Aquisição do LinkedIn pela Microsoft

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Por trás da interface amigável do LinkedIn existe um complexa arquitetura do informações que organiza milhões de perfis, vagas além de interações. Uma diagrama conceitual em dialeto UML, disponível publicamente, mostra um subconjunto das entidades geridas pelo sistema. Campos como posição corporativa, formação acadêmica, certificações além de recomendações são conectados a cada perfil, permitindo consultas e recomendações precisas. O modelo associa cada experiência a uma companhia e a um período de tempo, facilitando a análise de trajetórias colaboradores. Além disso, campos da competências bem como áreas da interesse enriquecem a base da números, permitindo que algoritmos identifiquem afinidades entre candidatos além de vagas.

Arquitetura de dados

As recomendações de vagas e conexões são geradas via algoritmos que levam no consideração o histórico da navegação, as interações além de as informações declaradas nos perfis. Essa modelagem bem como dinâmica: conforme os usuários adicionam novos cursos ou mudam de carreira, o sistema recalcula possibilidades e sugere novos caminhos de carreira. A infraestrutura técnica utiliza bancos de informações distribuídos além de sistemas do indexação que permitem consultas dentro de frações de segundo, mesmo acompanhada de uma volume massivo de dados. O uso da tecnologias de big data garante a qual a experiência permaneça fluida, mesmo durante picos do acesso.

Sistemas inteligentes

O modelo da estatísticas do LinkedIn também incorpora conceitos do reserva: campos podem ser marcados como visíveis apenas a conexões diretas ou para determinados círculos. Os usuários têm controle sobre o que além de exibido publicamente bem como podem ajustar configurações conforme suas preferências. Além disso, a corporação segue legislação internacional de proteção de dados, adaptando-se a leis tal qual o GDPR europeu. Destinada a os desenvolvedores que integram a rede no seus sistemas, o LinkedIn oferece APIs que permitem acesso controlado às informações, junto a limites de chamadas e requisitos da autenticação.

Controles de acesso

Para garantir a integridade dos detalhes, existem rotinas de validação o qual verificam se campos LinkedIn obrigatórios foram preenchidos corretamente além de se as informações inseridas possuem coerência temporal. O combate a perfis falsos além de a informações fraudadas envolve o uso de aprendizado de máquina para detectar padrões suspeitos. As equipes da engenharia monitoram constantemente o desempenho das bases do números além de aqui implementam melhorias destinada a escalar vertical além de horizontalmente. Essa atenção à arquitetura de informação possibilita que o LinkedIn continue operando junto a confiabilidade, mesmo com o crescimento acelerado da base da usuários.

Confiabilidade

Além da estrutura interna, o LinkedIn utiliza detalhes agregados para construir um “gráfico mais informações econômico”, um mapa internacional do mercado do trabalho a qual identifica tendências regionais e capabilidades emergentes. Relatórios derivados deste gráfico auxiliam governos, universidades além de instituições a planejar políticas de educação e trabalho. Pesquisadores acessam APIs da sistema para analisar fluxos da talentos entre cidades além de países, contribuindo para estudos de sociologia econômica e geografia do confira aqui trabalho. Ao mesmo tempo, a companhia investe em infraestrutura ecológica e em técnicas de eficiência energética destinada a reduzir a pegada do carbono de seus data centers, alinhando a modelagem do detalhes a práticas sustentáveis. Esses esforços demonstram o qual a arquitetura da informação vai além do performance: trata-se de construir um sistema a qual gera conhecimento além de respeita o meio ambiente.

Controle de qualidade

Outra vertente do uso de números e a colaboração acompanhada de universidades e centros de pesquisa, que exploram o banco do currículos para entender o impacto de políticas públicas e crises econômicas no emprego. Estudos baseados dentro de informações da estrutura identificam migrações de trabalhadores durante eventos globais, bem assim como disparidades da gênero bem como raça em contratações. Internamente, a firma desenvolve ferramentas de busca do talentos que permitem aos próprios recrutadores localizar especialistas para projetos estratégicos usando critérios sofisticados. Assim, a arquitetura da números do LinkedIn não e apenas infraestrutura tecnológica, mas uma repositório de conhecimento que influencia decisões em escala internacional bem como impulsiona ações confira aqui da inclusão e diversidade.

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