-
十大趋势
致敬：2019年度中国人力资源科技大奖榜单揭晓，祝贺获奖组织和个人！让我们继续推动中国人力资源科技发展与进步！
2020年1月14日，HRTechChina在上海四季酒店为大家隆重揭晓2019年度中国人力资源科技大奖获奖榜单。
作为中国人力资源科技行业最具影响力媒体商业平台，HRTechChina从历经公开征集、筛选、官方组委会专业评定等环节，通过评审从378家申请者中推荐70家机构组织与个人入围本年度中国人力资源科技大奖榜单。这些入围的机构组织与个人勇于创新的精神和行业深耕的实力获奖属于实至名归。
2019市场情况起起伏伏，大环境的多变与政策的变化，各种技术更加落地，越来越多的人力资源科技生态系统被构建。在这时代变革的过程中，我们中国人力资源科技的从业者们深入参与其中，广泛的应用实践，让我们的人力资源科技产品极大的改变了企业，改变了工作者。
2019年涌现出非常多有价值的探索，最佳的落地实践，优秀的创业者以及企业中扎实推进科技与人力资源工作结合的卓越经理人们，更有背后推动技术在人力资源领域得到广泛应用的技术人员...所有这些共同构建了中国人力资源科技的壮丽画面，让我们有机会一起来再次打开中国的2019年人力资源科技画轴。
今天，万众期待、振奋人心的时刻正式到来！在热烈的音乐声和掌声中，行业优秀代表纷纷踏上红毯走上领奖台，收获属于他们的荣光！
当然，2019年度中国人力资源科技大奖这份光荣不仅仅属于聚光灯下的这些精英，更属于背后付出的人力资源科技的从业者，HRTechChina非常荣幸能有这样一个机会为这些优秀代表颁发奖项，非常感谢莅临现场的HR们共同见证这一荣耀时刻！
2019年度中国人力资源科技大奖获奖总榜如下：
（点击获取高清大图）
这是对2019年中国人力资源科技发展作出的盛大总结和表彰，更是一份我们对业内人士2019年所交出的成绩的肯定。
我们深深知道中国人力资源科技的发展与进步离不开每一家机构，每一位同仁，在这个榜单的背后也一定还有着更多的优秀的组织和个人，他们默默在付出和努力共同推动HR科技的发展，在此颁奖时刻，HRTechChina 也为他们加油鼓掌，感谢他们为中国，为人力资源行业，为未来的工作作出的贡献！
【关于中国人力资源科技年度大奖】
中国人力资源科技年度大奖由HRTechChina发起，旨在表彰对推动中国人力资源科技发展并在该领域持续探索钻研的优秀机构及个人：推动实践落地的卓越经理人、优秀的创业者和人力资源科技机构。评选重点关注：团队的科技研发实力、产品的创新度、市场占有率、客户满意度、实践的应用成果等维度。参评奖项均来源于机构、企业、个人的自主提交。评选过程由资深的评委专家对企业、机构及个人的申请材料进行深度审核、多番讨论，最终评出获奖结果。作为中国极具代表性的人力资源科技大奖，该评选必将推动中国人力资源科技的快速发展，并惠及所有的人力资源工作者和组织的业务发展。
2019年是中国人力资源科技行业深耕细作的一年，打磨产品、服务客户、塑造品牌，不断突破创新。
中国人力资源行业的发展是中国国民经济组成的一部分，也是国家实现人才战略的重要组成，在2020年，中国将建立专业化、产业化、国际化的人力资源体系。中国庞大的移动互联网用户以及多样化的环境产生了大量独特的应用场景，加上变革过程中的市场环境，使得我们的人力资源科技不同于世界其他国家的发展模式，借鉴但不迷信，更要超越和引领，这就是中国人力资源科技。
此次中国人力资源科技大奖的年度评选活动，主办方邀请到大批人力资源科技实践的经理人、科学家以及中国人力资源科技机构来到现场，对他们所做的杰出贡献给予肯定，并十分荣幸地为他们颁发奖杯和证书。感谢他们给予HRTechChina这样一次机会，更感谢他们为人力资源科技行业发展所做出的贡献。
关于HRTechChina
HRTechChina作为中国首家关注和垂直报道人力资源科技领域的平台和媒体，自2015年起我们持续不断地为中国行业同仁传递最快最新的全球人力资源科技资讯，影响和引领中国人力资源科技行业的进步和发展。多年来我们建立向世界传达中国人力资源科技的窗口，让世界了解中国人力资源科技的巨大能量和迅猛势力。未来，我们仍将致力于提供及时、全方位的人力资源科技资讯和商业新闻，以及增设更富洞察力的商业深度报道等媒体内容，继续为用户提供最好的信息、知识、观点、趋势。
-
十大趋势
全球区块链应用未来十大发展方向--企业应用是区块链的主战场，联盟链/私有链将成为主流方向。
区块链技术发端于数字货币，自2009年以来，数字货币在全球范围内兴起，区块链技术逐步走进人们的视野。目前，世界各国政府、产业界和学术界都高度关注区块链的应用发展，相关的技术创新和模式创新不断涌现。
去年。中国信息通信研究院发布了中国信通院编写的《全球区块链应用十大趋势》报告。其中很多观点很极具前瞻性。而且我们正在一步一步地实现着。
趋势一：区块链行业应用加速推进，从数字货币向非金融领域渗透扩散。
区块链技术作为一种通用性术，从数字货币加速渗透至其他领域，和各行各业创新融合。我们认为，未来区块链的应用将由两个阵营推动。一方面，IT阵营，从信息共享着手，以低成本建立信用为核心，逐步覆盖数字资产等领域。另一方面，加密货币阵营从货币出发，逐渐向资产端管理、存证领域推进，并向征信和一般信息共享类应用扩散。
趋势二：企业应用是区块链的主战场，联盟链/私有链将成为主流方向。
目前，企业的实际应用集中数字货币领域，属于虚拟经济。我们认为，未来的区块链应用将脱虚向实，更多传统企业使用区块链技术来降成本、提升协作效率，激发实体经济增长，是未来一段时间区块链应用的主战场。
与公有链不同，在企业级应用中，大家更关注区块链的管控、监管合规、性能、安全等因素。因此，我们认为，联盟链和私有链这种强管理的区块链部署模式，更适合企业在应用落地中使用，是企业级应用的主流技术方向。
趋势三：应用催生多样化的技术方案，区块链性能将不断得到优化。
未来，区块链应用将从单一到多元方向发展。票据、支付、保险、供应链等不同应用，在实时性、高并发性、延迟和吞吐等多个维度上将高度差异化。这将催生出多样化的技术解决方案。我们认为，区块链技术还远未定型，在未来一段时间还将持续演进，共识算法、服务分片、处理方式、组织形式等技术环节上都有提升效率的空间。
趋势四：区块链与云计算的结合越发紧密，BaaS有望成为公共信任基础设施。
云计算是大势所趋。我们认为，区块链与云的结合也是必然的趋势。区块链与云的结合，有两种模式，一种是区块链在云上，一种是区块链在云里。后面一种，也就是BaaS，Blockchain-as-a-Service，是指在云服务商直接把区块链作为服务提供给用户。未来，云服务企业越来越多地将区块链技术整合至云计算的生态环境中，通过提供BaaS功能，有效降低企业应用区块链的部署成本，降低创新创业的初始门槛。
趋势五：区块链安全问题日益凸显，安全防护需要技术和管理全局考虑。
区块链系统从数学原理上讲，是近乎完美的，具有公开透明、难以篡改、可靠加密、防DDoS攻击等优点。但是，从工程上来看，它的安全性仍然受到基础设施、系统设计、操作管理、隐私保护和技术更新迭代等多方面的制约。未来需要从技术和管理上全局考虑，加强基础研究和整体防护，才能确保应用安全。
趋势六：区块链的跨链需求增多，互联互通的重要性凸显。
随着区块链应用深化，支付结算、物流追溯、医疗病历、身份验证等领域的企业或行业，都将建立各自区块链系统。我们认为，未来这些众多的区块链系统间的跨链协作与互通是一个必然趋势。可以说，跨链技术是区块链实现价值互联网的关键，区块链的互联互通将成为越来越重要的议题。
趋势七：区块链竞争日趋激烈，专利争夺成为竞争重要领域。
随着参与主体的增多，区块链的竞争将越来越激烈，竞争是全方位的，包括技术、模式、专利等多维度。我们认为，未来，企业将在区块链专利上加强布局。2014年以来，区块链专利申请数量出现爆发式增长。区块链专利主要分布在北美洲的美国、欧洲的英国、亚洲的中国和韩国，未来将维持这类格局。中美专利差距在减小，中国2016年申请量已超越美国。可以预见，未来的区块链专利争夺将日趋激烈。
趋势八：区块链投资持续火爆，代币众筹模式累积风险值得关注。
区块链成为资本市场追逐的热点。未来投资还将延续2014-2016年不断上升的趋势。与其他科技领域的融资模式不同，区块链领域出现了一种称为“代币众筹”的模式，即Initial Coin Offering（ICO），是创业公司发行代币、募集资金的一种众筹方式。2016年，全球代币众筹的份额已占区块链相关风险投资总额的48%，成为一个重要渠道。预计2017年还将出现200个以上的ICO案例。我们认为，随着代币众筹交易量攀升，其缺乏审核、价值波动巨大、处于监管边缘等风险将随之增大，值得关注。
趋势九：区块链技术与监管存在冲突，但矛盾有望进一步调和。
区块链的去中心化、去中介和匿名性等特性与传统的企业管理和政府监管体系不协调。但也应该看到区块链给监管带来的机遇。我们认为，未来企业将积极迎合监管需求，在技术方案和模式设计上主动内置监管要求，不仅要做到合规运作，还能大幅度节约监管合规的成本。我们也认为，未来全球的监管部门也将拥抱区块链这项新的监管科技，用新科技提升政府监管效能。
趋势十：可信是区块链的核心要求，标准规范的重要性日趋凸显。
在未来以区块链为基础的价值传递网络上，我们把将完全用算法和软件来构建信任基础。但我们认为，这是远远不够的，还需要标准为区块链增信。未来，区块链的标准，将从用户的角度出发、以业务为导向，从智能合约、共识机制、私钥安全、权限管理等维度，规范区块链的技术和治理，增强区块链的可信程度，给区块链的信任增加砝码。
总结
以上就是我们总结的十大趋势。总结一下，有四点：一是区块链是价值网络的基础，逐渐成为未来互联网不可或缺的一部分。二是随着应用场景日益丰富，应用将推动着区块链技术不断完善，区块链与云的结合日趋紧密。三是区块链虽在数学上具有完备性，但也存在安全问题，未来还需要从工程和管理等层面加强安全，也需要标准提升可信程度。四是区块链技术未来将逐步适应监管政策要求，逐步成为监管科技的重要工具。
（本文图片来自网络，如有侵权联系删除。）
-
十大趋势
2017年大数据发展的十大趋势预测
来源｜199IT
编辑｜陈光
网址｜www.xtecher.com
微信公众号ID｜Xtecher
2016年，近40%的公司开始或正在实施和扩展大数据技术应用，另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5%的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4%的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。
2017将会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心(IDC)预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从今年的1301亿美元增加至2030亿美元。“公司对数据可用性要求的提高，新一代技术的出现与发展，以及数据驱动决策带来的文化转变，都继续刺激着市场对大数据和分析技术服务的需求“，IDC副总裁Dan Vesset表示。
“2015年该市场全球收入为1，220亿美元，预计到2016年，这一数字将增长11.3%，并预计在2020年以11.7%的复合年增长率(CAGR)继续增长。”
虽然大数据市场将会继续增长这一点毋庸置疑，但企业应该如何应用大数据呢？目前还没有一个清楚的答案。新的大数据技术正在进入市场，而一些旧技术的使用还在继续增长。本文涵盖大数据未来发展的十大趋势，机器学习、预测分析、物联网和边缘计算等这些趋势都可能对2017年及以后的大数据市场产生极大影响。
一、开放源码
Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。 一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。
二、内存技术
很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
三、机器学习
随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。高德纳咨询公司(Gartner)称，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。
四、预测分析
预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不多。同时，许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能，这一数字在未来几年可能会出现激增。
五、智能App
企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为，为用户提供个性化的服务。推荐引擎就是一个大家非常熟悉的例子。在2017年十大战略技术趋势列表中，高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫·希尔里(David Cearley)说：“未来10年，几乎每个app，每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。
六、智能安保
许多企业也将大数据分析纳入安全战略。企业的安全日志数据提供了以往未遂的网络攻击信息，企业可以利用这些数据来预测并防止未来可能发生的攻击，以减少攻击造成的损失。一些公司正将其安全信息和事件管理软件(SIEM)与大数据平台(如Hadoop)结合起来。还有一些公司选择向能够提供大数据分析能力产品的公司求助。
七、物联网
物联网也可能对大数据产生相当大的影响。根据IDC 2016年9月的报告，“31.4%的受访公司推出了物联网解决方案，另有43%希望在未来12个月内部署物联网解决方案。”随着这些新设备和应用程序上线，许多公司需要新的技术和系统，才能够处理和感知来自物联网的大量数据。
八、边缘计算
边缘计算是一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术。 在边缘计算中，大数据分析非常接近物联网设备和传感器，而不是数据中心或云。对于企业来说，这种方式的优点显而易见。因为在网络上流动的数据较少，可以提高网络性能并节省云计算成本。它还允许公司删除过期的和无价值的物联网数据，从而降低存储和基础架构成本。边缘计算还可以加快分析过程，使决策者能够更快地洞察情况并采取行动。
九、高新职业
对于IT工作者来说，大数据的发展意味着大数据技能人才的高需求。IDC称，“到2018年，美国将有181，000个深度分析岗位，是数据管理和数据解读相关技能岗位数量的五倍。” 由于人才缺口过大，罗伯特·哈夫技术公司预测，到2017年数据科学家的平均薪资将增长6.5%，年薪在116，000美元到163，500美元之间(当然这是美国的标准，中国国内目前尚未统计)。同样，明年大数据工程师的薪资也将增长5.8%，在135，000美元到196，000美元之间。
十、自助服务
由于聘请高级专家的成本过高，许多公司开始转向数据分析工具。 IDC先前预测，“视觉数据发现工具的增长速度将比其他商业智能(BI)市场快2.5倍，到2018年，所有企业都将投资终端用户自助服务。
一些大数据供应商已经推出了具有“自助服务”能力的大数据分析工具，专家预计这种趋势将持续到2017年及以后。数据分析过程中，信息技术的参与将越来越少，大数据分析将越来越多地融入到所有部门工作人员的工作方式之中。
扫一扫 加微信
hrtechchina
