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全球最大的职位搜索引擎之一Simply Hired将于6月26日停止运营
Simply Hired 是全球最大的职位搜索引擎之一，不过公司将于 6月26日 将正式停止运营了。有消息称公司的部分资产已经被收购了。
作为全球最大的职位搜索引擎之一，Simply Hired 于 2004年 正式上线，用户可以在网站上搜索成千上万的职位公告板和公司招聘网站。Simply Hired 把各种地方的招聘信息加以整合并一体化，为求职者提供一站式服务。求职者既可按职位类别泛泛浏览，又可按地点、职位类型、对学历和工作经验的要求，缩小搜索范围。它的使命是让用户以最简便高效的方式找到最理想的工作。
我们是从 Simply Hired 的一个合作伙伴那里得知这个消息的，这位合作伙伴在上周五收到了 Simply Hired 的一封邮件，邮件里表示：Simply Hired 将于 6月26日 终止合作协议，因为公司已经中止了自己的整个合作伙伴项目。此外，Simply Hired 还在邮件里附上了一个常见问题问答清单，里面这样说道：“Simply Hired 的业务将从 6月26日 停止运营。相应的，我们在此之前也将逐步停止我们的合作伙伴项目和其它相关服务。”
此外，一则发布在 EreMedia 招聘博客上的帖子博客透露 “Simply Hired 的部分资产技术已经被收购”，但没有透露更多的消息。有外媒已经就这个消息联系 Simply Hired 进行核实，但 Simply Hired 给出的邮件回复是：“现在尚无法对这个消息做任何评论，请留意并等待我们的官方声明。”
Simply Hired 创立于 2004年，公司总部位于 Sunnyvale。在此之前，公司共获得过超过 3400 万美元的融资，投资方包括 Dave McClure、Foundation Capital、Guy Kawasaki、Fox、IDG Ventures 和 Ronald Conway 等。
在 2007年，就曾传出过 Simply Hired 被收购的传闻，当时有传闻称 Simply Hired 在与 Google 就收购一事进行谈判。当时 Google 正在努力强化自己的垂直搜索能力，尤其在招聘方面的搜索能力。此外，当时 Simply Hired 的董事长对问及这个收购传闻时也打趣地说 “他们对我们非常感兴趣”。到了多年后的今天，现在还不清楚谁会感兴趣收购一个招聘网站的技术资产，不过 Simply Hired 的竞争对手之一 LinkedIn 目前在这个领域倒是动作频频，LinkedIn 在今年年 初对外确认已经收购了智能招聘平台 Connectifier。
目前除了 LinkedIn 外，Simply Hired 在市场上面临的主要竞争对手还包括 Monster.com、Indeed（公司已经被 Recruit in Japan 收购）和 Glassdoor 等等。
作为全球最大的招聘搜索引擎之一，Simply Hired 目前的用户遍布全球 24 个国家（说着 12 种不同的语言），网站的月独立访客为 3000 万，平台上有 70 万家发布招聘职位的公司，可搜索的职位数量有 600 万个。作为对比，Monster 今年发布的 Q1 数据显示，自己平台上目前有 5 万家发布招聘职位的公司，不过并未透露职位数量。Indeed 此前曾表示自己目前的月活跃访客有 1.8 亿。
换句话说，Simply Hired 目前并未最大的职位搜索引擎，不过它的业务范围非常广，品牌认知度也非常高。在中止了与合作伙伴的合作后，Simply Hired 无疑会丢失一部分用户，不过公司依然会有一些不受影响的其它资产，这也是公司可能被部分收购而非因为资金断裂彻底关门歇业的原因之一。
最后附上 Simply Hired 给合作伙伴发的中止合作协议的邮件内容：
Dear XXX:
在签署的《Simply Hired 合作伙伴服务条款》的这份协议的基础上，贵公司和 Simply Hired 达成了合作关系。根据协议要求，Simply Hired 会让贵公司提供招聘职位搜索等相关的服务。
Simply Hired 在此正式通知贵公司，Simply Hired 将在 2016年6月26日 正式中止服务协议。我们之所以选择中止服务协议是因为我们对所有内容发布方都停止了自己的合作伙伴项目。
从今天起至 6月26日，贵公司享受到的 Simply Hired 的服务将不会受到任何影响。
来源：36氪，作者：达达，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5047632.html
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51Talk更新招股书：发行价区间定在18-20美元
在线教育平台无忧英语（51Talk）昨日向美国证券交易委员会（SEC）网站上更新了IPO（首次公开招股）申请文件。文件显示，51Talk把发行价区间定在18美元-20美元。
51Talk每股ADS相当于15股普通股，共发行240万股ADS，估值4.07亿美元。51Talk的早期投资人为DCM和红杉将各自认购1500万美元和500万美元，合计2000万美元股票。
摩根士丹利国际公司（Morgan Stanley & Co。 International plc）和瑞信证券（美国）公司（Credit Suisse Securities （USA） LLC）将担任无忧英语IPO交易的承销商。
资料显示，2015年无忧英语的净营收为1.55亿元（约合2390万美元），高于2014年的5220万元；归属于普通股股东的净亏损为4.03亿元（约合6220万美元），相比之下2014年归属于普通股股东的净亏损为1.30亿元；
截至2016年3月31日，无忧英语所持现金和现金等价物总额为7690万元（约合1190万美元），总资产为2.79亿元（约合4330万美元），总债务为4.64亿元（约合7190万美元）。
在无忧英语的公司董事和高管中，公司创始人兼CEO黄佳佳持有约4089万股股票，持股比例为16.8%；Ting Shu持有约1752万股股票，持股比例为7.2%。公司董事和高管总共持有约5840万股股票，持股比例为24.0%。
公司主要股东中，DCM混合型基金持有约5870万股股票，持股比例为24.1%；Da Sheng International Holdings Limited持有约5840万股股票，持股比例为24.0%；红杉资本中国投资基金持有约4703万股股票，持股比例为19.3%；顺为持有约3933万股股票，持股比例为15.3%；多玩持有约2538万股股票，持股比例为10.4%。
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猿圈全资收购众包招聘平台众聘达人，愿景是改革技术招聘环节
不久前,技术人才服务平台猿圈透露，公司已经全资收购招聘众包平台众聘达人的 100% 股权，收购将以换股形式进行，具体数字暂时不做透露，交易完成后众聘达人团队 8 人将全部加入猿圈。
众聘达人的做法是悬赏招聘，企业在发布用人需求时可以自己标价悬赏，HR 推荐简历一经入职后可以得到佣金，同时企业需要支付 20% 的标价价格作为定金以防骗取简历。众聘达人去年 10 月上线，截止 12 月时，众聘达人已经获得 IDG 资本的数百万人民币种子轮融资，收购完成时已经有近 1000 家 B 端客户。
猿圈则主要专注于服务技术人才，通过测试企业的真实代码片段的方式为 HR 解决 “程序员招聘难” 的问题。猿圈的 CEO 郑萌表示，因为团队的基因以教育为主，缺少对 HR 业务的了解及销售经验，因此收购众聘达人主要是为了弥补这方面的短板。
猿圈和众聘表示，这次收购的愿景，是改革技术招聘这个环节。凭借近 1000 名企业级客户，众聘达人将为猿圈的 B 端扩张建立联系，给 HR 提供更精准的人才推荐，减轻 HR 负担、提高招聘效率，同时还能吸引更多 C 端用户使用猿圈平台进行在线技术测评。
程序员招聘是所有招聘类型中比较特殊的一环，因为需要把求职者给出的简历信息转化成实际工作能力的测评，因此猿圈的在线编程可以清楚全面地认知程序员的代码和编程能力，而众聘达人此次被收购后，HR 级用户将能直接接触到猿圈技术测评平台，扩大在 B 端的销售渠道。
众聘达人的 CEO 宋航表示，在收购之处猿圈就是重要的合作伙伴，也是强大的资源供给方。通过接近一年的产品运营，众聘发现在所有招聘中，程序员的需求量大、悬赏佣金高，因此加入猿圈后程序员相关工作将成为重点，另外宋航透露，收购前众聘达人每月流水数万元，未来程序员招聘将成为变现核心。
来源：36氪 作者：郭雨萌，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5047518.html
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资深HR分享：没品牌、没资源、没未来，我如何在一个月内为滴滴创业初期时找到500位大牛？
创业公司一没品牌，二没资源，三是不确定的未来，要说有什么，只剩创始人的梦想和嘴了。谁该为创业企业的招聘负最大责任？创业公司拿什么和大牛谈？如何打造狼一样的招聘团队？
近日，优客工场执行合伙人辛琳琳在「约局」开启分享局，独家分享滴滴等独角兽企业在创业初期的人才战略。
分享人：辛琳琳 优客工场执行合伙人
2000年-2010年，大部分招聘都可以通过网络完成，用智联、51job、英才这样的渠道找到相应的候选人，2000年-2005年，沟通会比较难，因为那时候很多人还在事业单位，去创业或者到一个私企对他们来说是艰难的决定，到了2011年-2015年，我们发现需要招很多80后，他们的思维更加活跃，开始有了选择工作的意识。
在移动互联网发展比较慢的阶段，互联网人才招聘有相对充足的时间，我们可以招聘应届大学生进行培养，百度、腾讯招的应届生比例是非常高的。现在人才市场上不错的技术人才，基本上是在那个体系里培养出来的。
最近两年，我发现招聘越来越难。滴滴的兴起加速了移动互联网的普及，人才开始变得难找，同时创业的大环境非常好，国家给了很多扶植政策，很多人自己创业了，你会发现，一个好的人才特别难找，甚至90后都不太容易找到，不是说招不到人，而是招不到你想要的特别优秀的人。
我根据自己的从业经历，总结了创业公司招到大牛人才的几个要点：
1、速度决定成败
你可以观察一下自己的手机，一年前APP的版本更新频率在一个半月左右，但是近半年你会发现APP更新频率在两周到一个月之内，这说明研发团队更新迭代的能力更强，这个时候如果招聘的速度跟不上的话，业务就可能被击败，如果你正在或者准备做互联网业务，速度是你首先要考虑的因素。
同时，计算机网络、云存储技术的发展使得我们的工作、交流成本越来越低，你很容易找到好的候选人的信息，这在2010年之前是不可想象的，那时候只能通过网才或者熟人，或者打陌生猎头的电话，或者直接到公司去挖，但最近几年，你会发现，脉脉、Linkin、拉勾等许多人才共享的软件，大量的人才信息曝露在网络上，找到你想要的那个人并不难。
在你能轻松找到人才联系方式的同时，你的竞争对手也能很快找到他们的信息。这个时候两点很重要：一是你的速度是不是够快，是不是第一个跟他沟通的；二是你的诚意足不足，能不能吸引牛人加入你的团队，这个过程中，业务部门老大，或者公司老大往往是吸引人才的关键点。我在好未来教育集团的时候，重要的岗位我都会邀请CEO来做面试，第一是对人才的尊重，他会觉得倍感荣幸，对团队更有信心；第二老板的态度决定了业务的发展，他会觉得这个业务是老板非常关注的，因此愿意做更多的事。所以速度和态度决定了招聘的成败。
2、精英文化
你会发现一个人的情商会逐渐提升，而智商是很难改变的，所以在招聘的时候，尽量选高智商的人，说白了就是聪明人。我们定义的精英是复合型人才：对商务的敏感度、对市场的感觉、对自身业务的要求，对上下游关系的处理，还能做一些你想不到的业务，如果能找到这样一波优秀的人，哪怕是一两个，之后再去吸引好的人才是很容易的。
我们把人才分为ABCD四种等级，最优秀的精英是A类人员，往下有B、C、D，我们宁愿招一个优秀的A，哪怕花两个B的价钱，也不要招两个B，为什么？因为B类员工会增加其他的负担，而A类的员工可能远远超过两个B的员工，可以帮老大减轻很多负担，很多你没有想到的地方，他能想到，这是非常重要的。
一个公司是否有精英文化，取决于老板的心态。如果你想成为谷歌那样的公司，你一定要招最优秀的员工。
3、聚集效应
今天你要招一个A类员工是非常难的，因为很多A类员工都自己创业去了，你能否在第一时间找到他们，并且留住他们是非常大的考验。A类的员工更愿意和A类的员工在一起工作，优秀的人会吸引优秀的人，而B类的人可能不会找B类的人，他会招聘C类和D类的人，为什么会有这样的区别？
因为A类的人足够自信，希望找到和自己一样的人交流，你能听懂我在说什么，而不用担心被抢了风头，因为他足够自信，就像谷歌、百度最初的那一批员工；相反，B类的员工会有不安全感，你来之后会不会挤掉我？或者让我的工作很难做？所以他往往会招聘C类和D类的员工，一旦招了C类和D类的员工他就会不断提出需求，说他的工作干不完，需要招更多的人，这个时候，老大要判断几件事情：
第一，他的产能是不是足够？有些人没有100%饱和，如果没饱和他还在要人，就要考量一下；第二，如果他不停要人，你可以看一下他招的人都是什么人，是不是能力很一般？刚才说了速度决定成败，一个软件的开发，如果不能切中要害，往往要走很多弯路，这样一来，别人就可能跑在了前头，本来很有优势，来回折腾几次之后，反倒落后了。你丧失的是机会优势，你要花原来十倍的成本去追赶。
我们招聘的同时也要防止竞争对手挖走我们的人。员工保留是很关键的一部分，你的保留计划好不好，给员工提供的生存环境、激励环境好不好，同样是吸引大牛加入的关键点。
4、游戏化招聘
你会发现，已经很难用传统的方式去招聘90后了。如果你现在还在用无领导小组讨论这种手段，是完全看不出这些孩子的能力水平的。为什么？因为百度、谷歌已经教会他们，要在第几个发言，发言说些什么，才能被企业的HR关注，很多学校的就业导师也会教孩子们怎么应对面试，把孩子教成了面霸。
现在90后里也有一些大咖、牛人，我在滴滴的时候，滴滴的产品总监就是一个89年的孩子，这个时候用传统的方式是达不到吸引他们的目的的，要用一些游戏化的手段和方式招聘相应人员。
简单介绍一下我在滴滴做的快速招聘、游戏化招聘的过程。
我刚去滴滴的时候遇到了几个问题：第一个问题是外部环境，4G移动互联网的诞生，催生了很多创业机会，我们在跟一些大牛沟通的时候，他自己就要去创业，还有就是我们在吸引他的时候，他很快就被其他的公司挖去了；
第二个问题是业务部门的问题。首先，业务部门对自己的产能和人员能力、效率没有很好的评估，他们每个月会向我要大量的招聘，第一个月要招两百个岗位，当时我们的招聘团队有五六个人，积累到第四个月的时候，是七百多个岗位需求。大家都很被动，业务部门觉得招聘部门没有很好地支持到他们，我们也很委屈，七百个岗位，你是不是真的需要这些人？为什么招聘的人干到十点，业务部门的人七点就下班了？其次是业务部门对岗位需求不清晰，有时候可能面到第十个人的时候，他才知道原来不是要这样的人，他才能说清楚他需要什么样的人。
第三个问题就是我的招聘团队也会有问题。滴滴当时是一家创业公司，变数很大，我们的HR小伙伴非常累，因为没办法吸引牛人，经过反复分析之后，我们发现大数据是滴滴未来发展的关键点，于是我们启动了海外招聘计划，去美国招聘大数据人才。
我们从浙江大学挖到了第一个牛人——何晓飞教授，他是大数据方面有名的专家，在全球排名前十，刚才说了精英文化就是优秀的人吸引优秀的人，挖到了何晓飞教授之后，我们通过他开启了在美国的招聘工作。
当时我牵头跟LinkIn合作，策划了一个游学活动，我们拜访了硅谷有名的企业，如Facebook、LinkIn、Twitter等等，我们只做技术交流，没有提招聘的事情。但在整个过程中我们请何晓飞教授和我们的CTO来做沟通，让他们去讲滴滴未来大数据的发展，用他们的专业能力去吸引人才，当我们回国之后收到了大量的简历，滴滴现在的大数据中心，就是在那个基础上建立起来的。这是我们运用精英文化和聚焦效应招聘的典型案例。
最后我要强调一点，业务部门的领导是最重要的HR伙伴。这一点各位一定要传达给业务部门的负责人，现在很多人觉得人没有招到是HR的事，其实不是。招不到人HR部门有责任，但是业务部门也有一半的责任，为什么？因为业务部门要出面吸引同质的伙伴，这是很关键的。
Q&A
1、滴滴创始人本身就有BAT背景，关系很强大，对于不知名的小创业公司，如何吸引大牛人才？
辛琳琳：首先，我到滴滴的时候，滴滴还是一个不被认可的小品牌。有人说滴滴创始人从BAT出来的，其实不是，当时我们招聘的时候，很多大牛并不认可滴滴，觉得滴滴只是一个小的APP。
我当时把整个百度的大数据中心挖了一遍，很多人是不愿意过来的。我们当时挖了一个二类的牛人，承诺给他50万年薪，最后他还是被一家互联网媒体公司挖走了，所以在吸引人才方面，雇主品牌的建设是一个长期的过程。
其次我要强调，业务部门需要出面。HR的首要任务是找到这个人，把公司未来的发展展示给他看，然后用一些激励的手段和诚意打动他，在这个过程中我们也付出了很多，包括和大咖原来的公司做沟通和安抚。
总之，在雇主品牌还不够强大的情况下，HR要先打开局面，找到相应的人，然后业务的老板一定要冲在前头，跟HR打配合，挖这个人。
2、招聘人员如何打开局面？
辛琳琳：我用好未来的例子来说明，我们当时用了一个很笨但非常有效的手段，就是不断对想要招聘的人才进行画像，我们分析了BAT和360，把他们的组织架构、各个条线的负责人情况摸了个遍。
你在找这个人的时候，心里一定要给他一个画像，他需要具备什么样的能力、跟团队怎样配合、最后能达到什么样的目标，而不是盲目地去找一个候选人。
HR也不是所有的业务都懂，一下子招到合适的候选人是很难的。我有一个很好的方法就是找人聊，找这个行业的十个大咖去聊。比如我跟十个产品总监聊完以后，我对产品的理解和原来是不太一样的，我会非常清晰我要什么样的人，所以想吸引好的候选人，一定要舍得花时间，在不懂的时候，一定不能盲目去谈。面试的量要稍微大一点，但必须是符合要求的候选人，精准地吸引和招聘，而不是简单扩大范围。
3、对于大牛级别的候选人，有什么好的激励方式？除了给股份之外还有其他的激励方式吗？
辛琳琳：给股权是一种方式，但一定要看这个候选人是否合适，我们之前也遇到过，比如给了股权之后发现这个人不合适，他并非技术不好，可能是和团队的沟通不太好，这会很尴尬，所以股权的授予要非常谨慎，什么时间什么方式都要考虑。
对大牛人才的激励，第一，要看他的诉求，很多大咖的诉求是梦想，即这个事情是不是他想做的。到了一定级别之后，他不会对钱有太多的要求，金钱已经不是决定他去留最重要的因素；第二，跟谁很重要，老板是什么风格、能够给予牛人怎样的机会，跟着他有没有发展；第三，整个公司的业务发展很重要。最后才是钱、股权这样的东西。
4、你的招聘团队有没有一些游戏化的招聘手段？在滴滴一个月完成七百个招聘的压力下，有哪些让团队参与进去的游戏化手段？
辛琳琳：滴滴有一个非常有趣的文化叫对赌，我们很多部门跟老板打赌，有的拿到钻戒，有的拿到车，当然也有对赌失败去裸奔的。当时我们部门为了提高效率激发潜力，就跟老板做了一个对赌，说如果我们五六个人在一个月内完成了500多个招聘，就去济州岛旅游，如果输了，HR小伙伴就要穿着泳衣办公一天。当时提出这个对赌还是蛮震撼的，一个月招五百多个人，当时很多业务部门都等着看我们笑话，当然他们也会帮助我们。
整个过程还蛮嗨的，我们用了一些非常细致的项目管理手段，比如每天检查进度、每天问责、有激励性的评分表，每天都可以看到自己工作的进展，有一个共享的平台，把我们每天看过的简历在微信群和公邮里共享。
到了最后还差一百多份简历的时候，大家其实是很紧张的，于是我们调动了业务部门一起周末加班做招聘，因为是集中招聘，当时整个团队士气高涨，团队之间的信任也达到了空前的高度，这就是我们采用的游戏化的招聘做了对赌，最后发出了530个offer。
5、在招聘大牛的过程中，怎样的沟通方式会比较有效？
辛琳琳：找到牛人后，要看他当时的状况，可能分两种：一种是根本不想动，那么你要跟他成为朋友，然后反复沟通和交流，把你公司的情况反复植入；一种是他本身有一点点意向，对你的项目也没有排斥，那么你要看看他具体想要什么，刚才我说了，梦想、老板、公司、收入，他到底想要什么？了解了他的需求之后，你抛出橄榄枝还是很容易打动他的。
6、有没有成功吸引大牛的案例与我们分享？
辛琳琳：我跟大家讲讲我是如何吸引好未来的CFO的。好未来又叫学而思，是继新东方之后的第二大教育培训公司，布局很强，一直在整合上下游的投资。当时正好是我们前CFO的劳动合同快到期了，他希望回到美国硅谷的一家公司工作，于是提前一个月提出离职申请。
我问老板想要什么样的人，他提了几个要求：一是这个人要有投融资背景；二是能够管理财务体系；三是对互联网非常熟悉；四是年纪不要太大。
在推荐互联网背景候选人的过程中，我问老板：你最欣赏哪些公司？他说携程的CFO就不错。于是我从他那里获得了五家他认为做得非常好的公司CFO人选。其实他给了我一个画像，这些人的气质符合老板的愿望，所以就去找一些风格类似的公司。
因为CFO这一岗位的重要性高、决策比较复杂，在我跟这些CFO聊的过程中，我没有上来就告诉他们有个机会要不要考虑，而是先跟他们做一些生活类的沟通，看看他们最近的工作和生活状况如何，来判断他们是否有可能对我们的职位感兴趣，有的话我才会抛出橄榄枝。对于我没有接触过的几位候选人，我让猎头帮我做了沟通，猎头会站在第三方的角度很直白地沟通，我可以第一时间拿到这些信息。
最后，我们找到了现在的CFO，是一个在亚太区做得很大的互联网公司CFO朋友推荐给我的。这个人原来是他的下属，我就找他聊了聊。我发现这个人虽然很年轻，八几年的，却很有想法，也做过投融资兼并收购的业务，人也特别聪明。于是介绍给我老板之后，一拍即合。
所以，吸引一个牛人需要我们不断地沟通和比对，一下子搞定有点困难，文化层面的认同也需要时间。
主持人总结：招聘是组合拳
第一，公司处于创业阶段时，一开始就可以定义公司文化。精英文化在新的创业公司里是完全可以定义的。
盖洛普用12个问题确认每个员工的敬业度，其中有一个问题就“我和我的同事都致力于高质量的工作”，也就是说判断员工是否敬业，很关键的一点是你和你身边的同事是不是都致力于高质量的工作，如果有人混日子，其实会劣币驱逐良币。
第二，我们要去确认，团队成员的能力是不是得到了最大化的发挥？很多老板，特别是传统企业的老板，不懂产品不懂技术，招聘到技术负责人，可能会一下子建一个很庞大的技术团队，这需要非常慎重，因为他要定义自己的团队。
人力的成本是非常高的，不光是工资，还有背后的很多东西。如果你吸引的是B类，那他可能会吸引C和D，这样就不能用最高质量的人才投入战斗。所以，我宁愿给一个人的工资发高一些，我也不愿招两个人平分他的工资。
第三，愉快地玩耍，就是要适应90后和年轻员工的习惯。用游戏化和娱乐化的手段介入公司的运营管理，非常有意思，比如滴滴的对赌文化、数据上墙，拿出一些非常有意思的东西做奖励或者处罚（比如裸奔）。
当今时代，人才很重要，但更为重要的是，我们是不是把招人这件事真正作为第一要务？当你真的觉得这个岗位很重要的时候，一定要给自己定一个目标，什么时候一定要把人搞到。业务部门的头儿必须要有自己的外部圈子，不能全部依赖于人力资源部门。老板需要建立自己的社交圈，不光进行业务对接，还有人才方面的布局。招到非常想要的人很难，这需要组合拳来满足需求。
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独角“尸”之年 一篇令人沮丧的文章正在硅谷流传
图片来源：网络
如果说2015年是独角兽之年，那么2016年就成了独角尸（unicorpse）之年——商业内幕（Business Insider)网站就是这样定义的。
进入2016年后，风投融资环境恶化，科技公司IPO几乎停滞，整个硅谷都感受到了估值泡沫的寒意。许多曾经雄心勃勃的独角兽公司都迎来了令人头痛的生死时刻：风光一时的验血公司 Theranos现在正被刑事调查，金融技术初创企业Powa宣布破产，Zenefits 在CEO 因监管丑闻辞职后进行裁员。令人艳羡的硅谷如今充斥着失望与焦虑，人们曾经重塑世界的梦想最终变成了一份份艰难而不稳定的工作。那些曾经充满自豪地穿着公司文化衫的员工们，方才大梦初醒，在平静中心生绝望。
揭露浮华背后的真相开始在硅谷盛行起来，如今硅谷人都在读一篇名为《恐怖谷》（Uncanny Valley）的博客，作者Anna Wiener以第一人称描述了一家濒死初创企业员工“最后的日子”。
由于全文太长太心酸（有近7000字），我们就摘编了几个段落先让你感受一下。
关于企业文化和职场生活：
士气在下降。我们是在赚很多钱，但办公室里到处都是销售人员：这些社交动物衣冠楚楚、坐姿良好、皮鞋锃亮，连不上VPN时也只是轻笑着往后捋顺头发。有他们在的办公室一角总很喧闹，桌子上散落着其他创业公司的赠品，贴纸，杯套和闪存卡。“我们的（极客）文化正在消亡。”我们沉重地预言着末日的来临，“对此我们能做些什么？”
当然，这并不是指问题只是出在销售人员，我们的文化已经分裂很久了。核心团队成员已被带进会议室，顶层高管们不断对我们的忠诚度表示质疑。他们留意到发生了翻天覆地的变化：我们看起来不再投入；不再逗留享受办公室欢乐时光；不再用公司卡带着新员工去吃午饭。我们的KPI没有达标，我们也没有认真对待OKR；人们一直在使用妄想（paranoid）这个词。我们的主要投资人已资助了我们的直接竞争对手。这给我们的感觉就好比：爸爸仍然爱我们，但他对我们的爱变少了。
我们离开办公室就钻进酒吧发泄内心的愤懑，从猜测饭碗是否能保住开始，到抱怨管理层的官僚作风和糟糕的产品决策。公司IPO在我们口中就像是天外救星，好像它是必然会发生的事，好像我们的股票期权真将帮我们脱离生存恐惧，远离集体性焦虑和情绪波动。实际上，我们明白，就算真有IPO，也要经过很多年；我们心里也清楚，钱只能缓解而不能解决问题。但我们仍然心怀希望，安慰自己和他人，这只是暂时的，每个初创企业都有经历成长痛苦的阶段。最终我们喝醉到足以换个话题，足以记起更多自己人后的模样。这就是周末时的我们，这就是我们多年来的样子。
我们将熄灭的烟扔在人行道上用脚趾碾磨，开着手机，召唤来出租车，大口吞啤酒渣。恐吓走了睡着的室友或恋人，在睡前只回复一两封邮件。8小时后又回到办公室，喝掉咖啡，吃完已冷掉的早餐三明治，调整平庸的脚本，漫不经心地写邮件，与对面的人交换同样疲惫而互相了解的眼神。
关于招聘和福利：
职位列表是一个了解HR有趣想法的好地方，在这里也能看到23岁人眼中的工作与生活平衡是什么样的。创业公司的招聘信息向来写得天花乱坠：有竞争性的薪酬、牙齿视力医保、401 k（养老保险）、免费健身房会员卡、共进午餐、自行车存放、滑雪旅行、拉斯维加斯论坛、随取的精酿啤酒和康普茶、品酒会、星期三的威士忌日、星期五的开放酒吧日、按摩、瑜伽、桌球、乒乓球、游戏之夜、电影之夜、卡丁车……我们有排名前20的工程师，我们不仅仅是做另一个社交网络APP，我们不只是做另一个项目管理工具，我们不只是做另一个付款处理器。用最新的硬件设计你的终极工作台，改变你周围的世界，帮助人类繁荣发展！我们会努力工作，大声笑，用力击掌庆祝……看到这些，有时我甚至会忘了，这是在申请夏令营还是找工作？
关于办公环境：
多数创业办公室看起来一样——仿中世纪的家具、砖墙、小吃店、酒吧车。硅谷的室内设计师要么注重名牌要么非常刻板。一个家庭共享网站的办公室装修得像其客户的带泳池的住所和备用公寓；一家酒店预定初创企业的门厅有一个充满电铃的服务台（没有礼宾）；一家与图书相关的初创公司里只有一个很小而心酸的图书馆，书架上有一半是空的，平装书与面向对象编程手册斜对着。这让我想起人穿得像迈克尔·杰克逊去参加迈克尔•杰克逊的葬礼。
而我们这家被 VC 投了几百万美元的媒体公司，办公室却很性感：动物皮革双人沙发、电吉他、柚木书柜，看起来就像我 22 岁时梦想的音乐人男友的家一样。这让我简直想脱掉衣服、鞋，躺下去，永远不会离开……
关于心理变化：
我现在终于明白了，自己此前一直活在黄粱美梦里，是时候在焦虑中醒来。
我们就是一群秘密吸烟者，而在一口口抽烟间，我们也承认问题在于我们真的在乎。我们关心彼此，我们甚至关心那些让我们感到恶心的高管。我们希望他们生活美满，正如我们想要自己生活美满一样。我们在乎公司的文化。我们是第一批的20名员工之一，我们正在制造人们想要的东西。工作已经融入我们的身份中，而保持理智的唯一方法就是维持我们的公司，公司就是我们。每当我们看到一个陌生人在健身房穿着带有我们Logo的T恤时，每当我们被社交媒体或客户的博客提及时，每当我们获得一张积极的支持票时，我们都会在公司的聊天室分享，并且真心为之自豪。
……
饱食阿富汗美食的我遇到了一个团队，其中包括一个靠一家网站致富的的亿万富翁，这个网站旨在帮助人们拉近与名人及在现实中会讨厌的陌生人的距离感。他问我在哪里工作，我回答了他。“哦。”他语气并不怎么友好地边说边将一片面包掰成两块，“我知道那家公司。我想我曾试着买下来。”
当我说我深深在乎时，我意思是我已经准备好退休了。当我说我沮丧时，我意思是我很害怕。尽管我进了最大努力，在与领导们的会谈中我还是哭了两次。我想到了我为了来这而离开的城市，我取消了的计划，我没能够结交的朋友。我想到了我曾多么努力工作，而失败又是多么令人沮丧。我想到了我的价值观，我甚至哭得更厉害了。
尽管该文的副标题是“我想说更多，但我签了一份保密协议”，作者透露的真相也已经足够让人感受当下的硅谷氛围了。下面是一些网友的读后感：
So I thought I was going to hate this (yet another bitter, one-sided take on startup culture), but I love it.
我以为我会讨厌这个（又是一篇苦涩、狭隘的看待创业文化的文章），但我喜欢它。— Ashley Mayer (@ashleymayer) April 28, 2016
从中你读到很多新鲜事并且立刻明白以后历史学家将会通过读它来试图理解2016年的“技术”。— Jeff Jarvis (@xor) April 25, 2016
读了这个后，之前对硅谷初创企业员工的嫉妒心全都被治愈了。— Will Oremus (@WillOremus) April 28, 2016
来源：界面新闻
记者：曾烨轩
链接：http://www.jiemian.com/article/666465.html
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智联招聘公布第三季度财报:净利润同比增长6.4%
智联招聘公布了截至2016年3月31日未经审计的2016财年第三季度财报。财报数据显示，智联招聘2016财年第三季度总营收为人民币3.781亿元，比去年同期增长19.1%；净利润为人民币6180万元，比去年同期增长6.4%；此外，智联招聘的独立雇主数持续上升，增长至352,379个，同比增幅达20.9%。继而推动在线招聘业务收入同比增长23.7%，达到人民币3.238亿元。
财报显示，智联招聘的总营收、净利润以及在线招聘业务收入均实现稳健增长。Ÿ如不计入股权激励费用和之前确认的2016财年第3季度股权激励费用的转回，非GAAP净利润下降14.2%至5490万元人民币（850万美元）。每股美国存托凭证基本和摊薄净利润分别为1.12元人民币（0.18美元）和1.08元人民币（0.16美元）；每股美国存托凭证非GAAP基本和摊薄净利润分别为1.00元人民币（0.16美元）和0.96元人民币（0.14美元）。
智联招聘首席执行官兼董事郭盛说：“我们对智联招聘在第3季度的增长十分满意。我们的总收入达到了3.78亿元人民币，比一年前高出19%。这主要是由于我们的独立雇主数持续强劲上升，达到了352,379个，同比增长了21%，继而也推动我们的在线招聘服务收入增长了23.7%。尽管宏观经济不景气，但由于我们对高增长服务领域的专注、中小城市城镇化进程加快带来的利好，以及再投资对业务的积极影响，智联招聘仍然取得了良好的业绩。例如，营销支出的增加让客户更多地了解了智联招聘与职业相关的产品和服务。为了提供更高效的招聘产品，我们加大了研发投入，开发出了直约面试等创新化产品，同时也升级了智联招聘的手机应用程序。”
来源：网易科技
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带你了解日本第一大人力集团Recruit
近日，日本 Recruit 集团和真格基金联合举办了为期 1 周的访问活动，国内邀请了小美科技、探鹿、兼职猫、独立日、一米工作、美差、工猫、仟寻、闪聘、捷库、社保通11 家公司的创始人赴日交流学习，Recruit 方面代表人为投资部高级副总裁铃木亮一。
下面是关于Recruit的一些业务介绍和投资方向，大家来学习吧～
基本信息
日本最大的招聘企业 Recruit Holdings 创立于 1960年，并于 2014年10月16日 在东京证券交易所公开上市。Recruit Holdings 首次公开发行（IPO）规模为 20 亿美元，市值在 1200 亿人民币左右。目前的年销售近 1000 亿人民币，利润在 120 亿人民币。日本国内的业务增长每年保持在 10％－20%左右。
Recruit 在从事招聘业务 20年 之后，开始延伸其他领域，最早涉及的是与住宅相关，再之后到二手车等等，内部各业务线之间也存在竞争关系。下图为 Recruit 包含的业务品牌：
Recruit 的利润主要来源于三大模块——人才信息（HR Media），市场信息（Marketing Media）以及人才外包（Staffing）。从 Recruit 2014年Q2 的财报来看，Recruit 的 HR 业务占到整体业务的 73%，其中人力资源信息占到 22%，利润率为 36%；人才外包服务 51%，利润率为 17%。
招聘业务针对 “就业”、“跳槽” 两种类型，主要面向日本国内在校生提供就业信息，面向社会招聘提供人才介绍服务和兼职的招聘服务。并且，还提供人才派遣业务。海外派遣主要以北美、欧洲、澳洲等领域为主展开业务。
商业模式
Recruit 作为平台链接 B 端企业和 C 端人才，两端越分散，平台的价值就越大。
具体的商业模式，大致概括下来就是 “付费广告＋服务佣金”。通过在线下免费信息杂志、PC 端、智能手机端等自营媒体上登录招聘信息向客户收取广告费；人才介绍业务是通过提供就业服务，向成功获得入职员工的公司收取佣金。
这里有一个“蝴蝶结模式”，是 Recruit 集团业务的基础。一方面是对 B 端，经历 “潜在用户 BD——有需求客户的访问——签合同——服务” 这样一个阶段，另一方面是对 C 端，经历 “用户注册总量——搜索职位——投递——面试——服务” 这样的阶段。每进入下一个阶段，则用户数量会递减，这之间的留存率就是 Recruit 对自己员工的 KPI 考核。
Recruit 方面表示，虽然 B 端和 C 端，Recruit 用两批人在接触，但是匹配效率已经达到一个比较高的状态。
除了匹配效率，Recruit 能做到这么大的原因，就是他会把求职者信息转换为消费市场信息——从人的出生到死，日常的结婚生子、非日常的旅行都有围绕着 Recruit 的服务。这些信息收集从大学生的教育求职开始，基本相当于一个人的职业档案。（据悉，日本大学生毕业的时候有一项每人都会参加的从业资格考试是 Recruit 集团做的，很多人都以为是政府举办的。）
这样一来，用户可以在 Recruit 得到循环，从而增加用户粘性，产生增量市场。比如说，求职的用户也是旅游产品的用户。所以，日本招聘排名第二的公司在用户数量上跟 Recruit 差距很大。
在用户端，Recruit 拥有较大体量的数据库，可以进行大数据分析和机器学习，产生的精准推荐可以促进用户行为。
最初，Recruit 的业务都是基于纸媒进行的，90年 代开始发展线上业务，也算是整个集团的一次大的转型。直至今日已发展为拥有 200 以上的网站、提供 350 个 APP，50％的收益来自线上。
企业内部文化
在跟 Recruit 交流的过程中发现，他们还比较自豪的一点就是企业文化。
日本传统公司都是入职 15年 上升到科长，30年 上升到董事等。但是 Recruit 强调要颠覆、培养年轻员工。如果有想法，公司内部会有创新奖励，并且可以内部提供资源孵化一些项目，和国内阿里的一些做法很相似。
并且，Recruit 也设有孵化器。
投资战略
目前Recruit在全世界已有 162 个公司（包括子公司），在东南亚基本以合资公司的形式拓展市场。Recruit 的理想是在 2020年 成为人力资源领域的世界第一，在 2030年 成为营销和人力资源领域的世界第一。
成为日本在线招聘巨头后，逐渐将业务扩展到香港、台北、新加坡等地。Recruit 的海外收购战略是从人才派遣着手。从 2005年 开始基于在线数据为企业提供咨询服务。2006年 入股前程无忧，2010年 收购猎头公司伯乐，2012年 推出针对应届生的 Recruitment Navi，Rikunabi Direct，同年全资收购美国在线招聘网站Indeed.com，为整个集团的 HR 业务提供强大的算法和模型的支持。
Recruit 在 2006年 成立了 CVC，投资了 54 家有助于自身业务发展或于自身业务有互利协同效应的公司。其中也包括 FoF，投资总额达 90 亿日元。2014年5月 成立了投资总额 45 亿日元的 CVC「RGIP」。2014年10月 成立了投资总额 50 亿日元的「RSP6号基金」。今年1月 设立了投资总额 23.6 亿日元的 HR Tech Fund，专门用于投资海外拥有革命性技术的人才相关初创团队。
今后也会不断地向国内外的 Start Up 项目进行投资。投资领域包括：众包 / 经济共享、 FinTech、EduTech、医疗保健、人才领域、生活服务领域等。
来源：36氪，作者：徐宁，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5047067.html
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传统企业如何实施“数据化”转型？听听数之联周涛怎么说
作者：周涛
八个步骤让你的企业“数据化”
什么样的企业可以称得上是大数据企业呢？恐怕没有人能够给出一个完美的答案。但是，直观地，我们可能觉得Google更像是一个大数据的企业，阿里巴巴也像是一个大数据的企业，而中国银行似乎不太像一个大数据的企业，尽管它每天也一样浸泡在海量的数据中。除了具有处理大量数据的能力外，之所以Google和阿里巴巴更像大数据的企业，是因为他们有深入的数据分析工具，利用数据分析的结果直接指导决策，而且经常推出基于数据分析的创新型应用，这还不包括类似于AlphaGo这样的奇葩。
这是我第三次以文字的形式谈论如何成为一个大数据企业。一是很早以前在“科学网”上写的一篇博客，二是为一本名为Code Halos的书写的序言。这个版本可以看作是上两个版本的补充和扩充，同时也是本书一些重点内容的重述（为了保证本文的独立性，可以不依赖本书直接阅读，少量书中给出过的文献和注释在本文中重复出现了）。然而遗憾的是，并没有一条放之四海皆准的通往大数据企业的康庄大道，更没有点石成金之术可以让一个企业快速Google化。这篇结束语只是提出一些看得见摸得着的建议，藏在这些建议背后的大数据理念，或许更加重要。
尽管我是用Step1、Step2这样的说法来列举成为大数据企业的措施，但是这些步骤之间并没有严格的逻辑上谁决定谁或者时间上谁先谁后的关系。举个例子来说，最好的办法当然是先有了数据标准再整理采集数据，这样可以不走任何弯路，但实际上完全没有数据，企业不会有动力做标准建设，做出来的标准也可能是纸上谈兵，完全不实用。又比如，数据管理平台的建设能够帮助更好地进行全面数据化，但实际上它多半是全面数据化战略进行了一定程度之后才开始启动建设的。总体来说，写在更前面位置的，是更基础的，但是没有绝对的依赖关系。
Step1 .全面数据化
“数据化”浪潮是整个大数据时代的起点，它强调数据就是资产，记录一切可以记录的数据，一定会在某一天产生巨大的价值。显然，数据化是一个企业能够通过深入数据分析，实现自身优化的基础。
我去长虹集团调研的时候，他们告诉我，长虹电器在自己的生产线上，通过大量传感器，记录生产环境的温度、湿度、粉尘度、振动强度和噪音强度，等等，通过这些量化指标与产品质量的关联分析，得到影响产品优品率和良品率的关键因素，再进一步通过控制环境因素，明显提高了产品的优品率。企业在日常的经营管理过程中，通过办公自动化系统（OA系统），很多内部即时通讯、邮件往来、工作分配和业务文件上传下载等日志数据都被记录下来了。这些数据就是宝贵的财富！正如我在书中第三部分提到的，我们通过对这些数据的分析，能够更精确地预测员工的离职率和升职率，更精确地预测员工和部门的绩效水平，帮助企业员工通过基于关联用户和文本智能匹配快速找到对自己现有业务和客户有参考价值的案例和文件，等等。但是这些提升，都是建立在企业拥有相应数据的基础上。
总的来说，全面数据化要求企业采集并存储企业生产经营中的一切数据，形成企业数据资产的概念。
Step2.整理数据资源，建立数据标准形成管理
很多企业已经有了一些数据储备，或者通过第一步，开始快速积累了一些数据。但是企业管理层，尤其是跨业态拥有多家子公司的集团运营的企业，一般而言，对于自己到底有哪些数据资源是没有清晰认识的，更拿不出一张较完备的数据目录。
企业要做的第一步，就是通过自顶向下的方式，成立数据委员会，在有必要的时候借助外部合作方的帮助，进行全面的数据调研，了解数据资源的整体情况并建立数据资源情况更新的流程和规范。
数据资源最基本的呈现方式是一个数据目录，我认为，企业管理团队至少要掌握整个企业数据的3级目录，而企业的主要技术团队应该掌握到4级目录。但数据资源又不仅仅是数据目录，因为还涉及到每一个数据项的完备性、更新程度、有效性和噪音源等描述。掌握了数据资源后，企业要根据自己业务发展的需求，建立数据标准，使现有数据和未来所有的新增数据都能够在同一个标准下统一管理，避免“信息系统建设越多，未来数据整合越难”的困境。业务中涉及大量数据的企业，尤其是涉及到用户隐私数据、国家安全数据和具有重要商业价值数据的企业，要形成数据全流程管理的规范，因为绝大部分数据隐私和数据安全的事件，都不是从外部由黑客或者敌方特定人员通过技术手段获得的，而是本单位人员蓄意或无意泄露的。数据全流程管理的规范就是要做到企业能够对数据进行分级分权限的管理，随时了解敏感数据存储在哪些服务器和终端设备上，对于敏感数据的任何处理，都能够留下数据日志并打上唯一的数据水印，使任何可能的数据泄露之后，都能够追根溯源知道是哪一位员工在什么时间点在哪一台设备上运用何种权限下载的。对于一些操作过程中出现的风险点，良好的管理规范也能够实时发现，防患于未然。
Step3.建设数据管理平台
有的读者一听到数据管理平台，就认为是要花一大笔钱建设数据中心，把数据存起来。数据管理平台肯定要有数据中心的存储灾备功能，但是它的作用远不止此。
首先，数据管理平台要为企业量身定做一套数据组织和管理的解决方案，特别是企业各部门之间数据的共融共通，以及企业数据怎么样进行索引和关联。很多大企业，各部门之间数据的格式、形态和ID系统都不一致，部门之间无法交换数据，甚至大部分的数据表连主键和外键都没有，数据之间不可能形成有效的组织。这些都是数据管理平台要做的事情。
其次，数据管理平台是由业务所引导的，先进的流数据智能处理系统，要为业务提供直接的支撑。很多时候，数据管理平台怎么搭建，需要深度了解企业最重要的核心业务，通过有重大价值的示范性应用来牵引数据管理平台的建设。例如针对零售类的企业，就应该形成以消费者为中心的索引和画像系统，主要支持精准广告、智能客服等核心业务，其次才是以商品为中心的索引系统，主要支持物流和仓储优化等业务。
最后，数据管理平台的建设要量体裁衣，强调鲁棒性和可扩展性，没有必要一开始就投入大量经费。因为硬件成本的下降也很快，不用想太多半年甚至一年以后的事情，只要架构设计合理，到需要的时候扩充硬件是容易的。
Step4.建立海量数据的深入分析能力
要想建立针对多元异构、跨域关联的海量数据，通过深度分析挖掘获取价值的能力，主要要培养两个方面的能力。
第一，是非结构化数据的分析处理能力。包括文本、音频、图像、视频、网络和轨迹等数据。受过传统商务智能和统计学训练的人，对于处理结构化数据非常在行，但是处理非结构化数据往往比较头痛——比如分布好做抽样，网络怎么进行抽样？所以，对于常见的，特别是和企业自身业务有密切关系的非结构化数据，一定要有一支队伍能够挖掘其间价值，甚至将其转化为结构化的数据。
第二，是大数据下的机器学习的能力。绝大部分我们可以想象到的应用问题，其本质都是分类或者预测问题，包括个性化推荐、精分营销、员工绩效管理、银行信用卡征信、小微企业贷款、生产线控制、精准广告和网点选择，等等。解决这些问题最有力的武器就是机器学习！特别是在大数据环境下，很多高阶的核函数慢得不行，大量的学习都必须采用线性学习器；而且数据非常多，很多时候都是在强噪音环境下寻找弱信号，单一分类器往往效果一般，必须要做集成学习。举个例子，在Netflix举办的百万美元电影个性化推荐大赛中，我们做过一些很优美的单模型，但是比起在比赛中最后获胜的集成学习模型，至少从精度上来说是弱爆了！有的读者要问了，高性能存储计算难道不重要吗？不得有一些懂Hadoop，懂Spark的技术高手吗？要不要在CPU阵列里面加几块GPU甚至可编程逻辑阵列呢？这个也重要，但是企业如果实力足够，可以采用成熟的解决方案，国际上顶尖的大数据服务商，例如IBM、HP和Intel都有不错的方案。但是我说的上述两点，是给企业培养人才和能力，而且至今也没有特别好的成熟的解决方案，所以更重要。
最后，企业怎么建立这样的能力呢？首要办法是能够招聘到一流的大数据人才——多花点钱和股票。第二选择是以显示度项目为牵引，通过外部合作，培养自己的数据分析团队，既解决问题，又学习能力。企业做这类的合作，不要老想着一次性把所有东西都外包出去，要探索新方式，看看能不能成立联合小组共同进行研发，多投入一些人去学习。有一些供应商，特别是在某些方面有专长，但是还不属于国际一流的供应商，在发展过程中是能够接受企业这种要求的。
Step5.建立外部数据的战略储备
企业走到这一步，就有点现代大数据企业的理念了，因为它不再仅仅局限于自己业务的数据了，开始看外面的世界了——很多大数据的重大创新，都是来源于把数据放在产生数据的业务体系之外去应用。举个例子，一个服装企业要解决设计生产的规划问题，仅仅看自己的销售记录还不够，要不要看看淘包、天猫和京东上服装的整体销售，了解什么款式、什么颜色、什么价位的服装在哪个地区最受欢迎呢？这就需要外部数据了！
事实上，外部数据对于市场拓展、趋势分析、竞品分析、人才招聘、用户画像和产品推荐等意义重大，而网站、论坛、社交媒体和电商平台上聚集了很多有重要价值的公开数据，这些数据中的大部分可以通过分布式深网爬虫技术直接高效采集。所以，企业要有意识地开始建立自己的外部数据战略储备，不要“数到用时方恨少”。一方面，企业可以自建具备采集、清洗、存储和索引等功能的自动化系统，自动积累外部数据；另一方面，企业可以通过和数据供应商合作，得到一些亟需的数据。
Step6.建立数据的外部创新能力
企业很容易局限在自己的业务中不能自拔。所以，让企业理解外面的数据能够帮助解决自己业务遇到的问题比较容易，因为企业主和员工们每天都在想怎么解决这些问题，反过来，让他们去思考自己业务的数据能不能在其他地方产生重大价值，帮到其他企业，他们就没有那么敏感了。其实，这些创新性的想法往往能够带来新的巨大价值。比如，Google利用自身搜索业务产生的数据，进行电价和传染病流行情况的预测，取得了巨大成功。
事实上，企业通过智能终端、传感网络、物流记录、网点记录和电子商务平台，等等，获得的第一手数据，很多都可以用于支持在跨领域交叉销售、环境保护、健康管理、智慧城市、精准广告和房地价预测等方面的创新型应用。把握住这些机会，就能够放大企业当前业务的价值，带来持久可观的收益。
Step7.推动自身数据的开放与共享
伟大的企业懂得如何把最聪明的人集合起来，为自己服务。
企业有了大量数据和一定的分析能力后，不能故步自封，而要充分借助社会的力量，尽最大可能发挥数据潜藏的价值。Netflix曾经公开了包含50多万用户和17 770部电影的在线评分数据，并悬赏100万美元奖励能够将Netflix现有评分预测准确度提高10%的团队。现在的Netflix已经不再是一家电影在线租赁公司，而是国际一流的大数据企业了。除了法律上因为安全和隐私不能开放共享的数据，相当一部分都能够以各种方式开放出来——这种开放会带来更大价值！国际化的如Kaggle（英文平台，www.kaggle.com），国内如DataCastle（中文平台，www.pkbigdata.com），都是很有影响力的大数据创新竞赛平台。举个例子，电子科技大学大数据研究中心曾经在DataCastle上举办过学生成绩预测的比赛，总奖金才50 000元，却吸引了915支队伍2 000余名参赛者参加比赛，其中200多只队伍来自于“985”和“211”知名高校。这里面最佳解决方案的思路和方法已经被应用于教育大数据定量化管理的产品模块中了。最近现金巴士推出的“微额借贷用户人品预测大赛”更是吸引了1 531支参赛队伍。还有一种最近新出的比赛方式，就是企业给出数据集的描述和样本数据，参赛选手设计创新型商业应用，提交产品说明或者商业计划书。
企业通过这些数据开放计划，可以学习最先进的算法和最具创新性的数据应用思路，实现自身数据的价值最大化。
Step8.数据产业的战略投资布局
企业有了一定的规模，光靠自己的能力还不够或者还太慢，就可以考虑通过投资的方式迅速形成自己的大数据能力甚至大数据产业布局。这类战略型的投资，有三个可能的出发点：
（1）产业集成。从投资方原有优势产业或大数据前景广阔的重点产业入手，进行全产业链布局，集中力量。
（2）技术集成。以数据采集、存储、计算、分析和可视化的创新型工具为主要投资对象，提供具有普适性的解决方案。
（3）数据集成。以数据流动共享，发挥外部价值为理念，投资一批能够紧密合作、数据互补和可控性强的企业。
对于原来没有从事过数据密集型和信息技术密集型行业的企业来说，第二类投资方向的风险特别大，建议主要从（1）（3）两类考虑。这种投资有别于财物投资，主要是考量被投资企业与投资方的整合能力，以及所能提供俄数据的稀缺性、独立性、多源性、流动性和互补性。
最后，我的结束语是希望读者能够从中领悟到企业的大数据之道！如果说有那么几家企业，受到这本书的启发，在商业模式、产品和业务方面产生了可观的价值，这就是作者最大的成功了。
节选自周涛最新大数据著作《为数据而生——大数据创新实践》一书。
End.
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Embroker 为中小企业提供一揽子保险方案
一家名叫 Embroker 的保险经纪网站近日完成了 1220 万美元的 A 轮融资， Canaan Partners 领投，Nyca Partners， XL Innovate， Valley Bank 参投。
Embroker 主打为中小型企业提供基于云端的风险和保险管理系统。 通过扮演保险代理人的角色，Embroker 提供给企业方一套系统化工具，用以比对、分析、购买保险，以及在云端保存、管理各类保险单据。
通过调查， Embroker 发现，一般的中小型公司有 4 至 6 种分散的保险，每年最多花费 100 万美元在保费上。并且，保险行业严重依赖人工，从保险商到客户手中，中间需要经历复杂的渠道。此外，很少有企业会去关注他们这一年来在保险费用上的支出构成。
Embroker 的产品可以消除商业保险的渠道障碍、优化保险覆盖率，以及实现商业保险购买智能化。
通过使用自主开发的软件、数据以及预测分析系统， Embroker 为用户购买各类商业保险。这个系统主要服务于企业主、风控管理人以及财务总监。用户将各自企业的商业保险政策、覆盖范围等信息上传至系统；通过分析这些信息， Embroker 为用户推荐最符合企业要求、价格最优的保险品种。
Embroker 表示，他们目前与 10 家商业保险公司有业务合作关系，并且已经在美国 50 个州获得了经营执照。
Embroker 称：通过 SaaS 工具，用户可以实时访问系统，在线申报自己的损失状况，系统会给出使损失最小化的解决方案； Embroker 还可以追踪保险卖家的资质，并在保险不合格、保险过期等情况下向用户发出警告；此外，实时追踪企业资产状况、企业车辆信息、固定资产位置信息等一些企业变量信息。
原创文章，作者：张悦，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5047251.html
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别再提什么云计算，你需要的只是云服务
这些天有不少创业者询问云计算和云服务的区别，就连有一定经验的开发者，面对这两个概念的时仍然是一头雾水。
在云计算刚刚进入中国的时候，从业者乐于宣传“云计算”的概念，以至于大数据、云计算、人工智能等词汇成为不少人的口头禅，而当云计算在国内真正兴起，涌进了大批想要瓜分蛋糕的创业公司，又往往以“云服务”为自家的产品背书。
即便在很早的时候就有专家呼吁“云计算”和“云服务”这两个概念应该加以区别，商业市场显然并没有听从这一建议，如今整个云计算产业的市场规模已达3000亿美元，云计算和云服务的概念也越发的模糊。
云计算和云服务的区别在哪里？
一般来说，提到云计算不少人会想起三个词汇，即IAAS、PAAS和SAAS，单从字面来讲，其中的S是Service（服务）的缩写，也是云计算最典型的三种服务模式。不太严谨的说法是，IaaS是最基础的云计算产品，而PaaS、SaaS以及后来衍生出的诸多概念都属于云服务的范畴。
不过，从专业的角度来看，“云计算”是指一种技术架构，主要包含了虚拟化、自动化部署、分布式计算等技术，这个技术架构的优点是可以对外表现非常优秀的并行计算性能、规模伸缩性和健壮性。
而“云服务”是指在云计算的技术架构支撑下，对外提供的按需分配、可计量的IT服务，可用于替代用户本地自建的IT服务，主要分为三个层次：IaaS、PaaS、SaaS。而国内之所以导致这两个概念的混乱，大概是三个原因造成的。
1、造势需要
不管是早期的云计算厂商还是客户，乃至为用户提供云存储服务的厂商，都有鼓吹“云计算”概念的嫌疑。从目前来看，这一策略不可谓不成功，云计算万亿市场空间的共识已经形成，政府也多次表态支持云计算的发展，最重要的是在云计算的概念下一些基础的云服务早已渗入到互联网的每个角落，比如云存储服务。
2、转移焦点
包括阿里、腾讯在内的云计算巨头，过去一直在强调“计算”的价值，原因在于云计算开始时的竞争对手是传统的IDC服务商，外界对云计算的理解也有些狭义，通常指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。很容易理解的是，在服务不占优势的情况下强调云计算的弹性服务更容易赢得客户的青睐。
3、云计算的早期用户决定的
除了大众化的云存储服务，直到今天很多云服务的买单者仍是企业用户，尤其是大型的企业用户。它们对云计算的早期需求局限在IT基础设施上，最典型的就是亚马逊的EC2，提供Web服务的方式让使用者可以弹性地在虚拟主机上运行程序。只不过EC2翻译过来应该是弹性计算云，国内直接采用了“云计算”这一词汇，后来更是被用于概括各种云计算服务。
其实从国内各大云计算厂商的slogan很容易看出对云计算和云服务理解的差异。我们不妨看几个案例：
阿里云：为了无法计算的价值；
浪潮：中国领先的云计算、大数据服务商；
百度开放云：可靠的智能云计算服务平台；
新浪云：免运维的云计算服务；
金山云：全球高品质的云服务专家；
网易蜂巢：专业的容器云平台；
不难发现，以浪潮、阿里及三大运营商为代表的云计算厂商仍在强调“计算”的概念，浪潮等有服务器销售背景的企业更擅长云计算的基础设施，三大运营商布局云计算的思路也是在服务国内的大客户，阿里云在去年赢得了中石化、中石油、12306、国家电网、新浪微博、芒果TV等大型企业，但大多数开发者使用的仍是云主机、数据库、缓存、云存储等服务。
而百度、新浪、金山、网易等已经开始直接或间接的强调云服务，尤其是网易直接深入到了云计算的垂直领域，从即时通讯云服务、云客服、视频云、反垃圾云服务等多个角度布局了云服务产品。
纵观国内的云计算格局，已然进入到了由微软、IBM、SAP、AWS等外资背景的云服务提供商，华为等IT巨头和三大运营商，阿里、百度、腾讯、网易、新浪、金山、京东等互联网巨头和众多中小云服务商组成的云计算2.0时代。或许也意味着“云计算”的光环正在慢慢褪去，云服务的时代即将到来。
云服务比云计算有着更大的价值？
站在用户的角度来讲，除了云计算的服务端架构服务，还需要测试、BUG分析、数据分析工具、推广平台、反馈与客服平台等复杂且多样的服务。更重要的是，他们并不关心云计算在基础设施上较于传统IDC有何创新，更关心云服务是否能够帮助他们降低开发成本、运营成本甚至稳定性所带来的风险成本。
就好比说，有人将云计算形容为互联网的水、电、煤，也就是基础资源，但大多数用户并不关心这些基础资源是怎么来的，而是关心可以用来做什么。从这个角度来看，云服务比云计算更加大众，也意味着更大的市场。
根据2015年云计算厂商的销售额来看，AWS的成绩是79亿美元，微软斩获了11亿美元销售额。在这个差距背后，微软Azure的产品在测试数据上并不输于AWS，但在AWS的子产品中，除了EC2为计算云之外，其他产品皆为云服务。
据Dropbox称，AWS约95%的新产品和新服务都是客户需求反馈的结果，仅在2015年，Dropbox就为AWS产品组合新增了722项新的功能和服务。相比之下软件出身的微软，在针对用户的运营服务上的短板非常明显，这大概是AWS独占全球50%以上市场份额的原因所在。
此外，甲骨文不久前宣布以5.32亿美元收购了节能数据分析公司Opower，微软传出了收购物联网企业Solair的消息，亚马逊宣布将和Salesforce一道发力物联网。除了扩建数据中心补充技术设施方面的实力，云服务已经成为国外云计算巨头们军备竞赛的又一个要点。
其实，跳出“云计算”的概念从云服务的角度出发更容易理解为什么新浪、网易等互联网企业纷纷进军云计算市场，以及创业者和投资机构看好这个领域的原因所在。
简单来说，云服务是运行在云计算上的，巨头们可以通过自研的形式弥补在基础设施上的不足，创业者也可以通过租赁公有云或私有云的形式打破进入云计算行业的门槛。于是乎，云服务领域出现了两种不容忽视的力量。
其一、借助技术开放布局云市场的互联网巨头
国内最为典型的就是新浪和网易，比如说新浪搭建了国内第一家公有云计算平台，网易打造出了网易云信、网易蜂巢等优势产品。这类厂商的优势在于拥有丰富的互联网产品研发经验，对开发痛点有着深入的了解，比如码农需要的服务，团队协作需要的服务，产品运营需要的服务，进而在云计算的基础上对外提供相对优质的云服务。
在宣传时不再强调IAAS、PAAS、 SAAS等概念，开始主打“服务”的优势，具体解决一些实际问题，比如快速部署、免运维等，就好像网易从“运营云”、“运作云”、“研发云”等角度重新定义云服务。
其二、深耕云服务细分市场的创业公司
从2015年开始，云计算领域的融资案例不断出现，深耕云服务细分市场的创业公司开始成为资本的新宠，尽管这些企业并没有自身的云计算能力，但对云服务的打包和整合却在一定程度上迎合了个性化云服务的趋势。
以容器云市场为例，从2013年开始，Docker技术开始成为关注的焦点，国内的一些创业者在Docker环境的基础上加入一键部署、资源编排服务、镜像仓库、云数据库、集群功能等形成了CaaS容器云，国内知名的容器云厂商已经有时速云、精灵云、数人云等，且相继完成了千万级的融资。当然这个领域也吸引了巨头的加入。
最后要说的是，抛出这个问题的原因在于，“云计算”一词在国内有被妖魔化的趋势，即无限放大“计算”的价值而忽略了“服务”的重要性。从很大程度上来说，云服务的实现离不开云计算的支撑，但过于强调计算的结果，而弱化云服务的提升，就好比养大了一头大象，最终却发现少了托运大象的运输工具。
用户选择云计算是希望将之前硬件投入的成本转移到更便捷的服务上，而非为了获取所谓的计算能力。借用一句偏激的话说：云计算将死，云服务永生。至少是时候理清计算和服务的关系了。
【来源：钛媒体 作者介绍：Alter；微信公众号：spnews】
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