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LinkedIn:55人支持2700位员工,2亿用户的大数据分析

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张溪梦所带领的LinkedIn商业分析部团队只有55人,却可以通过集成数据架构、BI、数据挖掘和分析来满足2700-3000位LinkedIn内部员工对2亿注册用户,研发、产品、市场推广、销售和运营等多方面的需求。

作为职业社交网站的鼻祖,LinkedIn本质上就是一家通过运营大数据进而产生商业价值企业。从2002年12月创立到2013年初,LinkedIn注册用户已到2亿,平均每秒增加一个新用户,86%的“财富100强企业”正在使用LinkedIn的付费解决方案,270万个公司主页在此安家落户,用户每年发起超过几十亿次搜索。据悉,在LinkedIn上一季度1.61亿美元营收中,“人才解决方案”的贡献已经超过了一半。而与Facebook和Twitter不同,LinkedIn相对更为低调,但盈利状况却非常不错。日前,CSDN云计算频道记者在2013 Teradata大数据峰会上,专访了LinkedIn商业分析部总监张溪梦(Simon Zhang),深入了解LinkedIn背后的平台技术以及通过大数据分析所带来的商业价值。

数据分析,支撑LinkedIn五大部门


随着企业对大数据分析认识的逐步深入,数据分析已经被提到企业信息构建的议事日程中。但更多企业只是将数据分析作为业务及IT部门的外延或项目管理来定位,鲜有将其作为独立部门设置,更不要说与研发、产品、市场、销售、运营等五大核心部门并列存在。LinkedIn反其道而行之,就这么做了。


LinkedIn Corp商业分析部总监张溪梦(Simon Zhang)

问:LinkedIn是如何定义商业分析部门的?

张溪梦:LinkedIn有三大块业务版块,一是人力业务,上个季度财报显示,占营收的53%;;二是市场推广广告大约占27%;三是高级订阅服务,和LinkedIn的会员有关系,占20%。这三大业务都需要数据分析的支持。我所率领的团队现在55人(目标是60人左右),工作重点是就是对2亿注册用户通过集成数据架构、BI、数据挖掘和分析,直接支持近2700-3000位LinkedIn内部员工(目前LinkedIn大约有3500-4000个员工,这意味着满足70%员工的数据分析)的需求,这些需求覆盖到研发、产品、市场推广、销售和运营等五个主要商业职能部门。

问:为什么这么多内部员工有数据分析的需求?

张溪梦:有人将LinkedIn定义为找工作的平台,但事实上,从LinkedIn的数据来看,只有20%的人是比较活跃地在找工作,大约80%的LinkedIn用户主要的商业目的是同其他公司建立联系/关系。他们希望能够连接世界上所有的专业人士,使工作更为有效率、更富影响力、更成功。这些需求反映到LinkedIn内部,就是五大职业部门都有不同的数据分析需求,且差异很大。

问:构建在数据平台上,LinkedIn的产品如何设计?

张溪梦:对的。LinkedIn本质上就是利用数据产生价值。所有的产品设计原理就是从数据分析中获得”有关人的关系“。举例来看,LinkedIn的会员数据会不断变化,从中显然会产生更多有价值的新产品,比如2008年推出的“您可能认识的人”,以及我们现在开发的“您会感兴趣的工作、您会认识的人、您可能会喜欢看的等”,这些产品会促进业务增长,增强用户粘性。而在此基础上,最核心的业务(占到40%—50%)猎头业务,作为纯数据的业务,目的就是帮助企业找到最适合的、最优秀的人才。在LinkedIn看来,保证公司成功最核心的就是人才,从数据中分析人,帮助这些人才成功,是我们不变的理念。

问:这些新产品从数据逻辑原理上看,基本是相同的,彼此有什么区别么?

张溪梦:数据基本原理都是完全一样的,而本质都是通过数据来发现相关性,进而形成社交网络(Social  Network)。之前LinkedIn更多做针对会员的基础性产品,现在数据平台已经建成,并获得利润空间,是时候做更多深度挖掘的工作了。这些产品彼此之间的交叉分析将是新的产品,如通过人与人之间的关系做不同颜色的区隔,形成多样性新分析才更具价值。

技术实用主义:开源,闭源都用


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