招聘数据解决方案
目录背景分析需求分析产品思路总体架构技术解决方案落地实施方案
招聘行业现状分析互联网目前对招聘行业的改变，是极其有限的，只是让服务场景延伸了。和前互联网时代的"人才市场"模式相比，现在招聘企业，在服务上，并没有实质性的提升，仍然是提供一个平台,然后把C端（候选人)卖给B端(用人企业)。但服务场景延伸了.1,这体现在，以前只能去人才市场找工作，现在在家求职者求职者里找工作;以前只能在家里找工作,现在可以在公交车上用手机找工作。包括新兴的“职场社交"其实仍然只是服务场景的改变:以前是通过中介。猎头找工作，现在跟HR、跟CEO社交，通过相处熟悉后找工作。人才市场互联网招聘平台2,招聘行业如果只是延伸服务场景，却不提升服务品质,是识早会被互联网市场淘汰的3.目前也有一些招聘企业,已经开始升级对C端的服务品质,比如拉勾做的专车送入职者上班，比如强制要求用人企业发布的招聘职位薪资透明,再比如一些公司猎头给付费用户提供的一对一服务，帮他Jobs们去完善简历。
招聘行业业务痛点分析互联网给人类最大的财富就是前所未有的前沿实时资讯,所以互联网对招聘行业服务品质的提升,最终必然也是依靠资讯的处理,服务痛点服务品质与80,90后的需求相去甚远需求痛点招聘企业无信息痛点求职者心慌法给求职者无法找到台痛点分析提供深度行适工作业资讯。招聘企业只是简单的中模式痛点介和信息聚合者
为什么要引入大数据处理技术移动互联网时代，新业务/新商业模式不断涌现，极大的丰富了人们生活,随之带来的是各种形态业务数据的爆发式增长;新形势下的数据仓库不再局限于传统的经营决策统计分析报表，而是要改变运营方式、提供符合新业务/新商业模式的运营支撑能力:传统数据仓库技术难以满足高速增长的海量数据的处理要求，迫切需要引新的技术来提升支撑系统的能力。大数据特点传统数据仓库挑战大数据解决方案1.高端集中式存储设备扩容成本高1.基于廉价X86服务器的Hadoop和MPP数据库的分布式存储和计算数据量巨大2.高端集中式计算小型机设备扩容成本高，且难技术，降低投资成本，保障长期的可扩展性以扩展1.基于Hadoop的云化ETL技术实现海量结构化文件数据的采集和1.结构化文件数据采集和处理能力有限处理数据多样化2.缺少非结构化网页数据的采集和处理能力2.基于Hadoop的网页爬取技术,实现非结构化网页数据的采集与解诊1,海量数据分析及时性难以保障1.MPP数据库技术,实现大规模数据的并行处理处理速度快2,缺乏实时消息/信令数据的采集和处理能力2.流处理/内存数据库技术,实现消息/信令数据的实时采集和处理1.基于Hadoop的分布式数据挖掘技术,实现从海量数据中挖掘更深1,应用多为统计分析报表，数据价值有限的价值商业价值高2.缺乏实时商业机会捕捉和处理能力2.基于流处理和复杂事件处理技术，及时捕捉商业机会,并基于预定义的策略，执行相应的运营动作
观点1:大数据是一种正在进行的业务转型大数据是互联网经济的主要支撑模式，强调以数据先行的方式孕育创新，平台技术以话应变化的方式支持业务发展、数据驱动业务是终极目标1.大数据概念席卷了各个领域,造成了传统经济阵营的一种恐慌。但是,这种恐慌的根源并非来自大数据，而是背后充满活力、高速发展的互联网经济。2.因此,我们无法仅仅借鉴大数据的细枝蔓藤应用一两种新技术、或模仿建设某一种平台来根本上消除这种差距3.从业务角度看,出路在于向数字时代的商业模式转型。
观点2:大数据同时是一种技术革新海量数据处理、实时、智能，既关注群体规模又关注个性化,是商业模式对大数据技术发展的主要诉求，业界软硬件平台总的发展方向,可以总结为两点:更高的处理性能、以及更多的细分领域。灵活、松耦合的设计，适应业务变化软件发展趋势分布式架构,充分利用网络的力量。混搭，以最合适的技术支撑业务。云化,将分散的设备资源聚合善用内存、闪存和高带宽，这些设备发硬件发展趋势展速度远远超过CPU虚拟化，适用于需要将资源分隔使用的场景
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招聘行业大数据需求分析一求职端需求针对求职端而言，亦是求职者，他们急需能够快速的找到...
