與勝算？透過職涯大數據的科學分析，可以讓你清楚目前自身條件，包含薪資水平、組織規模、職銜升遷…等，讓你明白現階段的自己，究竟是被厚愛還是虧待？自己應該選擇繼續留在組織發展還是尋求更好的機會？讓你的轉職之路，不再只是賭運氣，而是紮實評估之後的決定。
分析報告，摒除偏好人人平等
人難免會有個人偏好，無論是HR或是你合作的職涯顧問，常會因為一些特定原因產生偏好，導致你的履歷沒有機會能被好好審視，或是根本喪失了被推薦到企業端的機會。從企業HR觀點來看，比較常見的因素是太遵從用人主管的特定條件而忽略了整體考量，比方說，用人主管偏好國立大學學歷，於是HR會在第一時間把非國立大學的人才通通篩除，完全不去評估人才的專業性與可能具備組織急需的軟實力的事實。而職涯顧問常見的問題點，則是人才的年薪高低，因為這牽涉到顧問的酬庸；將顧問自身利益擺在人才職涯發展前面，就容易產生「陪襯性」履歷，或是根本不推薦給企業主的現象產生。透過人才科學分析報告，只要符合客戶開出的專業條件，每份履歷都有同等的機會被呈現在企業端，不會因為人為偏好影響到轉職的公平性。
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