大数据和互联网思维一样，已经泛滥到让人麻木的状态，无论是投资人还是创新人群亦或是普通大众，已经将大数据视为一种常态。但不能否认的是，在未来几年内，大数据与“互联网+“的技术和创新应用将会激发出无限可能。
“互联网+招聘“亦在其中，过去招聘是一个极其缺乏大数据支持的领域，在”互联网+“推动传统行业变革的背景下，”互联网+“对招聘的影响并没有深入骨髓。现在，HR们急需大数据帮助其实现自身的功能和价值。但是HR对大数据的期望愈大失望愈大，畅想与实际落地间存在巨大的差距。尽管如此，面对隔几周就出现的大数据人力资源相关文章和隔几个月就出现新型招聘网站，都在向HR传递一个信息:基于大数据的“互联网+招聘“来了。
大数据帮助HR实现并提升自身价值
根据《2015中国人才招聘趋势报告》显示，被动型人才占全球所有专业人士的75%，而这一比例在中国高达79%，并且中国85%的企业会招聘被动型人才。因此HR需要建立多种渠道去搜索被动人才，但是这些被动型人才对于HR所在企业或发布的职位没有表现出明显的需求，所以在招聘被动型人才的过程中，HR需要合适的工具帮他们在海量的简历中识别出这些被动型人才。
大数据最典型的应用场景即“精准匹配”。在传统招聘工具中，HR通过设定关键字筛选简历，系统根据满足条件多少把候选人排序。但心理学研究证明，候选人筛选属于复杂的心理过程，提前设定的硬性条件，很容易因为综合因素而被人放弃。除此以外，候选人简历中的复杂语句难以通过关键词识别，中华英才网市场副总裁孙伟伦曾指出关键词索检的弊端，他举例说一般的搜索引擎不能理解软件、软体、software实际上指的都是同一个概念，同时无法区分“孙中山”、“中山路”、“中山公园”这些不同语境里“中山”含义的区别，因此传统招聘网站通过关键词索检很难帮求职者和HR做到精准匹配，招聘行业效率低的痛点长期不能解决。搜前途摒弃传统招聘网站的做法，独家研发大数据Spider算法，通过大数据算法将简历库中的海量简历进行识别并与企业岗位匹配，从而发掘出最符合企业需求的被动型人才，同时幅降低招聘成本并提升招聘效率。
搜前途创始人兼CEO刘勇
基于大数据算法的精准匹配是提升招聘效率的有效解决办法之一
大数据为招聘领域带来的好处是毋庸置疑的，但是如何真正落地才是HR们最关心的问题。对于这个问题，各方行业专家、技术专家众说纷纭，关键词索检、语义识别、亦或是人工智能等手段都曾被用来帮助HR进行简历筛选，而搜前途创始人兼CEO刘勇则认为“基于大数据算法的精准匹配必是其有效的解决办法之一”。
在众多试图通过大数据帮助解决招聘痛点的网站中，搜前途的做法是研发大数据Spider算法，并将市场中所有的招聘职位整理成标准化、结构化的唯一样本，通过算法将人才简历和职位进行匹配，搜前途创始人兼CEO刘勇表示:“搜前途的算法可以对简历库中的简历进行分析，根据HR发布的职位需求，智能推荐匹配简历，而且搜前途是基于简历的复杂背景进行匹配，能够更有效率的找到潜伏中的被动型人才，帮助HR提升工作效率，实现自身价值”。
招聘网站作为HR重要的人才甄选工具，近年来行业竞争激烈，而搜前途领先的技术和创新的商业模式，可保其在众多对手间屹立不倒。搜前途创始人兼CEO刘勇也表示:“通过建立起~2年的技术壁垒，并用创新的‘在线招聘+职业教育’的商业模式，开拓出一个新的蓝海市场，尽管还有很多提升空间，但搜前途从未懈怠。搜前途有信心在激烈的竞争中冲出重围，目前已经领衔这个市场” 。
