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以 IM 切入万亿级企业服务市场，imo 云办公室要基于强黏性，做企业服务的入口
同我们之前报道过的今目标一样，imo 也是走的利用普世功能搭建平台，吸引企业用户，以平台为基础，做增值服务 “App Store” 的路线，但 imo 选择切入点是 IM 。
成立自 07 年 3 月，10 年底试运营，12 年 8 月正式上线，imo 花了四年时间打磨产品，11 年获得 2000 万人民币天使投资，之后拿到来自金沙江、UMC 和上海市科投的 1000 万美金融资，目前融资总额已经超过 1 亿人民币。目前团队在 110 人左右，Base 在上海。
对 imo 最简单直观的理解是，它最核心、也是最底层的功能就是一个企业版的 QQ，员工可使用邮件、短信、传真等传统的办公沟通方式，也可以选择即时的文字、表情、语音视频等。企业可以给每个新入的员工分配一个账号，将其纳入企业的整体关系链中，员工可以通过 imo 同企业内部员工沟通，也可加入外部人员 imo 账号，同外部成员联系。除此之外，imo 也会提供非常轻量级的比如电子公告、投票、会议通知等。
而基于 IM，imo 会打造一个类似企业 App Store 的企业服务市场，这个市场不仅会提供 OA、CRM、ERP 等企业日常所有的工具和应用，满足企业用户的日常办公需求。同时，它也会提供比如企业快餐订制、企业培训课程、差旅途中会碰到的订酒店、订机票等企业 O2O 的相关服务。目前 imo 接入的第三方服务包括电子传真、网盘、审批、视频销售管理和外勤管理等非常通化的工具和应用，未来会新增更多行业化的第三方服务。
目前 imo 公有云有 PC 客户端、web 网页版、iOS、Android、Mac、Windows 版本，同时面向大中型企业提供私有云部署版本。
盈利模式方面，imo 的收入来源可分为三类：1. 基于沟通协同方面。目前 imo 面向企业提供三个版本，不同的版本，其功能不同，三个版本采用 SaaS 模式收费。2. 基于 imo 平台，给企业提供第三方的增值服务，同第三方分成。3. 企业 O2O 服务模式，引入快餐、培训、机票酒店预订等第三方服务，imo 导入流量，两者分成。
类似 imo 的项目包括 Worktile、Teambition、今目标、Tower.im 、Moxtra 等等。
从 IM 切入的风险在于，它很容易被 QQ 等更加大众化的产品替代。在这一点上，imo 的解决方案是基于 IM 之上的轻量级办公工具和应用，以及统一入口。
imo 创始人乔月猛在采访中跟我说：“目前 imo 在 IM 的基础之上给企业提供日常办公所需的工具和应用，比如传真、视频会议、发短信、网盘、审批、差旅管理系统等等。同时，接入到 imo 上的第三方应用，在员工登陆 imo 之后，这些工具和应用都会自动登陆，所有这些工具和应用的信息，也都会推送到 imo 这个工作平台上。所有的应用和工具，都是统一入口，一键登录，这就是所谓的统一入口。”
而员工会使用 QQ 做同工作无关的事情，这一点在 imo 上也得到了解决。当新员工纳入到公司内部的关系链中后，其所使用的功能，公司都可进行设限，而员工所添加的外部联系人，都需要经过其直接上司进行审批。通过这种方式，来避免使用 QQ 作为 IM 时存在的管理问题。
乔月猛在采访中笑说，没有极强黏性的功能，基于该功能之上做平台是没有意义的。以 IM 为基础的企业服务，尽管很难个人眼前一亮的感觉，但真的要做一个高粘度的产品，只有 IM 可以做到，无论是 PC 时代的 QQ 还是移动时代的微信都证明了这一点。
而据乔月猛介绍：“目前 imo 的日活占整体用户的 70%，87% 的员工会同时在线，当日平均发送消息数为 33 句，平均每天的使用时长为 9 小时。付费用户已经超过 20 万人。”
谈及目前的企业服务市场时，乔月猛说，目前国内的企业服务市场近乎一片荒芜的状态，43% 的企业甚至连基础的沟通平台都没有，企业 IM 可能算是一个百亿级别的市场，而基于 IM 之上的企业协同服务、管理软件等线上服务，这个市场在千亿级，而类似机票酒店快餐等企业与企业之间这种 O2O 服务加起来，更是在万亿级。
[36氪原创文章，作者: 果子]
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信息化步入云端应避免六错误
越来越多的企业CIO们相信正确实施云计算可以极大地提高企业的灵活性和效率，同时又能够削减基础架构的成本。在未来的几年中，将会有不少企业将其很大一部分经营迁移到云中。但是，虽然很多企业准备“步入云端”，但并非所有的企业会得偿所愿。因为企业有可能犯下面的几个错误：
1．没有选用适当的云模式
准备迁移到云中的企业可以从以下云模式中选择：公共云是由云供应商所拥有的云，并在多用户和PAYU（随用随付）基础上提供给企业使用；而私有云是企业自己拥有并部署和用于企业内部的云；而社区云是由多个公司所共同分享的云模式，这些公司往往来自同一行业；混合云兼有上述各种云部署模式的一些特点，它可以使应用程序和数据轻松地从“一朵云”移到“另一朵云”上。
每一种云部署都有其优势。在选用哪种云之前，企业需要考虑的因素有：企业希望迁移到云中的应用程序的关键程度、合规问题、必需的服务水平、负载的使用模式，以及应用程序与其它企业功能的集成程度。
2．没有将云安全与公司的安全策略结合到一起
企业的云安全和公司的安全策略必须整合起来。企业不应当为云构建一种新的安全策略，而是扩展当前的安全策略，使其适应云平台。在为云计算而修改安全策略时，企业需要考虑如下因素：数据存储在哪里、如何保护数据、谁可以访问数据、合规问题、服务等级约定（SLA）等。只有正确实施云计算，它才能成为企业改善安全策略和整体安全状况的一个良机。
3．指望云服务供应商的安全性
不要想当然地认为因为你用了云服务供应商，数据就自动安全了。你需要全面调查供应商的安全技术和过程，并检查供应商如何保障企业数据及他们自己的基础架构的安全。企业尤其需要关注如下方面：
应用程序和数据的可移植性：供应商是否允许你将现有的应用程序、数据和过程导出到云中？你能轻松地将这些导入回来吗？
数据中心的物理安全性：服务供应商如何从物理上保护其数据中心？他们使用哪种类型的数据中心？他们的数据中心操作员得到过怎样的培训，有什么技能？
访问和操作的安全性：供应商怎样控制对物理机器的访问？谁能够访问这些机器？它们如何管理这些机器？
虚拟数据中心的安全性：云架构是效率的关键。企业应当查明独立的组件（如网络节点、存储节点等）是如何构建的，还要调查这些组件的集成和安全保障方法。
应用程序和数据的安全性：为实施策略，云解决方案必须支持由企业自己定义组、角色，要有精细的基于角色的访问控制，还要有正确的口令策略和数据（静态数据和传输的动态数据）加密。
4．认为企业不再为保障数据的安全负责
不要认为将应用程序或系统外包出去就意味着企业就对数据泄露不负责任了。企业必须理解自己仍对客户和其它利益相关者的数据完整性和安全负有不可推卸的责任。换言之，公司的老总要对数据安全负法律责任。
5．监督不力
自动化是云安全最受欢迎的方面之一，但这并不意味着企业在部署云之后就可以不重视管理责任。相反，企业需要通过网络和云安全解决方案来保持监视和监督功能，以保证云计算和云安全的长期性能。
6．一成不变的策略
许多企业常犯的一个错误是编制了详尽的云安全策略，然后就束之高阁，再也不去修改其内容。在这个技术经常变化的网络时代，威胁会不断地演变和激增，企业需要虽不一定做到高屋建瓴，但必须能够积极主动。经常全面检查云安全策略会减少未发现漏洞及相关危害的风险。
【文章来源：三影塔CIO之家】
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大数据将彻底颠覆招聘产业
来自北大的创业者肖恒是一位才华横溢的创始人，曾服务过世界500强企业松下和京瓷，他的内聘网近日获得了百万级别的天使投资，在招聘产业风起云涌的今天，内聘网凭什么获得这次投资呢？以下为i黑马记者对肖恒的专访。
我05年毕业于北大软件微电子专业，学的是嵌入式开发，最早是在手机上做游戏。05年毕业后，去日本呆了四年。我在松下和京瓷做项目开发，做了两年之后，07年7月份我跳出来了，借助一些日企的人脉关系，我在东京开了一家公司做当时在日本非常热门的人才派遣生意。我的公司提供两方面的服务，一边给在北京的中国人办签证，让国人去东京工作，另一方面更多是跟在东京工作的中国人签订劳务合同，通过我的公司被派遣到日企工作，后来公司做到了09年中，两年之后倒闭了，因为08年经济危机，连索尼（大客户）这样的大公司都一次性解聘了8000人，更别提高薪聘请外包劳务团队了，更何况层层分包，利润越来越薄，营业额一年也就不到300多万元人民币。
华为给我的创业灵感！
回国后，我去了华为，主要负责欧洲片区的安全项目市场拓展支持工作。不久，我在华为发现了创业机遇。华为几个做技术的同事，他们大概工作了五六年，在安全产品这一块开发能力上应该说很不错了，但是最后几个人找工作的时候都最终选择了51job和智联这种平台。
我研究这里头的原因发现一方面是因为IT行业存在这么一个现象，偏技术的人干的时间越长，这些人的人脉就越窄，而工作才五六年的人群，猎头又不是非常care他们。猎头care的是高端人群，因为做一单收益高，为了拿下这一单，周末的时候猎头会跟高端人群约一个下午茶，了解高端目标的一切信息，他愿意付出很多的时间。而工作五六年的人群猎头也会做，可是他最多打一个电话问一下你的情况，至于你的诸多需求，猎头很难了解，所以服务质量不好。
那么面对这个人群我在想能不能通过推荐的方式帮助这部分人群尽快找到合适的岗位，但是IT里技术宅男的朋友圈很窄，干的越长人脉越窄，因此要实现推荐，需要帮他们找一个平台，既可以帮忙找工作又可以维护人脉。
这样，我在12年4月份，开始了第二次的创业，做了一个职业社交网站，叫职来职趣，可是我做了一年后就把它停了。
没有切准用户需求，我做死了自己的网站
我当时构想的是，用户可以通过我的网站把过去的人脉关系捡起来，一方面跟这个行业里的人产生一个关系，帮助他们找工作。这就是这个产品后来失败最大的原因。因为人们找工作是刚性需求，它的窗口期一周到两周的时间，把工作找到就可以了，但是你让他在平台里捡人脉扩展人脉，这个东西时间成本太高太高，这是这个产品做失败最重要的原因，你没有切准用户刚需的时候你做一个平台，用户是不care你的，这就是为什么这个产品后来我下架了，就是这个原因。
失败后，我反思了几个月。我发现单纯的职业社交这种模式在中国的土壤上很难做起来，我选择在效率上做文章，换言之，我要打造的是一个中国提供极速推荐的网站。去年10月的时候我就开始做我现在的产品内聘网。
决定招聘成败的关键，是对双方内在需求的把握！
为什么要做极速推荐？研究别的招聘网站的产品你发现，所有的招聘产品，人们常说招聘的产品分为两个点，就像翘翘板，一边是求职者，一边是企业。但是问题是在一个招聘类平台上两个点到底哪个点最重要，这是需要去思考的问题。很多招聘网站更关注企业方。它把企业方信息呈现的很全面，企业方收到很多的简历，因此企业方可以百里挑一。一方面对于企业方还是需要花很多时间成本，去筛选简历。而另一方面个人求职者依旧要查看企业信息后，进行海投，依旧需要等待，效率仍然不够快很多人得不到反馈。应该说这些产品更多的提升的还是企业方的体验而不是个人求职者的体验。
想要真正快速的帮助求职者找到合适的工作，就要去思考双方的诉求会在哪里？用人单位和求职者的诉求是不一样的。我举个例子，有十家企业想找技术人员，用户通过传统招聘网站把简历投递给用人单位，并没有办法真正地把自己的潜力、特长和特点，乃至内在需求告诉企业。而企业也是一样的，依靠现在招聘网站粗糙的服务，很难完整地展现企业的全部需求，比如有的职位看重应聘对象的技术能力，有的职位更看重应聘者是否能吃苦，还有的看重的更多是求职者的性格和情感细腻程度等等。
换言之这些微小地需求无法从简历中体现出来的要素，恰恰决定最终的招聘或求职的成败。可是这种微观需求的筛选却极大地浪费了用人单位和应聘者的时间，因为双方都要付出相当的沟通成本，才能明确知道。
但是，很遗憾这个市场上的招聘产品并没有充分意识这一点。对于中高端求职人群有猎头服务，但是工作三五年以下这部分人群的招聘服务，却没有。服务这部分人群的产品都是信息平台，这类产品做的是一次性的，是一锤子买卖，一锤子买卖是信息平台可以做的事情，这就说为什么到现在为止招聘行业这么火，出现了几百上千家产品，还有很多人或多或少能够拿到钱，就是因为针对这部分人群的招聘产品没有服务。
为什么这样？中低端招聘产品没有人做服务，人们不愿意做服务，一方面我们的服务理念还没有跟上。其次服务的确很苦逼。刚才咱们说了，做猎头做平台做的大就三家，他们做服务出身的，他们基本上把猎头市场占的七七八八。为什么中低端做几百上千家还不停出来新的企业呢？猎头做服务能赚钱，一个人能赚好几万，对于五年以下的人群做服务做了半天，苦逼的不行还赚不到钱，中低端这种产品据具代表性就是58和赶集，一个简历三块六块，一年能营收好几千万，完全看简历收费，不需要任何的服务。所以说为什么中低端为什么会呈现千奇百怪，这么多人在做还能涌进来，因为没有人做服务门槛低。
别人不做服务，我们做服务，这就是机遇和下一个风口所在。
大数据技术服务将彻底颠覆招聘产业
既然，我们知道企业和求职者的那些内在需求，是干扰招聘最终成败的重要因素。对我们来说，这是一种信息不对称。我们的目标就是通过深挖双方的各种内在需求，通过大数据，最终实现把合适的人推荐到合适的公司去的目标。我们对内聘网现在的要求是24小时的人才极速推荐。
为了实现这个目标，我们做了这样一些事情。
首先，我们明确了平台的目标，我们更多的是服务求职者。这一点很重要，谁是我的上帝，将决定我商业模式的构建，也让我们能够得到更多的求职者的诉求，帮他们推荐到合适的企业去。
其次，我们是服务平台，而不做信息平台。过去的招聘网站并没有服务存在，不过是一个水龙头，企业通过购买广告，而自来水公司（招聘网站）决定放多少水给企业。这在互联网的早期可以被称为服务，但是在大数据时代，在高度信息透明的时代，这种网站提供的不是一种的服务。真正的服务理应增加更多的价值，要从数量多，向效率高转变。但是，传统招聘网站不愿意放弃这种落后的模式的原因，就在于它商业模式的僵化。它依靠收企业广告费就可以赚钱。内聘网就是做推荐，将来内聘网还想借助推荐得来的数据，进行数据深挖。招聘这个行业是一锤子买卖，人找工作一锤子买卖，现在所有的平台不关注用户服务体验，我希望通过用户服务让用户感觉自己是上帝，让个人用户跟内聘网保持一个友好的关系，将来这个人进到企业之后，后续发展中内聘网能跟踪服务。
然后，内聘网会搜集企业的诉求和个人的诉求，放入我们的算法模型里，通过模型算法来形成最佳配对的方式，我们的难点在于准确收集更多的企业和用户双方的诉求，放入到算法中去。不过80%的需求往里面一扔就行了。差不多就是这样。将来的话，这个里边将来最有价值的东西就是数据挖出来之后它的算法和模型是最有价值的东西。
目前，我们会要求用户根据网站的引导提交个人信息，期望工作，上班简历，这是最基本的，通过这个我们可以筛选一批推荐了，将来这一块完善的越来越深。
（创业家&i黑马：有相关从业者指出，内聘网参考的企业和求职者诉求，比一般的招聘网站要丰富的多，因此收集的信息平均要多数十项。未来，随着数据回笼越来越多，可以参考的参数标准会更加丰富，最终实现数据牵头，将招聘完成在眨眼之间。不过，我们认为数据模型的完善其实不容易，目前内聘网还有很多人工在里面了。内聘网上十人的规模三个客服。为什么客服占内聘网的比例这么高？因为它的大数据还没出来，出来以后它的客服数量会慢慢下来。）
然后，我们帮助用户来投递信息。个人用户上这个平台之后可以不用去投简历，耗费这个时间。只要定期更新简历，修改一下状态即可。我们自动把用户的简历投递给匹配他的公司。推荐过去后，企业HR会马上会收到短信，我推一个人给你了，求职者也会马上收到一条短信，这个钱是我们平台出的钱，就是为了用户很及时。用户也能收到我已经帮他投递的信息，未来手机端开发做好后，双方都可以实时查看。
采用上述策略后，将彻底打破信息不对称，实现企业与人才的无缝衔接。随着不断试错和不断循环，会越来越精准。最终实现我们极速推荐的目标。
我们平台企业快突破1000家，两个月时间做到了这个量。我们现在收企业299一个套餐，299干点什么事呢？
第一、我们利用我们服务号做一次推送，服务号里面将近有四万用户的推送，微信公共帐号。
第二、企业在完善自己的信息后，就什么也不用干了，个人完善完个人简历什么也不用干了。网站依靠算法给企业推荐十份简历，企业觉得不错，就点击联系方式，我们从里面扣钱。
未来做不做社交，不确定
社交是我的一个梦，但是我现在只想做好推荐这件事情。现在有些招聘类网站说自己做的是职业社交其实是很浅的社交。其实只是用人方和求职者之间的站内信而已。真正社交性的网站像linkedin一样，不仅为了解决我这次找工作，还能在职业人之间产生交流。
职业社交这个切入点是对，但是至于你将来怎么去切，能不能走的更深，不容易做。中国人这个圈子，有一些东西不是美国人做好中国人就能做的好，因为做了一年这个东西，里面有很多的感触。中国人做社交都是横向的圈子，纵向圈子很少人有关心这方面，同一层次的圈子就是你横向的圈子，举个例子，比如说你微信朋友圈里将来有五千人八千人，天天看朋友圈人刷不过来的时候，一定把一些人的消息屏蔽掉。为什么？因为跟你没有太多关系。你屏蔽掉的是纵向的人群不是横向人群。跟你有关系的你会看他的信息。你看不过来的时候，会慢慢把跟你关系浅的人屏蔽掉。
美国纵向社交为什么能成功？其实社交这个东西为什么说社交，一个好的产品包括社交这个产品做的好抓的是人性的东西，举个例子，比如说在中国一个社交平台上你把你的信息完全百分之百真实暴露的时候，别说真实暴露，中国人都有这么一种性格，我跟一个陌生人讲稍微夸大自己，都是这种心里。跟熟人讲的时候信息你没办法夸大，你是什么样子就是什么样子，这个东西很奇怪，把你的东西往这个平台上放的时候，你到底让谁看，朋友看还是陌生人看，心里面很微妙。这个东西它造就了你这种产品，你抄美国抄不出来。包括在美国在日本在欧洲这种职业化的氛围里面，首先人们之间互相的坦诚，朋友看到是这个样子外人看的也是这个样子，这个信息就可以暴露出来。
来源：i黑马 作者：陆海天
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专访友友系统姚宏宇：以云计算为核心为企业服务
北京友友天宇系统技术有限公司CEO 姚宏宇
谈到大数据，姚总表示友友系统专注于数据层面，友友系统一开始就围绕着数据采集、存储、分析，所有的产品都是基于网络这个理念，核心的目的是怎么把网络优化。用比较技术的语言来说这个产品是无中心的架构，无论是解决网络环境的瓶颈问题，还是云中硬件软件网络出现问题的时候的自恢复和自控制能力，友友系统在这些方面都有极大的优势。
目前友友在为一个比较大的城市做智能交通服务，即预测拥堵。不是说等拥堵了之后才告诉你不要去哪里，而是先告诉你这个地方快要拥堵了，你不要去那里。这个领域作为大数据来说是非常有价值，第一，数据量增长非常快。第二，确实数据是可以转化成价值的。以下为采访实录：
跟我们分享一下从一开始到现在云计算有哪些变化？
姚宏宇：以前有过一个研究，从一个概念的炒作到真正落地有一个曲线图，云计算是基本上沿着那个曲线走了一圈，很快炒作起来，慢慢掉下来，掉到谷底，到真正的发展，这才是健康的发展。从市场的角度来说应该在慢慢的往健康的发展方向走。云计算之后有了大数据，我觉得还是会沿着这个方向走。
姚总出了一本关于云计算的书。
姚宏宇：那本书主要是针对云计算技术的本身，用尽量简单通俗的语言给大家讲述出来。我在中国做云计算时间比较久，但市场上所谓的专家也很多，很多人听完觉得云里雾里，也搞不清楚，那本书就是我们一家的观点，云没有那么神秘，它就是实实在在的，一般的人如果讲的好基本都可以理解。所以那本书最主要的目的是给大众的科普型读物。那本书叫《云计算：大数据时代的系统工程》，当时受钱学森老先生影响比较大，用了“系统工程”这个词。
友友系统在云计算方面的发展，我了解到友友系统一直定位在私有云的领域，想问一下姚总为什么只定位在这么一个领域？未来会不会朝公有云或混合云的方向发展？
姚宏宇：因为我们公司是一家技术型的公司，从我本人到公司主要的核心员工都是偏技术。我以前总是打一个比方，我们最擅长的是给人家盖楼，也就是私有云，你要盖这样的楼，我为你设计好盖出来；公有云就是出租，有了这个楼我怎么把它租出去，这是完全不一样的模式。另外也是一个考虑，公有云需要对这个社会信用体系的要求很高。公有云说了很多年，我参加了六届云计算大会，今年突然发现一半的厂商都是互联网的公司、公有云的公司在做了，我觉得刚刚开始，后面的路还很长，对于我们来说要选择最好的方式。私有云会一直存在和壮大，未来5年、10年、20年会以公有云为主，但私有云会一直存在，这也是我们能够为很多企业提供最大价值的地方。这么多年走下来，市场上处于同一个行业的公司有很多，我跟云计算专业委员会的秘书长聊天，他说今年的厂商变化很大，一路走来很多人调整了方向，调整来调整去，最终还是要坚信你自己选择的适合你的道路。
能否谈谈你们CloudWare产品的定位？
姚宏宇：CloudWare是我们一系列产品线的总称，虽然它是叫云计算，我们公司也是专注在数据层面的，因为数据会变成未来IT企业最重要的价值支撑，所以我们一开始就围绕着数据采集、存储、分析来做研发，其他都是围绕着不同的数据类型再深入。像结构化的数据，我们有分布式数据库，传统的企业我们有分布式数据库集群，还有非结构化数据，能够提供像亚马逊那样的服务。我们产品的特点呢，是跟外面的公司相比，是一开始设计就设想了有这样的东西，所以它们互相配合非常好。其他很多公司说我要先做这块东西，再做别的，不能说谁好谁坏，只是这是不同的思路。第二，我们所有的产品都是基于网络这个理念，核心的目的是怎么把网络优化。用比较技术的语言来说这个产品是无中心的架构，无论是解决网络环境的瓶颈问题，还是云中硬件软件网络出现问题的时候的自恢复和自控制能力，在这些方面都有极大的优势。
我对您说的数据层面比较感兴趣，这个产品在大数据方面的应用如何？
姚宏宇：我们以前叫大数据，我不太喜欢大数据这个词，我觉得数据从小到大都是有的。整个云计算技术本身最核心的就是应对数据的挑战，我以前有一个演讲，整个东西是怎么来的？最早的时候做IT系统，每个人、每个机器都是独立的，互相是没有联通的。这样一个人、一个机器产生再多的数据，线性叠加也多不到哪儿去，真正的爆发是物联网和互联网的数据，把人和人、机器和机器全部连在一起。比如我一个人说话一千句就是一千句，咱们两个聊就会很多，再加一个人进来，说话速度又无限快，数据的增长量是一个组合的增长量。所以才产生了这么大量的数据，所以才有了今天这么大的数据量，我们该怎么处理。其实我们的核心就是怎么围绕云计算的技术解决企业里面遇到的问题，当然虚拟化、云平台是在有了这个问题以后发生的。因为一台机器解决不了这些问题，你得调动100台、10000台机器来解决这个问题。以前有句话叫一人吃饱全家不愁，但你要管一个企业，管那么多员工目的就不一样了。这是云计算的另外一个角度。回过头来说数据，我们公司是一直围绕着数据服务的，因为这是能够产生最大价值的地方。
数据分为几个阶段，最早是存储，然后再进行分析处理。从你们的经验来看，现在的企业数据管理最大的挑战是什么？
姚宏宇：从中国的市场来说，我们跟国外比较先进的像美国相比，现状是落后比较多，但主要并不是技术方面。一个是意识上的认识，更关键的是我们现在很多人在炒作大数据，数据在哪儿，怎么找出来，怎么融合在一起等等，实际上我们大多数企业还没有到存储这一步；得先有数据，然后采集过来，然后才到存储。现在中国绝大部分企业的阶段还处在我怎么把数据全部汇集在一起，就像我们要做调查研究你要先把资料收集上来，很多地方我们还没有跨越。当然互联网公司在这方面做的是比较超前的，互联网公司一生下来数据就是他的生存根本，所以大家一开始就比较关心。我们曾经做过一个非常大的部委级的数据管理平台项目，仅仅是协商，我能不能拿到你的数据，哪些能拿，哪些不能拿，都得先协商好。这跟互联网公司是不一样的，这条路必须要走，但会是一个比较长的过程。
可不可以理解为大数据还处在非常早期的阶段。
姚宏宇：我觉得是，能够从大数据中发掘真正有价值的东西，为社会创造价值，为公司创造价值，不是说现在没有，但从一个大面来说现在还处在比较早期，有些公司走的比较靠前。假如他第一步走的比较好，后面相对就会走的比较好。
企业做的好也希望能够对社会做一些贡献，我知道您在大数据智能交通行业会有一个演讲，有没有案例可以分享。
姚宏宇：去年我们突然发现交通行业对数据本身是有刚需的，我们是为客户提供服务的，客户对此真正感兴趣，他觉得是有必要的，双方合作才是双赢的结局。交通行业因为堵车很严重，还有从国家道路安全等等方面的考虑，所以很多地方都有卡口。原来是在主要的道路上设监控摄像头，所有的车过去它会把你的车识别出来，以前是在主要城市主要道路，现在这种趋势开始向全国蔓延。我们现在给一个比较大的城市做了智能交通服务，很有意思，即预测拥堵。不是说等我拥堵了我才告诉你不要去哪里，而是我先告诉你这个地方快要拥堵了，你不要去那里。这个领域作为大数据来说是非常有意思的，第一，数据量增长非常快。第二，确实数据是可以转化成价值的，无论从哪个方面来看，我们都觉得做这个事情比较有意思。
其实交通跟我们每个人是息息相关的，您刚刚说到预测交通堵塞的时间点，在北京尤其严重，能不能给我们讲一讲技术是怎么实现这种预测的？
姚宏宇：细节我今天在智能交通的论坛上会提一提，根本的方法发生了一些改变，比如说原来预测拥堵很多时候都是在道路底下埋感应项圈，车过去的时候他就能感应到，统计出过了多少辆车，然后再做判断。以前很多道路都是5年、10年前建的，埋的本来就比较少，就跟采样一样，数据采样非常少所谓的预测是非常不靠谱的。像我每天都走东三环，东三环是属于最堵的一段路，我上班的时候是从北向南，一般稍微好一点，但是在三元桥会比较堵，在国贸和光华路会比较堵。假如我埋了两条感应项圈，在国贸和光华路各埋了一条，你会发现反应特别特别慢，说三环特别堵，但你发现其实过了国贸就非常的顺畅。
当然也有其他的方式，用物联网的手段来说感知的元器件现在变得非常的广泛了，而且已经有了新的方式，随时随地可以监测，非常快。这样厂商就有了大量的基础数据，这才能让我们的预测更准确，更有提前量。跟以前的方式就会有一些本质性的区别，最主要的是感知手段发生了变化。一定有什么东西触发了数据的爆发点。
我们有的时候遇到节假日，就会有一条短信告诉你要晚了，需要注意哪个路段。这种是怎么预测的？
姚宏宇：技术上是不太复杂的，感应的技术在采集车流量状况的时候是全天24小时一刻不停的，包括昨天和今天。假如今天节假日，你明显发现在今天同一时间段，车流量或者交通拥堵的程度比昨天的时间开始提前了，而且在一段的时间内在不停的增长，那就基本可以做一个判断。从技术上来说并不难，不仅是智能交通领域，在其他领域也一样，比较难的是怎么采集到大量的靠谱数据并且是实时的，因为很多时候过了这个时间段分析就没有价值了。时效性就需要很强大的计算能力，我可以做出实时的分析，有了这两点大数据才能真正的落地。其实分析很多的手段和思路跟你原来做的方式是一样的，比如说交通预测，也不是说现在才有，10年前就有人做了，只不过那个时候数据没有那么多，你分析出来的结果不靠谱。
您刚才说到数据分析，怎么样才能收集到这些靠谱的信息，筛选出有价值的？
姚宏宇：有很多的智能方法，从算法层面上可以实现。第一最关键的你得有足够多的量，就跟我们采样一样，要做人口普查，我们只采样一个地方肯定是不靠谱的。
类似这种预测，像电商的商品推荐也是用到了大数据的手段去分析的。我有的时候发现前两天买的东西，过了一、两个月开始向我推送刚买过的东西，为什么不在我想买的时候向我推荐。
姚宏宇：我们跟很多技术人员探讨过，尤其在网络上人的生活节奏非常快，我们最后得出一个结论，假如你去逛一个什么地方，他对你这个人理解，在你逛的这段时间一个小时之内给你推荐一个跟你相关的东西，让你出手就购买的可能性是非常大的，过了半天效果至少打了半折，过了一天基本没有效果了，因为很多女孩子买东西是很冲动的。
另外一个很大的问题是采集数据是双向性的，就以电子商务为例，比如京东，他可以根据你现在的浏览历史猜测你在看什么东西，我在跟踪你的需求和你的兴趣，后面再给你推荐，但这也涉及到隐私的问题。我跟一些互联网公司、电商公司的朋友，一些资深的架构师讨论，我问他们公司内部对隐私这个问题怎么看，他们的回答是无可奉告。
友友系统未来在云计算和大数据方面有什么样的具体规划？
姚宏宇：虽然我参加了六届，但我们这家公司真正的市场化运作和商业化运作是从2010年开始。现在走的道路已经基本上定型了，但从产品、从技术、从市场很多角度来看都在往前推进，我们会坚持的在自己这条路上往前推进。创立友友系统的时候是有一些远大的理想的，希望能够尽量的向理想靠近。
【文章来源：CSDN】
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国内主流HCM/e-HR厂商点评（八）：和勤
历史上，勇冠三军的吕布，虽有虎牢关前三英战不下之勇，但只因为屡次换东家而被骂作“三姓家奴”。
在中国e-HR厂商中，也不乏屡次被人收购不断改头换面颠沛流离以至于后来沉沦甚至归于尘埃的，和勤就是其中之一。从太平洋软件到亚信再到联想亚信，最后下嫁到和勤软件，三年之内，数次改头换面，员工和客户都被整的晕头转向。
复杂的历史
太平洋软件，对于很多新一代的e-HR从业者来说，极其陌生。现在也很难找到公开的资料。仅存的信息如下：“太平洋软件(中国)有限公司始建于80年代初期，是国内最早涉足软件工程规范化领域产品和服务的厂商。目前知名的软件工具产品例如ORACLE，SYBASE，BUSINESSOBJECTS等，都是由PTS引入中国。同时PTS是第一个将软件工程理念带给中国广大用户的厂商。”
其实，太平洋软件之所以进入视野，有两个不可忽视的因素，第一个就是以小博大，太平洋软件当时拿下了中石化项目；第二个无限风光的就是2003年10月，亚信公司以645万美元的现金方式和价值255万美元的股票，收购了太平洋软件的核心HRM(人力资源管理系统)和BI(商务智能)业务资产。当时印象最深的是，身边一个刚刚离开太平洋的同事，不无惋惜的感叹为什么自己没有赶上被收购的好时光。
亚信花巨资收购太平洋软件的HR和BI部分，一方面凸显了进入管理软件行业的决心，太平洋的优质客户，应该是亚信进入这个领域的最好选择。另一方面也是李剑波的个人情结所致。风光一时的太平洋软件或者亚信团队确实让离开或者曾经工作的人羡慕不已，但是所谓“塞翁失马焉知非福”，还沉浸在收购带来的现金红利被人羡慕的老太平洋发现，很快自己就要过上颠沛流离姥姥不疼舅舅不爱的生活。
IT行业有个很有意思的现象，联想做什么，什么就完蛋。从com时代的FM365到后来的手机，凡是联想染指的，基本都以失败告终，联想和亚信的联姻就是其中之一。刚刚经历过亚信收购的HR业务开始被联想整合的七零八落，然后不到两年的时间又被一个不知名的和勤收入囊中，从开始的645万美金加255万美元股票，大幅度缩水到1500万人民币，而且人员队伍已经分崩离析到50人左右。
傲娇的存在
中石化项目，对于和勤来说，是个骄傲，因为中石化代表了中国企业的典型特征：机构复杂、人员规模庞大、国企典型管理需求、层次繁杂、低于广泛等，总之，不管是集团企业的管控，还是中大型企业的复杂，甚至是多元化产业，中石化都完全覆盖。因此，下结论中石化项目帮助和勤理解中国客户e-HR需求，一点都不为过。但是，中石化分省部属的模式，直接呈现为每个省市均是独立的需求，对于小规模运营的和勤来说，这又是一个灾难。
在管理软件行业，一直有个性化ERP和ERP普及两种截然相反的声音。个性化意味着高投入，普及化意味着标准化和高利润。正是这种个性化的需求，导致中石化连基本的人员信息结构、组织体系和岗位体系，都需要和勤每个省市单独梳理、设计、部署一套，成本投入可想而知。
因此，和勤成为了一个傲娇的存在的供应商，外头名声显赫（中石化联姻），内心凄苦无比（项目遥遥无期）。这差不多也是国内很多e-HR厂商的真实写照。
垂直应用，也许是更好的出路
中石化的典型需求，为和勤软件提供了很好的需求基础，尤其在国企关注的干部管理、报表等方面尤为突出，加之诱惑的价格、贴身的服务，为和勤拿下国资委下属的中国核工业集团、华能集团、马钢集团、天津港集团、大连港集团等重量级客户，奠定了坚实的基础。
客观来说，和勤在国资委所属企业关注的独特应用方面，完全符合国资委人事/组织/干部管理的风格，更是用友、金蝶等ERP厂商无法望其项背的，同时，也不是东软这种经过洋买办包装过的产品能够企及的。
但是，新的商业环境，尤其是互联网的兴起，“酒香也怕巷子深”，研发实力的不足、营销团队的低水平运作和客户深度应用的挖掘乏力等，注定了和勤只能随波逐流，甚至会沉沦到老客户不断被蚕食的悲惨地步。
不甘沉沦的和勤，也曾尝试奋起直追，包括与铂金软件的绯闻等，但是，打铁还需自身硬，在傍大腿被验证失败后，低头做事，也许是个更好的选择。
【文章来源：人才管理SaaS研究 作者：张月强】
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明道大会：再见，人口红利；你好，商业科技
2014.05.27~28，明道大会于浦东丽思卡尔顿酒店举办。此次明道大会的主题为：《再见，人口红利；你好，商业科技》。在两天的时间里，明道大会邀请了40多位演讲嘉宾，就当今科技行业最热门的6大主题——云计算、大数据、健康医疗、互联网金融、新材料和先进制造、O2O和零售科技发表各自独到的观点。
第一天上午，明道创始人任向晖先生以《科技与管理的未来》的精彩演讲拉开了2014明道大会的序幕。他认为：经典管理理论已经有了非常多的工具，各种物质激励，包括升职、关怀、荣誉，按照马斯洛理论已经走到极限了。现代管理亟需更好的激励模式，这个激励模式能够让管理者从左右摇摆当中解脱出来，这就是使命感激励。
吴晓波先生的演讲《把世界交给80后》中提到，未来5到10年，中国的商业世界会被80后颠覆掉。而“在接下来的80后的世界里，一切商业都将互联网化，传统企业将受到冲击”受到了现场来宾的热烈讨论与深刻反思。
除了这两位大咖的现场演说，也有许多专家，创业家们为我们带来了商业科技最新信息，这是一场科技的盛宴。其中，李天田女士的《玩公司：高度互联环境中的管理新视野》；江宏的《云：开放性决定成败》；崔晓波的《6亿设备背后的数字》等许多嘉宾的演说同样受到了好评。此次明道大会还邀请了麻省理工学院的Alex Simoes以及Sociometric Solutions董事长Ben Waber等为我们分享了他们对于云计算、大数据方面的想法和见解。
Ben Waber
李天田女士
第二天的明道大会主要则以科技医疗、先进制造、互联网金融为主。在上午与财新LIFE合作的专场中，让我们更近一步地认识到了医疗健康已离不开与科技、互联网等的融合。顾大宇给我们分享的BONG 手环、章坚的“活法儿网”、张锐的“春雨医生”软件，激起了许多来宾的踊跃提问和极大的兴趣。也让我们感受到了科技力量的无穷大。
顾大宇先生
张锐先生
而第二天作为压轴嘉宾的就是科幻作家刘慈欣先生。他的到来受到了来宾的热烈欢迎。作为中国科幻文学的领军人物，参与到明道一场以商业科技为主题的大会，科幻与真实之间，往往也是很近的距离，这也是科技发展的魅力。此次刘先生带来的演讲主题为《两个空间的开拓——IT和航天》。
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智联招聘IPO会重蹈触控科技覆辙吗?
2014年上半年58同城、微博、京东、猎豹等中国科技互联网公司集体赴美上市，很多人认为赴美上市窗口期到来，机不可失失不再来。近日，拥有17年历史的智联招聘准备6月13日在纽交所上市，如果成功上市这将是继前程无忧后，第二家在海外上市的中国招聘网站。然而在钛媒体作者磐石之心看来，“智联招聘”本次上市之路可能十分崎岖。
注：2014年上半年58同城、微博、京东、猎豹等中国科技互联网公司集体赴美上市，很多人认为赴美上市窗口期到来，机不可失失不再来。近日，拥有17年历史的智联招聘准备6月13日在纽交所上市，如果成功上市这将是继前程无忧后，第二家在海外上市的中国招聘网站。然而在钛媒体作者磐石之心看来，“智联招聘”本次上市之路可能十分崎岖，甚至可能出现与触控科技一样临阵暂缓上市的悲剧。以下为作者磐石之心再总结的四点原因：
第一、“无创始人”之忧，这是致命伤
智联招聘创办于1997年，早于腾讯1年，早于百度3年，早于阿里巴巴2年，可惜这家老牌互联网公司的创始人却早已离公司而去。张咏、刘浩这些创始人早就淡出智联的管理层，现任CEO郭盛只是职业经理人。
互联网公司作为新型公司，基本都只有10几年的历史，而且处在技术创新的最前沿，只有创始人才可以把握企业发展方向。创始人离开的雅虎公司已经颠沛流离，而谷歌、腾讯、百度、阿里巴巴仍然由创始人主导，才有今天的辉煌。与此同时，这些正在辉煌的互联网公司也都如履薄冰，战战兢兢，每天接受来自创业公司的各种挑战。
互联网公司是最没有历史的公司，也没有什么可以传承的东西。腾讯创始人张志东2014年第一季度辞任后就表示要帮助腾讯培养下一代接班人，而且希望从腾讯内部发掘，从而可以更好地传承创始人的衣钵。因此，没有创始人的智联招聘，在面对全新的移动互联网时代、社交时代的时候都没有办法应对，也没有承担企业创新失败的能力，他们只是资本的傀儡。
第二、机构和投资人持股比例过高，解套嫌疑太重
从智联招聘公布的持股比例看，管理层基本没有任何话语权，总体持股在5%左右，而更多地股份在Seek等机构投资者、个人投资者手中，而且Seek这些机构作为智联的原始股东，在前程无忧上市后被智联深度套牢，迟迟无法解套，这次上市正是最佳解套机会。
对手前程无忧成功上市之后，智联招聘已经找不到新的故事讲给美国投资者听，这也将极大的降低智联招聘的估值，虽然只是募集1亿美元资金，但是对于没有故事的智联估计也是个很难达到的数字，上市前的认购必定以惨淡收场。哪个投资者愿意从这些深度套牢的机构手里接过烫手山芋？
第三、智联招聘无法给投资者更丰满的想象空间
一个股票之所以会有人购买，投资者看的并非只是当前的企业盈利状况，更看企业的未来发展空间。京东商城亏损数亿上市，仍然受到投资人追捧，因为背后有腾讯的入股和微信接口，以及未来中国B2C电商、O2O爆发的巨大市场空间作为支撑。智联招聘这家17年的爷爷级互联网公司，能给投资人带来什么幻想？
在招股书中，智联招聘这样陈述自己的战略：“通过品牌和加强用户体验吸引和保留更多用户；获取和保留更多客户；继续追求我们的移动战略；扩大产品范围；追求战略投资和收购机会。”所有的战略都不新鲜，也看不到亮点和诚意。在风险提示中，智联招聘诚实的写道“我们行业的激烈竞争，包括来自现有竞争对手或新进入招聘和职业相关服务市场的竞争对手”，这对于智联招聘来说意味着雪上加霜。
第四、“掘墓人”已经站起来，智联却招架无力
垂直招聘、社交招聘（LinkedIn）、猎头、生活信息招聘(58同城、赶集网)等各类新型招聘企业从细分市场开始进攻传统招聘市场。更有企业直接从“免费招聘”入手，依托全新的互联网思维进军招聘领域，这无疑让智联这种靠卖广告位为生的公司难以招架。
据了解，现在的手机招聘求职App已经拥有全国460多个城市520万家企业的招聘数据，用户免费下载即可获得城市招聘信息分类推送。而且手机招聘App对所有招聘企业完全免费，再加上通过大数据运营反哺“免费求职招聘”，最终通过运营500余万企业求职大数据获得收益，这是典型的互联网玩法。
智联招聘虽然目前仍有9亿元的营收，但是其营收主要来自于购买服务独立客户数量的增长，随着类似垂直招聘、社交招聘、猎头、生活服务招聘、免费招聘等新型招聘模式的兴起，智联招聘的独立客户数量会达到顶峰，开始进入下滑通道。由于智联是一家没有创始人的公司，已经无力应对全新的挑战，所以根本没有变革的可能性，这也意味着上市即是智联招聘的巅峰时刻，接下来会进入一路下坡。
距离6月13日挂牌交易日还有几天时间，不知智联招聘会不会因为资本市场不认可而临时放弃上市，如果放弃这次机会就意味着不再有下一个上市的机会，即使完成IPO，在机构投资者、职业经理人集体解套变现、市场空间不具想象力，业绩增长乏力的情况下，智联招聘的股价也会一落千丈，在这里也提醒广大投资者千万注意风险。
【本文作者磐石之心，微信号panshizhixin8】
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内部推荐+微信的甲乙双方在线对话微信招聘
今天小编和一位外资雇主内部做招聘的朋友微信互动沟通，就如何用微信以及借助员工的社交网络做好内部推荐进行了头脑风暴，该外资企业担任招聘经理的朋友，公司员工规模在5K-1W左右，目前已经在使用微信作为内部推荐职位信息的发布渠道，从获得推荐简历的数量上来看，还有很多提升的空间。
先是对方主动先打开了话匣：”我们公司有个微信职位发布，这个主要针对内部员工的，每月两期，但是反馈效果很一般，所以我想做个调研以便可以做些promotion，有没有什么建议可以给到我的啊？“
小编回答说”员工推荐的过程激励，可能参与积极性低的原因吧？尽可能让内部推荐项目参与成本低，好玩，轻松点“。以下是部分对话截图供您参考（替换了头像和删除隐藏了部分职业敏感信息）：
和小编的聊天中谈及，该雇主的员工规模在5K-1W左右，但是关注了该微信公众账号的粉丝不到2百人，综合前后的对话沟通，小编的整理汇总如下：
1、关于提高微信粉丝数量
借组员工的碎片化时间，如在茶水间，食堂的桌面、等电梯的时间等来宣传微信公众账号的二维码。
另外，做好首批粉丝的调研也很重要，例如首批粉丝都是如何关注到我们这个微信公众账号的？他们为什么要关注？他们有什么期待？（做好这点有利于雇主更有针对性的拓展内部员工粉丝）外部粉丝拓展就更多方式方法了，如您公司有其他更多的实践，欢迎回复我们。
2、关于把控微信粉丝质量
雇 主一开始要做好微信公众账号的定位和粉丝拓展计划，尤其是粉丝的真实职业身份信息（如果是内部员工，可以先内部邮件告知销售部门关注，再财务部门，工程部 门等等以此类推，这样在阶段时间内进来的粉丝基本都可以分组到对应的微信公众账号后台群组里面，也是为了在后续通过微信做职位推送时的匹配性）。如您公司有其他更多的实践，也请回复我们。
3、关于借助微信拓展内部推荐积极参与者的好友关系链
让员工发展自己的圈子（微信群聊），按照他们的群聊人员数量设定不同的奖金比例？就是HR部门发种子，员工种植（聚集更多内部外部候选人）、HR部门回收（有职位的时候让群组长转）
4、做好”内部推荐积极参与者“的组织工作
内部推荐积极参与者是内部推荐项目的核心，如何借助好他们的力量，提高他们的积极性，他们是有生产力的，提高他们的”产量“（以前3个月成功推荐一个人，现在一个月能成功推荐一个人），量就上来了，因为99%的人消费1%人生产的内容。
提高【内部推荐积极参与者】产量的途径，有了微信，小编觉得可以很好的借助员工微信好友关系链，帮助他们建设微信群聊（输出优质内容），给他们更丰富更灵活的的奖励政策，尤其是对于外围人才圈子拓展、非推荐结果导向的过程激励等等。
【文章来源：与才策】
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大数据如何在企业落地
经常听到很多大数据的概念和趋势，但是落地而务实的介绍相对较少。笔者根据在互联网和数据领域的实际从业经验，总结出数据价值金字塔在企业运营中的应用模型。该模型对应的是企业运营中的不同层面的数据需求，下文将逐层介绍。
数据基础平台层，金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质量的数据，所有的分析都是误导，所有的数据挖掘都是错误的引导。
这一层的目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性别、年龄等）、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户（客户）的目的。要做好有三个关键：1.企业需要确定打通数据的唯一ID，有的企业是用会员注册号，有的是手机号或者身份证号等等。2.跨部门整合数据的问题。有大数据的企业通常部门都比较多，用户（客户）的各种行为和兴趣爱好数据散落在不同部门，需要企业有意识强有力的去整合；3.通过技术手段和规范手段把数据管理起来，这里解决的问题是存在数据仓库里面的数据具体的含义是什么，以及如何高效的存储和计算，涉及到数据接入系统、元数据管理系统和计算任务调度等系统。
业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，并可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策，如果企业构建了实时计算的能力，那么很多业务运营中问题就能过及时的发现。
用户/客户体验优化层。这一层面主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户（客户）体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务。
业务运营监控层和用户/客户体验优化层最终希望实现企业运营的智能化医生。这两层面做出的工具好比是体温计、血压计、B超、CT等工具，我们用这些工具就能快速透视企业运营中那一模块产生问题。
精细化运营和精细化营销层。这层面有四方面事情：1.构建基于用户的数据提取和运营工具。运营和营销人员通过简单的条件配置（如选择男性、18-24岁以及特定兴趣爱好），便可把数据（用户/客户）提取出来，对数据背后的用户/客户进行营销或运营活动；2.通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应（如点击率），常见的算法有决策树、逻辑回归等等；3.通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理。区别于传统的客户生命周期管理，大数据是可做到实时对不同生命周期的客户进行实时标记和预警，并把有效的活动当成商品一样及时的推送给不同生命周期阶段的客户；4.客户个性化推荐。主要是用个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化。
数据辅助市场传播。这一层面要做到通过“性感”的数据分析和挖掘来辅助产品进行传播，主要有两种实现方式：一种是好玩的数据信息图谱，相信大家都不喜欢看产品的公关软文，而更喜欢看好玩的内容。尤其是在网络上传播，10-29岁的网民占所有中国网民的一半多（55%，CNNIC 2013年数据），而这些用户偏年轻、偏“屌丝”，所以这些受众更喜欢“性感”的内容。
淘宝曾经通过统计其购买胸罩C-Cup以上的用户地区分布，发现西安的网民相对比例最多，并发布了这个数据，说西安女生胸部最大，引起不少“屌丝”网民传播。而腾讯在今年3月份则基于8亿多活跃用户首次披露“逃离北上广”数据图，发现11%的用户在春节后逃离了北上广。
数据辅助市场传播的另外一种方式是直接做成数据产品对外使用。比如，百度指数或百度过年期间做的迁徙地图。百度东莞8小时迁徙图的数据中可以看到，离开东莞后，去香港的人最多。那我们是不是可以简单地得到一个信息，从香港去东莞的人最多……
业务经营分析和战略分析层。这两个层面在这里就不多说了，因为这两个层面更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。但这里面有两方面需要注意：
1.有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。我认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。我的建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断；
2. 在变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。
我认为，如果能利用数据通过机器、算法、或者人工的手段，把现状和问题及原因洞悉的特别清楚已经很不错了，这样决策层就可以基于这些情况进行更好的“拍脑袋”决策了。
总之，本文只是提纲挈领的介绍了大数据在企业的落地方案。还有更多的细节和方法论未能展示出来。另外，大数据在不同行业的落地也许有较大的差异。因此，欢迎各行业同仁与我交流探讨。
【文章作者：傅志华】
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国内HCM/e-HR厂商点评（七）：明基逐鹿
提起明基，大多数人能够想到PC的重要供应商，提起明基逐鹿，可能更多的人会是茫然的表情。回退8年，明基逐鹿重兵杀入eHR领域，一时风光无限。
在eHR领域，明基逐鹿远远领先于用友、金蝶、东软等进入市场，在1999年前后即尝试进入eHR领域，并在一些苏州本地的台资制造企业崭露头角。在2004年前后正是产品化并加大市场投入，以制造业为基准，先后拓展了知识型企业，并染指集团企业。在用友迷茫与eHR要不要裁撤、金蝶懵懂于是否剥离eHR产品、东软仍在翰威特项目开发阶段的时候，明基逐鹿明显领先于市场。但是受限于自身资源和eHR领域的特色，明基逐鹿始终在华东一隅默默耕耘。
2008年前后，互联网上曾经热炒过这样一篇文章《王文京妙手化解劲敌，明基逐鹿土崩瓦解》。文中将用友和王文京描述为老谋深算、步步为营，最终将明基置于死地。
用友收购明基确实不是捕风捉影，一度用友集团业务拓展和产品研发组成的团队进驻明基考察，后来收购失败，上文中提到的虽有夸张成分，但某种意义上团队崩盘确实是去了收购的重要原因。而产品重合度高收购后无法有效整合、eHR市场规模不大、用友此时的收购策略以互补为主等因素，是阻碍收购的根本原因。
基因，又见基因
用友没有收购成功是事实，最终从明基挖来大批人才也是事实。跟用友的人员结构复杂、层次低下鲜明对比的是，明基的人才普遍具备超强的学习能力、活跃的思维、开拓的视野。正是这种能力结构决定了明基能够迅速成长壮大。尤其是对制造企业的天生基因，帮助明基更好的理解制造企业客户的人力资源管理实际需求，并在华东台资制造业遍地开花的大环境下，虽有开发力量不足的掣肘因素，仍然能够占据垄断地位。
明基逐鹿的英文名字其中一个单词是Guru，意思是大师、宗师。由此可见明基成立该公司的雄心壮志。在国内软件公司忙于PPT忽悠或者“数据库”式的产品开发的时候，明基逐鹿的确在对客户的理解、人力资源管理本身的业务理解等方面领先半个身位。加之，明基逐鹿比较重视人才，选用的人才多以名校和综合素质见长，着力塑造企业文化和内部培养机制，辅以台资企业的外向主动意识，造就了明基鲜明的文化特征：员工积极、企业朝气、产品特征明显。
成也产品，败也产品
一个领域的专家，最终要靠产品说话。明基逐鹿的产品理念很吸引人力资源管理者，操作界面也简单易用，加上售前比较精美的包装，确实能够带来清新的风格。加上明基逐鹿本身产品价格并不贵，在以劳动密集型为主的制造企业和以管理为头号头疼问题的知识型企业，明基逐鹿鲜有对手。但是任何产品理念在先进，终究要落实到实际的产品应用上。而明基逐鹿不到200人的研发团队，同时需要应付底层架构开发、上层应用开发，同时还需要满足不同行业、不同模块的功能需求，困难程度可想而知。国内供应商整体生态的匮乏，在明基逐鹿上也无法避免。
好的产品，更需要好的实施配合，何况并不完全成熟和完善的产品。在几年的跑马圈地之后，明基逐鹿在产品方面的劣势开始显现，一大批包括北京银行在内的新拓展客户，开始纷纷抱怨无法忍受BUG/补丁、产品功能精细度和稳定性等方面的不足。对于中小制造业客户，企业规模并没有明显飞跃的时候，明基逐鹿完全适用，一旦规模上上，系统的承载能力明显下降甚至成为制约因素。
于是，明基逐鹿的eHR产品开始逐渐走向萎缩，以致于目前市场上听到明基逐鹿更多的却在SCM、MES等领域。
还有机会吗？
市场经济时代，一个商业公司或一个行业的兴起，开拓者一般最终只是沦为谈资而已。无论是企业，还是个人。尤其是一个优秀的团队离开开拓型的商业公司后，后来者仅需要依靠开拓者辛苦建立起来的惯性配合前进，即可创造远超于前任的辉煌。
明基逐鹿在尚未建立雄厚团队基础或机制的时候，骨干团队即宣告大批量流失。或者说，整个公司的知识沉淀仍然掌握在少部分骨干手中的时候，团队的崩溃会对业务带来致命的打击。明基逐鹿的失败再次验证了这个定律。
也许，明基逐鹿的eHR业务，注定在开拓者离去后，成为谈资而已。
【文章来源：人才管理SaaS研究，作者：张月强】
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