美國職業棒球大聯盟奧克蘭運動家隊的總經理比利·比恩，放棄了靠球探選人的傳統方式，轉而用一個哈佛畢業生研究出來的數學模型來挑選球員。
　　
　　作為一支小球隊，運動家隊在那個賽季取得了103場勝利，跟豪門紐約揚基并列常規賽第一，而運動家隊球員的薪金總額只有揚基的1/3。接下來的這些年里，其他球隊開始紛紛效仿，用分析方法判斷球員的賽場潛力和投資價值。
　　
　　比恩和運動家隊的成功，開啟了一個新模式：用大數據來管理人才。
　　
　　在硅谷，有一家非常小的初創公司，它的名字叫科來克?？苼砜酥饕龅氖怯螒?，他們的產品包括迷宮解謎游戲和經營類游戲。不過，這些游戲由一個神經科學家、心理學家組成的團隊共同創建，可以用來測量人的潛力。
　　
　　公司創始人蓋伊·哈弗泰克說，只要讓應聘者玩20分鐘這些游戲，招聘方得到的信息就比學術成績單或人格測試還要多。玩家在每一步之前需要思考多久，行動順序如何，如何解決問題等，都會被游戲程序記錄下來。
　　
　　這些數據將會被用來分析玩家的創造力、忍耐力、從錯誤中吸取教訓的能力、是否懂得分清輕重緩急，甚至是情商和性格。最終的結果將是一個對于玩家心理和智力水平的完整評測，能夠判斷其是否有潛力成為一個領袖，或是創新者。
　　
　　令人擔心的是，人力資源管理是最需要人際關系技巧的工作之一，我們應該將它交給機器去做嗎？那些數學模型可能會出錯，這可能讓一些人永遠被排除在工作大門之外。
　　
　　但從另外一個角度來想，人因為帶有感情而存在偏見，我們過去的人才管理方式并不令人滿意。例如，高個子男人比矮個子男人的職業發展前途更好，漂亮女人在職場上的待遇普遍更高。而數據不會說謊。要想從數據中得到足夠可靠的結論，必須按照科學的方法研究足夠多的數據，這就是大數據之所以重要的原因。