今天，任何一个不想被时代抛在后面的企业都逐渐达成共识：无论是公司内部的综合运营，还是与外部的竞争与合作，“信息战”将成为业务的核心竞赛。
维度上，在不同的业务战场，数据决策都会起到一定的“灯塔”作用。
确实，随着业务发展到未来，管理层对数据的控制能力变得越来越重要。
甚至有人预测，懂得如何利用人工智能处理大数据，优化整个决策流程，可能是所有企业的最终归宿。
在我看来，这场“信息战”中最关键的战斗是来自当今商业中最稀缺资源：人力资本的竞争。
幸运的是，得益于数字技术，自从泰勒在工业时代早期“发明”了人力资源部门后，这个曾经的辅助部门或将首次完成转型，成为引领企业数字化转型的关键角色。
近日，“LinkedIn大数据洞察”登陆中国。
事实上，通过这款将实时数据转化为人才库和趋势洞察的产品，我们不难意识到，快速的技术变革总是超出保守（至少对新技术不敏感）企业的想象，此时当下，在不同领域快速落地的人工智能、大数据本身早已被用作商业武器，成为市场经济的一部分。
从现在到未来，人工智能和大数据对企业的重要意义在于降低决策成本、优化经济效益。
所谓“未来已来，只是分布不均”，在商业领域，就是这个意思。
使用数据作为灯塔。
基于人工智能的基本概念，LinkedIn去年叠加了“人才智能”的概念，希望将公司对人才数据的概念理解提升到一个新的水平：不再停留在“人才智能”，而是“简历-风格”静态、表面的数据，我们可以以一定的全局视角看待行业、地区、企业的人才特征和变化趋势，从复杂的数据中摒弃“噪音”，提取“信号”，获得前瞻性洞察。
最终进入决策阶段。
“LinkedIn大数据洞察”是人才智能理念的重要体现——考虑到一些HR也将LinkedIn简单地视为“招聘工具”，需要特别指出的是，LinkedIn大数据洞察并不是简单的招聘渠道，而是将数据智能渗透到人才战略的全流程，如人才招聘策略、劳动力规划、市场竞争情报、雇主品牌战略、公司选址决策等，为企业提供实时、定制化的数据洞察。
与LinkedIn以往的数据服务相比，它采取了更加产品化的形式，让企业能够更主动、快速、高效地充分利用LinkedIn上盘踞的海量数据。
LinkedIn 将最重要的洞察分为三类：人才库洞察、劳动力洞察和雇主品牌洞察。
首先，不言而喻，人才库洞察可以帮助企业根据不同的定制化需求精准定位人才。
就像《指环王》中白巫师萨鲁曼使用的水晶球一样，它可以让企业使用所谓的“上帝视角”。
拥有一个动态的人才数据库，实时了解所需人才的分布和流向，包括他们在哪里、谁在雇用他们、他们拥有什么技能等。
值得一提的是，考虑到中国企业对效率的刚性需求面对激烈的市场竞争，LinkedIn也做了很多优化，以界面友好、更容易决策的形式呈现人才数据洪流。
“以前我们都是用关键词来搜索，但对于中国客户，我们更多的是用复选框的方式来搜索，这大大提高了效率。
比如，在搜索海外人才时，我们有一个海外背景的复选框，”领导说。
英国ConnectIn大会结束后，领英中国解决方案与服务负责人王欢对媒体表示：“此外，我们还有一些特色产品，比如热门人才数据库。
只要点击这个数据库，里面就会充满你想要的人才。
您只需选择是否合适即可。
如果您认为不合适，我们以后不会借助AI的帮助向您推荐该品类，推荐会更加精准。
“我当然没有对“人”的不尊重，更没有“机器决定论”的意思，但必须承认，当不同维度的丰富数据足以让HR初步筛选人才时，就变得类似于筛选一块新闻、外卖或酒店。
从效率的角度来看，毫无疑问，HR 是一件幸事。
回到“领英大数据洞察”，如果说“人才库洞察”是微观层面的“定向追求”，那么“劳动力洞察”则是宏观层面的全景图，可以帮助企业提前规划未来。
要知道，人才竞争更多的是一场零和游戏。
您所在行业的劳动力宏观趋势将对每个企业产生深远的影响。
了解相似岗位人才的技能和分布，随时了解身边朋友的人才情况，无疑有助于企业更好地预测和调整人力资源规划，有针对性地吸引目标人才——战略知己知彼的常识在任何时代都是有效的。
从这个意义上来说，数据智能其实是这个时代最值得依赖的。
“情报工具”。
说到“智力”，我们不妨顺便提一下，这个世界上优秀的大脑分布并不均匀。
LinkedIn的大数据洞察还可以引导企业落地时的具体立足点，选择目标人才存量最高的地方开展业务。
最大限度发挥人才集聚效应。
“有一个来自电信行业的客户。
当它在爱尔兰设立办事处时，每个人都认为它应该在都柏林，这是最著名和人口最多的地方。
然而，通过研究发现，他想要的人才并不在都柏林。
大数据表明他应该在都柏林。
在库克这样的地方，他选择了库克的地址，而不是都柏林。
”王欢向媒体举了个例子，“包括在中国，我们有一个客户想在深圳建研发中心，但最后通过我们的数据洞察，我们把研发中心放在了杭州，这让他可以通过LinkedIn找到国内研发中心的大牌。
通过这个大名，他吸引了更多的人。
团队组建很快，效率很高。
当然，一旦通过数据分析知道“人才在哪里”，下一个问题就会接连而来：“他愿意来吗？” 《领英大数据洞察》中的“领英大数据洞察”正是针对这一点，它总是以数据为证据来说服决策者：优秀的雇主品牌可以让招聘更加有效，并潜移默化地影响潜在人才。
比如，正在发生的一个场景要知道，很多中国企业去海外寻找人才，当地雇主品牌形象非常薄弱，一个重要原因是，在经济发达的地方，人才选择企业的原因有很多，无论是理性的还是感性的。
当然，薪资是最重要的，但“有钱”并不意味着一劳永逸。
企业必须了解每个地方每个人真正的职场价值取向（关心雇主品牌是否酷、是否优秀）。
办公灵活、是否具有挑战性等），并且借助LinkedIn掌握的海量全球人才数据，企业可以了解自身的相对优势以及目标人才最珍视的需求和偏好。
在提升品牌知名度和美誉度的同时，能够更好地与潜在人才互动，让企业以数据为基础，扬帆海外。
灯塔，少走一些弯路。
动态的《清明上河图》 有学者将市场经济和资本主义简化为这样的定义：一切市场行为都是由计算决定的。
这个定义在数据智能时代似乎显得尤为准确。
事实上，LinkedIn“人才智能”的核心理念就是让客户以最低的成本、最高的效率，用清晰的数据直接指导决策。
那么问题来了，客户为什么“信任”LinkedIn？不难理解，近年来人工智能领域的疯狂飞跃都可以归因于类似的逻辑：输入数据并生成响应——而LinkedIn实时更新的庞大数据库是实现上述所有见解的基础，这也是他们的最终目标。
坚固的商业护城河。
据官方披露，LinkedIn在全球100多个国家拥有5.9亿注册用户、10,000家公司、10,000个工作机会、50,000种技能以及84,000所学校。
这里的每个人每天都会完成数百万次建立联系、更新信息、添加技能、表达求职意愿等操作。
更重要的是，这些操作并不是孤立的。
不同数据节点之间的每一个链接都通过网络效应实时呈现全球劳动力市场的发展趋势。
LinkedIn不断培育和保护这些数据，自然有能力勾勒出不同行业的现状和未来。
再者，从数据数量和质量上来说，相比一些同类产品的所谓大数据，其实更多的是一种“统计”背景。
LinkedIn可以描绘出一幅完整、清晰的“全球经济地图”。
为全球人才打造的动态“清明上河图”。
谁最大程度地解锁这张地图，谁就会最先受益。
从这个意义上来说，就不难理解为什么在很多人看来，未来优秀的HR一定是一名优秀的数据分析师。
更值得一提的是，这张“全球经济地图”的玩法不止一种。
它的另一个用途来自营销领域。
很容易被忽视的是，LinkedIn是全球最大的商业决策平台。
它是记者、意见领袖、职场影响者的聚集平台，这意味着它自然是营销的好地方。
首先，从用户广度来看，LinkedIn是目前唯一一个既能帮助国内企业针对本地用户进行精准营销，又能精准链接中国品牌与全球商业决策者的社交媒体平台。
其次，在投放精准度上，广告主可以根据用户的职位、行业、从业年限、所在地、兴趣爱好等精准定位受众，准确评估营销效果，实现广告效果最大化。
例如，在ConnectIn大会上，LinkedIn中国区总裁陆健举了一个例子：“决策者还需要知道他们什么时候在平台上、在什么内容下比较活跃，这样才能更准确地找到目标群体启动时。
例如，云计算主题下有很多子主题。
如果我们进行大数据分析，我们发现有些话题讨论得非常频繁，但有些话题会因为很多人讨论和参与而被内容淹没，那么品牌曝光可能并不是一件好事。
在LinkedIn这样的平台上，我们不仅可以勾勒出人的画像，这些客户画像参加了什么样的活动，是否非常活跃，也是我们可以提供的洞察。
”LinkedIn总裁卢继恩表示。
LinkedIn营销优势明显，顾名思义，作为一个“引领全球精英”的平台，LinkedIn用户以职场商务人士为主，能够精准覆盖商业决策者：目前已有数十名。
全球数千名LinkedIn用户、数万名有影响力的商业精英、数万名MBA毕业生；中国LinkedIn用户中，42%拥有经理及以上职位，36%拥有硕士及以上学位。
更重要的是，据官方披露，40%的LinkedIn用户个人净资产超过65万，超过50%的家庭收入超过百万，对高价值产品和服务有较强的购买力。
正是由于上述优势，LinkedIn的营销业务自年初登陆中国市场以来发展迅速。
华为、阿里巴巴、IBM中国等各个领域的龙头企业都从中受益匪浅。
结论 回顾人类历史，每一次革命性的技术飞跃无疑都会带来经济效率的大幅提升，人工智能、大数据同样如此。
从LinkedIn的案例中不难发现，正如许多学者指出的那样，人类正在大步迈向与机器共舞的时代。
有大量的协作工作需要机器的陪伴，特别是在涉及更多效益的业务中。
领域，无论你的行业多么“传统”，你都要尽快学会利用数据智能，完成自我价值的重新定义。
那么，希望你我以后不要被“均等分配”之前的时代抛在后面。