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社交媒体和移动是人力资源两大趋势
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社交媒体和移动是人力资源两大趋势
【编者按：在企业2.0应用大潮中，市场部要社会化、销售部门要移动化，那么人力资源部门呢？给出的答案是都要。】
一份报告中(英文PDF下载)指出，2012年社交媒体和移动设备将成为企业提升人力资源/人才管理服务水平的两大驱动力。
变革已经到来，社交媒体和移动设备的普及正在影响企业人力资源服务的交付方式，并成为企业人力资源管理转型的方向。与社会化媒体和移动应用的整合不是追新潮，而是确实能弥补传统HR管理中缺失的人际触点。（尤其是当求才若渴的企业面对的是在社交媒体和移动环境中成长起来的80后乃至90后）
今天，企业的人力资源部门能利用社交媒体工具创建知识分享社区，以一种直接的、非正式的沟通方式来服务员工。而移动设备和应用则使得企业员工能随时随地获取在线人力资源服务。员工可以通过手机与人力资源管理人员展开讨论，提出问题并获取知识。社会化和移动化不但提升了企业人力资源管理服务的交付方式，同时也提升了人力资源管理在企业中的价值。虽然社会化和移动技术应用还不会一下取代传统的人力资源渠道，但能减轻HR工作负荷，使企业HR服务的获取更加便利，同时也能提高员工和潜在雇员的参与度。
我们认为人力资源管理的社会化和移动化有三大驱动力：
一、技术的突破。移动设备和社交媒体革命性地改变了人们的互动方式，让知识的分享不再受到时间、地理位置或者企业边界的制约。
二、企业认可。移动设备和社会化媒体已经成为标准的商务工具。根据最新的研究，只有不到15%的企业高管依然认为社会化商务仅仅是赶时髦。
三、更高的预期。在个人生活中，HR们已经领略到了移动设备和社交媒体带来的丰富的互动体验。当他们与目前和潜在员工互动时，自然也希望能获得同样的体验（员工也是这样想的）
作者：关志刚
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硅谷观察之大数据篇（完整版）
【上篇：挖掘机和“改变世界的”大数据公司们】
硅谷的这一个月，我在 startups demo days 和各种大公司一日游中度日，以为会逃脱国内各种会上各种“大数据”和挖掘机的梗，但万万没想到这里更甚。Hi~ 本文发自仅次于五道口的宇宙中心硅谷，与你分享大数据在这片土地上的真实生长状况。
什么是“改变世界”的大数据公司
近两周硅谷两场规模比较大的 demo 大会上，就有十多家自称做大数据的 startups，有做消费者行为的，有做体育分析的，有做 NGO 融资的，有做环保的，有做 UX 的，有做信贷评级的，当然还少不了做移动端广告的。乍看都是高大上的产品，但仔细琢磨一下会发现一些没那么高大上的细节。
比如，有一家介绍时候说 "Brings big data to teams, media and fans"，用的是Moneyball作引子。展示结束后询问他们是如何分析视频以得到各种数据的，demo 的哥们表示他们请了一些人看视频的。没错，是人工。自然地，下一个问题就是：未来如何扩张以应对来自不同体育项目大量的全长录像？他的回答也很简单，雇佣更多人。听完我懵了一下，问，那打算如何利用收集的数据呢？答曰：开放 API，自己不做分析。
那么，说好的大数据呢？难道有数据就叫大数据公司了？如果庆丰包子留存有这半个多世纪以来的购买者和交易记录它就得叫大数据公司了？
是，但也不是。
先归纳了一下硅谷“大数据公司”的类型，有补充或修正的请拍砖：
数据的拥有者、数据源：特点是业务优势能收集到大量数据，就像煤老板垄断一个地区的矿一样。其实大多数有能力产生或收集数据的公司都属于这类型，比如Vantage Sports和收集了PB级数据的包子铺。
大数据咨询：特点是非常技术，提供从基础设施规划建设维护到软件开发和数据分析等的服务，但不拥有数据，比如Cloudera这家不到500人的startup是最著名的Hadoop架构咨询公司。
做大数据工具的：比如AMPLab出来的Databricks和Yahoo人主导的Hortonworks。
整合应用型：特点是收集拥有或购买一些数据，然后结合AI来解决更多实际的痛点。
所以回答之前的问题：是，因为包子铺只要收集的消费者数据量够大就能成为数据拥有者，有那么大的数据就有得到洞见的可能；不是，因为可能从真正意义上来说，大数据公司应该只属于第四种类型：AI。
对，我相信未来是 AI 的，而 AI 的食物是数据。就像很多产业链一样，最困难且最有价值的创新往往发生在接近最终用户的那端，比如 iPhone。大数据行业最有价值的部分在于如何利用机器去处理数据得到洞见，影响组织和个人的行为，从而改变世界。收集和整理数据在未来会变得标准化和自动化，而利用 AI 进行分析的能力会变得更为关键。
再看硅谷主打 AI 的公司，现在大致可以分成以下三类了：
分析用户行为，改进产品和营销的，比如 LinkedIn 的推荐系统和用 iBeacon 实现店内营销；
统筹大量分散个体，利用大数据实现精确有效的预测和规划的，比如 Uber 和前段时间出现的 Amazon Fresh 及 Grub Market
分析识别各种类型的数据，开发更智能的设备和程序，比如 Google 大脑及无人车和以 Nest 为代表的智能设备等。
这些产品都有一个很明显的共性，就是在努力尝试把机器变得更智能以减轻人类的工作量。这个目的与科技发展的动力相符合，因此认为之前所说的第四种类型的公司是最有希望改变世界的。
这样的大数据公司需要什么样的人
那么大数据公司，或者说到真正可以改变世界的大数据公司需要什么样的人才呢？这里要介绍一个在硅谷被炒得很热的高频词汇：数据科学家。
这个职位出现的原因并不是因为数据量变大了需要更好的方式去存取，那是数据工程师的活。那产生的原因是什么呢？正是为了匹配上面第四种公司的需要。数据是 AI 当中不可分割的一部分，而且量越大越好，从数学上来说，数据越多则我们越能够有信心把从样本分析出来的结果推论到未知的数据当中，也就是说机器学习的效果越来越好，AI 越来越智能。
由此诞生的数据科学家是一个非常综合型的职业。它所要求的知识范围包括分析数据的统计学，到算法的选择优化，再到对行业知识的深刻理解。这群人是开发数据产品的核心。硅谷大部分 startup 已经把它当成是必需品了，以至于刚入行的新人也能领到差不多 $100K 的薪水。而模糊的定义和误解也让有的人戏称，data scientist is a data analyst living in the bay area。
值得一提的是，数据本身的飞速发展从另一个侧面其实也给数据工程师们的大数据处理带来了许多挑战。主要来源于以下的两个方面：
数据量的急速增长。如今，数据的产生变得异常容易。社交网络，移动应用，几乎所有的互联网相关产品每时每刻都在产生众多数据。传统的集中储存计算方式显然无法处理如此庞大的数据量。这时，我们就需要新的储存方式，如云储存，以及新的处理方案，如Hadoop这样的分布计算平台。
数据本身的非结构化。在传统的数据处理领域，我们处理的主要是结构化数据，例如，Excel表格可以显示量化数据等。而如今我们面对着越来越多的非结构化数据，如社交网络的评论，用户上传的音频视频等。这些数据存在于包括文本、图片、视频、音频等众多的数据格式中，这些数据中隐含着众多有价值的信息，但这些信息却需要深度的计算才可以分析出来。这就需要我们利用智能化分析、图像识别等等一系列新的算法来进行数据挖掘，这也就是“大数据”的挑战所在。
目前硅谷的创业公司正在探索新的应用领域和方法，比如说物联网这块。现在智能设备们才刚刚起步，Nest、被 Nest 收购的Dropcam、Iotera、emberlight等等都属于少部分人的玩具。待到家家户户都安装了智能冰箱、智能灯泡、智能桌子、智能沙发等等的时候，大数据的威力才会伴随着巨大的使用规模而发挥出来。
另外一个角度就是人。如果把之前谈的设备全部置换成个人的时候，他们的相互关系在各种维度上的交错会产生一张巨大的网络，其中的每个组成部分都由大量的数据组成。分析理解预测这些社会关系将会是大数据另一个有趣的应用方向，即Social Physics。不过按照从硅谷到全国的速度，感觉不管哪一方面的普及起码得等上五年以上的时间。
展望一下未来的话，如果参照以前的技术革命和行业发展来看大数据，那么大数据的底层设施将会逐渐被隔离，被模块化和标准化，甚至是自动化，而在其上的中间层和应用层将成为各大公司的数据工程师们激烈攻克的主战场。
硅谷公司的大数据运行现状
目前硅谷各个公司的数据处理水平和模式差别还是蛮大的。除 Facebook 等几个很领先的公司外，大部分公司要么还没有能力自行处理数据，要么就是正在建立单独的数据处理部门，主要负责从数据基本处理到后期分析的各个环节，然后再送到公司内部的其他部门。
对于这些公司来说，建立一个单独的数据处理部门可能还有还路漫漫其修远兮。举个例子来说，Facebook 有一个超过 30 人的团队花了近 4 年的时间才建立了 Facebook 的数据处理平台。如今，Facebook 仍需要超过 100 名工程师来支持这个平台的日常运行。可想而知，光是大数据分析的基础设施就已经是一个耗时耗力的项目了。LinkedIn 大数据部门的建设也已花了整整六年。
普遍来说，各公司自主建立数据处理平台存在着几个难点：
没有足够优秀的数据工程师来组建团队
没有足够能力整合数据
没有易于操作的基础软硬件来支持数据分析
这几个主要难点使得大数据分析越来越专业化、服务化，以至于我们渐渐看到一条“硅谷数据处理产业链”的出现。从数据的储存，数据分析平台建立，到数据分析，数据可视化等等各个环节的成本越来越高，这使得本身技术能力很强的公司都还是使用专业数据处理公司提供的服务，而将更多的人才和资源放到核心业务的开发上。
另外，就是各个公司对于数据处理的要求也越来越高。不仅仅需要有效的处理结果，也需要数据处理可以 self-service、self-managing、保证数据安全性、完善实时分析。这些诸多需求也使得专业化团队的优势更加突出。而这样一条整合服务链的行程，也给众多的大数据公司提供了机会。
硅谷是非常神奇的地方。科技概念在这里也不能免俗会被追捧，被炒得很热。但这种激情和关注某个程度上讲正是硅谷创新的动力。即使存在很多投机贴标签的人，即使一片片的大数据 startups 被拍死在沙滩上，即使 Gartner 预测大数据概念将被回归现实，但相信会有更多的人投入到大数据这个行业，开发出更智能，更有影响力的产品。毕竟，大数据本身，不像一个单纯的 pitch 那样，它能够保证的是一定可以中看并且中用。
【下篇：硅谷巨头们的大数据玩法】
本篇将一共呈现硅谷四大不同类型的公司如何玩转大数据，其中包括了著名 FLAG 中的三家（Apple 在大数据这块来说表现并不突出）。
本篇内容来自对 Evernote AI 负责人 Zeesha Currimbhoy、LinkedIn 大数据部门资深总监 Simon Zhang、前 Facebook 基础架构工程师 Ashish Thusoo 和 Google 大数据部门一线工程师及 Google Maps 相关负责人的专访。Enjoy~~
Evernote：今年新建AI部门剑指深度学习
Evernote 的全球大会上，CEO Phil Libin 提到，Evernote 的一个重要方向就是“让 Evernote 变成一个强大的大脑”。要实现这个目标，就不得不提他们刚刚整合改组的 Augmented Intelligence 团队（以下简称 AI team）。我在斯坦福约到 AI team 的 manager Zeesha Currimbhoy，在此分析一下从她那里得到的一手资料。
是什么
今年早些时候，这个 2 岁的数据处理团队改组为由 Zeesha 带领的 Augmented Intelligence team，总共十人不到，很低调，平日几乎听不到声响。他们究竟在做什么？
与我们常说的 AI（artificial Intelligence）不同，Evernote 的团队名叫做 Augmented Intelligence，通常情况下简称为 IA。Zeesha 显然是这个团队里元老级的人物：“我是在 2012 年加入 Evernote 的，直接加入到了当时刚刚建立的数据处理团队，这也就是现在 AI team 的雏形。我们最开始的项目都是简单易行的小项目，比如按照你的个人打字方式来优化用户的输入体验。”
传统意义上的 AI 指的是通过大量数据和算法让机器学会分析并作出决定。而这里讲到 IA 则是让电脑进行一定量的运算，而终极目的是以之武装人脑，让人来更好的做决定。这两个概念在具体实施中自然有不少相通之处，但是其出发点却是完全不同的。
这个区别也是 Evernote AI team 的亮点所在。作为一个笔记记录工具，Evernote 与 Google 之类的搜索引擎相比，最大的区别就是它非常的个人化。用户所储存的笔记、网站链接、照片、视频等都是他思维方式和关注点的体现。
从哪来
Zeesha 小组的初衷便是，通过分析用户储存的笔记来学习其思维方式，然后以相同的模式从第三方数据库（也就是互联网上的各种开源信息）抽取信息推送给用户，从而达到帮助用户思考的过程。从这个意义上讲，Zeesha 版的未来 Evernote 更像是一个大脑的超级外挂，为人脑提供各种强大的可理解的数据支持。
目前整个团队的切入点是很小而专注的。“我们不仅仅是帮助用户做搜索，更重要的是在正确的时间给用户推送正确的信息。”
实现这个目标的第一步就是给用户自己的笔记分类，找到关联点。今年早些时候，Evernote 已经在 Mac 的英文版上实行了一项叫做“Descriptive Search”的功能。用户可以直接描述想要搜索的条目，Evernote 就会自动返回所有相关信息。
例如，用户可以直接搜索“2012 后在布拉格的所有图片”，或者“所有素食菜单”。不管用户的笔记是怎样分类的，Decriptive Search 都可以搜索到相关的信息并且避免返回过大范围的数据。而这还仅仅是 AI team 长期目标的开始，这个团队将在此基础上开发一系列智能化的产品。
到哪去
不用说，这样一个新创团队自然也面临这诸多方面的挑战。当下一个比较重要的技术难点就是 Evernote 用户的数据量。虽然 Evernote 的用户量已经达到了一亿，但是由于整个团队的关注点在个人化分析，外加隐私保护等诸多原因，AI team 并没有做跨用户的数据分析。
这样做的结果就是团队需要分析一亿组各不相同的小数据组。比如，假设我只在 Evernote 上面存了 10 个笔记，那 Evernote 也应该能够通过这些少量的数据来分析出有效结果。当然，这些技术的直接结果是用户用 Evernote 越多，得到的个性化用户体验就越好。长期来讲，也是一个可以增加用户黏性的特点。
不过 Zeesha 也坦言：“的确，我们都知道没有大数据就没有所谓的智能分析。但是我们现在所做的正是在这样的前提下来找到新的合适的算法。”她并没有深入去讲目前团队所用的是什么思路，但是考虑到这个领域一时还没有很成功的先例，我们有理由期待在 Zeesha 带领下的 Evernote AI team 在近期做出一些有意思的成果。
Facebook：大数据主要用于外部广告精准投放和内部交流
Facebook 有一个超过 30 人的团队花了近 4 年的时间才建立了 Facebook 的数据处理平台。如今，Facebook 仍需要超过 100 名工程师来支持这个平台的日常运行。可想而知，光是大数据分析的基础设施就已经是一个耗时耗力的项目了。
Facebook 的一大价值就在于其超过 13.5 亿活跃用户每天发布的数据。而其大数据部门经过七八年的摸索，才在 2013 年把部门的 key foundation 定位成广告的精准投放，开始建了一整套自己的数据处理系统和团队。并进行了一系列配套的收购活动，比如买下世界第二大广告平台 Atlas。
据前 Facebook Data Infrastructure Manager Ashish Thusoo 介绍，Facebook 的数据处理平台是一个 self-service, self-managing 的平台，管理着超过 1 Exabyte 的数据。公司内部的各个部门可以直接看到处理过的实时数据，并根据需求进一步分析。
目前公司超过 30% 的团队，包括工程师、Product Managers、Business Analysts 等多个职位人群每个月都一定会使用这项服务。这个数据处理平台的建立让各个不同部门之间可以通过数据容易地交流，明显改变了公司的运行方式。
追溯历史，Facebook 最早有大数据的雏形是在 2005 年，当时是小扎克亲自做的。方法很简单：用 Memcache 和 MySQL 进行数据存储和管理。很快 bug 就显现了，用户量带来数据的急速增大，使用 Memcache 和 MySQL 对 Facebook 的快速开发生命周期（改变 - 修复 - 发布）带来了阻碍，系统同步不一致的情况经常发生。基于这个问题的解决方案是每秒 100 万读操作和几百万写操作的 TAO(“The Associations and Objects”) 分布式数据库，主要解决特定资源过量访问时服务器挂掉的 bug。
小扎克在 2013 年第一季度战略时提到的最重点就是公司的大数据方向，还特别提出不对盈利做过多需求，而是要求基于大数据来做好以下三个功能：
发布新的广告产品。比如类似好友，管理特定好友和可以提升广告商精确投放的功能。
除与Datalogix, Epsilon,Acxiom和BlueKai合作外，以加强广告商定向投放广告的能力。
通过收购Atlas Advertising Suite，加强广告商判断数字媒体广告投资回报率（ROI）。
LinkedIn：大数据如何直接支持销售和变现赚钱
LinkedIn 大数据部门的一个重要功用是分析挖掘网站上巨大的用户和雇主信息，并直接用来支持销售并变现。其最核心团队商业分析团队的总监 Simon Zhang 说，现在国内大家都在讨论云，讨论云计算，讨论大数据，讨论大数据平台，但很少有人讲：我如何用数据产生更多价值，通俗点讲，直接赚到钱。
但这个问题很重要，因为关系到直接收入。四年半前 LinkedIn 内所有用户的简历里抽取出来大概有 300 万公司信息，作为销售人员不可能给每个公司都打电话，所以问题来了：哪家公司应该打？打了后会是个有用的 call？
销售们去问 Simon，他说只有通过数据分析。而这个问题的答案在没有大数据部门之前这些决策都是拍脑袋想象的。
Simon 和当时部门仅有的另外三个同事写出了一个模型后发现：真正买 LinkedIn 服务的人，在决定的那个环节上，其实是一线的产品经理，和用 LinkedIn 在上面猎聘的那些人。但他们做决策后是上面的老板签字，这是一个迷惑项。数据分析结果出来后，他们销售人员改变投放策略，把目标群体放在这些中层的管理人身上，销售转化率瞬间增加了三倍。
那时 LinkedIn 才 500 个人，Simon 一个人支持 200 名销售人员。他当时预测谷歌要花 10 个 Million 美金在猎聘这一块上，销售人员说，Simon，这是不可能的事。
“但是数据就是这么显示的，只有可能多不会少。我意识到，一定要流程化这个步骤。”
今天 LinkedIn 的“猎头”这块业务占据了总收入的 60%。是怎么在四年里发展起来的，他透露当时建造这个模型有以下这么几个步骤：
分析每个公司它有多少员工。
分析这个公司它招了多少人。
分析人的位置功能职位级别一切参数，这些都是我们模型里面的各种功能。然后去分析，他们内部有多少HR 员工，有多少负责猎头的人，他们猎头的流失率，他们每天在Linkedin的活动时间是多少。
这是 LinkedIn 大数据部门最早做的事情。
Simon 说，公司内部从大数据分析这一个基本项上，可以不断迭代出新产品线 LinkedIn 的三大商业模型是人才解决方案、市场营销解决方案和付费订阅，也是我们传统的三大收入支柱。事实上我们还有一个，也就是第四个商业模型，叫“销售解决方案”，已经在今年 7 月底上线。
这是卖给企业级用户的。回到刚才销售例子，LinkedIn 大数据系统是一个牛逼的模型，只需要改动里面一下关键字，或者一个参数，就可以变成另一个产品。“我们希望能帮到企业级用户，让他们在最快的速度里知道谁会想买你的东西。”
虽然这第四个商业模式目前看来对收入的贡献还不多，只占 1%，但 anyway 有着无限的想象空间，公司内部对这个产品期待很高。“我还不能告诉你它的增长率，但这方向代表的是趋势，Linkedin 的 B2B 是一个不用怀疑的大的趋势。”Simon 说。
Google：一个闭环的大数据生态圈
作为世界上最大的搜索引擎，Google 和大数据的关系又是怎样的呢？感谢微博上留言的朋友，这可确实是一个很有意思的议题。
Google 在大数据方面的基础产品最早是 2003 年发布的第一个大规模商用分布式文件系统 GFS（Google File System），主要由 MapReduce 和 Big Table 这两部分组成。前者是用于大数据并行计算的软件架构，后者则被认为是现代 NOSQL 数据库的鼻祖。
GFS 为大数据的计算实现提供了可能，现在涌现出的各种文件系统和 NOSQL 数据库不可否认的都受到 Google 这些早期项目的影响。
随后 2004 和 2006 年分别发布的 Map Reduce 和 BigTable，奠定了 Google 三大大数据产品基石。这三个产品的发布都是创始人谢尔盖 - 布林和拉里 - 佩奇主导的，这两人都是斯坦福大学的博士，科研的力量渗透到工业界，总是一件很美妙的事。
2011 年，Google 推出了基于 Google 基础架构为客户提供大数据的查询服务和存储服务的 BigQuery，有点类似于 Amazon 的 AWS，虽然目前从市场占有率上看与 AWS 还不在一个数量级，但价格体系更有优势。Google 通过这个迎上了互联网公司拼服务的风潮，让多家第三方服务中集成了 BigQuery 可视化查询工具。抢占了大数据存储和分析的市场。
BigQuery 和 GAE（Google App Engine）等 Google 自有业务服务器构建了一个大数据生态圈，程序创建，数据收集，数据处理和数据分析等形成了闭环。
再来看 Google 的产品线，搜索，广告，地图，图像，音乐，视频这些，都是要靠大数据来支撑，根据不同种类数据建立模型进行优化来提升用户体验提升市场占有率的。
单独说一下 Google maps，这个全球在移动地图市场拥有超过 40% 的市场占有率的产品，也是美国这边的出行神器。它几乎标示了全球有互联网覆盖的每个角落，对建筑物的 3D 视觉处理也早在去年就完成，这个数据处理的工作量可能是目前最大的了，但这也仅限于数据集中的层面。真正的数据分析和挖掘体现在：输入一个地点时，最近被最多用户采用的路径会被最先推荐给用户。
Google 还把 Google+，Panoramio 和其他 Google 云平台的图片进行了标记和处理，将图片内容和地理位置信息地结合在一起，图像识别和社交系统评分处理后，Google 能够把质量比较高的的图片推送给用户，优化了用户看地图时的视觉感受。
大数据为 Google 带来了丰厚的利润，比如在美国你一旦上网就能感觉到时无处不在的 Google 广告（AdSense）。当然，它是一把双刃剑，给站长们带来收入的同时，但如何平衡用户隐私的问题，是大数据处理需要克服的又一个技术难关，或许还需要互联网秩序的进一步完善去支持。
像在【上篇】中所说，除 Facebook 等几个很领先的公司外，大部分公司要么还没有自行处理数据的能力。最后附上两个例子，想说这边的大公司没有独立大数据部门也是正常的，采取外包合作是普遍现象：
Pinterest：
Pinterest 曾尝试自行通过 Amazon EMR 建立数据处理平台，但是因为其稳定性无法控制和数据量增长过快的原因，最终决定改为使用 Qubole 提供的服务。在 Qubole 这个第三方平台上，Pinterest 有能力处理其 0.7 亿用户每天所产生的海量数据，并且能够完成包括 ETL、搜索、ad hoc query 等不同种类的数据处理方式。尽管 Pinterest 也是一个技术性公司，也有足够优秀的工程师来建立数据处理团队，他们依然选择了 Qubole 这样的专业团队来完成数据处理服务。
Nike:
不仅仅硅谷的互联网公司，众多传统企业也逐渐开始使用大数据相关技术。一个典型的例子就是 Nike。Nike 从 2012 年起与 API 服务公司 Apigee 合作，一方面，他们通过 Apigee 的 API 完善公司内部的数据管理系统，让各个部门的数据进行整合，使得公司内部运行更加顺畅、有效率。另一方面，他们也通过 API 开发 Nike Fuel Band 相关的移动产品。更是在 2014 年开启了 Nike+ FuelLab 项目，开放了相关 API，使得众多的开放者可以利用 Nike 所收集的大量数据开发数据分析产品，成功地连接了 Nike 传统的零售业务，新的科技开发，和大数据价值。
作者: 曾小苏 Clara
摘自：36氪
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硅谷最火的创业公司Airbnb和Pinterest怎么招人？
史丹佛大学最热门的一堂课就是教导学生如何创造一个网路帝国，硅谷投资人 Sam Altman 每周会带来硅谷最火红的名人来跟学生分享他们的创业秘笈。最近他们开设了一门为期两周的课程，教导学生如何建立良好的企业文化。Airbnb 的 CEO Brian Chesky 和 Pinterest 的 CEO Ben Silbermann 就是其中两位讲师。以下是两场演讲的精华节录，文末附有Youtube完整影片。
「Don’t fuck up the culture.(别搞砸了公司文化)」
这是 Chesky 向 PayPal 的创办人 Peter Thiel 寻求意见时，所得到的答案。比较好的说法是，要在组织中建立「热情」且「忠诚」的文化并不容易。技术人员往往把重心放在产品和行销上面，而低估了建立团队文化的重要性。
企业想要长久经营就必须要有一个清楚的使命，明确的价值观和做事方法，才能让这间公司和员工变得独一无二。
Chesky 强调公司想要长久经营，需要有一个明确的使命，这个使命要渗透公司里大大小小的事情。以苹果来说，他们所有的东西都经过精美的设计，无论是产品或是发表会。Airbnb 的宗旨就是让人们聚在一起，所以当他们搬到旧金山的新办公室时，他们自然而然地在这个两倍大的空间里举办种活动(我个人也去过两次，那里非常友善)。反观苹果，他们从不办任何鸡尾酒派对，那不是他们的核心价值。
「每个人都必须雇用更好的人，公司的水平才会提升。」
Chesky 表示，公司在快速成长的时候，品质很容易被稀释掉，只有在每次征才时都设定更高的标准，才能保有公司原有的水平，而这不单单只是在技术层面，对于新进员工是否符合公司文化也是一样的，这样才能找到稳定度较高的员工。
「我习惯问那些重量级的人物：你们在找什么样的人才?」
Silbermann 说，多数经营者只有在招募的过程之中，才开始明白他们要找的是什么样的人，但是他在招募之前，透过与那些成功人士的对话中，找到最好的答案，然后持续向他们学习。
「我们在找的是那些有创意且充满好奇心的人，他们需要有一些特定的兴趣。我们要找的是那些可以把事情做得很好，但是不自满的人。他们喜欢承担风险，勇于挑战自己。」
用兴趣来区分人才是一个很好的方法，最有名的例子，就是GOOGLE 在广告看板上写了一个数学题目，邀请大家来解谜，然而这个测验的重点并不是找到数学天才，而是找到充满好奇心的人。
「我并不会忽略人的特质。他们心愿是什么?做事风格?他们有多想被记住?如果你知道这些东西，代表你很关心他们本人，总的来说，这也就是你的目标」
花时间去了解员工，可以让他们更融入团队，让他们觉得自己是团队的一份子。很多员工整天只是坐在电脑前面，除非有人打破僵局，主动了解大家，不然很多能力和特质都会被埋没掉。
「传统的观念里，你只会雇用那些长期使用公司产品的人，但对我们来说，我喜欢那些有理想，喜欢上网的人。」
Pinterest 的 CEO Silbermann 不希望整个团队都是产品狂热份子，他喜欢雇用那些没有很喜欢 Pinterest 的使用者，他们才可能创造出让「非 Pinterest 使用者」满意的产品。
YouTube视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=RfWgVWGEuGE；https://www.youtube.com/watch?v=H8Dl8rZ6qwE
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国家广告研究院：2014中美移动互联网用户行为调研
《2014年中美移动互联网调查报告》是国家广告研究院互动营销实验室与美国互动广告局(IAB)，针对中美两国移动互联网用户行为联合开展的调查成果。国家广告研究院院长丁俊杰教授对报告核心内容进行了发布。
丁俊杰院长首先发布了中美移动互联网用户行为和偏好的十大相同点和九大点差异点。十大相同点包括：
1.移动智能终端的使用率都很高，并且智能手机比平板电脑的伴随性更强。
2.70%以上的移动互联网用户会对智能手机有依赖性。普遍认为智能终端是娱乐工具。
3.两国智能终端用户在家使用移动设备最经常的行为都包括：浏览信息、收发电子邮件、玩游戏、社交、使用本地服务、购物等。
4.40%左右的中美移动互联网用户在观看电视的时候会使用智能终端。
5.两国用户在智能终端上的广告互动频率是比较高的，且中国用户对广告回应更为积极。
6.41%的用户会在休息或者闲暇时间访问移动媒体，58%的用户会在碎片时间里访问移动媒体，这是轻松、娱乐等亚文化内容的机会。
7.最可能得到智能终端用户回应的广告内容为：(1)与用户要购买物品相关的广告(2)与要购买物品相关的优惠券(3)搞笑的广告(4)与用户最喜爱品牌相关的广告(5)与用户在线上访问过网站或使用过的应用相关的广告(6)与最近线上购物相关的广告(7)与用户所在场所相关的广告(8)与最近收听、收看的广播/电视相关的广告。(占比>=20%)
8.90%的中国用户曾经在移动设备上观看过全集电视节目，并且观看频率较高。但美国用户在移动设备上观看的频率较小，且1/2的美国用户不会在智能手机上观看。
9.中美用户在移动设备上观看视频短片的频率明显高于全集电视节目。
10.对于平板电脑而言，无线网络在中美两国都占据优势地位，且网络满意度都较高，中国更高一些，达到90%。
中美移动互联网用户行为和偏好的九大差异点包括：
1.72%中国移动互联网用户会在公共交通工具上使用智能手机，而美国用户这一比例较少。
2.中国和美国移动互联网用户在对智能终端对生活和工作的影响上的看法差别较大，中国用户对智能终端的态度更为积极。
3.中国智能终端用户的社交、购物需求要强于美国用户。
4.中美移动设备用户在与日常生活相关的广告内容的回应方面，差别较大。中国移动设备用户表现出更大兴趣。
5.中美移动设备用户在点击广告后44%左右的人会观看视频或获取优惠。
大约56%中国用户会对广告中涉及的产品和服务产生兴趣。
6.中国的用户更乐于通过社交媒体/网络分享广告，购买行动会更多，也更乐于到访本地商业机构。而注册邮件订阅会对美国用户更有作用。
7.中美用户都喜欢在等候期间、下班后、放松时、睡觉前使用社会化媒体。
但美国用户在早上刚起床时、看电视时也会更多的使用社会化媒体。而中国用户会更多在通勤期间、中间休息时间使用。
8.美国智能手机用户最常用的是WIFI和4G网络，网络满意度较高。较少用3G网络。而中国智能手机用户最常使用WIFI和3G网络，网络满意度较高，4G网络使用者很少。
9.在中美智能手机用户中，安卓系统都占据大部分市场份额，尤其在中国达到75%。其次是苹果系统。美国平板电脑用户仍然以安卓系统为主，其次是苹果系统。在美国，谷歌的市场份额更大，而中国使用苹果系统的用户达到75%，其次是安卓系统。
丁俊杰院长结合当前中国营销广告市场的现状，对移动智能终端的广告传播活动在广告内容、广告形式和广告推广三大方面给出了针对性的建议。
一、广告内容
具备娱乐性、视频广告时长要短，注重创意。要根据受众群体因地制宜。
二、广告形式
互动性要强，加强与社交媒体合作，满足用户分享的需求。
三、广告推广
1、“场景”是移动媒体的关键，“伴随”成为新情景。
2、针对不同地域，不同消费群体的广告产品，应该制定不同的营销、推广策略。要注意营销推广的组合优势、全面性。
3、用户对移动应用的需求趋于多样化，涵盖工作、学习等方方面面。这使得个性化信息服务成为新媒体广告的引爆点。
4、注重广告投放的优化组合。
5、注重短视频的广告投放力度。
6、广告主在进行产品推广时，采用O2O的形式会让广告效果最大化。
7、新兴的短视频社交媒体不仅能全方位展示商品，而且满足受众社交分享的需求。
8、移动终端更容易获取用户的信息，媒体和广告经营者更要具有保护用户隐私的自觉性。
观点
关于那份企业文件共享服务调查
报告称有近 45% 的受访企业 IT 专家回应在使用 Dropbox，使得其遥遥领先于其他产品。微软的 OneDrive 占有率超过 25%，Google Drive 的占有率近 25%，而Box 的占有率不到 15%。
其他企业如亚马逊、 Hightail、 SAP Docs、 Egnyte 的占有率都不到 10%。
考虑到当前的市场传闻，你肯定听说了 Box 宣称自己在企业客户中的市场份额很高，而 Dropbox 也在努力弥补与BOX之间的功能差距。同样的传闻还说谷歌和微软落后于市场中规模更小的竞争对手，并在全力获得市场份额。
那么到底发生了什么？如果你看了我们之前对这一市场中前四大企业的计算，就会发现它们的市场份额加起来超过了 100%，更不用说这一市场中还有其他企业了。
我们最初报道中的这段话就说明了：
更重要的是，只有 18% 的受访者在付费使用企业同步和共享工具。这一发现的意义很难说，但正如这份报告所说的，这一市场仍然处于非常早期的阶段（出人意料），还有很大的空间让这一领域的所有玩家来发展。
猜到了吧：这份报告询问了（我们也在报道中援引了）“逾 1000 名 IT 专家，询问他们公司在使用的同步和共享工具”。在使用，而不是付费在企业内部署。
只有 18% 的受访者为 EFSS 产品付费，但各公司内的 EFSS 产品使用率超过 100%，这些 EFSS 产品不可能都是在付费使用。我朋友彼特·卡赞基(Peter Kazanjy)最近在 Twitter 上对我说明了这一点：
@alex其实不是。所有这些 Dropbox 产品都没有进行企业授权。
— 彼特·卡赞基 (@Kazanjy) 2014 年 11 月 28 日
因此，我们能从这一数据中得到的信息实际上要少于我们预期的。的确，Dropbox 很受欢迎。谷歌和微软的未付费市场份额很大，因为它们拥有庞大的付费客户基础。
但我想指出其中一张图表：
只有 4% 的受访者计划在未来 6 个月内在公司内部署 EFSS 服务。也就是说，付费率将达到 22.22%。或者说的更简单点，企业文件存储领域的增长可能要比我们预期的慢。
把时间延长到 6 个月以上，这些数字也没有提高很多：只有 2% 的受访者表示计划在 6 个月后部署 EFSS 服务。和目前 18% 的企业安装率相比，这也只是增长了 11.11%。
还有 61% 的受访者表示不会部署 EFSS 服务。
向希望在半年内部署 EFSS 服务的 4% 受访者销售应该不难。让另外 2% 考虑在半年后部署 EFSS 服务的受访者上船可能也不难。但有 61% 的受访者承认不会选择部署 EFSS 服务。
我觉得这会给销售和营销人员更多压力。而且可能会损害长期利润空间和增长，这两样东西又可能会影响该领域内私有公司的估值。
我们必须等上一段时间才能知道。我们不能从这份报告中精确判断出 EFSS 市场还有多少未开发的空间，但我打赌这一比例不会低。
翻译：1thinc0
About That Enterprise File-Sharing Study
Earlier this week, TechCrunch published commentary on a report concerning the current popularity of various enterprise cloud file sync and share products, a group of services usually shortened to the acronym ‘EFSS.’
Dropbox was far and away the leader, finding a home within nearly 45 percent of responding enterprise IT pros’ businesses. Microsoft’s OneDrive had over 25 percent penetration, Google Drive had nearly 25 percent and Box had just under 15 percent.
Smaller players — Amazon, Hightail, SAP Docs, Egnyte, and so forth — each had less than 10 percent apiece.
Given the current market narrative, you must have heard that Box commands high market share among enterprise clients, and that Dropbox itself is working to close a feature gap with its competitor. The same narrative also generally maintains that Google and Microsoft are themselves straining to pick up market share, having trailed their smaller rivals into the market.
So what the hell is going on? Well, if you retreat to our previous accounting of the top four players in the market, you’ll note that their market share adds to more than 100 percent. And when you stack the other listed players, we end up far higher than a numerical peak called lleno.
The following paragraph from TechCrunch’s initial coverage is elucidatory:
What’s more, just 18 percent of those surveyed currently pay for an enterprise sync and share product. It’s hard to know what this all means exactly, except that as the report indicated, we are still (surprisingly) in the very early days for this market and there is a lot of room for all the players to grow.
Bingo: The study queried, again quoting our coverage, “1000 IT pros in October and asked them about the sync and share tools in use in their companies.” In use, not rolled out in a paid way.
You can’t have only 18 percent of respondents paying for EFSS, more than 100 percent usage inside of companies, and have all those seats paid for. My friend Peter Kazanjy made this point to me on Twitter recently:
@alex not really. All those Dropbox seats are not enterprise licensed.
— Peter Kazanjy (@Kazanjy) November 28, 2014
So what we can divine from the data is actually less than you would expect. Yes Dropbox is popular. And of course Google and Microsoft have large unpaid market share since they have huge consumer buy-in, and so forth.
But there is a chart that I want to point out:
Only 4 percent of respondents plan to roll out paid EFSS services to their companies inside the next six months. That’s a mere 22.22 percent of the current paying base. Or, put more simply, growth in the enterprise file storage space might be slower than we might have anticipated.
The numbers don’t improve much when you look ahead at least six months more: Only 2 percent of those surveyed indicated that they had plans to roll out EFSS at least 6 months for now. That’s a slimmer 11.11 percent of the current corporate install base, using the same data set as a comparison point.
And a massive 61 percent are in the ‘no’ category.
Selling into the 4 percent that want to move in the next half year likely won’t be too hard. The 2 percent that want to follow also might not be difficult to bring on board. But 61 percent are obstinate by their own admission.
I think this could add more headwinds to the sales and marketing front. And that could harm long-term margins, and impair growth, two things that might ding valuations of private companies in the space.
We’ll have to see. You can’t divine precisely how much greenfield has been sucked from the EFSS meadows, but I would wager that the percentage isn’t low.
来源：techcrunch
观点
智联，你就尽情羞辱我们吧
3日上午，国内漏洞应急平台乌云公开了一个导致智联招聘86万用户简历信息泄露的漏洞，其中包括身份证号、地址等核心信息。随后，智联做出回应称，经技术部门排查，漏洞中曝出的ip地址并非智联招聘，疑似泄露的信息图片中，标有智联招聘字段的简历信息绝非来自智联招聘。
这样极其传统的媒体应对倒是像极了老迈的智联的风格，IP地址不属于智联并不能排除与智联的干系，而” 标有智联招聘字段的简历信息绝非来自智联”的论断又是从何而来？是将泄露的信息与公司的总数据库比对后的结果？还是有其他的办法？
我绝不是主张，因为泄露的信息标有智联招聘字段，就一定和智联有关。而是，智联如此简单粗暴的官方回应显然丝毫没有考虑过潜在受害者的用户体会。相当一部分人看到此事的第一反应是，啊！那我属于86万中的一个吗？纵然信息泄露如今已是司空见惯，但核心信息的走露，谁可以淡定？
起底智联的盈利模式
对智联的回应如此不淡定，一方面是惯有的“爆料基本上八九不离十”的别扭心里，另一方面是翻看6月12日在纽交所挂牌时，智联的招股书内容。
招股书对公司的盈利模式有这样的表述：
（1）公司收入来自企业客户，不直接从注册用户和求职者获取营收。当然，注册用户和日均独立访问用户数量、以及数据库中简历的质量和数量，是吸引企业客户的筹码。
（2）企业客户购买的服务包括：基于平台上发布招聘职位和展示广告，以及在数据库总下载完整简历的数量。
（3）营收增长依赖于全国性的销售和客户服务网络的支持。公司拥有庞大的销售和客户服务团队，截至2013年12月31日，在中国的32个地区办事处、公司总部和位于北京的呼叫中心聘用了超过2000名销售和客户管理代表。
（4）在线招聘服务其规模和毛利率均超过了线下招聘服务。截至2013年6月30日的上一财年和截至2012年6月30日的前一财年，在线招聘服务营收均占据了总营收的84.3%；在截至2013年12月31日的本财年上半财年，在线招聘服务营收占据了总营收的79.4%。
看完这些，我彻底不淡定了，“企业客户购买的服务包括：基于平台上发布招聘职位和展示广告，以及在数据库总下载完整简历的数量”。智联短时间内做出“信息绝非来自智联招聘”的论断，哪里来的底气？
潜规则众所周知，却果真无动于衷
此次的简历信息泄露，看似只是信息不安全的一个普通例子，细究似乎都成了对众所周知的潜规则的多余苛责。简历信息成为公司盈利的明码标价的交易内容，潜规则众所周知，参与者却果真无动于衷。
在此我只提出两个疑问：
1.行业服务提供者是否持有用户信息的权利？
提出这个疑问，是基于在昨日“乌云事件”发生后，我登陆自己的智联账号，发现过去找工作时填的满满当当的个人信息都一一在列。以前不觉得是件什么打紧的事，现在却真的后怕，自己这些可怜巴巴的家底被人知道得一清二楚。
在线招聘的服务商们，敢不敢增加一个“找到工作后即销毁”的功能？（btw：就当做是增值服务，即便你收点费用也是可以接受的）
2.粗糙的信息收集系统是为哪般？
大量对找工作无用却是用户的关键信息，却几乎成了每个在线招聘服务提供商的通病，我想这也是此次事件引起恐慌的重要根源。
当初3Q大战的背后，忽略的是，他们挣的谁可以看到用户更深、更多的后台信息。此次简历信息泄露，只愿智联的应对可以走走心！
来源：雷锋网
观点
互联网时代组织管理中的“去他X的”
1997年以前，是韦尔奇的天下，他崇尚“末位淘汰制”或者说是“360度评估”：把团队内人员按20％、70％、10％的比例分为最优、中等和最差三个层次。最优的20%人士得到晋升和提薪，70%的人给予培训，激励让他们上升至最优秀20%的人当中，最差的10%员工必须走人，切不能把过多的时间和精力耗在这10%的人身上，这3个层次始终都是保持动态，随时更换人员。
这是1997年以前，在那之后乔布斯回归苹果，至今想来，他在那一年说的两句话和做的一件事，推动了这个星球进入移动互联网时代，及影响了后来的各种思维，思潮和管理方法，包括今日的人力资源管理趋势。他的两句话是“think different（不同凡想）”与“要么杰作、要么狗屎”，他做的那件事：将Mac变成了半透明状，今天我们讲各种互联网思维，用think different来诠释，概莫能外；今天我们猜想人类的思维正在透明化，引子不过那个半透明的Mac；今天引流潮流的企业如facebook，小米等在选才、用人的标准和方法上极速趋向二维化：要么杰作，要么狗屎，不杰出必须走人。
连互联网钉子户公司netflix也只讲：我们只和“成年人”一起做事。至于雷军，那更是在习大大面前坦诚：自己成功最重要的是靠人。移动互联网时代核评估体系已经滞后了吗？将要失效了吗？我们需要什么新的方法？为什么扎克伯格说：一名优秀的工程师能够抵得上100个普通工程师？怎么找到那名优秀的工程师？怎么用好他？
据说雷军又给光景不好的凡客开了药方：去管理层，陈年也不叫总裁了，就叫创始人，公司内部以后也不安排什么副总、助理总裁了；去KPI（关键绩效指标），让各事业部专心做好产品；去贪婪，产品没必要做多。三个“去他X的”中，居然两条和人力资源管理有牵扯。药方有用吗？看了五年没能看明白，雷就一针见血一药回春吗？现在还不得而知。但小米模式已然是确确凿凿，立在那了，背后的逻辑大家都懂：时代的商业环境已经发生了巨大的变化。盯住典型用户的核心需求，死磕，实现良好用户体验，然后借由互联网的传播，那些剩下的、所谓非典型用户也竟然迅速的被影响为典型用户，其过程宛如病毒传播，最后取得的成绩，令人炫目。而这一切发生，主要“靠人”。
近日，麦当劳宣布其首席营运官(COO)Tim Fenton将在今年10月份退休，而接下来一个略显意外的消息是麦当劳宣布不会再任命新的COO，彻底取消了这个职位。在现代企业中，COO曾经是个很关键的职位，但从数据上看，现在这个职位已经不再重要了。
不仅是麦当劳，《商业周刊》的报道称，2012年只有38%的财富500强公司设有COO位置，而2000年这个比例是48%。去COO, 去管理层，追求扁平化…无独有偶，海尔张瑞敏也屡屡提出“管理无边界，企业无领导”，虽然他貌似并不是那个倡导“无边界组织”的最合适人选。在《消失的组织架构—超级节点化》一文中提及，以流程为导向的工作团队的建立，即以发起流程的“节点”来驱动业务的进程，即人人都是核心，人人都不是核心，完全根据企业的需要可以随环境的变化而变化。企业部门间和组织内部的界限日益趋于模糊，大多数工作将通过“虚拟团队”来完成。网络经济下的企业组织将越来越多地在企业内部和外部使用跨职能的任务团队,人们必须学会（显然现在绝大多数还没学会）在没有固定职务、没有命令权威、既不是被控制也不是控制他人的情况下去进行管理,去完成任务,去实现目标。
移动互联网时代的人力资源管理何去何从？
几个观察如下：
1、我们知道，传统企业的组织架构中，中层的作用主要是上传下达：即向下级传达上级的指令并监督执行，同时向上级反馈来自下一级的信息，其次才是人才培养和企业文化传递。但这部分工作将伴随着信息技术的发展和管理工具的广泛运用而逐渐被取代（现代管理学之父德鲁克早在20世纪90年代就有此预言）。
2、传统企业组织架构象朝鲜人民军，兵种清晰，层级分明，基础作战单元以旅/团为主；而创新公司组织架构象美军，由于信息技术发达，基础作战单元超级扁平化，以特种部队(介于排和连的编制)为主，纵观美军最近几年的行动，无论是抓萨达姆，还是刺杀本拉登，都是由五角大楼直接指挥特种部队完成的。
3、也就是说，基于互联网的创新公司老板本人必须要充当“五角大楼”的角色，而中层应该从一个纯管理者变成特种部队的队长。传统商业模式由于足够成熟，老板一个月真正重大决策不会超过三次，但移动互联网时代的公司，由于变化快，现场管理和临机决断的事宜太多，所以必须缩短决策半径，必须扁平化。
小米副总裁王川有句诛心的话：当年我们误入歧途，都抓管理去了。2011年的冬天，索尼迎来了更惨痛的噩耗—年度亏损63亿美金，为什么会这样？天外伺郎（索尼常务副总）说：绩效主义毁了索尼！因实行绩效主义，职工逐渐失去工作热情。在这种情况下是无法产生“激情集团”的……公司为统计业绩，花费了大量的精力和时间，而在真正的工作上却敷衍了事，出现了本末倒置的倾向。如果你还死心不改，可以回想下诺基亚被收购的惨剧。
至于小米“毁三观”的管理文化更是把“去管理化”做到了极致：没有KPI；没有管理层，超级扁平化；第三，没有组织架构，不开会。没有绩效管理，没有级别体系，没有“员工活动”，没有“内部沟通”，没有“内部培训”，没有“企业文化”。
如果你说这尚是个例，那么在北京东南方向千里之外位于有韩国硅谷之称的城南市Techno Valley H-square 6层的Kakao Talk办公区中，同样的组织变革在进行，在Kakao这个拥有500多名员工的公司中，自上而下只有CEO、部长（职能部门负责人或项目组组长）、组员三个级别。
在传统的韩国公司中如果一名工作多年的员工在晋升部长后重新被降职为主任，通常是一种变相开除的行为，此外新员工在短时间内升职也是不被允许的，而在Kakao这个公司中，员工们已经习惯了这种职能变换，特别是技术和产品部门，甚至没有固定的组织架构，通常一个新的项目组成立时，过往的组长可能会因为一些技术特点而重新充当组员的角色，而那个提出新产品理念的人则会被任命为组长，没人会对此有所芥蒂。为了让员工们感到更加平等，在Kakao公司内，所有的员工都用英文名字互相称呼，譬如大家都直接称呼创始人金范秀叫做 Brian，此外即便是新员工，如果有好的建议和意见都可以直接向社长或是CEO表达，而在传统的韩国企业中这必须经过层层汇报才可以实现，跨级汇报甚至会被视为企业的一条红线。
沿着这条不归路推演下去，商业组织既然有可能三层化，那么也就有可能两层化，如果两层化，那么管理者必然被leader（领导者，是指居于某一领导职位拥有一定领导职权承担一定领导责任实施一定领导职能的…）取代，如果管理者被取代，那么新生的领导者必须同时具备管理和执行的能力，我们可以称之为“移动互联网时代的leader波粒二象性”，就像量子物理学中描述的光的特性，同时具有管理的波特性，和执行的粒子特性。再大胆想象，在新的管理变革中，更多的“去他X的”将如雨后春笋：从去管理层、去组织架构、去绩效评估开始，到去销售佣金、去开会、去副总裁、去人事部、去财务部、去运营部、去总裁办…
而创业家，创新者需要做的仅仅是：让业务管理来驱动员工管理；管理外部化“透明化”（让用户广泛参与 ）；游戏化管理（人人都是游戏的一分子 ）。
好吧，这个时代你拥有了更大的能量和权力，你知道，打造一个伟大的公司的，你只需要55个人就够了（WhatsApp的55人团队创造市值190亿美金的价值）。最后再免费送你一句话：“营销很重要，商业模式比营销重要，产品比商业模式更重要，但牛B的顶尖人物才是最重要的！”
本文作者：李善友，王雨豪
观点
（案例）社交媒体这样用来招聘
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导读
一个公司使用社交媒体，无论是用作推广宣传营销还是招聘，都有属于这个时代的N个理由。但是有多少公司真正明白如何使用这个相对新潮的工具来开发未来员工呢？下面介绍的是公司如何利用人才社区招聘人才，以及相关专家的观点。
通过在线人才社区选聘人才是一种提高招聘水平的好方法，而且社交媒体也是促进公司品牌宣传的有效渠道。
现在许多公司都在社交媒体网站进行招聘，但是有多少公司真正明白如何使用这个相对新潮的工具来开发未来员工呢？现在，大部分年轻人喜欢加入那些能够与同行进行交流和相互学习的线上社团和社区。因此，懂得如何利用这些社区里的人及其分享的技能、兴趣和潜能非常重要。
定义“人才社区”
对于不了解在线人才社区概念的公司来说，要想有效利用它，首先必须认识它。“通常，人才社区网站不过是一个因共同利益而把求职者与招聘者联系在一起的互动社区，”招聘经理凯伦·霍夫曼（Karen Hoffman）和詹妮弗·施纳克（Jennifer Schnack）解释道，“我们公司就在使用打造一个帮助求职者寻找到合适职位的私人社区。”
公司利用在线人才社区的第一步，是要建立和巩固公司社交媒体在网站上的存在感，就像Facebook 和LinkedIn一样。“注册一个Facebook 或LinkedIn的账号，并用它建立起私人的或专业的交际网络。”凯伦和詹妮弗说，“可以是招聘人员单独建立他们自己的账号，也可以由公司建立一个公司账号，由相关的HR人员进行管理。”
公司建立的在线人才社区让求职者们可以在任何时间便捷地查找公司是否有他们感兴趣的职位，但是不需要当时就申请。“当候选人访问公司网站，且没有看到他们想申请的合适的职位时，他们可以加入人才社区，建立一个账户，输入他们的工作经验和联系方式等个人信息。当与他们技能、意向相匹配的岗位空缺时，他们会收到邮件提醒。”
凯伦和詹妮弗指出，在招聘时，需要保持在所有人才社区中的社交媒体账号都以公司和部门的名称进行，而不是使用招聘人员或经理的私人账号。如果注册账号是员工个人的名字，它应该用于个体之间的专业交流。“确保个人和公共社交媒体账户相分离，不要将这二者混淆。”凯伦和詹妮弗强调。
其次，公司还可以利用其他社交媒体渠道宣传工作职位和公司的人才社区。“比如，一位招聘人员可以在他的facebook网页上发布一条职位信息，或者提供一个公司人才社区的链接，邀请大家成为人才社区的一员。”凯伦和詹妮弗解释道，这样一来，会让更多人了解Sprint公司和人才社区。
第三，社交媒体可以帮助公司在招聘中找到如何让有潜力的候选人参与和交流的方法。凯伦和詹妮弗说，“我们发现在线人才社区对于管理岗位和非管理岗位的招募都很有效。在我们公司，我们甚至成功地利用人才社区完成了主管级职位的招聘。”
建立联系的机会
通过人才社区进行招聘其实是对公司的一种延伸宣传。“人才社区实际上是关系营销的一个时髦词汇。优秀的招聘者每天都要与优秀的候选者（无论他们是主动还是被动地求职）建立联系，通过与他们进行交流从而在社区中产生影响力。”高级副总裁汤姆·穆雷（Tom Murray）说，“通过社交媒体可以有很多种方式与候选人进行交流，这既是好事也是坏事。
这种方法的好处在于，公司可以通过社交媒体渠道，非正式地获得候选人的信息，而且往往这些信息是他们在生活中的真实流露。然而，人事专员需要改变其现有的信息管理观念。因为社交媒体意味着开放，候选人也可以轻松地利用他们的社交网络了解雇主。”
汤姆表示，像LinkedIn这类社交媒体网站使人才社区的使用变得简单。对于那些还没有准备好建立自己人才社区的公司，可以充分利用LinkedIn等其他社交网站。
“LinkedIn将求职模式从传统商业形式下的盲投模式转变为专业的网络模式，彻底改变了求职者的求职方式。”汤姆说，“LinkedIn通过建立担保、传递相关信息和提供专业人士，持续创新各种方式，以保证候选人和公司之间可以进行有效交流并提升他们管理自己账户的能力。人事专员利用LinkedIn将会对招聘者如何使用这种渠道，候选人如何建立网络，以及公司如何向特定的受众宣传有更深的领悟。”
除了LinkedIn之外，我们还可以关注其他网络社交媒体，比如通过求职者的博客或者Twitter，更深入地了解求职者。“Twitter和博客账户是非正式的，而且潜在的候选人可能更愿意使用这些扩散性更小的平台联系和交流。”汤姆解释道。
与求职者对话
“人才社区通过已有的社交网络能够形成有机的网络体系，公司可以从中查询和招聘。”根据数据显示，69%的成年网民使用社交网站。随着越来越多的人加入到社交网络中，对于组织而言是一次机会。公司可以充分利用网络与一些比较难接触到的候选者进行联系，宣传公司品牌及招聘信息，传播公司文化。
当通过社交媒体使用人才社区时，招聘和营销存在共同点。营销人员很早就意识到了代言的价值，而社交网络对于公司吸引、招聘和保留人才的价值超过了代言。所以，有些公司会把“social collaboration”平台植入到他们已有的招聘和人才管理方案中。
凯文还强调，必须要确保与人才社区的成员有一次“对话”，而不仅仅是宣传公司。“最忌讳的就是只有单向对话。公司以正式的广播和就业宣导会等单向对话的形式进行招聘时，求职者与招聘者之间没有互动交谈的机会，这也就意味着求职者除了申请工作之外，没有机会与招募者和组织进行互动。”凯文说，这种形式有利于积极的工作申请者，但是对于那些想对雇主品牌有更多了解的被动求职者来说是非常不利的。
正如所说的，人才社区是一个延伸公司品牌的机会。“人才社区应该是显示公司雇主品牌的主要网站，诠释公司的价值观，宣传公司大事件并明确职业发展路径，”泰德说，“候选人可以通过加入人才社区，学习、更新招聘信息。”
泰德表示，人才社区要向未来员工展示公司的战略规划，而不只是提供一个工作机会。“这是招聘理念的突破——公司不是在宣传某个工作机会，公司需要让求职者们知道，这是一个非常好的工作环境；公司需要与人才社区中的明星人物建立良好的关系，通过他们让公司的职位招聘信息传播给更多的人。”
（摘自培训杂志）
观点
为什么微软巨资买下不支持WP的Acompli应用？
微软的CEO Satya Nadella最近做了项大动作，怒砸2亿美元收购了移动端邮件应用Acompli。必须要说明的是，Acompli应用是不支持Windows Phone的。
微软收购Acompli，并不是因为要除掉竞争对手。其实这个诞生至今只有18个月的邮件应用，其用户数量当然比不过行业霸主Microsoft Exchange和Outlook。但其实成百上千家大公司的白领、企业用户热衷于使用Acompli，包括许多世界五百强企业。不过这并不意味着，微软买下Acompli是为了拿下这一部分用户。
微软的这项斥巨资的大战略，是为了给自己在移动端市场的发展开辟通道。讽刺的一点是，Acompli CEO Javier Soltero在今年四月就表示了微软在移动端不作为的“偏见”：“一想到iOS版本的Office365就让人头疼。因为微软的确是对苹果客户端开放了应用，但是在iOS端并没有合适的邮件应用能够帮助用户完成剩下的工作。问题在于就移动端的邮件app来说，微软太缺乏想象力了来打造一款好产品了。”
他继续表示，微软在移动端不得志的原因并不是没有能力抓住移动互联网的尾巴，而是没有很好的处理用户需求。其实微软自身也认识到了这一点，或许因为Soltero的略带的讽刺性的“帮助”，新任CEO Satya Nadella管理下的微软终于决定出手了。
具体的来说，微软决定“走下神坛”，同他原本“看不上”的小伙伴们展开合作，尝试着用开放资源和云服务来重新赢回市场。
曾经微软耗费大力气为开发者和企业用户搭建了云服务平台Azure，但其实结果不是很乐观，许多开发者们甚至都不屑一顾。用户想要真正的开放资源。此后微软陆陆续续的采取了一系列的对措。这些实验性的项目同微软开放技术公司紧密联系在一起，开源促进会的董事会成员Simon Phipps表示，“微软开放技术公司实际上是微软的靶子，用于假装出‘我们的确是做到开源了’。”
微软开源社区的资深总监Gianugo Rabellino曾经表示说，“很多民间团体参与进开源的工作中，比如说某些工程师协会，两个最典型的例子就是对于Linux内核和大数据分析做出的贡献。其实微软开放技术公司的很多成果也是基于这些民间团体工程师协会的贡献，他们才是微软开源的引领者。”
而今微软开放技术公司的角色从原先的“挡箭牌”，逐渐转变为“技术咨询委员会”，虽然感觉上停嘲讽的，但也证明了微软终于放下了自己的架子，准备“撸起袖子，踏踏实实开源了”。更有力的一点证明就是，在Azure云服务上也开始接纳开源软件，为了证明曾经承诺的开源并不只是口头上说说而已。
另一方面，微软也正忙着在Azure平台上运营一系列服务，例如NoSQL数据库系统、MongoDB、Redis、Cassandra、SharePoint、Drupal、Joomla、Moodle等等。看到这一长串的名字也着实令人震惊，毕竟过去的十年间，保守的微软一直把开源当作“癌症”。
不论结果究竟如何，Nadella的确给微软的未来的发展带来了无限的可能。对于公司来说这是一个新纪年，对于竞争对手们来说，微软也将重焕生机变得更有竞争力。
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