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那年今日【06月26日】

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阿里副总裁车品觉：大数据时代的若干新思考我们要非常注意企业所处的状态，包括企业状态和数据状态。一个企业处在不同的状态之下，对于数据的关注点是不同的。例如，目前的阿里巴巴，业务量大，数据多而杂，所以我特别希望从数据里产生出它的价值。而对于数据比较小一点的公司，由于还没有这么多数据，所以短期内不用担心这个问题。作者：车品觉，《决战大数据》作者、阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长。本文编辑：崔瀚文大数据究竟是什么？大数据未来将走向何妨？美好的大数据理想与现实之间还有多少距离？目前实践了些什么？遇到哪些困难？这些问题值得我们去思考。为此，2014年5月26日，阿里巴巴数据委员会联合阿里研究院《阿里商业评论》举办了一场大数据思想沙龙。邀请多位在商业世界数据第一线的实战领军人物，就以上问题展开深入的探讨。我们特精编了沙龙中10位专家的精彩观点，与读者分享。不同状态的企业，对于数据的关注点不同我们要非常注意企业所处的状态，包括企业状态和数据状态。一个企业处在不同的状态之下，对于数据的关注点是不同的。例如，目前的阿里巴巴，业务量大，数据多而杂，所以我特别希望从数据里产生出它的价值。而对于数据比较小一点的公司，由于还没有这么多数据，所以短期内不用担心这个问题。我过去两个月不断的面试了很多人，往往我第一个问题就问他们什么是大数据？基本上，每个人的看法都不一样，而且很多人都来自很大的公司，但是也没有得出结论。目前，很多公司的BI好像还没到大数据的阶段，而只是找到应用数据的一个方法而已。所以，当已经有海量数据，在这个海量数据中心里面寻找一些有价值的东西出来，这可能是大数据。记得马总曾说过：凡是已知某种关系，运用这个关系数据计算一个东西出来，或者找出一个规律出来，这不是大数据；凡是不知道某种关系，但是刚刚找到这种关系，并且运用这种关系能产生出额外价值的时候，这就是大数据。而如果这种大数据已经找到了，它逐渐也就不是大数据了，你要再寻找跨界的其他的数据出来。当能让这个数据产生新的价值的时候，就又找到了大数据。当数据广度足够，问题更加简单过去，很多机构数据不够广度，所以要用很复杂的算法才能得出想要的结论。今天，如果数据广度足够，很多时候就根本没有必要复杂计算了。例如，以前有人通过复杂的达人模型算法得出某用户是牛仔裤达人，但如果能够拿到他的微博数据，那么其实很容易就可以得出该结论的。所以，以前的数据挖掘跟今天的数据挖掘将有很大差别的。也就是说，当一家公司的使命是将来想做一个大数据公司的话，可能要准备一些一手数据。当然，公司的收购策略，或者数据战略，不是一般的产品人能去影响的。但是，当数据的材料可以影响到没有这么复杂的算法还能实现业务，你就可以这样去做。未来，BI部门像无人看管的汽车前一段，我们将阿里巴巴的BI 部门改名为数据技术与产品部。整个部门不叫BI部门了，但仍有一个BI二级部门存在。未来，我想象中的BI部门可能会走向这个方向：它像一个无人看管的汽车，没有具体的小二负责，但可以走出正确的道路。当然，这不是在所有场景都能够实现，而是要先选择一些好的场景来实现。在这个场景中，数据、模型能像汽车一样自己走出来。目前，淘宝BI数据已经尝试走向这条路了，未来怎么样可以做到像没有驾驶员的汽车一样自己找到出路，仍需要不断实践。大数据在很多方面仍面临考验很多公司高管会问：你拿着大数据，你能不能从数据里面进行拔高，把数据抽出来，真正找出问题？能不能从数据中直接告诉我今天到底发生了什么问题？能不能比我具有丰富经验的小二厉害？否则，老是讲数据很厉害，我感受不到。这其实代表了业务方的期望。其实，现阶段，很多事情大数据还是做不到，在很多地方还是不能经得起考验，所以，在很多人心目中，大数据可能还没到那回事。我们需要正视。数据要“用”，还要“养” 从“用”和“养”的观点来讲，目前很多公司已经走在“养”的路上。例如，我们说高德是一家数据公司，因为它非常注重数据的“养”。大数据转型革新时期，BI分析师更容易适应转型凡是BI人员，肯定是很精通数据业务的。所以当做数据挖掘或很多其他数据工作的时候，他肯定会比其他人做的更好。当一个公司转型做数据业务时，分析师是一个非常容易转型成成功的business man的。例如，以往BI人员很怕临时需求，但是我发现一线分析师经过了这些锻炼，已经成为全能型人才：他能够从底层数据提取，到中间层数据挖掘，一直到最终解决问题全部完成。目前有一些人觉得分析师是不是已经落后了？其实，分析师成为公司未来商业应用最好的补充。仅仅懂得做分析师不够，要做数据中间人现在是转型中一个非常重要的点，因此仅仅懂得做分析师是不够的，我们业内最需要的是数据中间人。数据中间人就是可以“见人说人话，见鬼说鬼话”的人，可以在中间翻译，两边都可以翻译出来的人。他要知道数据架构到底要解决什么问题。他要告诉产品经理，我们需要什么样的自动化产品帮到我们业务方，我们需要什么样的模型。所以，他其实是一个很高级的商业架构师，并不是一个很高级的技术架构师。所有数据产品都会遇到的问题：到底通用产品要多通用，具体产品要多具体？当通用性的产品到一个具体场景的时候没有办法满足那一个具体的场景，所以这个就不仅仅是数据产品会出现的问题，而是所有做产品的人都会面临的一个问题。例如淘宝，到现在已经开始提供全方位的服务了，所以不管是数据产品还是数据服务，就要想想，哪一些东西要做成产品，哪一些要做半产品就可以了。这时候，问题是什么样的半产品能被大家所用？所以，今年我们的部门里，也会有两三个人专注于分享数据、方法、工具出去，有一点像布道师。找到你的“白米饭” 我刚进支付宝的时候，当时分析师都走光了，那个时候发现所有东西要重新开始。第一想到是“白米饭”（注：不可或缺的工作）。“白米饭”不能解决，其他部门都会说你们在搞什么？所以开始从“白米饭”开始一级一级的建立自己BI。我觉得BI团队的建立有一条时间线，我们淘宝是先“用”，从“用”再开展到“更多的用”，几个阶段的作用是很不一样的。所以，每家公司的数据部门都要思考：什么是你的白米饭？同时，不管哪一个数据公司，有一些是数据分析师必须要做的事。例如：BI的总监和领导人一定要在管理层一起开会。可以不说话，但是一定要进去了解公司管理的理念和思路。否则这个BI部门就废掉了，这是我自己感受最深的一点。做数据产品的原则阿里巴巴做数据产品有以下一些原则：首先，这是一个单纯的商业行为；第二，它不影响到用户的隐私；第三，它不能影响到其他的用户。（因此，如果该产品能够帮到一家，但对另外商户影响大了，就不能做。要保证在互惠互利的前提之下再看方案怎么样。）此外，还有一个要求：当数据产生交叉的时候，数据必须要放在我们这里。最近，阿里与很多创新性公司展开了合作，例如一些保险公司很快将数据放进来进行实验。它可以先不全量放进来，而是放一些数据进来，看数据交叉之后能不能产生效果，如果效果很好，再考虑下一步。采取小步快跑的商业思路。

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2014年06月26日
观点

移动互联网软件行业的发展趋势一、云服务化是软件系统的未来趋势云服务化（软件即服务(SaaS))是未来应用软件市场的令人振奋的发展趋势，运营管理系统未来将结合云计算技术实现云服务，实现运营平台管理的集中化、服务化、标准化。集中化有助于业务运营商节约成本、提高效率，通过集中化，系统的支撑能力能够大幅提高，同时降低系统投资和管理维护的费用；服务化将摆脱被动满足指定功能需求的建设理念，更多的从市场角度和客户角度去主动分析客户需求、客户特点，实现快速的业务流程再造，实现系统功能的快速更新；标准化则是主导 IT 支撑系统的技术架构发展方向，完善面向全业务运营的数据结构规范、系统接口规范、信息集成规范，才能实现系统的模块化和松耦合。二、基于大数据的运营管理数字化、智能化目前企业与企业、消费者之间的交易数据以及互联网、社区网的交互数据目前已经动辄数 TB 甚至数 PB 的规模。只有对这些数据进行深入的分析，才能具备洞察未来的能力，更加智能和科学地为社会管理、企业决策和个人生活服务。未来的管理系统平台已经不仅是后处理的支撑系统，而会成为实时的业务系统。面对海量数据，传统软件系统架构难以为继，需要全新的云计算和互联网的架构，建立以虚拟化、并行计算、分布式存储和自动化为核心特征的云计算架构，全面实现数字化和智能化。三、移动客户端开发趋于便捷化，提供整体开发平台为未来趋势未来移动客户端的开发将趋于模板化和流程化，进一步降低移动客户端的开发的难度，提高移动客户端开发的效率，和互联网网站建设的发展一致，使其成为一个便捷的、低门槛的开发领域。因此未来移动中间件不仅仅是一个简单的开发工具，而是定位于面向开发者，提供一种成熟的、基于开放标准的跨平台技术，并且具备整体解决方案能力，为应用开发者提供一个公众的服务平台，提供全面的移动客户端开发服务。为满足开发者的需求，开发平台应具备应用开发的一条龙服务功能，包括应用在线开发、打包、终端管理、资源管理、运营管理等功能，实现客户端应用的开发及运营一体化。【文章来源：三影塔CIO之家】

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2014年06月26日
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牵牛招聘双向众包的招聘2.0模式真的有价值？无论招聘加入多少概念,唯一不变的还是招聘结果。目前火起来的招聘产品更多是在服务细节上，包括精简整个行业流程，透明化。最好的招聘模式是，自身优秀的同时，可以最大限度的让合适的岗位找到自己或者自己找到更多合适的岗位。无论内推，猎头，自荐，等各种方式。牵牛招聘，牵牛网旗下的一款“众包2.0”概念的移动招聘软件。围绕广告传媒，游戏，IT互联网等垂直行业企业为主，提供“圈内人”招聘服务。最大特色两点：企业招聘悬赏众包，个人众酬求职。互联网人总是爱造概念给人看不懂。这种高大上的词句一股脑往身上贴。自己能否消化都不一定。但他们应该会站出来说：这又有什么关系呢？牵牛招聘只是牵牛网旗下的一款2C端产品。牵牛招聘目前也主攻移动端。对企业客户来说，可以发布悬赏人才任务，用户通过众包给企业推荐人才。个人端，也可以悬赏求职任务，牵牛的人脉圈选择帮推荐，为个人拿到面试机会。同时他们表示：求职有人推荐会更可靠。对猎头来说，以前靠关系搞定企业，推人拿佣金。现在猎头可以在牵牛接触到更多职位，获取更多与企业联系的机会。一切看起来，众包2.0完成闭环。企业悬赏人才，猎头牛人接单，自荐内推相关人才，获取悬赏佣金。但这个真合适吗？有人对此提出异议，这个模式除了猎头和 hr, 普通用户很难产生粘性去参与，普通用户没有足够的时间和推荐者去匹配海量招聘信息，猎头和 hr 目前有足够的通道获取招聘信息，而且收获比列更高。这是一个看上去很美，但商业逻辑有陷阱的模式。但可以肯定的是，招聘行业，数据挖掘还是需要继续去做，这样，人才匹配的精准度和降低招聘的线下人工成本都能得到改良。还有一点可以肯定的是，招聘领域将会从传统的信息发布模式向社交互动方式转变。招聘领域目前除了大而全的招聘网站，智联招聘，51job等，新兴的招聘网站目前在走三个方向，一个是去尽量简化招聘模式，让招聘变得透明，有效率。另一个是往垂直方向走，如专注互联网招聘的拉钩，内推，哪上班。第三个往中高端走，如猎头性质的猎聘网，人人猎头（有全民猎头的偏向），中高端方向走的同时又在提供招聘效率服务。而双向众包的招聘2.0模式，还得等时间去验证。【文章来源：猎云网】

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2014年06月26日
观点

腾迅企业微信到底哪些特征？对传统管理软件是危险还是机会？这两天关于腾迅发布企业信息号的消息被广泛转载，很多人都在问我消息的真实性，今天我再重审一下，消息绝对准确，信息绝对无误，腾迅借此杀入企业级市场的野心从去年就开始，T哥曾经建议阿里来往可以尝试走这条路，可是来往最终以失败结束了使命，将这一市场拱手让给了腾迅。据腾迅内部人透露微信开启企业微信号，专门为企业移动协同办公而开设的，这对于企业市场是一个很大的刺激，也许能够帮助培养一下企业协同软件市场，对于这个领域创业者而言，是一件好事，也是一件坏事。那么腾迅发布企业微信号将为企业带来哪些能力？解决跨平台、跨终端的能力这一点说起来有点像移动中间件的特征，不过如果把微信做为企业前端展现，的确可以解决跨终端跨平台的特征，这样可以摆脱很多企业的移动应用需要同时开发两套APP，万一再有一个移动端操作系统掘起，企业的负担可想而知，如果腾迅如果将微信向企业移动能力倾斜，对于企业CIO而言绝对是好事儿，但是对于厂商而言就必须低头合作，将自身移动部分业务与企业微信打通进行嫁接。良好的用户体验企业普适性APP没有生存空间最近业内人士在讨论一个问题就是“App必死 Web永生”，其实说这话一点不奇怪，APP的确有他的弊端，当HTML5卷土重来之时，APP的缺点暴露无疑。首先，对于用户，如果每个站点都是一个Native App，那么用户就要安装大量app在电脑上。其次，对于开发者而言，如果采用NativeApp，要考虑不同的平台，开发成本更高，虽然开发者对Web App也要考虑不同浏览器之间的差异，但对这样的付出要小得多，因为浏览器是基于HTML和HTTP标准和协议的。再次，当NativeApp升级时，用户就要升级安装，而开发者更是痛苦，因为要考虑不同的平台。而微信恰恰提供这样的一个前端浏览的平台，在用户体验已经适用了几亿人的使用，我想任何一款浏览器器体验效果都无法跟微信比美。拥有服务号的全部功能在微信发布服务号的时候，就有一些企业和商家针对服务开发移动应用，O2O领域应用尤为明显，而此次腾讯的企业微信号将保留服务号的全部功能，对于以前在服务号上的应用没有影响，同时可以升级到企业微信号上，这一点服务号到企业微信可以实现了平滑升级。可限定关注者的身份企业微信具有身份审核功能，保证企业业务必须是公司员工应用，保障应用者的安全性。消息发送条数无限制以往在服务号上，消息条数是有限制，从每月一次变成每周一次，而企业微信号将这一功能全部开放，企业用户可以无限制使用。针对企业的安全保障有预案有很多企业担心应用的安全性，这一点上，腾迅也意识到这个问题，特别在企业微信号上加入这一功能，强化企业数据和操作的安全，但是具体的安全机制和策略可能只有发布那天才能看清庐山真面目。微信客户端独立展现这样可以实现个人和企业的分离展现，与以往的服务号还有不小的差别。可以上传大附件可以上传大附件，有可能是与腾迅微云打通，实现企业云盘的能力在企业中应用。可以共享IM功能未来腾迅也会将IM功能开放给企业，供企业完善产品能力。为什么说是机会在前面我也讲到了，下载独立的APP比使用微信的成本高。另外，开放企业微信接口对于第三方厂商也是一个机会，他们可以附着在管理软件厂商的身上吸血，还可以帮助企业实现多业务系统的对接与整合，我觉得未来帮助企业实现移动一体化的企业微信解决方案对第三方厂商是一个良机，而对于那些自扫门前雪的传统管理软件厂商也可能是最大的危险。因为他无法提供全业务系统的整合。【文章来源：人称T客】

观点
2014年06月26日
硅谷

联合办公租赁平台WeWork融资4亿美元，估值飙至100亿美元摘要：随着厌倦传统办公文化的年轻一代的崛起，办公世界正在改变。半年前这家服务于中小型创业公司的办公租赁平台估值还是50亿美元，如今已经翻了一倍。想创业吗？没问题，我给你找办公地点。半年前这家服务于中小型创业公司的办公租赁平台估值还是50亿美元，如今已经翻了一倍。周三，WeWork（一起工作）宣布富达基金和先前的投资者已经向其投资4亿美元，公司CEO 亚当·纽曼（Adam Neumann）称公司现在的估值约为100亿美元。去年初，WeWork的估值才只有15亿美元。以现在的估值，WeWork在美国仅小于三家上市的办公房地产公司，是美国最大办公房地产公司Boston Properties规模的一半多，后者的估值是190亿美元。Boston Properties在美国拥有超过4500万平方英尺的物业，包括一些价格高昂的写字楼。相比之下，WeWork在美国和世界其他地方仅租下了大约350万平方英尺的办公面积。可见投资者对该公司的高增长期望有多高，同时也暗藏着高风险。 WeWork的业务模式是先从房地产商那里租下办公空间，把它装修成类似创业孵化器的办公场所，里面包括小型办公室和促进互动的公共空间，然后再按月出租给创业公司。它有三个收费来源：空间、服务和互联网Community(社区)———三级收入加起来成为生态圈。以传统租赁眼光看，它无非是先以低价租下办公场所，通过改装后再以高价租给众多小公司。但WeWork向投资者标榜的理念是：随着厌倦传统办公文化的年轻一代的崛起，办公世界正在改变。该公司已经成为近几年纽约成长最快的创业公司。 WeWork对小型创业公司的吸引力在于其打造的充满活力的创业社区环境。在这里，一切都显得平等、透明，没有传统写字楼里那种等级意识和所谓各种潜规则。里面还有随时可用的免费啤酒和安装乒乓球桌的宽敞公共空间。这里看起来就像一个校园社区。 WeWork 36岁的CEO纽曼表示公司近来并没有寻找融资，只是投资人主动打来的电话太多。“我们并没有去找投资，但我们不断接到投资电话但一直忽略它们。”最后他接受了投资，但也表示随之而来的是更多的压力。 “这代表责任在增加，期望值也在上升。更高的估值意味着你需要提供更高的回报。”之前他曾表示不想再融资的原因是公司已经盈利。考虑到对其高增长的期望值，100亿美元的估值也意味着传统房地产商可能会担心WeWork将来会颠覆他们的传统业务。 “我一点都不担心，”西雅图最大的办公地产商Martin Selig表示，他目前手握400万平方英尺的写字楼面积。他认为自己的业务并没有受到威胁。他还表示WeWork孵化出的公司变大以后将搬到他的写字楼里。 WeWork的风险在于其和地产商签的是长期租赁合同，与创业公司签的是月租合同，因此其开销是固定的，但其收入会随着需求波动。小型办公空间对经济低迷反应很敏感，一旦高科技产业出现萧条，WeWork将入不敷出。现在WeWork的估值是其营业收入的大约100倍，而很多办公地产商只有约20倍。 WeWork提倡的共享办公理念已经开始在世界各地落地发芽。在国内，前万科北京总经理毛大庆创办的优客工场已经在4月开张，并在北京选定了阳光100等10个共享办公场所。毛大庆希望将优客工场打造成新型高端创业平台，成为中国最具规模的联合办公空间。毛大庆认为优客不是孵化器，而是共享办公和孵化过后的加速器。优客空间的核心竞争力是服务，包括人力、财务、法务、政策咨询、乃至对接银行、天使投资，这些服务是能产生效益、是能收费的，服务购买会成为共享办公里面非常重要的收费来源。【本文由钛媒体作者菜蚁进行编译，参考自华尔街日报网络版和彭博新闻社】

硅谷
2015年06月26日

投融资

京东投资大数据分析公司ZestFinance [摘要]京东打算在互联网大数据信用模型中，引入ZestFinance技术和经验。继投资易车、途牛等国内企业后，京东也在国外展开投资布局。腾讯科技今日获悉，京东已投资美国基于机器学习算法的大数据分析公司ZestFinance，双方还宣布成立名为JD-ZestFinanceGaia的合资公司。 ZestFinance是一家提供金融服务的科技公司，其运用机器学习算法和数据技术帮助用户做出更精准金融风控及营销决策，使得更多借贷者能够获得信用服务、放贷方能获得更高还款收益。 ZestFinance由Google前CIODoulgasMerill于2009年9月创立。ZestFinance使用机器学习的方式利用广泛数据来评估个人信用，使得整个信用评估体系更加完善。同时，ZestFinance大数据会分析一些传统方式覆盖不到的信息，如匿名消费者的网上购物习惯。这一模型帮助企业有效预测信用风险，也可使更多消费者获得公平信贷机会。京东打算在互联网大数据信用模型中，引入ZestFinance技术和经验，为互联网金融行业提供信用模型和技术，帮助互联网用户群、年轻消费者发掘和变现其信用价值。与西方发达国家不同，我国个人信用体系尚不完善，有关消费者的个人信用记录并不多，为信用评估和授信带来困难。据熟悉交易内情的京东金融高层表示，我国在信用评估方面的体系还不成熟，由于中国消费者通常没完备信用记录，个人信用难以预估，这就成为我国消费信贷的发展瓶颈，也是与发达国家普及消费信贷存在明显差距的主要原因。上述人士称，此次与ZestFinance合作，京东金融将可以利用自身优势，结合合作伙伴的前沿数据技术，进一步完善我国的消费信贷信用评估服务，满足市场需求。这款信用模型将率先应用于京东金融的消费金融体系，在消费金融白条上的信用技术实践只是第一步，京东还打算共享这项技术给全行业合作伙伴，共同开拓国内信用消费市场。腾讯科技雷建平 6月26日报道

投融资
2015年06月26日
产品

人才学：抛开简历来招聘，申请就是一道问答题当我们日常的吃饭、洗衣、出行都因移动端的普及发生深刻变革的时候，像招聘、找工作这样的行为，主要还是在PC端进行。原因除了要对职位和公司做大量的调查工作外，更主要的很难有体验糟糕过“在移动端写简历”。那么，能不能换一个思路，让求职者用简历之外的东西申请工作？人才学目前正在做的就是这件事。如果求职者正好在申请一家使用了人才学系统的公司，他会发现申请全程就是回答一个类似“如果你与一个意见相左的人沟通，你会怎样做以让这个沟通更加有效？”的问题。在他回答完问题后，人才学的QuestMatch系统从求职者答案中提取信息，根据求职者展现出品质与职位、公司的匹配度进行排序，供HR参考。支持QuestMatch系统是自然语言处理技术，TalentBot的郭炎彬曾聊过，自然语言处理、数据挖掘准确度关键是要有足够的数据样本。目前人才学主要瞄准的是欧莱雅、联合利华这样的公司，单一次大型校招就有3万多条申请。事实上企业在招聘过程中一直有“气质筛选”这一环，过去主要由面试官的人工判断完成。人才学通过把这一环节前置，降低了移动端工作申请的门槛。大规模的公司都有自己的独立系统，过去学生每申请一个职位，就需要花1-2个小时填一遍网申系统。现在这个时间缩短到了20分钟左右。另外，对于HR来说，这省去了简历筛选带来的巨大工作量。也在一定程度上能帮公司规避员工入职后因非技术原因离职带来的损失。人才学创始人Rina告诉记者，这点对于创业公司也非常有价值，对于数据量不大的公司，人才学提供免费账户，之后随数据量增加提高收费。人才学未来主要方向是拓展大公司客户，后期不排除利用累积数据向求职者推荐职位的可能。创始人Rina之前创办过荷兰人力资源公司International Top Talent，另一位创始人的Robin有多年产品经验。目前正在进行Pre-A轮融资，此前收到过光速曹大荣和阿里巴巴郑允中的投资。目前用自然语言处理技术来改进人才筛选机制的公司还有TalentBot，e成，前两者的主要着力点是简历分析。另外，以用测评系统服务大公司出身的测聘网已经在尝试向大公司落选者推荐其他职位。 36氪原创文章，作者：饭遥

产品
2015年06月26日
硅谷

证书、成绩、大学不能代表一切，“Headstart”用智能算法连接求职者和招聘方 Nicholas Shekerdemian想创办一家公司解决它自己的问题：获得去一家饼干公司的工作机会，尤其是当其他人都在申请的时候。于是，他建立了Headstart——帮合适的候选人找到合适的工作，并减少所有阻碍双方见面的不必要因素。这是大型和小型企业共同面临的难题，一个不好的雇员所需要付出的成本是非常昂贵的，而负责招聘的人员通常只掌握很少的信息。Headstart所做的事情是，发现候选人信息、了解他们是否掌握技术专长，在合适的候选人和合适的招聘企业之间建立连接。 “许多公司仍然使用最基本的条件作为衡量标准——证书、成绩、大学。”Shekerdemian说，但这些只是一部分信息，并不能代表全部。我们希望建立一个平台，学生可以自己创建简介，包括兴趣、技能、自我评价、简历数据，可以是代表你这个人的一切信息。“我们希望使用像指纹一样准确的画像，从价值观、文化、技术角度来判断是否适合。” 求职者可以在Headstart上，填写申请表格。平台收集到这些简历后，可以向候选人提供更多的建议。而招聘方将获取这些详细的资料，得到一个机会去见一组（理论上更少）适合这项工作的候选人。对于Headstart来说，这项问题的解决需要机器学习的应用。从大公司或小公司收集信息，可以转化为一组防御性的数据集。有了数据集，可以进行更高质量的候选人匹配。在数据收集方面，Headstart已经进行了很多年。对于大公司来说，Headstart必须通过数千甚至数万个员工调查和数据分析，计算出公司文化和技术所要求的参数。每个公司都是不同的，Headstart必须从运行每一组无效的数据集开始，建立对公司的基本了解，再计算出哪些候选人最适合公司的架构。另一方面，更小、更灵活的公司尝试使用新软件的可能性更高。因此，和许多创业公司一样，Headstart选择了自下而上，先从中小企业切入。但小公司的问题在于，如果一个公司只有五名员工，意味着Headstart只有五个数据点而不是数千个。在这种情况下，Headstart需要在每次招聘或面试候选人之后，迅速的调整和改进算法。 Headstart面临的又一个问题是同领域的竞争，比如在2015年获得800万美金融资的Koru。Shekerdemian表示，公司正不断完善算法，适应随着时间的变化而变化的需求。他希望能够凭借不断完善的算法，领先于竞争对手。 Headstart计划参加 Y Combinator 2017的夏季班。“过去几年来我们一直在努力，即使还没达到我们想要的地步，但是朝着正确的方向。”Shekerdemian说。本文来自翻译：techcrunch.com，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5081046.html

硅谷
2017年06月26日
新创

以推荐制度切入招聘市场，喵才想要打造全新人才招聘体系互联网快速发展，大量的人才从传统行业跨入互联网，但低效的招聘环节已经满足不了各方的需求，易观数据显示，2016年我国互联网招聘市场规模在60亿左右，在国家双创浪潮下，无数中小企业平地而起，人才需求旺盛。不过目前行业痛点也很明显，很多人收到面试邀请后却并不赴约，就算招到了也并不确定此人就是最适合的人选，而且招聘周期过于繁杂、冗长，“一面定工作”的机制也让许多人诟病，很多人才明明非常优秀，可是面试当天状态不好，面试官由于此前和求职者毫无关联，只能通过本次面试来判断优劣。解决这个问题，喵才的思路是用浸润在行业多年中的“老人”，给职场新人做背书。即深度挖掘职场老人的潜在人脉。为了做到这点，“喵才”引入了职场经纪人概念。目前获取职业经纪人的途径是邀请制度，公司会给看重的人才提供一个邀请卡，获得邀请卡的用户需要用手机注册账号，即可成为职业经纪人。每一个职业经纪人在自己的领域都有超过五年的工作经验。具体模式上，产品上线初期，从开始的人脉挖掘，到安排工作机会，谈判，到最后的入职，每一部操作，职业经纪人都有相应的奖励，分为邀请奖、到面奖、过面奖、接offer奖、入职奖、转正大红包、邀请奖。不过，以这种模式运营一段时间后，发现APP内的“经纪人”并非职业HR，无法胜任所有这些环节。认识到这些痛点，团队改版，重新上线后，功能简单了不少，经纪人可以在各自圈子中寻找优质人脉，引导其注册后，喵才团队即可将人选推荐至公司，当然，经纪人个人也能直接将人选推荐入职。入职成功即会对经纪人有奖励。来源：36氪，作者：徐宇，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5080911.html

新创
2017年06月26日
硅谷

获400万美元 A 轮融资，Darwinbox 力图在人力资源软件服务领域扎根据 dealstreetasia 消息，人力资源 SaaS 初创公司 Darwinbox 宣布获得了一笔 400 万美元的 A 轮融资，领投方为 Lightspeed India Partners， Endiya Partners、Mohandas Pai 旗下 3one4 Capital，StartupXseed Ventures 也参与了本轮融资。这笔资金将用于产品创新，提升核心技术，以及继续在大数据、机器学习等领域加大投入，同时还会进行一些人力资源管理和心理学方面的研究。产品主要分为 7 大模块，包括辅助招聘工作、管理员工各项事务、财务管理、员工之间交流平台和情绪化管理工具、审核员工工作情况、员工的离职管理、一键生成可视化公司近况报告及导出对公司未来的分析预测。其中，在“辅助招聘工作”模块中，系统会自动为 HR 设计一套流水线作业设施，包括跟踪候选人近况，定制面试流程，自动发 offer。而在“管理员工各项事务”里，会建立一整套员工数据库，同时基于地理位置，利用生物识别技术进行考勤，此模块还有对公司重大事务进行记录的功能。员工可以在此模块和自己团队保持进度一致，随时从团队其他人获取工作信息；老板也可以在此指导员工工作。在另很多公司头疼的财务问题上，Darwinbox 也有自己的解决方案，通过简单的4个步骤，会计既可以审核员工工资，追踪员工报销状况。同时员工也能清晰看见医疗保险和津贴等分发状况。 Darwinbox 表示，在过去的一年时间里新增了 40 多家企业客户，并且其平台服务员工数量已经超过 10 万人，旗下客户包括印度数字支付巨头 Paytm, Nivea, Delhivery, Swiggy, 以及 Godrej 旗下 CDPL (Creamline Dairy Products)。去年，Darwinbox 公司曾募集到了一笔种子轮融资，投资方包括 3one4 Capital, Tracxn Labs 和 Endiya Partners，但融资金额并未对外披露。来源：36氪，作者：徐宇，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5080891.html

硅谷
2017年06月26日

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