开放平台时代的大数据优势，已经为社会化招聘提供了很多不同的新玩法。国外正逐渐兴起的一种新的招聘模式，利用公开的社交数据来挖掘合适的候选人。
曾经在与一个业内资深猎头沟通过程中了解到，在他的候选名单中一般情况下，20%的人有强烈的换职意向、70%的人没有主动考虑换职或者观望有没有更好的机会，10%的人坚决不跳槽。
没有人会拒绝好的工作机会，但这70%的观望的人群没有强烈的求职动机，不会主动更新简历，不会主动求职，没有平台获得更好的职位信息，他们的求职需求远远没有被挖掘出来。传统招聘模式需求旺盛却弊端重重，粗放的简历式招聘本身也存在诸多弊端。
一、简历涉及求职者隐私，难以和目标公司之外的企业分享
工作经历、教育信息、出生年月日等信息都会被放在简历里，没人会愿意个人简历被到处乱投后收到莫名的面试通知。在招聘网站上简历需保留多长时间比较合适，求职者是否有权利要求把自己的简历撤下来?求职是阶段性的事情，一旦找到工作后，求职者将不再希望自己的隐私被泄露。
二、个人信息过于规范标准化，不能反映求职者的真实水平
HR通过简历能够了解求职者过往的经历，但求职者在简历上有时会存有一定程度的信任危机。此外，很多求职者并不擅长撰写一份优秀的简历，但这并不能代表他的工作能力也一样糟糕。在职场，定义一个人有一套非常规范的标准，对HR来说，这套数据易于理解和利用，但却问题重重，很多时候往往并不能反映出求职者的真实水平。
三、缺乏良好的筛选简历机制，依靠人力无法精准匹配
求职者出于对公司、职位的向往，或者从增加可能性角度考虑，海投简历，反正投递简历也不要多花钱。招聘行业一直缺少一种针对职位需求和候选人简历精准匹配的算法，所以HR只好花大量的精力人为的进行简历筛选。一个HR每天可能收到上百份的简历，HR可能需要把所有的简历看完，才能筛选出5%-10%的合适候选人，虽然可以通过学历、工作年限等条件HR进行了简单筛选，但筛选后的简历数量依然庞大。
四、猎头和内推可解决精准匹配，但却成本巨大
猎头服务和律师、会计师一样，有极强专业性，一个好的猎头人员甚至还需需要懂得一些心理学知识。把握企业方需求，不仅需要与企业方多次沟通，约见HR、用人部门领导、老板。在推荐一两批人才试错后，可能才会真正把握企业方的需求，一标中的的情况极少。
圈内熟人推荐(内推)的方式有很强的局限性，现在很多企业内部在招募人次时，都在鼓励员工通过内部推荐的方式推荐具有同等工作能力水平的好友，但“我”推荐的其实并不一定是最好的，这其中“我”的背书非常重要。此外推荐成功进入企业后，一旦与所在企业文化不符，这让作为推荐人的“你”该如何相处?
五、大数据，还是大数据
职业信息能定义一个人的东西要远远少于社交信息。每一次职位的变迁，职场的关系链都会为这段职场经历作出相对真实的评价，人们的社交图谱也涵盖了各类信息，如想法、兴趣、上传的图片、到过的地方、阅读过的文章等方面的信息，而且这些信息随着人们的品位和生活的变化而不断变化。通过大数据结合社交兴趣图谱建立起的个人档案，这相对于一封简历显得更加地立体、真实和动态。
开放平台时代的大数据优势，已经为社会化招聘提供了很多不同的新玩法。国外正逐渐兴起的一种新的招聘模式，利用公开的社交数据来挖掘合适的候选人，比较典型的四家公司有Talentbin、Guild、RemarkableHire、以及Entelo。
职场社交网络LinkedIn给中高端的招聘需求提供了人才入口，并在平台上利用猎头实现了匹配，但它目前的产品本身还并没有能力实现自动化精准匹配，在收购新闻阅读应用Pulse后，LinkedIn数据挖掘后的个性化推荐才成为可能。
让自身成为商业用户每天访问的网站，而不仅仅是登录招聘网站寻找工作。通过推荐系统实现的个性化资讯推送以及用户的主动订阅，更高效的帮助用户获取信息，并通过用户数据积累，构造一个立体的个人品牌，为商业用户和用人企业直接提供精准化的对接服务。
帮助用人单位更快捷更准确的配对招聘候选人，给予求职者更靠谱的工作机会并缩短找工作周期，这种用户价值和商业模式完美整合，也许才是社会化招聘的未来。
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