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【云计算培训】人才云,云计算的下一个风口
时间:2018-09-18 16:44    浏览次数:     发布者:runtimewh    来源:未知    
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  中国经济数据公司China Beige Book最新调研报告显示,2016年第一季度,其调研的中国私营部门就业岗位增速降到了4年以来的最低水平。这表明一直稳健的中国就业市场未来将受到巨大冲击。
  
  如何解决中国就业市场即将面临的风暴?这是一个非常重大的问题,相信政府也很担忧。我知道很多美国的朋友因为失业,在做Uber司机,并且获得了不错的收入。根据美国独立就业信息供应商SherpaShare的最新数据,2015年全美有32.7万名活跃的Uber司机,比2014年翻了1倍多。
  
  根据Uber的官方数据,每周工作时间40小时的纽约UberX司机(廉价车型),其收入中位数是90766美元,是纽约出租车司机的2.37倍(收入中位数38357美元)。由此可见,像Uber这样的雇主创造就业和改善收入的能力远远超过传统雇主。
  
  那么Uber提供的是一种什么样的雇佣方式呢?我认为可以称之为人才资产云平台,简称人才云。通过大数据把从业者的能力和资源上传到云平台,实现随时在线。只要市场有任何需求,立即就会有最合适的从业者或资源进行响应。从业者和资源会出现在最合适的位置上,以最合适的方式与组织合作,生产出用户最需要的产品和服务。从业者只要有和云平台匹配的能力和资源,就可以以动态大数据形式进入云平台,实现随需调用。这种通过大数据和云平台随需调用,整合以及管理人力资源的组织就叫做“人才云”。
  
  “人才云”很有可能成为云计算培训的下一个风口。

  
  人才云:全面覆盖就业市场

  
  也许有人会说,像Uber这样的“人才云”提供的是比较低端的就业机会,“人才云”是否也能提供高端的就业机会?大数据分析应该算是时下最“高大上”的工作之一吧?而Kaggle就是大数据分析师的Uber,为他们提供大数据分析的工作机会。
  
  让我们通过一个案例来了解Kaggle。
  
  Jetpac是旧金山的一家初创公司。当你通过Jetpac登陆Facebook时,Jetpac会搜索你好友上传的全部照片,然后寻找其中标题有地名的,再用这些照片建立一个个性化的旅游照片杂志。在demo的过程中,很多入选的照片被发现质量很糟糕。他们想写出一个搜索演算法代码(Algorithm),通过分析照片的元数据(metadata)来判断照片的质量是否符合旅游照片杂志的标准。可作为初创公司,Jetpac没有那么多时间和金钱去寻找和雇佣能胜任的编程员来解决这个难题。
  
  所以Jetpac研发团队找到了Kaggle网站,把他们的技术难题变成了一个赏金5000美元,为期3周的有奖擂台赛。全球共有418人、212支队伍参加比赛。头10名队伍编的代码预测照片质量的准确率达到了85%以上。奖金最后由来自南加州大学的博士生Bo Yang所率团队获得。Kaggle的参赛合约规定大赛奖金支付者拥有对获奖代码的知识产权,所以Jetpac立即起用了Bo Yang团队的代码,一个成熟的产品短期内就上线了。
  
  Kaggle聚合了全世界最顶级的数据挖掘(Data Mining)人才。许多像Jetpac这样数据人才短缺的初创公司都将其技术难题放到Kaggle网页上进行悬赏,让全世界的数据高手在一决雌雄的过程中,用最短的时间、最少的投入解决问题。除了竞赛奖金(从1000美元到300万美元不等)之外,大数据分析师在Kaggle上还可以获得时薪的报酬方式,通常在几百甚至上千美元之间。
  
  麦肯锡在《大数据报告》中指出,我们已进入一个海量数据的时代,要向数据挖掘要效率、要利润。这正是Facebook和Amazon们做得风生水起的事。但问题是数据挖掘人才在全世界内都很稀缺,写出搜索演算法代码往往是一件非常耗时且昂贵的事。所以利用像Kaggle这样的云平台和云组织,企业可以用较低的成本,通过整合全球范围内的数据挖掘人才来寻求最优的解决方案;而很多大数据分析师也可以将自己的能力和闲余时间“变现”。
  
  《新科学家》杂志去年报道,英格兰银行正在把其经济研究部门人才云化,并允许银行外部的人员进入其人才云。由此可见,“人才云”提供的就业机会也可以非常“高大上”,可以完整覆盖高中低3档就业市场。

  
  人才云的巨大经济价值
  
  从低附加值技能劳动力到高附加值技能劳动力,发达国家的就业市场正在经历一场“人才云”的革命。
  
  根据美国Crowdsourcing.org的数据,从2009~2011年,美国通过像Uber和Kaggle这样的“人才云”就业的总人数增长超过100%,达到630万人。Crowdsourcing.org并没有公布更新的数据,但是从“人才云”高速发展的脚步来看,其在就业市场的扩张步伐并未减缓。
  
  根据Burson-Marsteller、阿斯本研究所和《时代》杂志的一份最新权威调研报告,全美已经有4500万人通过“人才云”提供过产品和服务,共有1440万人其主要的一个收入来源是“人才云”。这1440万人中,要么通过“人才云”获取了其总收入的40%以上,要么在传统的就业市场里无法获得就业。
  
  另外,根据全球工会联合会和欧洲进步研究基金会的最新共同调研,在英国16~75岁的人群中,有500万人通过“人才云”提供过自己的产品和服务,其中有26%获取了其总收入的50%以上。难怪国外有些评论员“人才云”称之为破解衰退的骇客方案,其从2008年全球金融风暴之后就进入高速发展阶段绝非偶然。
  
  传统的就业模式很大程度上是低效的,对于雇主如此,对于就业者更是如此。节约成本、更自由的劳动时间、更高的效率……云组织可以在很大程度上解决传统就业市场的低效问题,这是云组织在金融危机中爆发式增长的一个根本原因。

  
  人才云乃大势所趋
  
  美国劳动力部长Tom Perez在2016年初宣布,从2017年5月开始将把所有通过“人才云”提供产品和服务的就业者统统纳入劳动力人口统计数据。之前劳动力人口数据只计算那些在传统就业市场里就业的人。通过“人才云”,美国已远远走在全球就业市场革命的前端。从某种程度上来说,这也是金融危机倒逼美国就业市场的结果。
  
  与2008年的美国一样,中国就业市场的状况正在加速恶化,失业问题将越来越严重,“人才云”是企业、政府和个人应对这种局面的重要渠道。中国模仿了美国的许多“人才云”,像滴滴打车就是一例,但问题是我们的云组织主要在低附加值技能劳动力市场发力,在高附加值技能劳动力市场乏善可陈。我们只有Uber,没有Kaggle。这是因为我们高素质的人才太少?是因为我们的企业没有慧眼?还是因为我们的就业市场极度低效、亟需一场云组织革命?
  
  如何在我们的就业市场里,从低附加值技能劳动力到高附加值技能劳动力打造一条完整、高度细分和专业化的“人才云”生态链,将是破解中国潜在就业危机的绝佳骇客方案。如果有企业高效精准地切入,相信基于中国经济政策和社会稳定坚守底线的考虑,政府的政策红利、金融红利以及财政资源也会迅速跟进。

  
  华为轮值CEO胡厚崑
  
  站在云端看世界,为联接而生

  
  华为轮值CEO胡厚崑谈到,做联接是一项让人有使命感的事业。从电报到电话,从BB机到大哥大,从3G到LTE,再到5G研究,人类一直在寻求更紧密、更快捷的联接。
  
  如今,智能社会正在大步向我们走来。这是一次深刻的社会巨变,信息通信(ICT)技术是其背后最重要的基石。
  
  在智能社会,终端是万物感知的触角,网络连接万物,而云则是万物智能的源泉,因此,华为聚焦“万物感知、万物互联、万物智能”这三大特征,提出全面协同的“端、管、云”架构。

  
  云化的三个切入点
  
  像人类历史上其他重大技术革命一样,云的影响远远超过技术本身,还影响了商业模式和人的思维模式,引发了一系列商业革命。
  
  过去十年,谷歌、亚马逊、滴滴、Airbnb等开创了敏捷创新、体验好、低成本的云的1.0时代。下一个十年,将是云的2.0时代,企业是云化的主角,到2025年,所有企业都会用到云的技术、云的模式,85%以上企业应用会被部署到云上。
  
  融入云的五大关键点
  
  华为轮值CEO徐直军特别强调要拥抱云,融入云,利用云计算培训的技术和理念,创新新的商业模式和运营模式,提升体验和效率。
  
  而要真正要做到,面临的挑战有能力、人才、传统应用和新应用,流程和软件转变等方方面面的问题。徐直军重点分析了以下五个关键的方面。
  
  第一是应用的敏捷开发。华为去年在IT外包的整体投资是十五亿人民币。这些年,一些大的企业都纷纷在思考开发一个PaaS平台或者引入一个PaaS平台。如果有一个统一架构的PaaS平台,不仅有公共、标准化的服务,同时面向每一个领域,也能够提供一些专业化的服务。这样就能使得包括软件开发商、系统集成商等不同的企业更加聚焦于应用的开发。
  
  第二是安全。云化以后,由于数据分散,数据的泄露和非法访问风险加大。关键就是要构建一个全栈的安全体系,包括物理安全、网络安全、主机安全、应用安全和数据安全,同时要让全局可视化。另一个方面,能够基于大数据和人工智能,实现实时的、智能的感知和预防。最后,要选择一些可信的合作伙伴。
  
  第三是数据中心的进化。企业的流量越来越大,数据越来越多。如果把云的理念用于数据中心架构,从Scale up的方式变成Scale out的方式,就可以实现PB级超大容量,这需要产业界共同努力,用分布式的架构去替代现在的数据中心架构。
  
  第四是数据的迁移能够按需分配带宽。站在企业的角度考虑,需要运营商按需提供带宽,这样才能够快速地实现公有云和私有云之间的海量数据迁移。
  
  第五是对于企业园区网络的云化管理。把园区运行维护、策略管理、配置全部融合并云化,这样企业只用买盒子,即插即用,把服务集中化、云化,便能大幅度降低园区网络的OPEX。




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