新時代下，招聘早已不再是過去被動式的流程管控行為，智能化的招聘技術(shù)被越來越多地運用到企業(yè)招聘中。
為能更好地幫助企業(yè)優(yōu)化招聘渠道，提高招聘效率，提升雇主品牌，Moka從成立之初便秉承“簡單”的邏輯，通過提供SaaS的招聘管理系統(tǒng)讓不簡單的招聘工作變得輕便、高效。
在過去的2018年，互聯(lián)網(wǎng)、地產(chǎn)等行業(yè)不時傳來裁員消息，消息的背后無不在透露一個信號：企業(yè)的擴張和招聘正在逐漸回歸理性，更加注重人效。
為此，如何利用有限的資源獲取最大化的價值，提升招聘效能，成為當(dāng)前企業(yè)管理者和HR關(guān)注的問題。
就HR而言，在大數(shù)據(jù)和人工智能時代，他們的數(shù)據(jù)資產(chǎn)意識也在不斷加深，且不再滿足于常規(guī)的招聘工作，數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力的培養(yǎng)也隨之被提上日程。
該能力從一定程度上反映了員工使用現(xiàn)有和新興技術(shù)來推動更好業(yè)務(wù)成果的愿望。
為此，他們開始從數(shù)據(jù)中尋求答案：
從職位發(fā)布、簡歷初篩到推薦給用人部門、面試邀約、Offer發(fā)放，中間產(chǎn)生的大量招聘數(shù)據(jù)該如何發(fā)揮其最大價值？
哪些招聘渠道獲取的簡歷價值較高？
從投遞簡歷到發(fā)放Offer的時間，保持在何種區(qū)間算是行業(yè)正常水平？
我們深知一位優(yōu)秀且專業(yè)的HR在企業(yè)中所扮演的角色不應(yīng)僅局限于執(zhí)行，而是基于數(shù)據(jù)分析為管理者提供決策建議。微軟亞太區(qū)總裁在最近提到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，CEO們應(yīng)該更多地關(guān)注員工技能的再培訓(xùn)，否則員工很可能因為缺少數(shù)字化專業(yè)知識，而無法從數(shù)據(jù)中獲取能指導(dǎo)行動的洞察，從而導(dǎo)致AI項目失敗。
基于上述問題，Moka通過數(shù)據(jù)支持招聘團(tuán)隊更快更精準(zhǔn)地做出決策。
以數(shù)據(jù)報表功能為例，HR可以通過該功能直觀地了解招聘各維度的數(shù)據(jù)實施情況，如HR的招聘效率、招聘渠道的投入產(chǎn)出比等，消除人工整理所帶來的冗雜事務(wù)及誤差，在優(yōu)化招聘環(huán)節(jié)的同時大大提高了招聘效率。
而這背后離不開“快數(shù)據(jù)”的支持，“搶人大戰(zhàn)”的關(guān)鍵在于快，誰能最先獲取數(shù)據(jù)，誰就能先聲奪人。
某互聯(lián)網(wǎng)公司上線Moka系統(tǒng)后，平均招聘周期從68天下降到32天
此時數(shù)據(jù)的實時同步獲取作為“快數(shù)據(jù)”背后的技術(shù)支撐顯得尤為重要。
隨著業(yè)務(wù)的開展和渠道的多樣化，業(yè)務(wù)和決策部門對于數(shù)據(jù)及時性的要求越來越高，這給數(shù)據(jù)部門帶來了越來越多的壓力。
為此，技術(shù)部門希望用智能化、平臺化、柔性化的方式更好地賦能業(yè)務(wù)，幫助HR實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動。
基于此，Moka攜手DataPipeline基于專業(yè)的數(shù)據(jù)集成與應(yīng)用基礎(chǔ)展開了合作。
DataPipeline采用分布式底層框架體系，通過提供批流一體的數(shù)據(jù)融合與管理服務(wù)，實現(xiàn)秒級準(zhǔn)實時的數(shù)據(jù)處理要求，幫助Moka快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)通道，助力企業(yè)HR團(tuán)隊打破與IT部門之間壁壘，基于自助式BI更快速、便捷地取數(shù)，對各渠道大量的簡歷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和比對，為企業(yè)的人才招聘洞見提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐，同時極大地提高了HR團(tuán)隊的招聘效率。
關(guān)于Moka
北京希瑞亞斯科技有限公司，致力于通過完整的招聘生態(tài)體系解決方案幫助企業(yè)客戶提高招聘能效。其產(chǎn)品Moka是一款新生代的SaaS智能化招聘管理系統(tǒng)，包含三大核心模塊：聚合招聘渠道，統(tǒng)一管理招聘流程，提升各節(jié)點轉(zhuǎn)化率，促進(jìn)協(xié)同；積累企業(yè)人才庫，自動且有效的進(jìn)行持續(xù)激活；全方位數(shù)據(jù)統(tǒng)計，提供招聘洞見--全面幫助企業(yè)提升招聘效能。
Moka的創(chuàng)始團(tuán)隊畢業(yè)于伯克利和斯坦福，對AI/BI的研究和應(yīng)用有深刻的理解?，F(xiàn)已服務(wù)小米、搜狗、WPS、金山云、陌陌、丁香園、麥當(dāng)勞、三只松鼠、森馬等數(shù)百家知名企業(yè)。
關(guān)于DataPipeline
DataPipeline是一家為企業(yè)提供批流一體的數(shù)據(jù)融合服務(wù)公司。通過提供數(shù)據(jù)的批流一體處理、任務(wù)調(diào)度、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、可視化運維與監(jiān)控、API數(shù)據(jù)接入、元數(shù)據(jù)管理等功能，幫助客戶更敏捷、高效地實現(xiàn)復(fù)雜異構(gòu)數(shù)據(jù)源到目的地數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理等綜合服務(wù)，為客戶靈活的數(shù)據(jù)消費需求提供強有力的技術(shù)驅(qū)動。
DataPipeline已經(jīng)成功服務(wù)了星巴克、金風(fēng)科技、財通證券、龍湖地產(chǎn)、喜茶、玫琳凱、叮當(dāng)快藥、智慧圖、銷售易等多家行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)客戶，同時已與數(shù)十家產(chǎn)業(yè)上下游合作伙伴建立了戰(zhàn)略合作關(guān)系。
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