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平台即服务（PaaS）为何未能快速发展？
2009 年，我发现了谷歌 App Engine，并很快爱上了这一服务。这一服务承诺，任何软件开发者都能开发面向任何用户，在任何时间、任何地点都可以使用的应用，同时不必担心服务器配置、数据库设置、操作系统版本、信息安全漏洞、负载平衡，或是规模如何扩大的问题。这意味着，应用将可以自动扩大规模！我们所要做的只是撰写代码，而 App Engine 将为我们完成其余一切工作。
在 2009 年时我就已经看到，到 2015 年，很大一部分互联网代码将运行在类似的平台上。谁会想要纠结配置和运营问题？系统管理员将可以从复杂的工作中被解放出来。最终，我们将可以自由编写代码，而不必担心如何去执行，以及通过什么平台去执行。我们不必再关注规模，并可以从复杂的运营工作中被解放出来。我们的未来一片光明，不必再关注如何配置等细节。
然而，事情与我们想象中并不完全一样。
为什么会这样？
目前的现实并不是“ 一次开发，在任何地方运行 ”。AppEngine 仍在履行，并将继续履行最初的承诺。（这是我仍在 业余项目 中使用 App Engine 的原因。）然而在这一过程中，你会遇到种种问题，例如难以解释的内存泄漏，或是漫长的等待时间。正如一名来自谷歌的朋友所说：“App Engine 非常有趣。该服务面向所有用户的运行速度都是同样的缓慢，而无论用户有多少。”
市面上还有许多其他平台即服务（PaaS）提供商。例如，云计算市场领先者亚马逊也提供了 PaaS 产品，即 Elastic Beanstalk。我也曾频繁使用 Heroku，但这款产品同样非常糟糕。在处理异步任务和自动负载平衡等方面，Heroku 不如 App Engine，不过在部署和 PostgreSQL 数据库等方面要好。然而，Heroku 并未提供广泛的应用程序接口（API）。通过谷歌，你实际上能获得比其他地方更好的 API。这就是你通过谷歌平台去运行代码的优势和劣势。
不过目前，谷歌自身也不像 2009 年时一样重视这一领域。2012 年时，由于对 App Engine 状况的不满，谷歌推出 谷歌 Compute Engine，即亚马逊 AWS 服务的直接竞争对手。毫无疑问，相对于采购设备并搭建自己的服务，利用这样的服务将更方便。不过，从易用性、灵活性和部署时间来看，这些服务相对于 PaaS 服务似乎是一种倒退。那么，为何 PaaS 服务未能征服所有市场？
PaaS 服务取得过成功。例如，Snapchat 就运行在 App Engine 之上，可汗学院 也是如此。Genius和 ProductHunt 则基于 Heroku。这两大平台也为其他许多创业公司和大公司提供了服务。不过，如果 PaaS 能取得更大的成功，那么谷歌原本没有必要推出 Compute Engine，Docker 就不会成为新的热点，而 DevOps 也不会像现在一样知名。
那么，为何仍有许多人放弃 PaaS，转而开发自己的 AWS 和 Compute Engine 实例？为何 App Engine、Heroku 和 Elastic Beanstalk 未能征服世界？良好的控制性是否真的很重要？
我猜测，原因包括 3 个方面：成本、对开发者的锁定，以及文化。
App Engine 的 价格 会经常性下调，但这样的调价过于频繁，令人迷惑。单一的实例，即一个简单的虚拟机，成本要超过每天 1 美元，这还不计算存储或带宽成本。Heroku 的情况也是类似。通过购买及运行自己的服务器，你能获得更好的性价比。尽管这时你会遇到更多的麻烦，导致开发时间被延长，但转而使用 PaaS 带来的好处对许多人来说并没有足够的价值。
随后是被锁定的问题。一旦你在 App Engine 的订制 API 之上开发了应用，你将需要专注于这一平台。你没有一种较好的方式回退，并转而使用另一家公司的平台。这种对开发者的锁定在其他 PaaS 服务中并不是很明显，但仍然存在。基础设施即服务（IaaS）领域有着 OpenStack 和 Docker 等通用标准，而 PaaS 领域没有这样的事实标准。
第三个原因，也是被认为最重要的一点原因在于文化。企业并不希望放弃对自主系统的控制，即使这样的控制权将导致很严重的复杂性。可以理解，系统管理员不希望丢掉自己的工作。
不过，这 3 点原因都是暂时性的。成本正在持续下降，文化在不断改变。有迹象表明，可互操作的 PaaS 服务和相应标准正在 缓慢发展 。（你可以认为，Docker 就是这一趋势下的产物。）
在电力刚刚出现的时代，所有工厂都使用自己的发电机，但随后都转向了公共的电网。IaaS 相当于所有公司都从电网中获得电力，但随后通过自主的变压器将电力转换为自己所需的形式。我认为，PaaS 服务仍将继续发展。在这样的世界里，在代码运行过程中，开发者不必了解或关注服务器的问题。这样的趋势只是比我想象中略微缓慢。
来源：TC
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亚洲前十的大数据公司都在做些什么？
互联网时代，大数据分析已成为IT、电子商务、零售业、银行业和保险业最至关重要的工具之一，可以帮助他们正确锁定客户群，为客户提供个性化的定制解决方案。使用分析工具的公司已在客户招揽、保留和促进销售上看到了巨大的改善。
亚洲的很多大数据公司都在海外市场书写了成功故事。不过，亚洲市场正成为大数据业务的主战场，因为世界总人口的60%都居住在亚洲，且亚洲上网人数在不断上升。
这里为您列出亚洲大数据分析领域十强：
Aureus Analytics：总部位于新加坡的大数据分析公司Aureus Analytics为企业提供集成的大数据分析平台，使企业不用再为理解客户需求、分析业务风险和找出运营低效之处而网罗多种分析工具。它的ASAP统计与分析平台被设计为能跨越多种数据仓库类型和数据结构类型的集成分析平台，无论结构化或非结构化数据、内部数据或外部数据、大型数据仓库或小型数据源，都能用这个平台进行统计分析。这家公司最近刚在在线交易平台LetsVenture上筹集到85万美元资金。
Mu Sigma：位于印度班加罗尔的Mu Sigma公司成立于2004年，帮助企业利用大数据建立数据驱动的决策制度。它在诸如市场营销、风险控制和供应链等关键领域解决业务问题，为企业客户提供融合了技术平台、过程和人力的生态系统。公司声称拥有超过3500名决策学专业人士和75家财富500强客户。
截止目前，Mu Sigma已从红杉资本和泛太平洋资本集团一类的风投公司筹集到超过2亿美元资金，并正在与投资者商谈另外2亿的新鲜资金注入。
Mu Sigma在全球各地都设有办公机构。
Fractal Analytics：Fractal Analytics组建于2000年，为企业(消费品公司、零售商和金融机构)提供理解、预测和培养消费者行为，及改善市场营销、定价、供应链、风险管控和索赔管理的工具。
其旗舰产品‘客户基因组’帮助营销人员在个体级别掌握复杂的客户行为。客户基因组从每笔交易和包括社交媒体在内的客户互动中学习客户特征，帮助营销人员建立关于单个客户的完整视图。这家公司的解决方案也可以用于预测经营业绩。
Fractal的背后是私募投资公司TA Associates，自2013年起已接受其2500万美元投资。去年，多伦多证券交易所上市公司Aimia也对Fractal进行了投资。
Fractal拥有职员800多人，客户遍布一百多个国家。其总部位于美国，但在伦敦、孟买、新德里、新加坡和迪拜等地都设有办公机构。
Manthan Software Services：位于班加罗尔的Manthan软件服务公司为企业提供商务智能和大数据分析解决方案。Manthan成立于2004年，结合先进的预测分析、可行性分析和客户知识帮助零售商分辨和抓住成长机会。
这家公司受富达(印度)成长基金和诺维斯特风险投资支持，总部设在班加罗尔，在美国、英国、菲律宾、新加坡和巴西都设有办公机构。
Crayon Data：Crayon Data成立于2012年，总部分别在印度钦奈和新加坡。与常规的以人为本的分析模式不同，Crayon通过融合企业、公众、外部网络和社交数据打造能产生真正的业务解决方案的工具。
Crayon Data的旗舰产品‘简单选择’为企业带来大数据与分析的巨大力量，使客户能够增加他们的销售转换，从已有帐户上增加收益。这家公司主要面向酒店业、金融业、零售业和技术行业。目前为止，已从Jungle Ventures和Spring Seed Capital募集到550万美元天使投资。
Heckyl Technologies：成立于2010年，为经纪公司、短线交易员、投资者和基金经理提供实时新闻与数据分析平台。其集成解决方案可以提供信息、可视化效果、情绪热点图和市场数据以帮助交易员在市场中找到交易机会。
与传统的解决方案不同，Heckyl在它的平台里引进了社交媒体因素。它还准备为金融机构和对冲基金开发一款大数据挖掘平台。2013年12月，由国际数据集团创业投资公司和Seedfund Advisors种子基金引领的第二轮投资中，Heckyl获得了350万美元资金。这家公司在孟买和英国设有办公点。
Spire Technologies：总部位于班加罗尔的Spire Technologies为企业管理他们的人才需求提供上下文搜索引擎。Spire成立于2008年，为供应链管理、客户关系管理、欺诈信息、人才成长管理和前瞻性人才信息提供多种解决方案。同时，它还通过从文档、电子邮件、短信息和评论中抽取数据构建欺诈监测工具。2013年12月，这家公司从不知名的投资者手中募集到8百万美元的首轮投资。
Altizon Systems：Altizon是基于大数据的物联网初创企业，其主要关注点在工业互联网上。它为制造业厂商提供可以打造智能连接设备并从云端进行控制的平台。这家初创公司有一套传感器数据设备和软件开发包，可以从工业设备的传感器里将数据提取到它的Datonis平台进行大范围数据摄入和聚合。
去年9月，Altizon吸纳了数额未公开的种子基金，提供者是印度一家专注大数据投资的早期基金Hive India，风投公司Infuse Ventures和Persistent Ventures也有参与。
TookiTaki：TookiTaki是一家专注于受众发掘与预测的市场营销情报初创企业。 它正在打造一个软件即服务(SaaS)平台，为企业和媒体机构提供受众行为的可行性分析。作为其分析基础的预测模型结合了公众数字信息与突出投资回报率的反馈环。
TookiTaki在新加坡和印度都有办公机构。今年1月份从风投公司Jungle Ventures、Rebright Partners和Blume Ventures募集到一百万美元的种子基金。
Corporate360：成立于2012年，为企业提供IT销售数据分析服务。有四种产品：Tech SalesCloud(为技术产业设计的数据解决方案，可提供公司概略、技术安装情报、联系人数据和预测分析);DataFactory(以数据即服务模式运行的B2B市场营销数据软件，提供公司概略和联系人情报);Peep(社交媒体可视化应用程序，聚合并形式化社交媒体个人资料/联系人数据，将之在统一的窗口中呈现出来);SataStudio(数据服务，提供精选数据服务、数据挖掘、预测性分析和社会情感分析)。
Corporate360办公机构分布于加利福尼亚、利物浦、马尼拉、新加坡和印度。最近，这家公司收获了20万美元的天使投资。
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移动应用大行其道：你的企业准备好了吗?
从自适应网页设计到支付，移动应用对于小型企业而言已经变得日益重要。该如何将移动为你所用，答案就在下文之中。
移动应用将很快成为“主流”的说法并不恰当，同时也说明着这种情况还尚未发生。市场已经发生了改变，许多商家已然将移动业务视作企业基石的一部分。Forrester称，将移动业务纳入商业战略的企业已经迈出了超前的一步。如果你想要自己的企业获得成功，那么你就必须利用移动设备来改善客户体验。然而，客户体验从昔日的台式机、笔记本转移到如今屏幕更小的移动设备，这对于那些依旧钻研该如何通过网页、app与客户进行互动的企业而言，并非易事。如果你的企业还纠结于该制定何种移动策略的话，以下这些内容会对你有所帮助。
了解移动用户
在现如今这个日益趋于数据导向的世界中，商家在努力去了解消费者行为背后所隐藏的动机。《哈佛商业评论》发现，68%的移动设备使用都是发生在用户的家中，包括打游戏、浏览购物或是八卦网站在内的大多数活动所占用的都是“私人专属时间”。通过对许多用户与设备进行互动方式的研究，企业可以对自己的营销力度进行调整，从而与目标受众相匹配。
忘掉app
尽管尚有例外，但是依赖于app或是网页来吸引客户的商家可以说是已经落伍了。Forrester指出，与其说期待app下载量或是网页访问数的增长，倒不如对用户进行定位，从而“占用”他们使用移动设备的时间。
想要与客户进行接触?以下的这些方式可供你参考：
移动支付app——在2015年，店家们正忙于将店内的设备(刷卡机)更换成能够接受新型EMV芯片卡的设备。将设备升级到NFC功能版本的成本大约在40美元左右，这与将设备完全NFC化的花费相较而言只是很少的一部分。随着越来越多的消费者将自己的智能手机更换为具有NFC功能的新款，Apple Pay和其它NFC支付方式的使用数量也会呈现增长，零售商们在处理这些支付时将会面临更大的压力。
导航app——消费者一般都是边走边查店铺信息，所以商家必须保证自己的店铺信息能够在各种导航app中有着明显标注。
评论网站——虽然对于商家来说，对消费者的评价进行控制并不是一件容易事。相较于店家自己的页面而言，消费者从Yelp 和 Google Reviews上获取的信息会更多。商家确保自己的信息在这些网站上有所罗列，并且鼓励忠实客户来此发表评论，这点非常重要。
让移动端下单变得简捷
星巴克即将推出的点餐移动端对于消费者所期待的便利而言，只展现了极小的一部分。如果当地餐厅能够提供送餐服务的话，移动端点餐将会大有不同，特别是当店家与诸如GrubHub等外送承包公司展开合作时。对于产品供应商而言，让消费者能够很快的在移动设备上找的自己的产品、撰写评价、进行购买将会是一个持续的挑战，意味着购物页面必须在屏幕更小的移动设备上也能良好展现。
专注于移动内容营销
如果你的内容营销策略完全专注于在谷歌上如何进行呈现的话，那么在2015年，你可能需要对此进行重新思考。品牌也开始专注于从移动设备上与消费者进行接触，在这种方式中，客户注意力的持续时间及感受与浏览传统网页是有所不同的。在现如今以移动为主导的营销世界中，讲述故事法已经成为了重要的组成部分，同时也是品牌与消费者进行接触时所采用的独特方式。
不难发现，今年，手机在很大程度上对客户的行为造成了影响。品牌通过一定的方式对科技加以利用，与消费者进行接触，从而在商业竞争中脱颖而出。商家可以调整自己的内容营销策略，与第三方应用签订合同，从而拿下客户。
（via inc，译|快鲤鱼）
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为什么说招到合适的人比融到钱更加重要？
本文编译自sierramaya360.vc，作者Amish Shah。
我在猎头行业工作了20多年，一直在帮助创业公司招聘优秀的人才。我服务过的客户既有VC投资的初创企业，也有即将IPO的公司。我和200多个VC合作过，也见过300多个客户失败的案例；我见证了一些创业者把简单的idea做成了数十亿美元的大企业，也知道在这个过程中他们经历了什么。在这期间，我学到了十分重要的一点：融资非常关键，但是优秀的团队才是无价之宝。
金钱买不来快乐，也买不来公司文化
你有没有做过义务的劳动？反正我是做过，而且现在时常还会做。有时候我们会出于对某事的热情或者为帮家人朋友的忙而免费做一些工作。在创业公司中，大家的收入相对于工作量来说是很低的，但人们也心甘情愿，因为他们想要解决一个难题，为世界带来改变。
我见过很多人放弃现有工作跳槽去一些工资或股权更低的地方工作，因为他们认为那里的公司文化和价值观更适合他。金钱不能收买人心，也买不来快乐和企业文化。如果你能付得起高工资对于吸引人才肯定是有帮助的，但是说到底人们也不会为了更多的钱而在一家差劲的公司委曲求全。
核心员工离职所带来的损失是无法估量的
公司高管离职会给你带来多大损失？早期创业公司失去销售负责人会带来多大伤害？在产品发布前夕开发或工程主管出走的代价是多大？如果这些人恰好是去了竞争对手那里工作会有什么样的后果？这些情况我都遇见过。核心员工的离职会大大挫伤公司员工的士气，影响公司的业务，让投资人、董事会感到不安。除非领导人能及时稳住阵脚，否则员工们就会开始担忧自己的未来，导致公司走上下坡路。
人才和团队是无价之宝，失去他们必将带来沉痛的打击。想象一下这种情况发生在你身上该怎么办？你觉得你的公司能承受多大的损失。
看重应聘者的态度
一家公司可以依靠增加收入存活，也可以通过员工减薪或出让股权融资维持运营。但是如果团队里的人出了问题可能就难以为继了。招来不合适的人可能会拖慢开发或销售进度，造成一些金钱无法弥补的损失。因此在招聘时一定要寻找能够带领团队上进，推动公司发展并能在公司的艰难时刻帮助公司走出泥潭的人。
有些人为了公司的发展会主动减薪，在收到诱人的offer时也依然会坚守。创业公司需要找到这样的人。应该看重应聘者的态度，寻找与公司文化更契合的人才，因为只有他们在公司遇到困难时才会坚定地站在你身边。
吸引顶尖人才的是优秀的同事，而不是金钱
优秀的人才喜欢和同样优秀的人一道工作。招聘优秀人才最好的方法就是让应聘者知道他将与优秀的人共事。我见过一些创业公司在招聘时喜欢标榜自己获得了顶尖VC的投资，或者强调董事会有多少行业大佬，公司有多么牛X的CTO和CEO。但人们真正想要的是与志同道合的人朝着一个共同的目标努力，一起去改变这个世界。工资高当然是好事，但是真正吸引顶尖人才的还是优秀的同事，而不是金钱。
融资对于招聘和业务发展的重要性是毋庸置疑的，但是创业者应该把招到优秀的人才放到更加重要的位置上，没有他们，公司是不可能做大的。你永远无法衡量一个充满热情的、与你秉持同样理想的人会为你的公司创造多么巨大的价值。
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观点
尚德创始人欧蓬认为，一切刚开始没有收入的在线教育将终生难有收入。你认为对？
注：本文是尚德机构创始人欧蓬在昨天（4月9日）发布会上的发言节选，虎嗅有删编。里面谈到他对在线教育要不要有收入的基本看法，也谈到传统企业在做互联网转型时容易有的左倾与右倾思想，或许对你有启发。尚德在这场发布会上披露：2015年3月份，尚德机构主站及相关业务贡献了6400万收入，下属品牌“嗨学网”、“对啊网”分别营收1240万、200万元。它自称“这是全中国最大的在线教育机构“。
欧蓬：今天我跟大家分享一下我的观点，我的观点是：一切刚开始没有收入的在线教育将终生难有收入。
大家会觉得特别的奇怪，如果我是卖手机的，如果我的观点是说一切刚开始不卖钱的手机将终生难卖钱，大家会很意外，为什么在线教育有这样的争论？在线教育其实是处理信息，处理信息有一个特点，边际成本很低，就造成了一件事情，就是说我可能会提供一个免费的服务。但是请注意一件事情，“我能”和“我应该”是两个概念。我能，比如我能通过抢劫挣钱，和我应该通过抢劫挣钱是两个概念，因为抢劫可能是一个错误的模式。在今天在线教育领域里面，很多媒体朋友也在问一件事情，说我们是不是有泡沫、是不是有问题，我们应该免费还是应该收费，到底是怎么样子的。
互联网这个词很热，但是没有多少人真正认真的去思考一下，什么是互联网思维，互联网思维适应一个什么样的场景，应用到我们的行业是什么？
一个互联网产品，它可能是360的安全卫士可能是腾讯可能是百度的搜索引擎，一般而言这个应用产生了两个东西才有价值：海量的用户和高度活跃，这个时候此应用才开始有变现价值，用互联网的话说是羊毛出在猪身上，我不跟我的直接用户收钱，想办法变现。
一般的变现有三种，媒体变现，比如说新浪的品牌广告，比如说百度的点击广告这些都是属于媒体变现。第二个，游戏变现，也是一个特别容易成功的变现，就是把流量卖给游戏，导入游戏。第三个交易变现，比如说在淘宝是交易变现，最近我们发现有人成功的走通了另一种变现，就是衍生品的变现。美图秀秀在去年的时候推出一款美颜相机，大约在一年的时间很低调很低调的卖到300万，然后美图秀秀的日活大概是几千万，然后这个就是一个典型的衍生品变现。
但是一个应用如果不能产生海量的用户，如果不能有高度的日活，它是没有用其他的方式变现的可能的，那我们就需要思考一个问题，教育能不能产生海量用户，第二个教育能不能有高度日活？
今天大家都会觉得教育是一个很大的市场，但是所有懂教育的人都知道，每一个细分市场都很不一样，教育的K12、教育的英语、教育的成人互相之间很难进入，每个细分都不一样。第二个问题也是这件事情最重要的致命伤，就是教育的日活怎么样？今天我们先碰到所有的教育的互联网应用，最高的日活是刷屏的应用，5%到8%，对不起，衰竭很快，它有可能会变成一件事情——就是今天不变现未来也终生不能变现。
互联网思维这个东西怎么来的？其实互联网思维这件事情是通过腾讯百度这些第一代互联网公司崛起的时候产生的，我们简单理解它就是羊毛出在猪身上，如果把这个应用全部用在所有行业所有产业上，在我看来是一种左倾主义。当然另外一件事情是一个严重的右倾，传统的老板会说一种论调：互联网只是一种工具。
真正的问题是，对于一个传统行业，如果我们准备互联网化，真正的问题应该怎么做？如果我们要执行一个互联网+的战略，我们应该重视一些什么？
我们在分析一件事情的时候，经常会有迷惑，只缘身在此山中。今天中国传统企业面临很多的困境，很多的问题，在150年前，我们先人都面临过。在150年前的时候，其实中国和日本都遇到了来自于欧洲的冲击，这是两种不同的文明，中国和日本采取了两种不同的道路，一种是中国的洋务运动，另外一种道路是日本的明治维新，洋务运动总结起来就是8个字，中学为体，西学为用，明治维新总结起来就是四个字，脱亚入欧。简单解释下就是，面对一族文明变革时，中国会说我们的价值观不变，而日本明治派出一个几百人的代表团，在欧洲呆了三年多，回来之后从头到尾的根本改变。同样的事情在俄国发生过，其实俄国之前是一个极其极其落后的国家，彼得大帝跑到欧洲呆了几年的时间，回到俄国的时候开始推动彼得改革，变成了真正的资产阶级文明，加入了欧洲俱乐部，成为了列强之一。这里面有一个小细节，特别小的细节，是彼得和日本人——俄国人和日本人在这种变革的时候，都做了一个变化，他们都脱掉了过去的民族服装，换了新的服装，为什么我要强调这个小细节，因为风格是价值观的外延，你经常看见一件事情，比如说苏宁一直还穿西服去做互联网，这个风格是有问题的，所以说对任何一个传统企业的老板来说，他最大的问题是老板自己到底有没有变化？
尚德机构转型了这么多年，过去大家都会以为是我们临时起义，其实我把尚德机构整个的转型变成了两个准备。
208年到2010年是我的理论建设期，2011年到2014年是试错期。2008年的时候我开始去见和互联网有关的人，那个时间点就是特别特别像当年的日本人，和互联网人聊天他谈的一些事情我完全不懂，我尝试努力的懂得他们的思维方式，懂得他们的逻辑，然后懂得他们的玩法战术战略，2011年开始我们做出了我们第一代的产品，嗨学网，这是第一代的试错产品，2013年的时候，我们做出了第二代产品，对啊网，我们获得了很好的发展，然后2014年的6月6号尚德机构整个的转型。
其实价值观的变化是所有传统企业老板转型最不容易的东西，这件事情解决了剩下的问题就好很多，我们的战略互联网化，我们的商业模式互联网化，我们的IT系统，我们的对外系统，我们的组织我们的团队，我们的风格……一系列因价值观而发生。
最后给大家分享一下，在2014年的5月底，我自己一个人跑到了一个纹身店，然后把这段话烙在我身上，这个话是一句拉丁文：“这件事情势不可当，必须完成。”恺撒他是罗马的一个名帅，之后他控制了整个地中海地区，这一切都是刚刚开始。
*文章为作者独立观点，不代表HRTechChina立场
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拉勾 VS 猎聘：在线招聘的不同玩法
招聘本是互联网渗透传统行业最早的领域之一。但是，前期的招聘模式无论是从产品设计出发，还是从商业模式出发，都很难摆脱传统模式的阴影，只是“在线”这一形式不同而已。51job、智联招聘这些用互联网形式做招聘的公司正在成为互联网人眼中的“传统招聘网站”，而与此同时，来自互联网的创业公司则正在从中开辟新的机会。无论是服务猎头的猎聘网、猎上网，还是要重新定义新规则的拉勾网等，互联网在用不同的方式尝试着对招聘这个行业的重新洗牌。
拉勾与猎聘，即是这轮洗牌中的中坚力量。去年3月底，依托3W咖啡创建的拉勾网拿到贝塔斯曼A轮500万美元投资,仅5个月后，拉勾网又宣布拿到了启明创投的2500万美元B轮融资。几乎与此同时，猎聘网更是拿到了惊人的C轮7000万美金。数字上的递增不得不让人嗅到了资本对这个行业的狂热追捧，以及拉勾和猎聘这两支新兴力量。
不过，了解招聘行业的都知道，这两个“新秀”却也是一对难解的“冤家”。去年3月，拉勾网在其官微发出声明，称其产品设计遭到猎聘网侵权，猎聘网部分页面的功能架构到设计等涉嫌抄袭拉勾。对此，猎聘网方面的UI设计师在微博中予以否认。之后，此事不了了之。
值得注意的是，近日北京地铁里，竟也同时出现了拉勾网和猎聘网的广告，颇有点“冤家路窄”的意味。当然，我不是判官，无权判定谁对谁错。今天，我们只来简单分析下这两个“冤家”在搅局招聘行业的过程中，有何不同？
1）用户定位不同
拉勾和猎聘虽然同属新兴招聘企业，但双方对于用户定位却有很大不同。
拉勾网的诞生和3W 咖啡有很大关系。开业于2011年的3W 咖啡对自己的定位是互联网人士的线下聚集地，正如它的slogan所说“这就是互联网的圈子”。而在圈子里，有聚集自然就会有流动。当流动的人群规模越来越大时，几个人便萌生了做招聘的想法。
因为圈子伴随而来的关系，拉勾网便想在互联网行业深耕，只服务于互联网职场人。不仅包括招聘服务，还包括职业规划等。拉勾网想通过垂直于互联网这一细分行业，再用相对精细化的服务提升产品附加值，目的则都是取代位于行业中低端位置的猎头。
与拉勾专注垂直细分领域不同，猎聘网是一个服务于全行业的招聘平台。不过，其将网络招聘与传统的猎头模式结合，只服务于中高端人才。
猎聘网CEO戴科彬认为，不同层次的人对于招聘服务的要求也不一样。传统招聘网站大多数是在做广告，或者说是个信息发布平台，但是最近几年电子商务的发展已经告诉我们，互联网也在配搭服务，现在的互联网，已经不是仅仅通过信息互通赚钱，而是要用服务赚取更大的利润。越来越多的互联网用户，也正在通过网络获取更好的服务。所以，基于这个逻辑，猎聘网从全行业出发，主打“精英人士”。
拉勾网CEO马德龙则直接把猎聘的服务模式，和智联、51JOB一起归到了“传统招聘企业”的行列。马德龙认为，猎聘和智联、51job一样，只是延伸了招聘行业的服务场景，却并没有提升服务品质。拉勾认为，未来招聘行业服务的提升，必然体现在对用户职业发展规划的有效帮助上，但做全行业的招聘企业，是没有办法提供这样的帮助的。因为你不可能什么行业都了解。
当然，不能说拉勾和猎聘的定位谁对谁错。另一个角度而言，拉勾做的是垂直深耕，猎聘做的是横向细分。
2）产品思路不同
产品设计层面，拉勾网和猎聘网的思路有所不同。
拉勾网因为服务互联网职场人，所以其也将网站作为一款互联网产品来运作。在拉勾网的产品设计上，针对用户体验细节，不断优化。比如，我们公司作为招聘方，在拉钩上可以直接写面面，而不用写北京面面科技有限公司。企业主页，除了有详细的职位需求和公司介绍，还有创始人简介、微博地址、接受过的媒体采访也会被一并呈现。具体的职位之外，用户还能按照企业的融资阶段进行筛选，并附有投资机构信息。
显然，这样做的目的是为了更好地展示企业，工资高福利好之外，每家企业还可以用更加立体化的方式来展现自己对求职者的吸引力，而上文中提到的各种背景因素，都可以拿来为企业背书，无论公司规模的大小。
而猎聘网则不同，戴科彬认为，猎聘本身并不是对传统在线招聘网站做出了颠覆式的改变，而是在诸多细节方面对原有模式进行了改造和优化，以适应中高端人群的需求。
3）商业模式不同
在商业模式思维上，拉勾网和猎聘网有一个共通之处，即招聘网站不是仅仅通过信息互通赚钱，而是要用服务赚取更大的利润。但是，操作模式上还是有很大不同。
虎嗅网曾经对猎聘网的商业模式做过详细分析：
猎聘网上有三种用户：猎头、人才和企业。目前营收主要来源于B（企业方）、C（求职者）两方面，而猎头免费。
针对B（企业方）的收费模式，有职位发布、简历下载、雇主品牌（广告），根据服务内容、周期（月度、季度、半年、一年）组合推出了不同的套餐。
针对C（求职者），猎聘网推出了增值服务收费，比如简历置顶、群发简历、可以主动电话、私信联系猎头、HR等，有月度、季度、半年度、年度等4钟套餐。
针对H（猎头），猎聘网是免费的。因为猎头为企业猎聘中高端职位，猎聘网主打猎头，很清晰表达了针对中高端候选人定位。猎头的特殊身份、猎头带来的中高端职位，自然会吸引中高端人群的到来，快速完善猎聘网人才的数据库，然后通过人才数据库从B（企业）变现。效果和电影请偶像大牌明星，吸引眼球、扩大观影群体的效果有异曲同工之妙。
和猎聘等其他招聘公司有所不同的是，拉勾网的商业模式更加互联网化。在招聘环节，其不会向企业和用户收费，而如果企业在拉勾成功招聘到求职者，将会向企业收取月工资20%左右的服务费，而求职者则完全免费。
这种向企业收费（结果导向）、向个人服务（免费体验）的逻辑，无疑更大胆。
4）品牌打法不用
互联网企业之所以能在短时间内实现融资和高估值，这肯定和其善于品牌造势和营销传播有关。拉勾和猎聘作为出身互联网的招聘企业，在品牌造势和营销传播方面也是高手。
但是，二者的打法却有很大不同。猎聘网无论是从广告还是品牌公关的角度，喜欢高举高打。相信大部分人了解猎聘网都是从其在楼宇与地铁里大力猛推过的广告而来的。不可否认，打品牌，正是宝洁出身的戴科彬擅长的。
而拉勾网则不一样，在品牌宣传层面，它则更贴近用户群体——互联网从业者。所以，我相信大部分人了解拉勾网基本都是从各大科技媒体的banner广告而来的。而且，这次的拉勾地铁广告，也是第一次。有意思的是，广告语简单直接——“互联网人换工作，上拉勾网，不解释”。
所以，总结而言，在品牌打法层面，猎聘选择的是自上而下的方式，而拉勾选择的是自下而上的方式。
作者微信公众号：书客（ID：shukewenzhai），个人微信：lulingzicun
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李德毅：大数据突破点在于聚类
[摘要]这种聚类是跨学科、跨领域、跨媒体的，并且已经成为许多行业的核心竞争力。
2015年4月9日，第三届中国电子信息博览会在深圳召开。工业和信息化部电子信息司司长刁石京主持开展了新一代信息技术产业发展论坛。中国工程院院士李德毅发表了主题为“大数据认知”的演讲，对大数据的发展前景做出了展望。
人类社会文明已经进入到了数据密集型的新时代，大数据已经成为重要的资产。在李德毅看来，大数据本身既不是科学，也不是技术，它反映的是网络时代的一种客观存在。而数据数量巨大，价值密度低，实时在线，多源异构，给人们的认知造成了很大的困扰。
李德毅认为， 人类的认知科学要想有所突破，首先就要在大数据聚类上去的突破，聚类是挖掘大数据资产价值的第一步。这种聚类是跨学科、跨领域、跨媒体的，并且已经成为许多行业的核心竞争力。人脑的认知能力不能够全部、完整、统一地形式化，但特定的情境下的认知能力是否可以先局部地形式化。
智能机器人是物联网不可或缺的端设备，一直以来都是人类关注的重点。李德毅认为，机器人既使用大数据也产生大数据，既是大数据的产物，也是大数据的推动者，机器人是大数据的认知的典型代表。人脑的认知能力不能够全部、完整、统一地形式化，但特定的情境下的认知能力是否可以先局部地形式化，而机器人就是人类的思维移植。
以下为李德毅演讲全文：
尊敬的怀部长，各位来宾，女士们，先生们，我汇报的主题是大数据认知，云计算、大数据、认知，大家知道认知是现在全球都感兴趣的话题。所谓认知，就是怎么样获取知识和技能的能力，所以我的第一个小标题是讲一下认知。
大数据标志着一个新时代的到来，这个时代的特征不只是追求丰富的物质资源，也不只是无所不在的互联网带来的方便的多样化信息服务，同时还包含区别于物质的数据资源的价值发现和价值转换，以及由大数据带来的精神和文化方面的崭新现象。
大数据来源于人类的测量、记录和分析世界的渴望和无尽的追求。随着信息技术，尤其是传感器、通信、计算机和互联网技术的迅猛发展和广泛应用，人类获取数据的手段越来越多，速度大大加快、成本急剧降低，层次和尺度更为精细，揭示自然现象和社会现象更加深刻，人联网和物联网又使得人人物物都成为数据源，这样一来，大数据成为网络时代人类社会的重要资产。
我想说一个观点，大数据本身既不是科学，也不是技术，我个人认为，它反映的是网络时代的一种客观存在，各行各业的大数据，规模从TB到PB到EB到ZB，都是以三个数量级的阶梯迅速增长，是用传统工具难以认知的，具有更大挑战的数据。
数据量巨大，价值密度低，实时在线，多源异构，怎么办？举个例子吧！聚类，物以类聚，人以群分，这是人类几千年来认识世界和社会的基本能力，是从大数据中发现价值必须面对的一个普遍性、基础性问题，是认知科学作为学科的学科，要解决的首要问题。无论是政治、经济、文学、历史、社会、文化、还是数理、化工、医农、交通、地理、各行各业的大数据或宏观或微观的任何价值发现。
2008年XX专刊登了一篇文章，人们对小标题关注不够，这个小标题讲的PB时代的科学怎么做。大数据分析和挖掘的首要任务是聚类，这种聚类是跨学科、跨领域、跨媒体的。
聚类的挑战性很多，有人是并行计算等等，我不细讲了。我想说的是大数据聚类表现形态。
我想用几个例子来讲一讲，人类走过了几千年的实验科学、几百年的理论科学，保险是一个很传统的行业，基于概念评估的生意，保险公司对车险客户是这样聚类的：A类连续两年没有出车祸的，B类，最近一年没有出车祸的，C类过去一年出了一次车祸的，D类过去一年出了两此及以上车祸的。我从机场到深圳来，你坐飞机从北京到深圳，保险公司给你付了，我一了解，这个保险是20块钱，这个保险公司买了你三个大数据，身份证，还有你的手机号，各位企业、各位领导，各位老百姓，你们想一想。
物联网时代，当汽车成为轮式机器人，成为大数据发生器以后，就是一个大数据发生体，每一次驾驶，每一次维修，每一次行驶，甚至每一次刹车，都会记录在岸，利用大数据聚类，保险公司可对一个车况好、驾驶习惯好、常走线路事故率低，不勤开车的特定客户，给予更大的优惠，而对风险太高的客户报高价甚至拒绝，例如出租车司机跑的比老百姓多得多，总之能够给出包括保险费支付方式在内的个性化解决方案，这就颠覆了保险公司的传统商业模式。这就是大数据聚类成为保险公司的核心竞争力，我扩张一下，就是大数据聚类成为很多行业的核心竞争力。
非大数据时代，做一个人脸的识别，我们可以提取它十个特征，第二类先结构化存起来，你想一想，如果十个特征都一样的话，两个人是不是同一个人呢？当然，这也是不可能的，但是我们再想一想，人类智能来看，它忽略了什么呢？我认为它忽略了太多，这种人脸识别仅仅是几何结构的聚类，落入集合学框架，忽略了聚类的不确定性，忽略了聚类的多样性等等。
再举个例子，大数据写诗，人们熟读众多诗词，记住了针对各种意境的大量字串。例如说李白一生写诗1010首，把他所有诗句进行机械切割。李白给毛主席诞辰100周年写一首诗，就是这样。
大数据对形式化方法的挑战是非常严峻的，在数据密集型的网络时代，任何传统学科，或者传统的行业，它的公理、原理和定理组成的语境，遇到互联网+的挑战之后，这样一来，传统的学科行业，或者是交叉学科，成为一个大数据、小模型、小定律、交叉学科的时代，模型和程序要围绕数据转。
创新，表示在创造一个新的语境，新的坐标系，在这个坐标系下研究大数据，在互联网情况下，如何创造你新的坐标系，新的语境，否则难以有新的发现。
实践中的研究，由下而上要深入，数据要胜过程序，价值要胜过知识，关联要胜过因果，更多要关注有意义的小众，把这些小众累积起来才成为大众。
通过大数据聚类即时发现价值，要充分认识大数据中的不确定性和价值的隐蔽性。
机器人如何认知是我讲的第二个问题，这七个字，可以有两种划分，一种是机器人如何认知，你要把这个弄清楚，我觉得实际上是在弄这个，机器人在想，人如何认知，智能机器人是集新材料、新工艺、新能源、机械、电子、移动通信、全球定位导航、移动互联网、云计算、大数据、自动化、人工智能、认知科学、乃至人文艺术等多个学科、多种技术于一身的人造精灵，是人联网、物联网不可或缺的端设备，是人类社会走向智慧生活的重要伴侣。
机器人既是使用大数据也产生大数据，既是大数据的产物，也是大数据的推动者，机器人是大数据的认知的典型代表，机器人时代真的来了，我们希望我们以后的黄牛退休、铁牛耕地，这个铁牛就是机器人，农民进城，机器人耕地，医疗与健康机器人，服务机器人更是上上下下，当然还有太空机器人等。
我先讲一下服务机器人，高考机器人，就是由知识的碎片化，大数据来认知，就说明我们的教育不能光是填知识，我们现在做一个报告，我们可以用机器人来撰稿，机器人导航，机器人手术等。
如果语言、文本、歌曲、剧本，都可以用虚拟机器人，训练他的形象、情感、动作、语音、语调、风格，利用大数据，发出新的歌声。
机器人革命是世界性的、时代性的，机器人换人首先不是换掉理发师之类的劳动者，而可能是产业工人、文秘人员、医生、服务员、甚至士兵，他们将升级转型成为机器人的创造者和使用者，成为懂得集成、维修、管理机器人的专业人才。跨界渗透和跨界创新诞生的智能制造也是我国抓住历史机遇的又一次崛起。
我想做一个可穿戴设备的案例，如果你能做一个人和人的衣服，动力驱动，研制一个可穿戴的机械，帮助负重、助行、转体、条约的话，不仅可以让机器人站起来走路，还可以让特种兵成为飞人、超人。
这就是这样一些机器人，可穿戴的外部增强的机器人，这是我想做的家庭服务机器人，今天企业家很多，我在这投一个标，我想做这边这一个机器人，谁能做下面的轮子，从餐厅到卧室，从卧室到书房，希望大家有兴趣能够谈一谈。
机器人还将进一步刮起穿戴风，苹果做了手表，这个手表里面有一个检查老年痴呆的，苹果发表了5个APP商家，启动全新医疗应用，我们想一想，如果有一天让手机或者手表成为医疗诊断的工具，成为用于慢性管理的医患视频互动平台，成为医疗互联网个人健康与医疗的数据发生器，成为远程诊疗的开始，成为某种流行病的社会调查，成为病友社交网络，甚至会颠覆传统看病模式，颠覆传统医学研究。
生物机器人遐想，我们人的想象中，生物的多种形象，如果器官移植越来越发达，那么移花接木就屡见不鲜。将来，谁是谁搞不清楚了，如果这个人的脸换到另一个人的身上去，怎么界定？从定制治疗到定制婴儿，改造人类胚胎DNA，会不会避免遗传性疾病？如果将人的思维移植到机器人，那么思想是不是不朽的呢？
我现在想做一个东西，我想做一个机器驾驶脑。在脑科学取得重大突破前，能不能做得出来？人脑很复杂，我跟一个美国科学院士，是个华人，在科技部开的咨询会上，他告诉我一句话，让我很吃惊，他回答我的问题，脑里要花一个脑袋功能结构图，100年都画不出，他说你看一看生命科学的书，那叫人脑的组织结构图，全球已经发现500多种脑部疾病。
科学界正把脑科学和认知科学作为当前的重大研究领域，我们热切期待生物脑的出现。
难道认知科学就是研究生物脑的自然属性吗？怎样把社会属性研究进去呢？我提出来要研究文字、文明和传承，我们各种高端生物都会有语言、文字的，因为有了文字，才有了文明。要研究脑认知的后天属性，研究脑发育、可塑性与自然环境的关系，认知也是后天学习和积累的结果，是与社会环境、社会实践、群体交互等密切相关的，要建立人脑认知的成长机制：如何创建神经元之间新的连接和新的认知。
我们想一下，人的智能，除了记忆之外，在学习和思维上，到底有什么能耐？客观地说，或者概括地说，一个是逻辑思维，一个是形象思维，形象思维最主要的是两个，一个是类比，一个是联想，主要解决的是图象。
因此我的技术观点是如果人脑的认知能力不能够全部、完整、统一地形式化、但特定的情境下的认知能力是否可以先局部地形式化，例如算术运算、简单游戏、博弈、定点开车等。
就在此时此刻，美国的一个汽车公司，真的从洛杉矶往纽约开，他要开5000多公里。我们有很多摄像头，还有汽车本身的运动参数，再一个就是我们的导航地图，还有雷达传感器，我们利用一次规划，和驾驶地图，形成一个初位化。我们认为，我们的驾驶脑主要涵盖了人脑关于驾驶行为的主要功能，长期记忆、短期记忆，还有瞬间记忆，就是感觉记忆，从感知到认知，到行动。我今天在博览会上找了好几个厂家，希望跟他们合作，X1芯片，我们能不能做出我们自己的XPA，让我们的汽车工业在智能时代到来中不错失又一次机遇。谢谢大家！
中国脑计划马上要启动了，我个人认为是要将三项研究同步进行，因为大数据三化来认识脑袋，保护脑，模拟脑，谢谢！
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观点
Coursera牵手新东方，向翻墙看课的时代说再见
4月8日，Coursera 宣布将与新东方展开战略合作，Coursera 将为新东方提供来自世界各地117所大学25个学科领域的全部课程共计989门，这些课程将会放到新东方的高校MOOC平台中。
新东方自2007年，就开始在高校推广多媒体学习库的概念，为高校学生提供新东方的课程，包括微学课堂平台，四六级机考平台等等。旗下的高校MOOC平台推出于2014年，是一套完整的MOOC解决方案，除了学校可以上传自己制作的MOOC课程之外，还可以调阅新东方所提供的MOOC学习材料。目前全国有超过50家高校使用新东方的MOOC平台。
在这次合作，双方都谈到了希望在中国推广MOOC的学习方式。新东方在线高校业务部总监刘俊岭谈到，“虽然Coursera大名鼎鼎，我相信对于很多中国学生来说，在新东方的MOOC平台上将是第一次真正接触Coursera的课程。”而在同一日在果壳与Coursera合作的发布会上，Coursera 的CEO Rick Levin 也谈到MOOC的学习尚未普及，他们不仅希望将全球的课程带入中国，也希望将中国课程带入全球。
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观点
为什么好多公司要费劲DIY私有云，而不是愉快地采用公有云？
本文编译自O'Reilly，原文作者为 Jim Stogdill。
去年10月，下着雨，我和英国人Simon Wardley站在纽约一条湿漉漉的人行道上，争论着云服务的未来。
Simon认为，因为规模大，公共云在成本上占优势，为特定组织所建的私有云则不然。这点我非常认同。Simon进一步推论说，正因为如此，在To B市场上，公共云的占有率和占有深度更强。这点我非常不认同。
Simon那一套观点的理论基于经济学里的经济人假设：如果用公共云的成本低于用私有云的成本，经济人必然会选择公共云。
我承认，随着时间的推移，公有云的成本会越来越低。不过，正如Avi Deitcher一篇博客的标题发问，《AWS的价格会遵循摩尔定律吗？》（注：AWS即Amazon Web Service，是亚马逊的云服务）。按照摩尔定律，同样性能的芯片，每隔一年半到两年的时间，价格会下降一半。答案是显而易见的，并不会。服务不等于纯粹的芯片，服务还包括许多其他的投入，比如人力资源。公有云成本的降速很快，不过不会像摩尔定律预言的那么快。
AWS比自己建立私有云便宜得多，而且，AWS三年内价格下降了56%，伴随着这个趋势，二者的价格差会进一步拉大。Avi Deitcher计算了一下，如果一个公司有600个计算单位，三年时间里，用AWS的话，支出约为110万美元，自己DIY私有云的话，支出约为230万美元。
这个计算结果很有意思。既然可以用公有云可以省下这么多钱，为什么那么多企业建私有云？为什么沃尔玛最近还说要建一个超大私有云？
美国东部有一家银行（例子并非虚构，但原作者未透露具体名称），它DIY私有云，有近12万一对一映射到硬件上的服务器映像，即，它有12万个计算单位。由于规模效应，它的单位成本会低于DIY私有云的小公司，但是高于AWS。粗暴地估算一下，它DIY私有云的总成本接近 ( 110 + 230 ) / 2 * 120000 / 600 ≈ 34000 万美元 = 3.4 亿美元。
这家银行有约4000个开发人员，年IT预算约7.5亿美元。所以，我刚刚估算的数字还在合理范围内。
如果该银行现在将相关业务全部转移到AWS上，忽略掉转移成本，该银行能省下什么？
三年下来，省下的成本接近 34000 – ( 110* ( 120000 / 6 ) ) ≈ 12000 万美元 = 1.2 亿美元。相当于每年省下4000万美元。
重申一遍，这个公式是忽略了转移成本的，同时，也忽略了AWS价格逐年下降的趋势。本文的估算方法非常粗略。
4000万是一大笔钱。但是，考虑到该银行的年总收益为340亿美元，年净利润为100亿美元，4000万只是利润的0.4%，而放弃全部的云基础建设，转移到AWS上，是一个伴随着高风险的重大决策。
这正是那些鼓吹公共云的人所忽视的。公共云占据了价格优势，但是对于很多公司来说，使用公共云的投资回报率没有高到一定程度，让他们愿意放弃对自己数据和业务的掌控，承受来自第三方的风险。所以我觉得，在相当长的时期内，私有云依然有存在的意义。
这里要提到另一个常见的观点：公司可以把新增的工作负荷放到公有云上去，既有的东西就继续在公司内部运作好了。换句话说，这种观点的另一层意思是，可以将一部分工作负荷转移到公有云，而将最核心的系统保留在公司内部。肯定有公司这么做，但它们的情况一般有点特殊，它们的工作负荷通常是离散的、时变的。总的来说，这种做法是最不讨好的。它徒增复杂性，风险也不会比全盘转移到云端小，而且，根本省不了几个钱。
说来说去，如果你觉得奇怪，这些公司为什么没有愉快地采用公有云，不是因为他们傻，而是因为他们需要仔细权衡风险和收益。
Simon，你觉得我说的对吗？
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观点
急需回归教育本质！在线教育别再“打酱油”和“秀模式”了
在线教育O2O、B2C、C2C、题库、答疑、小班授课……名词和概念让人眼花缭乱。现在看到的恰恰是这些“花拳绣腿”，大多数在线教育公司都忘记了“互联网只是工具”这句名言，反而认为互联网是万能的，可以替代任何行业。
所谓的在线教育第一股全通教育上市仅14个月时间，就在3月24日涨停收于320.65元，而如今已经跌到了237元，就是这个股价还扛着514倍的市盈率。一家老型SP服务公司披上“在线教育”的外衣就可以成为A股的“飞猪”，这一方面体现出“在线教育”概念的火爆，同样体现出中国股民的无知。
当前在线教育已经成为中国投资界的宠儿，一起作业网、猿题库等多家在线教育公司纷纷集中公布融资利好。在线教育O2O、B2C、C2C、题库、答疑、小班授课……名词和概念让人眼花缭乱。可惜在线教育的泡沫已经到了濒临破灭的边缘，因为太多的外行人士以淘金和骗融资的思维进入这一行业，根本不懂教育的本质，失败是必然的。
在线教育平台多为“打酱油”
无论是何种教育模式，本质都离不开“教育”二字。三字经就讲：教不严，师之惰。老师是教育效果的根本，而互联网只是工具和手段。正如金融在线培训公司上海益学堂创始人刘荣桃所言：“我的父母都是大学老师，我从小就耳濡目染老师的本分应是什么。对一个曾亏到想跳楼的人，当然知道投资者应需要的证券培训是什么。我是真心想帮到股民，希望他们不要犯我当年的错误。”而当前在线教育的主要问题在于，很少有公司去关注老师的水平，反而多为打造一个连接老师与学生的平台。
无论是现在火爆的100教育网，还是百度、阿里、腾讯纷纷打造的在线教育平台，都是在搭建一个平台。通过资本、品牌和营销优势，这些平台容易获得老师和学生关注，因此用户注册数可以快速增长。
但是学生能否真正的在这些平台上获得自己想要的教育？显然，做平台者仍然无法深入到教学的本质上，搭建平台是最为简单，也是他们最擅长的工作，而发展优势教师资源，则属于线下工作，这一点对于很多互联网公司来说都是难事，他们都在“打酱油”。
也有很多人在谈，将线下授课模式搬到线上并不可取，没有创新性。我认为不能为了创新而创新，创新的目的如果只是“花拳绣腿”，给投资人看，这并不可取。从线下搬到线上的在线教育反而容易盈利，比如新东方至少仍然是盈利的，第二季度净营收净营收为2.362亿美元，而做金融在线培训的“益学堂”更是将线下的股票培训课搬到线上，第一年就盈收1.1亿元。
现在看到的恰恰是这些“花拳绣腿”，大多数在线教育公司都忘记了“互联网只是工具”这句名言，反而认为互联网是万能的，可以替代任何行业。
“秀模式”多为忽悠投资人的伎俩
对于在线教育的模式，我想很少有人能搞得清楚，比如，在线教育O2O、B2C、C2C……对于这些名词我真的是疯掉了。同时，也十分佩服这些创业者，他们总能想到将自己所做的事情与热门的互联网名词挂钩，从而博得投资人的青睐。
卖盒饭的会称自己是餐饮O2O、上门洗衣服的会成为洗衣O2O，总之一切都要与O2O挂钩。中国一些创业者造名词的功夫，确实要比创业能力强很多。
而有数据显示，2014年中国互联网教育市场规模达到1334亿元，预计到2017年时市场规模将达到2864亿元，平均复合增长率27.7%。从数据上看在线教育市场非常大，因此也吸引了大量投资人、创业者。
但是至今为止还没听说过有哪家在线教育公司获得盈利，即使是非常知名的某作业网，号称1000万用户，仍然表示没有考虑盈利模式。这种号称没有盈利模式的创业者，都是在学O2O那套，也在学小米雷军：“先有用户，再搞盈利模式”，甚至还梦想着所谓的“大数据”赚钱。
而在我看来，这种所谓不考虑盈利模式，疯狂烧投资人钱的创业者都具有一定的惰性，因为他们很多都在掩盖自己无法找到盈利模式的事实。
K12教育投资已泡沫化，垂直在线教育值得学习
目前，更多的在线教育创业瞄准K12(从幼儿园到12年级)，市场可谓是千军万马。市场竞争处于同质化，没有自己的核心竞争力，最终自然是具备师资力量、资本力量和推广能力的企业获胜，而其他公司都会成为“炮灰”。
据腾讯课堂发布的《2014年K12教育市场分析报告》，2014年初至11月，在线教育领域投融资金额超过44亿元，其中外语类独占20亿元，K12教育以4.69亿元排在第二位。进入2015年以来，K12在线教育领域的融资明显热了不少。答疑题库阿凡题、易题库先后获得了1800万美元和数千万元的A轮融资。3月底，K12在线教育更是呈现出高额融资集中爆发的局面。
显然，资本市场更看好外语这种垂直在线教育，比如，新东方、100教育等，而这也是此前线下教育培训市场的主力，因为这些垂直在线教育市场的拥有自己的核心竞争力：教师资源，以及成熟的收费授课盈利模式和用户习惯。而K12教育市场虽然庞大，但是用户成熟度不高，竞争同质化，服务无法标准化。
垂直领域在线教育市场除了英语外，金融在线培训市场也有着不错的前景，特别是A股进入牛市之后。
（本文系作者@磐石之心，来源：钛媒体 链接： http://www.tmtpost.com/222765.html)
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