“在我的观念里，这些手动的搜索还是相对初级的。未来，大数据要变得更厉害、更智能，应该向企业主动推荐合适的人选。”沈博阳称，“企业通过工具告诉LinkedIn要找什么样的人，而LinkedIn系统会自动将那个人推荐给你。这中间的精准匹配，靠的都是大数据。”

除了对外招聘，LinkedIn还可以帮助企业发现自己内部的人才。比如，法国的一家电信公司，正在尝试将LinkedIn的数据与公司内部的数据结合起来，以发现公司内部有抱负的人才。

此外，企业还可以通过LinkedIn平台跟踪到有多少自己的员工加入了竞争对手的公司，以及有多少自己的员工来自竞争对手的公司。根据这个数据，企业可以评估自身在行业内的吸引力。而对用户来说，他们能够使用“follow”功能关注自己心仪但未加入的公司。这一定程度上也成了观察人才潜在求职兴趣的一个指标。据悉，美国的几家科技巨头，在LinkedIn上往往拥有众多的追随者。

经济图谱

除了为企业招聘和专业人才求职提供服务，LinkedIn正试图在更多领域产生影响力。譬如，通过大数据的分析，LinkedIn可以厘清中美之间人才流动的情况。

“我们通过分析可以知道，五年前更多中国人要到美国去，他们学的大多是什么样的专业；现在的趋势是人才回流，那么这些留学生是本科毕业的多还是硕士毕业的多，哪些专业的学生会更多地选择回国。回国后，什么样的专业更受欢迎。本土企业与外企对人才的技能需求有哪些不同。”沈博阳告诉21世纪经济报道记者，“我们把这些数据挖掘出来后，可以给社会和个人一定的指导，告诉大家五年后中国最需要的职业技能是什么。一些大学也可以根据这些数据开设相应的课程。”

眼下，不少尚未毕业的大学生纷纷在LinkedIn上了解学哥学姐们的就业情况，并为自己未来的职业规划提供参考。

一些走在前列的公司，也开始用LinkedIn协助自己进行商业决策。比如，通过阅读求职者的资料，它们可以发现哪些地区拥有更多潜在的合适的员工，并决定在何处设立新的办公室或工厂。换言之，LinkedIn想要改变的不再仅仅是招聘和求职的方式，而是整个劳动力市场的运转效率。

在LinkedIn首席执行官杰夫·韦纳尔(Jeff Weiner)的理想状态下，LinkedIn可以基于这些数据描绘出一幅宏大的“经济图谱”。具体说来，如果LinkedIn能够跟踪求职者、公司和大学之间的关系，绘制出人们的工作职位、资历和技能与雇主要求间的匹配图，它就能够逐步改善劳动市场信息的流通，创建劳动力市场的大数据。

这些数据动态地交织在一起，一定程度上消除了人才技能和岗位需求间的错配，以及工作地点与居住地点之间的错配。大数据能够推动合适的人力资源向有需求的国家或地区移动，并最终提升全球经济运转的效率。

这是LinkedIn未来十年的愿景。LinkedIn希望，在它的帮助下，全球劳动力市场能够更加顺畅地运行。即便如此，沈博阳并不讳言公司在大数据上遇到的挑战。用他的话说，如今，数据的获取变得越来越容易，各种移动设备的出现也让数据量变得越来越大。然而面对海量的数据，如何更好地加工这些数据，使其转化为商业洞察力，包括LinkedIn在内的大多数企业依然没有跟上。换言之，在大数据的精准分析和应用上，LinkedIn依然有很长的路要走。

即使困难重重，LinkedIn已经引起了越来越多研究人员的兴趣。哈佛大学商学院的学者研究LinkedIn上的数据后发现，经济萧条期的毕业生就业情况，并不比经济繁荣时期的毕业生就业更差。尽管辅助学术研究并不是LinkedIn目前考虑的事情，但从侧面来看，这个社交平台似乎在各个领域都变得流行起来。

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