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法国招聘平台Talent.io获880万美元融资，每周为科技公司推选优秀工程师
法国创企Talent.io想要把猎聘变成一种市场生意，为优秀工程师和科技公司创造沟通的平台。日前，这家公司从原投资人Alven Capital和Ventech处获得了880万美元投资。
Talent.io起家于巴黎，目前已经拓展到柏林、伦敦等欧洲重要城市。为了顺利拓展，该公司先后收购了Webcrowd和Go Digital。工程师们准备找工作时，可以在Talent.io上注册，Talent.io负责筛查，选出最优秀的候选人。然后，科技公司每个星期会收到一封邮件，也就是Talent.io推荐的新候选人。
如果觉得候选人合适，科技公司可以和他们聊一聊。如果某个工程师超过1个月都未能找到工作，就会被平台踢除。Talent.io支持寻找全职、兼职工程师，甚至实习生。
截至目前，Talent.io已经吸引了2000多家科技公司，大多数位于巴黎，位于伦敦和柏林的分别有200家。据了解，25%的注册工程师都能通过这一平台找到新工作。
和其他招聘平台相比，Talent.io的筛选程序可能是让他们鹤立鸡群的因素。如果科技公司信任Talent.io（相信他们只筛选有价值的工程师），那么必定会不断使用这一平台。每个月，注册这一平台的工程师多达4500名，但其中只有400人能够留下。在获得本轮融资之后，Talent.io希望能把这些数字翻上10倍。
【猎云网（微信号：ilieyun）】5月16日报道（编译：蔡妙娴）
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法国人才管理SAAS公司Talentsoft获得2500万欧元C轮融资
法国人才管理SAAS公司Talentsoft获得2500万欧元C轮融资
Talentsoft成立于2007年，总部位于法国布伦，一个靠近巴黎的城市。该公司为一家SaaS为基础的人才管理公司，目前该公司拥有300多员工，500万用户，业务横跨100多个国家的800多个公司，提供超过22种语言服务。本轮投资的领投公司为高盛集团。
预计今年会产生2900万欧元的利润。
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研究显示：47%的职业在未来15年将会消失
据法国媒体7月14日报道，法国目前正处于酷暑难耐的夏季，民众的精力似乎都疲于应付高温天气，此时来探索法国人和工作的关系似乎不合时宜。如果工作注定要消失，那么假期还有存在的意义吗？法国民调公司BNA的一项调查显示，46%的就业人员担心在未来几年失去工作，51%的法国人对失业的未来发展抱悲观看法，仅20%的人认为失业率会减少。针对法国工业衰退的现状，93%的被访者表示担忧，并有67%的人估计衰退将会继续。一些研究也证实以上担忧确实存在，牛津大学的研究人员发现47%的职业将会在未来15年中消失。
我们能够想象一个没有工作的社会吗？
随着社会Uber化和自动机械化的发展（机器人和人工智能代替人类），工作正在逐步消失。经济科学至今没有发现可行的无增长的经济模式，那么该如何面对这一问题？一方面，经济增长迟迟不来，那么我们是否应该学会在无增长条件下生存？失去了增长这一要素，我们如何在社会和集体生活中寻找到真实的存在？另一方面，我们能够想出一种新的经济模式，来创造另一种增长吗？
辩论而无深思
新凯恩斯主义经济学家保罗·克鲁格曼曾设想过一种利用公共开支的复兴计划，即回归新政。就像20世纪30年代罗斯福开展的大型工程一样，开发公共工程来发放薪水。事实上，目前社会经济的发展也恰好有众多类似的诉求：比如，加快能源转变等。
在工资普遍收缩的背景下，社会的Uber化（通过网络平台大规模地开展服务）是未来的经济模式的一种表现。同时也存在另一种经济发展模式，即打黑工。
另一种解决方法是发放统一工资，且无需劳动者付出等价的实际劳动。这一经济模式建立在利益再分配的基础之上，需要公司使用机器人来代替劳动者。但是如果要在全球范围内实施这种模式，从政治层面上来说非常复杂。
一些预言家设想了一个完全免费的世界，通过社交网络，每个人都可以从别人处借得自己暂时需要的东西。但是在经济科学领域，至今没有一项相关的深入研究获得成功，而且人们很快就会发现这一体系的限制。
最后，我们可能会重新回到古希腊—罗马的时代，当时的贵族靠利息为生，并把自己的一部分财富交给集体分享，城市建筑（如角斗场、圆形剧场、广场）和基础设施（如引水渠）才得以建造。这些并不是罗马帝国出资修建的。我们或许可以在财富再分配的形式下重拾这一传统，而不是通过国家进行再分配。
法国人对此持有什么样的看法？
预言家和社会展望学研究者展望未来的世界，但经济学家无法将他们想法转化成可靠的模式。一旦机器人能够完成所有的工作，我们就会变得无所事事。但是我们如何获得财富来购买机器人制作的产品呢？要解决以上问题，首先必须考虑法国人看待工作的方式。他们认为工作是社会身份的来源，并不是简单地为了经济。因此问题就是知道是否应该设想一个没有工作的世界。
劳动的价值至今鲜明
根据同一个调查，仅9%的法国人认为法国的劳动者处于过度工作的状态，仅4%的人将工作之余的自由时间放在第一位。53%的受访者认为最重要的是“工作要有趣”，由此可知，大多数法国人觉得工作并不仅是收入来源，理想上是个人和社会的充分发展。
其他标准都排在“有趣”之后，比如收入水平和工作安全性。但对于文化程度较低的人来说，工作安全性是第一位，而对于50岁以上的人，则是第二位。此外，还有一些其他的标准，例如有发展前景和氛围等。法国人比较看好新科技，认为它能够创造新型职业。尽管如此，但他们普遍认为失业率仍然将处于持续增加的态势。
就业人口仅占总人口的43%
82%的人认为学习的发展能有效对抗年轻人的失业问题。80%不希望改变工作领域，并想继续在法国工作。然而即将到来的改变会带来无法避免的变动，这些并不被视为机遇。
大部分法国人高估了就业群体中公务员的数量，他们实际上仅占20%，但被认为高于25%。56%的人也高估了就业人口在总人口中的比重，其实仅有43%。这一调查显示现实和人们的预想存在差距。
经济学家研究可行的没有“工作”的经济新模式是非常有必要的。经济科学和数学科学将在其中起到作用。然而，当我们在分析这则调查报告时，需要注意：我们应该准备好面对世界的转变，到时，社会身份将会建立在其他东西之上。那究竟是什么呢？这个问题将变得越来越政治化和哲学化。
中国网7月15日讯
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【译】法国企业大数据发展现状
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本文来源：大数据文摘翻译作品
翻译：吴涤，宋松波
大数据，尽管每个人都在谈论，许多公司也已经着手发展，但现在还很难确切地知道它究竟有多大的功效。安永(Ernst & Young)对150家法国企业进行了一项调研，考察它们收集与使用客户数据的方式，期间遇到的困难，以及数据这项新资产对业绩增长与战略发展的影响。
即使现在大数据以其诸多优势有着大批拥护者，大数据革命并没有真正扩散到全球电子巨头以外的领域。
安永对全法150家公司的调查结果表明，尽管大体上看法积极，“数据大爆炸（大数据爆炸）” 还没有在现实中发生。安永为这项研究特别设计的成熟数据指数显示：只有小部分企业在数据开发上拥有较高成熟度，而大部分企业则采取观望态度，不太清楚这模糊概念到底会带来什么样的结果。
图1 :仅有17%的受访公司数据拥有高成熟度，27%不太成熟，56%数据不成熟。
安永指出 ，整个（大）数据产业链上——从安全搜集、数据保护 、数据分析到公司的整体战略，主要有10处来自心理、策略、组织和技术层面的限制导致大数据在法国企业发展的落后状态。然而，如果能把（大）数据开发纳入到公司整体发展战略中，法国公司仍然可以迎头赶上。
“在早期，零售及消费品行业已经在使用客户数据方面已形成一个强劲的氛围：基于忠诚度的销售；通过市场研究，地缘经济分析，人们的喜好研究，来完成产业布局。也正是纯电子商务的玩家最先开始深度使用用户数据。通过高精准的个人定制，推荐引擎，以及先进的促销方法，这些电子商务形成了卓越的客户体验。
大数据给很多传统行业带了挑战，尤其还涉及构成消费者信心基石的数据安全以及个人数据的保护。”——大卫·纳伊姆，安永战略咨询师, 合伙人，市场营销和创新负责人。
法企大数据有效开发之10大限制
1.数据收集仍很大程度局限于传统渠道
用以提高对客户的了解并定制相应市场战略的数据，被调查的公司中有84%主要采集于传统计费系统，有66%采集于CRM。
2.非结构化数据是分析中的薄弱环节
除了收集关于用户的结构化文本数据 - 如：通信信息，行为和消费 - 之外， 90%的受访企业还收集非结构化数据。
3.缺乏数据分析人才
只有30%的受访企业招聘拥有专门处理或者管理数据能力的人才。其中仅6%拥有50人以上的数据处理团队。
4.缺乏数据处理工具
许多大公司已经计划加强非结构化数据处理，以及提升数据可信度。59%的受访公司表示在未来18个月内将使有更多更可靠的数据。只有不到10%的公司拥有统计预测专用工具。
5.数据分析没有或者说远没有涉及预测和实时分析
只有10%的受访公司使用客户数据进行预测，其中5%这样做是为了优化工艺流程，以增加执行速度和增加存储容量。企业还没有形成让数据为战略决策提供支持的理念。
6.（大）数据项目管理缺乏深度与广度
在大数据项目的组织和管理上缺乏深度与广度，是用户数据进一步产生价值的一个阻碍。大数据项目通常被视为太复杂，需要时间太长实施，因此不被优先立项。每个部门都习惯于使用自己的内部数据库来处理日常工作所需，这样企业的数据资产就不能很好的流通，也缺乏统一性。
7.缺乏（大）数据项目投资回报率的衡量标准
到目前为止，只有29%的受访公司认为大数据是一个重要的里程碑，并代表着发展机会。仅18%的受访公司会制订“详细的大数据实施计划“。
8.缺少管理层的支持
由于缺乏量化投资回报率工具，再加上经济不景气，大部分公司的管理层在大数据项目上都持谨慎态度。大部分非成熟企业认为，公司高管的看法是对优化数据使用的一种制约，而在成熟企业中中，只有11%这么认为。
9.数据可靠性的一个主要风险：不愿分享个人资料
不愿共享个人数据对数据的可靠性造成不小的影响。如今对个人数据的保护，限制了对客户数据的使用。安永最近的一份调查显示，70%的消费者不会与公司分享他们的个人资料，其中49%的人说在未来5年他们都不太可能这么做。
10.对于数据保护安全问题的认识不足
30%的受访公司认为他们在客户数据时，并没有很好的考虑保护其隐私问题。这在数据成熟度较低的公司中尤为明显。
该研究的主要结果显示，三分之二的法国公司（63%）认为大数据是一个有趣的概念，但如何使大数据成为一个增长动力仍然不是很清晰。57%的公司还没有研究大数据带来的潜在机会。
最后，近一半的受访（45%）的公司都认为他们对收集到的客户数据利用的还不够。并且30%的受访公司在使用数据时并没有充分考虑其隐私问题。
大数据战略成功部署之4大关键
不同企业的大数据有不同的模式，它们各有优势，其区别并非在模式本身，而在于对某些构成大数据战略成功的关键因素的考量。
企业应该像对待价格政策一样把大数据纳入战略决策的一环，为其制定执行策略。以下就是大数据战略成功部署的几大关键：
1.加强数据项目管理的深度与广度
第一个战略关键就是将公司所有部门动员起来。不同部门常常有着不同的观点，对客户的认识也不尽相同，如果部门间能共享自己的数据库，公司就能得到更为全面的客户图像，能做更加精准的客户分析。
2.加大公司管理层的参与度
公司高层与各部门的管理人员应该成立一个大数据项目委员会，用于决策、统筹、战略布局，以确保项目的良好运行。该委员会还要监管大数据战略不是只为公司某些特定的目的而设立，如提高销售、降低成本等。
3.设立灵活分析计划（AgileAnalytics Program）
机遇与挑战的战略框架
在战略部署之前，要投入时间弄清楚公司的需要与利害，评估各项技术的成熟度，然后选择最符合公司需求的技术即可。
以PoV为基点
在数据这方面，与最终用户一起工作是必不可少的，具体项目中可以运用概念验证（Proof of concept）。首先，确定商业机遇，然后选择一个满足以下两点的项目：最方便付诸实施，投资回报率最好。这个就是PoV概念验证+投资回报率评估法。
灵活项目规划和具体行动计划
中期（三到五年）项目规划要确定优先行动具体计划、短期和中期目标以及各行动的KPI。概念验证法要灵活开展。决策者和最终使用者要能自己使用数据分析的成果，而不是仅仅满足于静态的报告。
4.信心设计
在开展任何大数据项目之前，企业必须考虑到技术风险、法律风险与声誉风险。确保数据安全性和数据处理完备性，对个人数据的保护和对数据使用的透明度，这些都是一个公司在数字时代声誉所面临挑战的关键。
【译者简介】
吴涤，本科毕业于上海外国语大学法语系，硕士毕业于法国巴黎二大(UniversitéPanthéon-Assas)，主修统计与金融工程专业。目前旅居巴黎，就职于法国第二大银行集团，担任决策分析工程师，对于金融领域的数据挖掘、决策建模与商业分析有扎实的理论基础与丰富的实践经验。对于大数据的发展，尤其在金融领域的应用有浓厚的兴趣。
2014年底正式加入大数据文摘海外翻译志愿者行列，希望在新的一年带领大家近距离观察法国，乃至欧洲在大数据时代的动向。衷心祝愿文摘成为读者最喜爱的大数据知识信息分享平台。
宋松波,博士毕业于巴黎第六大学。先后在法国电信以及法国电视运营商进行咨询与研发工作。主要从事大规模服务平台的架构设计与开发, 个性化服务以及数据分析平台的部署开发。2014年加入大数据文摘海外翻译团队。希望能为读者带来欧洲关于大数据领域的最新动向。
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