美国职业棒球大联盟奥克兰运动家队的总经理比利·比恩，放弃了靠球探选人的传统方式，转而用一个哈佛毕业生研究出来的数学模型来挑选球员。
　　
　　作为一支小球队，运动家队在那个赛季取得了103场胜利，跟豪门纽约扬基并列常规赛第一，而运动家队球员的薪金总额只有扬基的1/3。接下来的这些年里，其他球队开始纷纷效仿，用分析方法判断球员的赛场潜力和投资价值。
　　
　　比恩和运动家队的成功，开启了一个新模式：用大数据来管理人才。
　　
　　在硅谷，有一家非常小的初创公司，它的名字叫科来克。科来克主要做的是游戏，他们的产品包括迷宫解谜游戏和经营类游戏。不过，这些游戏由一个神经科学家、心理学家组成的团队共同创建，可以用来测量人的潜力。
　　
　　公司创始人盖伊·哈弗泰克说，只要让应聘者玩20分钟这些游戏，招聘方得到的信息就比学术成绩单或人格测试还要多。玩家在每一步之前需要思考多久，行动顺序如何，如何解决问题等，都会被游戏程序记录下来。
　　
　　这些数据将会被用来分析玩家的创造力、忍耐力、从错误中吸取教训的能力、是否懂得分清轻重缓急，甚至是情商和性格。最终的结果将是一个对于玩家心理和智力水平的完整评测，能够判断其是否有潜力成为一个领袖，或是创新者。
　　
　　令人担心的是，人力资源管理是最需要人际关系技巧的工作之一，我们应该将它交给机器去做吗？那些数学模型可能会出错，这可能让一些人永远被排除在工作大门之外。
　　
　　但从另外一个角度来想，人因为带有感情而存在偏见，我们过去的人才管理方式并不令人满意。例如，高个子男人比矮个子男人的职业发展前途更好，漂亮女人在职场上的待遇普遍更高。而数据不会说谎。要想从数据中得到足够可靠的结论，必须按照科学的方法研究足够多的数据，这就是大数据之所以重要的原因。