招聘数据解决方案目录背景分析需求分析12总体架构4产品思路3技术解决方案5落地实施方案6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。2.招聘行业如果只是延伸服务场景，却不提升服务品质，是迟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，帮他们去完善简历。求职者求职者人才市场互联网招聘平台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。痛点分析服务品质与80，90后的需求相去甚远招聘企业无法给求职者提供深度行业资讯。招聘企业只是简单的中介和信息聚合者求职者心慌，无法找到合适工作服务痛点信息痛点模式痛点需求痛点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1.高端集中式存储设备扩容成本高2.高端集中式计算小型机设备扩容成本高，且难以扩展传统数据仓库挑战1.结构化文件数据采集和处理能力有限2.缺少非结构化网页数据的采集和处理能力1.海量数据分析及时性难以保障2.缺乏实时消息/信令数据的采集和处理能力1.应用多为统计分析报表，数据价值有限2.缺乏实时商业机会捕捉和处理能力数据量巨大处理速度快数据多样化商业价值高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技术，降低投资成本，保障长期的可扩展性大数据解决方案1.基于Hadoop的云化ETL技术，实...
