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除了深度学习，或许我们还能从 AlphaGo 身上看到大数据的创业机会
编者按：AlphaGo 的胜利是大数据 + 深度学习的胜利，近来关于深度学习的讨论在意见市场上已有很多，于是作者便从大数据创业机会的角度来进行讨论。本文来自微信公众号 九合互联网创业观察（ID： jiuheguancha），36 氪经授权转载。
最近几天，AlphaGo 绝对是科技圈和围棋圈的头条，不管 AlphaGo 和李世石比赛结果是 3:2 还是 4:1，AlphaGo 所代表的人工智能技术，已经达到让人不明觉厉的水准，不少人开始担心人工智能的未来，作为技术派投资男，笔者不担心未来，笔者更关注 AlphaGo 所代表的人工智能胜利背后带来的创业机会与启示。
AlphaGo 的胜利是大数据 + 深度学习的胜利，通过基于大数据的深度学习来减少搜索量，在有限的搜索时间和空间内找到取胜概率最大的下法，具体的算法笔者无力探讨，但可以带出大数据创业机会的思考。
大概从 2013年 开始，大数据的概念慢慢热了起来。国内陆续有不少创业者进入到这个领域，相关项目也慢慢得到资本市场的认可，融资案例不时浮现，跑的快的已经 B 轮了，但纵观整个行业，并没有一个标杆性的公司出来（如美国的 Palantir），加上市场上打着大数据概念的项目很多，导致有人开始质疑大数据是不是个趋势，是不是一个机会。如果是，切入点又在哪里。
笔者坚定的认为大数据是个大趋势，源自如下一些逻辑判断：
1、随着传感器技术的发展，IOT、可穿戴设备的普及，人和环境的数据化进程只会越来越快，也就是数据会越来越多。
2、万物互联、万物智能是个大趋势，而智能的基础是大数据，想想，我们人类的认知和情感就是来自感觉器官收集的大数据学习来的，人就是个大数据处理系统，人工智能就是模拟人认知和思考的过程。
趋势在，机会就在。
既然大势所趋，那么创业的切入点在哪？从产业链来看，大体可以分成三个部分。数据收集，数据加工，数据应用。
数据收集（数据就是 IP）
从长远来看，数据成为 IP 是必然的，而且是大 IP，特别是不可替代性的数据，道理很简单，因为数据是原材料、是生产要素，但一定要注意，是有应用价值的、不可替代性高的数据。想想，如果你有所有人的基因和病历数据，不管是医疗还是保险行业应用，都需要这个数据。当前数据市场还处于蛮荒时代，各家都在抢地盘、相称王，而受限于应用场景、数据质量、可替代性等因素，目前变现价值还很低，属于矮大紧老师所说的卖下水的生意。所以这是一个很好的切入点，寻找有应用价值的、不可替代性高的数据，做到最全、质量最好，每个领域都可能有，比如天气数据、环境数据、医疗数据、基因数据、金融等等。
数据加工（算法和架构）
数据加工大体可分为两大部分，算法部分与架构部分。
先说架构，随着开源社区的发展和普及，架构技术的领先性会越来越不明显，而且做架构或平台又是资源（人力 + 资金）密集型的工作，属于大厂的优势项目，小团队机会不大，当然，技术足够牛逼的，能快速抢占先机的，也有机会，比如时速云国内首个实现跨 IaaS 的容器云平台。
再说算法，这是笔者更看好的方向，因为相对架构而言，算法更容易形成长时间壁垒，同时资源投入相对较小，有核心的算法能力，同时能找到应用场景，就有机会胜出。比如 AlphaGo 的深度学习模型和搜索算法，一时半会儿别人是很难模仿出相同效果的。比如大数据预测领域的所问数据，有领先的深度分析技术，牛 x 的大数据预计模型，来保证最终的应用效果。
数据应用（大数据 + 行业）
行业应用是大数据价值的最终体现，大数据的核心不是数据大小，而是通过数据洞察规律，通过全方位、多角度的数据融合、协同，结合行业应用实现价值变现，因此 “大数据 +” 孕育着大量的机会，比如大数据 + 精准营销公司摩比万思 ，通过海量用户数据构建用户画像，从而实现精准营销。比如蚂蚁微贷和蚂蚁花呗，通过卖家及用户的历史行为数据计算授信策略。当然，这个方向要求创业团队对行业有深刻的理解，团队的配备必须是数据人才 + 行业人才。
总结：
笔者是非常看好大数据这个方向的，但创业者需要理解大数据的本质与内涵，找到最适合自己的切入点。
数据必然成为 IP，特别是不可替代的数据，垂直领域的数据收集和整理是个不错的创业方向。
大数据的基础架构服务和核心算法都有创业机会，但算法路线更容易形成壁垒
大数据 + 行业应用机会很多，但创业团队必须同时具备大数据和行业人才。
附：国外大数据公司图谱
出处：http://36kr.com/p/5044513.html
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未来人们将如何找工作？四类新锐招聘产品商业模式浅析
来源：猎云网（微信：ilieyun） 文/王艺多
每年的3、4月份被职场人习惯称为“金三银四”。大量的企业和职场人选择在这段时间招聘、跳槽。“21世纪什么最贵？人才！”这句台词正应了时下企业对人才争夺的现状。上班族们可能已经发现，北京很多地铁站已经被各大招聘网站的广告占领。今年的招聘季可谓来势汹汹。
目前互联网时代的招聘网站主要有两大阵营。一个是主打信息覆盖的传统型，以智联招聘、前程无忧、中华英才这类早期网站为代表；另一种则是前两年以拉勾、boss直聘、100offer为代表的互联网泛垂直类招聘。而这两大阵营，正是代表互联网招聘发展的两个阶段。
第一阶段：线下搬到线上，极大提升效率
最早用人单位招聘，只能在公司门口或者利用传统渠道发布招聘启事，求职者看到后前往应聘。这种招聘形式效率极低，影响范围也很小。老牌招聘网站的出现极大提升了招聘效率，这其实是招聘行业中里程碑的一步。所以智联、前程无忧曾备受VC追捧，如今也已成功上市。
第二阶段：解决信息不对称，提高匹配度
虽然老牌网站解决了线上招聘问题，但这些信息依然是从企业到用户的单向流动。一方面，求职者只能以自己的理解投递简历。另一方面企业HR也只能按自己的理解筛选人才。于是，以拉勾为代表的招聘网站，直接把所需职位圈定在非常精确的行业中，用最直观的方式展示出来，并且通过智能算法进行职位推荐；而BOSS直聘则通过用人双方的直接沟通，打破信息的单向流动，提高招聘效率。如今他们也已经取得了非常瞩目的成绩。
但即使到互联网招聘如此发达的今天，行业里依然还存在很多形形色色的痛点。例如为大学生提供的实习信息鱼龙混杂；蓝领兼职平台充斥虚假信息；诸多年轻人对自己定位迷茫；高端猎头服务沦为“简历贩子”……
为了解决这些痛点，更多细分场景的招聘工具开始被资本关注，在各大招聘网站疲于撕逼的情况下悄然流行起来。今天，就按以下四类场景为您分析一下，这些目测要火的垂直细分招聘工具。
一、大学生找工作
在招聘领域，大学生找工作是一个非常重要的场景。每年有数百万应届生走进社会。而算上找实习的大学生则数量更多。虽然国内有几百个招聘平台，但是大学生找工作主要以传统模式为主，仍然不够高效畅通。而这三款App通过不同方式解决了这些问题，走出了自己的思路。
各自优势：
实习僧：1.起步较早，在业内已有一定影响力，提供职位全面，质量高；2.具有职位匹配度分析、个性简历、求职反馈、职业路径推荐等个性功能。
对路：1.求职者简历直接投递到师父手里，避免HR不了解业务筛出不合适的简历；2.求职者可以在岗位信息中查看师父信息，包括其毕业院校、个人简介以及工作经历。
椅子网：“视频介绍+重点描述+证书展示”的全新简历形式打破了传统招聘时的沟通障碍，极大提高了招聘双方的效率。
各自不足：
实习僧：用户流失较快，需要持续不断对已覆盖的高校进行用户推广，并且要继续拓展未合作高校。
对路：目前企业入驻数量不多，有些岗位类别存在空白，师父查看简历周期略长。
椅子网：1.录制视频简历学习成本略高，上手略有难度；2.视频简历对网络环境、场地环境等硬性条件均有一定要求。
通过对比发现，三款App盈利模式殊途同归。可见他们对“免费提供基础服务，利用增值服务收费”这种典型互联网企业打法的认可。对于自身发展，实习僧与对路在未来一段时间内仍将继续以拓展用户量为主；而椅子网预计未来三年内，视频简历模式会迎来井喷。所以其除了继续做好产品与市场拓展之外，可能会涉足更前卫的“视频招聘”。
二、业余时间找兼职
作为万亿市场的切入点，兼职处在企业服务、蓝领用工、共享经济等众多热门领域的交汇点。据统计，仅2014年到2015年，全国便涌现了上百家兼职创业团队。但另一方面，如今的兼职市场基本已被老牌网站58赶集占据。如果可以做出差异化、精细化服务，新兴团队还是有机会的。
各自优势：
斗米兼职：背靠58赶集，斗米上的岗位信息会自动同步到58同城与赶集网进行展示。
探鹿：1.百余人的商家认证团队，保证信息真实性；2.与保险公司合作向企业分发“短工险”盈利。
兼职猫：1.与大型企业合作，向其提供外包服务；2.用户可在App内进行交流。
各自劣势：
斗米兼职：除提供增值服务外，平台暂无新的盈利点。
探鹿：与大平台差异化较低，在积累用户量阶段突破较难。
兼职猫：平台除信息匹配外缺少扩展业务。
实际上，对于兼职招聘这种比较难做出差异化的行业来说，各个玩家更需要比拼用户体量。从这个角度看，坐拥58赶集的斗米确实已经具有相当大的优势。未来斗米计划继续用免费手段将兼职市场做大；而探鹿与兼职猫则选择开始拓展蓝领用工市场。
三、加薪跳槽找全职
与实习与兼职相比，提供全职招聘的平台就更多了。与老牌网站相比，一些新产品的特色非常鲜明，让人有种眼前一亮之感。
各自优势：
测聘网：1.以为大型集团企业客户提供招聘职业评测服务为基础，在盈利的同时积累大量关键数据；2.不断优化自身测评体系，使测评结果更准确。
有鱼：1.App界面清新时尚，符合互联网从业者习惯；2.对企业进行实地考察与拍照，最大程度避免虚假信息。
职场导航：基于地理位置信息，让用户很容易找到离家近的岗位。
各自劣势：
测聘网：“职位推荐”功能有待优化，目前会经常看到与用户明显不匹配的职位。
有鱼：由于对企业进行实地考察，也限制了自身扩展速度。
职场导航：过于依赖地理位置信息；整体界面设计一般。
总体来说，三款App都各有千秋。功能不同，适用人群也不同。但对比盈利模式不难发现，主打职业评测的测聘网无疑是其中的佼佼者，而另外两款产品的盈利模式则缺乏亮点。另外，专注互联网圈的有鱼因起步较晚，虽然界面设计不错，但能否快速扩张将成为其成败关键。而职场导航走的LBS找工作路线究竟是不是用户痛点，还有待时间的考察。
四、高端人才找猎头
相比普通岗位，中高端管理层的招聘可能就需要专门的猎头服务了。目前在互联网圈比较知名的网站除了猎聘网、智联卓聘外，还有一些优秀产品也不容忽视。
各自优势：
猎上网：利用Uber模式，让更多猎头进入平台为企业提供招聘服务。
枇杷派：产品会根据企业岗位的算法模型对所收简历进行评估；并能根据企业用人需求，自动推荐数据库中的人才。
友才网：把猎头服务从“按需定制”变为“现货供应”，提高猎头服务效率。
各自劣势：
猎上网：由于不同猎头所擅长的领域不同，企业在寻找不同岗位的高端人才时需要多次发布需求，增加时间成本。
枇杷派：“云人力管理+机器人猎头”的模式只适用于中小企业，无法处理需要专门定制对接需求或者自有OA系统的大企业。
友才网：“现货供应”模式可行的前提是需要保持供需平衡，也就是猎头手里的人才必须保持一定的流动率。
总体来说，这三种猎头服务特点鲜明，优劣明显。可以说他们已经与传统猎头服务有很大区别了。国内传统猎头服务更多是在“贩卖简历”，而国外则更加注重服务。所以与国外对比，国内的猎头领域还有十分巨大的提升空间。并且从他们各自已披露的融资信息层面看，资本对新兴猎头服务的认可也印证了这一点。
最后提一点新思路
招聘是一个古老的行业，由于模式比较固定，想做出实质性差异化确实比较难，可能只是功能点或涉及细分行业有所区别。当招聘领域的玩家们或从社交、或从蓝领市场扎堆切入时，想从这片红海中杀出实属不易。
但有些领域其实存在空白，并且具备向招聘领域扩张的可能。例如有团队开发出记录员工加班时间的App，通过考勤计算工资收入。当用户量上来之后，向招聘转型就非常自然了。这算是比较冷门的切入角度。各创业者其实可以更加开阔思路，从细小部分入手规避直接竞争，不必在一棵树上吊死。
不得不承认，招聘是一件复杂的事情。虽然它依然存在诸多尚未解决的痛点与问题，但从行业整体的发展趋势来看，未来的前景还是非常乐观的。根据易观智库发布的2016-2018年中国互联网招聘市场规模预测数据来看：2016年互联网招聘整体规模将达到46.1亿元，2017年会增长到54.3亿元，而到2018年这个数字将增长到63.7亿元。
从资本角度看，伴随着每一次行业新锐的崛起，人们在招聘方式上就能得到一次革新。2014年才刚刚起步的拉勾网，3月份完成500万美元的A轮融资，仅仅过了5个月，其8月又拿到了2500万美元的B轮融资。还有文中提到的这些细分领域的融资情况，无不展示着未来招聘领域依然值得期待。当然，有一点发展方向是所有玩家都达成的共识：精准解决招聘微小痛点。互联网招聘一定越来越垂直细分，切口越来越小。
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传统即时通讯商独揽大盘，起底苦逼的 SaaS 客服创业系
摘要： 新兴的SaaS客服公司占据整个市场的比例还不到10%，这个市场的话语权实际是掌握在诸如live800、商务通、乐语、TQ等传统企业即时通讯解决方案提供商手中，他们对客服的理解以及体系的构建都是新兴创业公司所无法比拟的。
一
今年1月26日，易观智库发布的一份《2015中国SaaS客服市场专题研究报告》显示，中国SaaS客服市场环信以高达77.4%的份额稳居市场第一，随后多家SaaS客服领域的新兴创业团队纷纷指责易观统计数据造假、混淆概念，在SaaS领域掀起了一场轩然大波。
然而令人纳闷的是，面对高达77.4%如此虚假的市场份额成绩单，竟然有部分同行们选择默不作声，直接把易观智库的报告拿来为自己所用。面对同一种现象，却出现两种完全不同的做法，这让我们对SaaS客服领域产生了莫大的兴趣，产生了想要一探究竟的心理：这个行业到底是怎样的一种境况？
于是我们走访了美洽、Udesk、智齿客服三家新兴 SaaS 客服领域创业公司，听听他们怎么说：
二
“新兴的 SaaS 客服创业公司占据客服整体市场的比例还不到10%，这个市场的话语权实际是掌握在诸如live800、商务通、乐语、TQ等传统企业即时通讯解决方案提供商手中，他们对客服的理解以及体系的构建都是新兴创业公司所无法比拟的”，当美洽创始人程艳冬说出这样一番话时，着实给钛媒编辑当头一棒喝，但转而又犹如醍醐灌顶一般。
因为这么一来，相对于2014、2015年才成立创业公司来说，成立于2002、2003年间的live800、商务通、乐语等企业在客服领域的深耕时间要领先10年之久，不过新兴创业公司的产品创新和互联网思维却是他们所缺乏的。除此之外，易观报告中环信以高达77.4%的稳居SaaS客服市场第一的谎言便不攻自破了。
事实上，在易观的报告发布之后，程艳冬第一时间撰写了一篇题为《SaaS 创业路上那个作弊的小孩》的文章，以此来诠释自己的疑惑。在这篇文章中，作为SaaS客服领域的一名专业人士，程艳冬提到了 SaaS 行业公认的衡量三个指标：付费用户数占比、付费金额占市场总额比、注册用户占比，而并非对于易观智库自创的“厂商用户覆盖占比”计算方法，从而攻破了报告中形同虚设的防线。
除此之外，程艳冬还表示：现在是国内 SaaS 爆发最好的时期，希望友商都能够选择善良，享受 SaaS 创业路上的美丽风景，而不是践踏。这句话不仅是对当下SaaS客服现状的总结，也表达了他渴望建立一个有序、和谐的市场机制的愿景，这一点在与程艳冬的聊天过程中也时而能够感受的到。
程艳冬还以中美 SaaS 客服市场的差异解释道，国外市场已经很稳健，企业客户重视服务和用户需求，云计算客服软件公司 Zendesk 已经成功上市，市值甚至达到17亿美元，而国内不少新兴创业公司纷纷自称要做中国版的 Zendesk，其实就是一窝蜂的拼杀。
然而，SaaS 领域创业者的增多，必然会产生同行业竞争，在这点上程艳冬倒不是很担心，在他看来，SaaS 客服领域的服务，也有电商、游戏、售前售后之分，一家企业很难做好多个行业的服务，各家企业之间客户群体是完全有可能不重合的，每家公司都会有自己的独立市场。
不过他表示，现阶段如果哪家新兴公司说要成为独角兽，不是忽悠投资人，就是为了博眼球，但未来3-5年极有可能会出现。
除此之外，程艳冬告诉钛媒体，SaaS客服行业很难说有特别突出的技术壁垒，因为技术是开放的，就好像手机厂商选择屏幕、电池供应商一样，大家都可以谈合作。“现在客服领域更多关注的是基础问题，是如何以产品为导向，满足企业和用户的需求，其他的都是扯淡”，他说。
三
作为 SaaS 客服领域闯入者之一，Udesk CEO 于浩然则把现在做的客服系统称为“新一代的客服系统”，区别于上一代呼叫中心、网页即时聊天工具两种系统，是将移动互联网和社交的概念融入到客服服务中。
在于浩然看来，2014年到2015年期间，SaaS 客服领域呈现了三种派系：
1、多渠道整合客服系统
2、IM转移到APP客服
3、智能机器人客服
这其中，多渠道整合客服系统将是未来一大趋势，这不仅仅是移动互联网发展导致个人习惯发生改变，更是企业和服务人员顺应时代的需求使然。
虽然大势已定，但现在客服行业内做智能机器人服务的公司也不在少数。针对此种现象，于浩然认为大多数做机器人客服服务的公司从开始商业思路就错了，原因是机器人客服定价太低。
为什么这么说？
“现在市场上机器人客服的均价在4000元左右，应该把价格提升到40000元。机器人价格提上去，售卖机器人的同时配备后期的服务，由专业人员而非客户填充数据和知识库，这样机器人处理的数据越多就会越准确，提高了企业效率的同时又满足了用户需求，企业就会更愿意付费”，于浩然如此解释道。
反之，让企业自己填充数据和知识库，没有针对性，用户得不到好的反馈，看不出效果，他们就不会愿意付费。
事实上，在与美洽创始人程艳冬交谈中，他也表达了对机器人客服的看法，程艳冬认为市场上大多机器人就是智能搜索以及关键词匹配，并没有太多技术含量。客服机器人的作用是降低成本，代替人工客服挡一道，并不能解决根本问题。
不过，于浩然表示，目前机器人客服只占 Udesk 整体业务的10%左右，权当做一个辅助服务。于浩然还向钛媒体透露了一个外行人不知道的事实，这大概也是客服行业共有的一种现象。他说 Udesk 平台注册客服的付费转换率特别低，但这似乎并没有影响到 Udesk 整体的业务，因为从 Udesk 上线当天，就选择了向企业收费。
“虽然前期产品可能做得不完善，但收费恰恰可以验证谁才是真正的目标客户”，于浩然如此说道。他还举例说，有一个50W客单价的客户告诉他，Udesk 之所以拿到这个单子，事实上并没有完全满足企业的需求，而是更接近客户的需求。
此案例无疑是在告诉 SaaS 客服领域的入局者们，别忙着撕逼，以产品为中心、想方设法提升服务才是正道，这恰恰与美洽程艳冬“产品导向”的思路不谋而合。但有一点不同，前文程艳冬表示客服行业很难说有壁垒，于浩然则认为 SaaS 客服行业的壁垒是：前两年拼销售，后两年拼产品。
于浩然还预测 SaaS 客服领域未来将会涌现3-4家10亿级别的公司，不过他也坦言前不久因市场份额而互相撕逼的事情，把整个行业都恶心了，因为几家创业公司月销售额加起来都没有1000万的时候，根本谈不上市场占有率。不过，从另一个层面来看，撕逼反而炒热了 SaaS 客服行业，增加了关注度。
四
已经入驻钛媒体我造社区的创业项目智齿客服也是 SaaS 客服领域的参与者之一，其联合创始人徐懿不仅仅看重客服领域本身发展带来的红利，同时认为由此而延伸的第三方服务、客服的外包等等也在酝酿一个大市场。
根据工商总局统计的数据显示，截止2015年底，国内注册有25万家大型企业、中型企业350万家、小型企业150万家以及微型企业1500万家，他们对客服的需求是旺盛而迫切的，所以在徐懿看来，国内 SaaS 客服的市场潜力将达到700亿甚至千亿级别，并且发展速度要比美国快2-3倍。
据徐懿透露，自去年6月份至今，智齿已经拥有13000家注册企业，将近1000家付费企业。
徐懿还向钛媒体诉说了做客服的一个最大体会，他说消费升级促使很多用户不知道有什么产品可以满足自己的需求，作为创业者就要学着去告诉他们，这样他们才有机会知道进而喜欢这款产品和服务。
由于企业级服务面向 To B 市场，向企业收费的商业模式很清晰，当被问及是否有盈利计划时，徐懿说了这样一句话：所有的 SaaS 企业要扩张和发展规模，就不会盈利。
作为 SaaS 领军人物，成立于1999年并于2004年上市的Salesforce就是一个鲜明的案例，上市之后仍然经历了连续十七个季度的亏损，究其原因正是由于 SaaS 行业拿利润换增长的特点决定的，因为在某个阶段人家压根就没有考虑过盈利，就是一个劲的在猛攻、扩张市场份额。
这样的行业常态也间接说明，企业级服务要想占有一席之地，不被对手拖垮，备有充足的现金流是何等的重要。相信不用多久，SaaS 客服领域我们又可以看到企业融资的消息了。
本文系作者 宋长乐
来源：钛媒体
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Comparably欲解构企业薪酬体系，让你和同事间的薪资待遇透明化
来源：猎云网（微信号：ilieyun） 编译：Mancy
Docstoc的联合创始人Jason Nazar携手新创立的初创公司Comparably又回归了，这家公司的目标就是让工资变透明，让企业的文化更清晰。该项服务基于公司规模、地点、融资和员工性别解构薪资的内涵。目前公司的目标是在科技领域提供信息，不过计划在未来扩展至其他领域。
Nazar在外媒的采访中表示：“我们的使命就是让工作变得更美好，而首先提出的方法就是让薪资和文化透明化。”Comparably向员工免费开放，同时完全是匿名制的。另外，在Comparably的帮助下，用户非但可以促进自己的职业生涯，还可以向别的用户提供有用的见解。
用户可以使用自己的邮箱或者LinkedIn账号来登陆，该项服务只会获取用户的邮箱地址和公司信息，不会获取私人信息。
在这个平台上，用户可以选择职位名称、公司规模、当前的增长阶段、融资情况、自身的工作年份以及性别。用户还可以通过该服务了解到同事间的薪资情况（如果使用LinkedIn就需要采用实名认证）。
Nazar和他的团队相信，男女员工间的工资透明化可以使Comparably鹤立鸡群。公司希望通过呈现上百种职位的薪资来解决男女工资差异的问题，从而成为行业的佼佼者。
为了鼓励用户参与，该项服务利用了一种调查手段，简单同时可以快速反馈，让用户直观地感受到和同事的薪资差别。所有的薪资数据都采用一种算法以实现结果的有效性。
尽管没有方法能确定个人挣得了多少，但Comparably还是会找到不同的来源获取统计数据，它会知道一项人均75000美元的工作在某位用户口中报出120000美元时是否合理。如果系统监测到异常，那么系统就不会引入该数据让其他用户参考。
Comparably目前涵盖了70种职位，但公司承认职位还不能和每个人都匹配，所以目前公司正设法完善职位信息。服务在10座城市推出，包括洛杉矶、旧金山、西雅图和华盛顿等地。选择这些城市是因为它们的科技数据在数量上具有统计学意义，未来更多城市将获取该项服务。
薪资并非Comparably唯一关注的方面。企业文化板块可让匿名用户对企业或行业中存在的问题畅所欲言。Nazar表示Comparably不是抨击公司的论坛，而是将公司里真实发生着的事透明化。
Comparably和Glassdoor之间有相似之处，然而Nazar表示自己公司提供的薪资数据最准确、最有参考性。
Nazar解释道：“我们认为，通过着手于薪资和文化，我们可以为数百万的公司和员工创造更好的工作状态。我们希望塑造公平的竞争环境，从长远看来，这对每个人都具有积极意义。”
Comparably希望为员工提供工具，好让他们更好地评估当前的就业状况和未来选择。公司也可以通过这些数据找到促进发展、改进和成长的真正方法。Nazar说道：“随着时间的推移，会出现很多能改善人们工作方式的方法，但这里才是起步的重要一环。”
Nazar在辞去了Docstoc的首席执行官一职后，操持起了新事业。随后据报道称，Intuit以5000多万美元收购了Docstoc（公司于去年 12 月关闭）。而后，一些报道渐渐浮出水面。
去年年末 Nazar创办了新公司Crew32，同时筹集到520万美元，不过之后公司披露真实的金额为650万美元。Crosslink Capital、Upfront Ventures和Lowercase Capital等多家知名风投公司都参与了投资。
目前，与Nazar共事的是Yammer的联合创始人George Ishii、DebtMarket的联合创始人兼Docstoc的前首席运营官Mike Sheridan和InvestedIn的联合创始人Yadid Ramot。
Comparably的服务目前提供网页版支持，但移动端应用还未推出。
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兼职猫获6300万人民币A+轮融资，继续专注企业招聘服务
据记者获悉，互联网 + 兼职公司 “兼职猫” 已于日前完成金额为 6300 万人民币的 A+ 轮融资，由赛曼基金领投，梅花天使创投、匹克高管跟投。
作为万亿人力资源市场的一个切入点，兼职同时属于企业服务、蓝领用工、共享经济等多个热门领域，据统计，仅在 2014年 下半年到 2015年 上半年间，全国范围内就涌现了近百个 “互联网 + 兼职” 创业团队。其中大学生兼职市场规模在 200 亿以上，常见的比如派单、促销、会展等。目前洗牌现象初现，2016年 将大浪淘沙。
对兼职猫此前的报道曾提到，在同类产品数量过剩、学生用户选择多、粘性低的情况下，兼职猫更着重于企业用户的招聘服务，在他们身上赚钱。
目前该产品已有 640 万注册用户，其中有 19 万个企业级用户，平均日活用户量 18 万，每天平均有 11 万个岗位信息在平台上发布。兼职猫已经开通了 200 多个城市的信息服务，并在 11 个城市设有办事处。
兼职猫 COO 甄蔼仪表示，大学生兼职已经成为买方（企业）市场，企业兼职用人缺口并不难填补，其真正需求是用更低的成本、更快的时间招到合适的人。在此背景下，兼职猫的思路是：先聚拢足够多的 C 端用户，从服务少量大客户开始逐渐开放 B 端市场，再积累标准化数据来提升匹配效率，而非从一开始便追求流水额。
该公司对 C 端用户的平均获客成本不到 2 元，主要方式就是口碑营销、社交媒体推广和地推。在兼职猫的用户中，有 60%是学生，40%为社会人士，有趣的是有 15%的用户是在毕业后没有参与全职工作而是以兼职为生的人。
获取 C 端用户之后，兼职猫试图用打 tag、填信息的方式做求职者标准化，包括信用评价、能力评价、身高体重、语言能力、是否有健康证等维度，可以根据企业的需求将信息推送给相对匹配的用户。
除了直接推送给用户之外，兼职猫也面向诸如优衣库、Coach 等大 B 客户提供 B2L2C 服务，即客户发送订单需求后，兼职猫将订单分发给平台上的劳务中介，由他们在平台上招聘求职者。与传统的分包模式不同，中介可以在兼职猫的人才库里挑选求职者，并在 app 中组织群聊，不用跳出产品即可完成工作。
对于大 B 客户业务，兼职猫会承接部分买保险、发工资的职能，盈利方式是抽取流水 20%的佣金（一半会分给劳务中介）。兼职猫的另一个盈利方式是增值服务，比如企业预付款的话可以保证提升其 4 倍招聘速度。
目前平台每月承接订单总量为 150 万，招聘完成率 80%。自 2015年9月 开始收费后，每月流水两千多万，可以带来一百多万的净收入。
总体来讲，互联网的介入的确在不同程度上去除掉了一些不必要的中介环节，提升企业招聘效率。但平台在信息匹配之外的扩展上还没有什么动作，比如早就开始讲的消费金融、职业规划、大数据应用等，尚且处于产业完成内部信息化的阶段，短期的动作主要也还是在市场扩张上。
来源：36氪，作者：杜暮雨，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5044203.html
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【首发】资本寒冬中，一家“猎头公司”凭什么半年内完成两轮融资？
HRTechChina编辑部 3月8日报道
近日，中高端人才招聘服务平台猎萌科技对外宣布获得由启赋资本领投、泽贤 投资跟投的千万级人民币投资。
HRTechChina注意到，在 2015 年 11 月份，猎萌科技刚刚获得了由广发信德领投的数百万投资。资本寒冬中，一家“猎头公司”凭什么半年内能够完成两轮融资？带着这样的疑问，HRTechChina采访了猎萌科技的创始团队。
在过去的 15 年里，CEO 李凯 Kevin 分别在三家上市公司担任 HR 高管，根据 Kevin 的分析，随着市场竞争的加剧，企业竞争的战火从产品市场蔓延到资本 市场（以前是一款好产品就可以赢，后来必须有足够的资本才能赢），而近几年 来战火蔓延到了人才市场，越来越多的企业因为没有及时找到合适的高端人才 而公司业务受阻、停滞甚至被兼并。未来一个企业甚至一个城市的发展速度不 再仅仅取决于资本，而是更多地依赖人才，未来优秀人才的竞争将会空前激 烈，而资本市场无疑也看到了这个趋势。
目前招聘市场上提供“简历信息”的企业多，提供“招聘服务”的企业少。前 者把大量简历堆在雇主企业面前，使得用人经理无从选择，而后者深度理解业务和招聘需求，推荐精准但很难标准化，启赋资本和泽贤投资正是看中了猎萌科技运用互联网技术对人才服务进行的标准化和产品化。
人才服务属于专业服务领域，“专业服务”的质量取决于“专业服务者”的质量！据 猎萌科技COO 曾臻 Edwina——曾在中国最大的猎头公司服务超过 10 年——介 绍：我们一开始就深知专业服务供应端的重要性，猎萌科技自我定位于专业猎 头的自由联盟，是第一家专注于服务独立顾问的猎头平台！因为我们相信随着互联网技术的发展，资深专业顾问的价值将被进一步放大，优秀顾问是专业服务的保障，是招聘价值链的关键要素。因此猎萌将最高 90%的业绩分成给到专 业顾问，并为专业顾问提供个人品牌建设、商业数据获取、候选人简历信息、 智能系统及交易平台等一系列的服务，这种顺应潮流的“平台+个人”的合作模 式，已经获得了众多猎头顾问的认可。
据猎萌科技 CTO 彭凌哲 Benson 介绍，目前公司一半左右的员工是开发人员，此轮融资 主要用于技术开发，进一步加大技术投入，希望通过人才数据分析和智能算 法，实现结构化职位与结构化简历的信息匹配，降低顾问在信息获取上的精力 付出，专注于匹配和沟通——让企业享受快捷、精准、靠谱的招聘服务！
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资讯
纷享销客宣布战略升级，品牌更名为“纷享逍客”获E轮融资
由纷享销客举办的“纷享销客品牌战略发布暨融资新闻发布会”在北京召开。发布会上，纷享销客公布了E轮融资信息，这是其两年内的第四次融资，此次融资由中信产业基金和高瓴资本领投，前几轮投资方IDG资本、北极光创投、DCM创投再次跟投。
近两年，to C市场稍稍降温，to B市场却成了资本宠儿，融资、消息不断。国外如Dropbox、Slack等分别获得2.5亿、1.6亿美元融资；国内2015年SaaS领域企业融资近百起，金额近40亿元。当中也包括纷享销客，这家移动营销管理服务商两年内完成了从B轮到D轮累计近2亿美元融资。
发布会同时宣布了纷享销客的战略升级，其品牌更名为“纷享逍客”，纷享“逍”客由移动销售管理工具升级为一站式移动办公平台，具体表现为——
1.在产品认知方面：去销售化、去垂直化，推出终身免费的办公版产品，基础版本降低使用门槛；
2.销售管理业务方面：进一步强化CRM应用，推出全新改版的CRM应用，实现“销售流程可视化、业务管理数据化、工作提醒通讯化、工作智能卡片”等全新特征；
3.下一步布局：在构建客户人脉关系、用户图像及为用户提供商机上进行创新，通过大数据、云计算等技术寻找客源，提供客户舆情，使CRM从管理信息到推荐信息，来支持纷享逍客的用户。
这不是纷享逍客第一次提到平台，2015年获得D轮融资时，CEO罗旭便提到，纷享逍客将从工具迈向平台，并最终打造平台生态，纷享逍客也陆续推出如纷享百川等分销商、用户、企业合作伙伴、员工的平台，并通过开放平台为企业实现个性化需求、对接自有IT系统。
同时，纷享逍客联合创始人、COO李全良表示通过对纷享逍客原有协同办公（OA）及销售管理（CRM）业务的有机结合，“像Salesforce一般做深，像Slack一般做平台接入”，纷享逍客将逐步做到“通讯业务化、业务通讯化”。
这次纷享逍客升级为一站式移动办公平台也意味着纷享逍客对钉钉等办公协同服务商的宣战。
会中，纷享逍客投资方代表参与了圆桌会谈，分别对纷享逍客此次升级发表了意见。当中，IDG资本创始合伙人熊晓鸽表示，IDG之所以率先投资纷享逍客且不断跟投，其原因在于看到纷享逍客团队的执行力，同时，纷享逍客敢于转型、勇于改变，并认为纷享逍客每次转变都踩准了点。
关于纷享“逍”客
北京易动纷享科技有限责任公司成立于2011年12月，创始人兼CEO罗旭为新京报传媒前常务副总裁。纷享逍客是一家以销售管理服务为核心的SaaS企业，2013年6月纷享逍客拿到IDG资本投资的数万美元A轮融资，并推出其核心产品“纷享销客”。
本文作者宋耀东，来源：亿欧网
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资讯
【招聘第三方】2016年2月动态
HRTechChina编者注：此文作者为奶兄（来自公众号：小奶嘴），授权HRTechChina发表。 欢迎个人转发分享。公众号，单位如需转载，请备注作者以及出处。如对HRTech方面有自己的见解、作品以及资讯，也欢迎大家投稿至tougao@hrtechchina.com
【招聘第三方】2016年2月动态（下期）
以下内容是奶兄为大家搜集罗列的关于HR/招聘第三方的最新动态。2月份上期将为你带来优蓝网+兼职猫、汇思、Boss直聘、兼职猫、猿圈、智联、搜前途等招聘第三方的最新动态与奶兄微点评。微点评仅仅代表奶兄个人观点，欢迎各位指正纰漏与拍砖。
关键词-合作
1优蓝网+兼职猫
2016年2月2日，优蓝网与兼职猫在上海签署了战略性合作协议，共同打造行业最专业、最权威的兼职平台。
【奶兄微点评：天坤集团旗下的优蓝网最近动作频频，先是和百姓网合作，现在和大学生兼职平台兼职猫合作；最近不少传统的人力资源公司的人与奶兄沟通，自己有派遣外包的人力优势，要不要自己去做个兼职平台；优蓝网和兼职猫的合作也许是个参考，这种合作未来估计会越来越多的。这种合作不仅仅停留在纸面上，而是要实质性的，比如天坤集团的职业教育板块圈了很多职业学校和学生，传统的人力资源派遣外包板块也圈了很多的蓝领工人，这些都是兼职平台所需要的人力资源。】
关键词-上线
1汇思
汇思集团的互联网社保平台招才进宝上线。
2Boss直聘
Boss直聘上线红包功能，Boss可以给心仪的候选人发放红包，红包可以用微信进行充值，并可以提现到微信红包。
【奶兄微点评：对于这个功能我只想说，欢迎各位在Boss直聘上面找到奶兄，并且发红包给我。】
3兼职猫
移动兼职招聘兼职猫APP推出了一个“嘿嘿追款”的功能，力求解决讨薪困难这一难题。
据说兼职猫招募众多兼职的追款师，追款师的要求也比较有意思，如有手臂必须纹身的，声音必须很嗲的，要穿笔挺西装的。兼职猫通过追款师的互动出击帮需要追款的需求方进行追款。
4猿圈
技术测评平台猿圈推出了猿圈优选，可以给企业HR推送免费的技术人才简历。猿圈优选是猿圈推出的一个新产品，平台每天会更新数十份希望、有意向求职的技术人员的简历信息和测评报告，包括iOS、Android、PHP、Java等方向。
【奶兄微点评：据了解猿圈优选的免费活动截止3月底，如果猿圈优选推送的简历第一是有真实求职意向的，第二能够测评出候选人真实的编程能力的，相信企业还是愿意付费的。结合猿圈优选的推出，奶兄想起最近一个还未曝光的信息，某家测评公司可能即将推出简历与招聘服务，还有测聘网以及伯小乐都是走的这种测+聘的路线，这会不会是未来的一个新的方向呢。】
5智联
智联针对企业端的新品“抢人才”上线，结合新版APP直约面试功能，把要跳槽的职场牛人直接推送到企业招聘后台，限时48小时“抢人才”。
关键词-融资
1搜前途
2016年2月搜前途宣布完成千万级的 Pre-A 轮融资。
搜前途目前推出的是针对企业端的简历清洗服务，主要是将用户在多个渠道上发布的职位及收取的简历整合到“搜前途”中，并对这些简历进行自动解析、标准化处理，同时通过大数据算法计算职位与简历的匹配度。
【奶兄微点评：奶兄没有体验过搜前途的产品与服务，看他们的介绍有点类似聘宝、图谱、e成等产品，在ATS前端的一个搜索+清洗工具，至于他们是否与各家招聘网站打通简历接口，还是通过技术手段来收取各家的简历，还是仅仅通过企业自有的招聘渠道来获取简历，需要观察；目前很多招聘平台都在推大数据算法，职位和简历之间的匹配，奶兄对此有自己的思考，觉得如果企业的招聘需求不真实不准确不有效的话，出来的职位JD也是偏的，那么职位JD和简历之间的匹配的意义就不会太大；所以是不是需要更往前一步，在企业招聘需求方向有大数据算法模型，来帮助企业做年度的预测和分析呢。需求精准了，后面的职位JD就精准，匹配也会更加的精准。】
【招聘第三方】2016年2月动态（下期）
2月份下期将为你带来100kuai、100offer、人瑞集团、猎必得、大萝卜招聘、汇思集团、青团社等等招聘第三方的最新动态与奶兄微点评。微点评仅仅代表奶兄个人观点，欢迎各位指正纰漏与拍砖。
关键词-融资
1 100kuai
2月18日媒体报道大学生兼职平台100kuai获得1一亿元人民币的A轮融资，由泽清资本领投，雨润、宏图、中海三家地产集团以及三家家电卖场集团跟投。
3月2日媒体再报道100kuai再次获得来自丰厚资本、跨银资本和盛世鼎峰资本5000万人民币A+融资，并同时已经和一米兼职达成收购意向。
【奶兄微点评：100kuai成立不到四个月总计获得1.6亿人民币的融资，奶兄觉得不是兼职市场的春天到了，而是这里面有人疯了，你让其他大学生兼职平台情何以堪呢？100kuai的创业之路还很漫长。另外关于和一米兼职达成收购意向的报道有待证实，一米兼职的高层亲口说100kuai未经他们公司同意先发文章，涉嫌炒作。】
2 100offer
3月2日高端招聘平台100offer宣布完成2500万人民币B轮融资，并计划扩张到七个有互联网发展潜力的二线城市。
3 人瑞集团
2月底人瑞集团宣布完成来自基石资本的C轮融资，迄今融资总额已达到2亿元。
人瑞集团旗下的1天工作网也更名为香草招聘，业务形式为通过宣讲会形式聚合求职者和招聘企业，简化招聘流程保证招聘结果。
关键词-上线
1 猎必得
据了解猎必得将与云猎产品彻底合并，且会把科锐福克斯这家猎头公司的45万人才数据全部共享给猎必得的猎头用户；按照李炯明的话说，猎必得3.0时代将实现猎头顾问在猎必得平台的社交化，科锐福克斯的猎头顾问也将是猎必得社区的一员。
【奶兄微点评：奶兄一直在关注猎必得的动作，前期把自身的科锐福克斯这家猎头公司的人才数据全部共享到猎必得平台，然后让猎必得平台上面的猎头顾问开放自己的人才数据，未来还会把科锐福克斯这家猎头公司打散裂变为n个科锐福克斯；至于人才数据的交易，要么猎头顾问之间自定义规则，要么猎必得平台会在适当的时候定义规则；至于人才数据的安全性，大家的数据完全开放了，如何从中高端求职者的角度来思考信息安全和隐私性，值得考虑；至于为什么要做这种人才数据的开放和共享，从这个角度来考虑一下，人才数据留存在自家的库里面是未完全被挖潜的，与其做为死的不活跃的数据，倒不如开放共享给其他所需的猎头，还能获得一定的猎头费用回报。】
2 大萝卜招聘
专注互联网领域悬赏招聘一站式服务平台大萝卜招聘于2月22日正式上线。
【奶兄微点评：现在市场上招聘类产品叫萝卜的很多，简直就是萝卜开会。奶兄在各种场合分享过悬赏招聘的模式，一是简历归属，HR以及猎头拿出去的简历可能是隶属公司的，如果获得的悬赏金额是自己得，这是否涉及一个道德层面的问题；另外就是不是每个HR和猎头都对悬赏的岗位的认知都一样；抛开这些问题其实还涉及到职位传播的关系链以及利益分配链，说起来比较的复杂，而且还涉及到推荐的强关系和弱关系。现在什么都讲究共享经济，也许在这个大的时机节点，悬赏招聘模式摇身变为共享招聘模式，不仅仅让HR和猎头参与简历的分享，还可能涉及到后续的招聘流程，按照流程节点的价值获得对应收益。这一切都得有很好的运行规则。】
关键词-合作
1 汇思集团
2月28日汇思集团和车库咖啡在苏州签订战略合作协议。
【奶兄微点评：汇思集团又出招了，和车库咖啡进行战略合作，朝着“互联网+人力资源”平台化建设迈进。汇思集团这家传统的人力资源公司一定值得国内同行学习，他们一直在寻求+互联网的合作，一直在默默的进行布局。】
2 青团社
弹性用工服务商青团社近日和顺丰达成合作，以杭州为试点，做为测试弹性用工的先行。
【奶兄微点评：奶兄一直讲物流快递行业是最可能和兼职平台、传统人力资源公司合作的，派遣外包以及弹性用工都是值得合作的点；而且不仅仅青团社在尝试和这些大佬们在合作，还有上文提到的汇思集团等等。未来这种跨界合作会越来越多，越来越好玩，越来越有价值。】
【关于奶兄】
我不是大V也不是大师，我是草根，我是屌丝，我是奶兄，我为自己代言。
欢迎各位关注奶兄的“小奶嘴”，让我们一起愉快的玩耍。
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资讯
这是对的：传盖茨和纳德拉劝阻微软80亿美元买Slack
据媒体人士乔恩·鲁塞尔（Jon Russell）的消息，微软内部曾有人士考虑斥资80亿美元收购当时超级热门的团队沟通应用Slack，但是这一计划遭到了微软公司创始人比尔·盖茨（Bill Gates）和现任首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）的反对，因此，微软方面才最终放弃了收购Slack的念头。
据鲁塞尔的消息，负责必应（Bing）、Office和Skype等研发工作的微软执行副总裁陆奇（Qi Lu）一直是游说该公司花费巨资竞购Slack的关键人物。
但是，盖茨阻止了微软的这一计划。在盖茨看来，与其收购Slack，倒不如将这些资金更好地用来打造颇具人气的Skype应用方面，以此进一步让给Skype增加全新的功能，从而更好地吸引企业用户。
事实上，Skype当年也是被微软收购而来。2011年，微软斥资85亿美元将Skype收购麾下。
就Slack而言，据称该公司近期刚刚完成了1.5亿美元的新一轮融资，此轮融资也让Slack的估值达到了40亿美元。在此之前，即2015年春季，Slack的估值约为28亿美元。2015年5月，Slack首席执行官斯图亚特·巴特菲尔德（Stewart Butterfield）宣称，该公司已经拒绝了“8到10家公司”的收购要约。
至于微软为何有意收购Slack，这也不是什么神秘的事。事实上，鉴于微软收购了大量的其它颇具人气的商业软件初创型企业——例如电子邮件应用Acompli和日历应用Sunrise等，并将这些应用功能整合到Office软件之中，因此，Slack也就常常成为传闻中微软公司收购的目标。
Slack经常被部分业界人士视为史上增长速度最快的公司之一。自从两年前正式成立以来，Slack的单月活跃用户数量增加了230万。Slack还声称，该公司产生的年度营收约为6400万美元。
尽管微软没有收购Slack，但总体而言，Slack还是得到了用户的青睐。微软虽然拥有自己的社交应用，例如Yammer等，但是，这些应用作为协作工具，却很难得到企业用户的青睐，与此相比，Slack却凭借自身速度较快、设计精良以及便于使用等优势，而赢利了用户的支持。
不过，由于盖茨和纳德拉反对微软收购Slack，因此，目前来看，Slack与Skype似乎注定要成为竞争对手。最近，Slack正在公开测试全新的语音和视频电话功能，随着此过程的进一步推进，Slack也将开始蚕食Skype的领地。
对于上述传闻，微软方面目前还未置评。（金全）
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资讯
Pre-A轮融资340万美元，大数据公司Taste Analytics通过挖掘用户吐槽内容智能化企业决策
大数据、云计算等技术在近几年得到迅猛的发展，但是在实际操作层面，中美之间还存在很大差距。国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而在美国，很多企业已经开始分析非结构化数据，中国市场仍缺少这方面有效的分析工具。
据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
位于硅谷的Taste Analytics推出综合智能数据分析平台—— Signals，其最独特的地方在于既具备非结构化文本文档数据的深度分析能力，同时也支撑着各种传统的结构化数据 (报表、销售记录等)。
那么，什么是非结构化数据?
非结构化数据主要是指那些无法用固定结构来逻辑表达实现的数据，简单来说就是用户散落在论坛、微博、微信或其他渠道发表的关于产品的各种评价或吐槽。
从形态上，它主要包含这三大块：
第一是文本文字;
第二是图像、图片等;
第三是视频流、电视流。
对比一下或许更有助于理解，非结构化数据和结构化数据最本质的区别包括三个层面：
首先，非结构化数据的容量对比结构化数据要大，可以达到10几倍甚至几十倍的体量;
其次是产生的速度，比如Twitter刚出来的时候，每天产生一亿条的信息量，新浪微博的信息量更大，可以达到几十亿条信息;
最后是数据来源的多样性，这些数据来源有客服、邮件、调查问卷、社交网络等等。
因此，signals平台服务的对象不是企业的 IT、数据库，而是商业人员，例如市场营销，客服、信息洞察员、产品优化改进设计人员等。
以手机厂商为例，Signals通过对客户的邮件反馈、在论坛的相关讨论、微信、微博等相关评价信息分析，告诉设计师用户普遍反映电源键的位置设计很不人性化，手机开屏经常掉帧等等，从而进行产品优化。
非结构化数据既然这么复杂，那怎么分析?
Taste analytic主要是通过如下几个步骤进行非结构化数据分析的：
第一，数据采集，帮助企业更快更全的采集到各类数据。
signals集成了上百个数据接口，包括亚马逊、天猫、Salesforce，ZenDesk, Esty, Yelp、Twitter、Facebook、Apple Store、Google Play Store等，并且这个数字还在飞速扩大，根据taste analytic创始人汪晓宇的介绍，他们正在和国内的第三方数据提供商聚合数据、百分点等进行合作，将为中国客户提供更多本地化的数据。
非结构化数据接入口
第二，数据分析，也就是对于非结构化和结构化数据进行深度机器分析。
signal通过深度学习非结构化的自然语言，根据用户的用词、造句、行文方式来理解文字含义，通过对大范围的用户、上千万个消费点进行聚类分析。目前Signals平台具备成熟的实时分析包括中文在内的12种文字以及语音等非结构化数据的能力。
此外，Taste Analytics的服务适用于各种非结构化数据分析场景，只要有聊天记录、对话记录和邮件记录，就可以和数据源直接对接分析。
从各种维度进行分析
第三，将数据进行图像可视化。
Signals平台会把数据分析结果进行可视化输出，为客户提供10余种图像可视化模式，并且支持客户自定义分析，共包括15种不同的可视化分类。
将数据分析结果可视化
此外，汪晓宇告诉创业邦，Taste Analytics研发出的最先进的分析技术——预测性分析，也将在中国上线，用户可以享受到结构化和非结构数据的精准分析结果，系统针对关键词、时间趋势等因素对市场行为作出及时的预测。
依据上图的元素进行预测分析
那凭啥别人不能做或做不了?
与国内诸葛IO、GrowingIo不同的是，Taste Analytics主要针对的是文本非结构化的挖掘和处理，而诸葛IO是对于机器产生的数据流，Click数据的分析。对于企业来说，两者是相对互补的关系。
汪晓宇告诉创业邦，Taste Analytics成立两年，就已经获得了百万美元量级的订单，拥有像Ally银行、ForeSee问卷调查等客户，收入增长了6倍，并且季度营收增长速度保持在300%左右。
之所以取得这样的成绩，主要核心在于技术和人才，其技术壁垒在于文本数据的深度学习。
汪晓宇博士毕业于北京邮电大学的通信工程专业，之后就到美国直博，之后因为突出的学术贡献，被破格提拔为北卡大学夏洛特分校的助理敎授，并在美国五大视觉中心之一的夏洛特视觉中心任主任。他曾经应邀在美国海事国防安全风险大会演讲;还曾在斯坦福给计算机系的学生传授研发经验。
Taste Analytics的CTO俞立和Thomas Kraft，也是从美国顶级学府博士毕业，技术团队成员全都是硕士以上学历，博士占比达40%。
Taste Analytics在2月完成Pre-A轮340万美元融资，由真格基金领投，跟投机构包括聚合数据、华创资本等。
汪晓宇认为在实际操作中，图片、视频的潜力还大大没有被挖掘，机器数据和FinTech 瞬时高维度的金融数据也很有潜力。Taste Analytics未来将加大对图片和视频领域的非结构化数据分析。
来源：创业邦
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