旧金山的苏玛区(SoMa)是初创企业的聚集地。在该区的一条后街上，一家快速成长的公司正在忙于研究数以百万计的雇员每天是如何工作的。这家公司的电脑系统能够实时判断出一名员工被聘用的原因，他们的劳动生产率如何，甚至在员工换了新工作以后也能继续跟踪研究他们。
Evolv是刚刚兴起的“量化办公场所”运动的领头羊；在这一运动中，用数据指标测量我们如何工作的大数据分析公司正如雨后春笋般大量涌现。Evolv联合创始人兼首席执行官马克思•西姆科夫（Max Simkoff）表示：“每周我们都能找出更多的跟踪指标。”他声称，这种做法有助于使三分之二的工作的劳动效率提高至少5%。
经济学人信息社(Economist Intelligence Unit)近期公布的一项研究表明，在世界各地的人力资源部门中，声称比三年前更多使用数据分析的比例超过了二分之一。但所幸很多雇员仍然一无所知，一些在他们看来或许是私人的信息正如何被他们的经理分析研究。
Evolv目前正在分析来自13个国家的超过5亿个“员工数据点”，试图从中找出不同企业以及行业的员工行为模式。这些数据点包括员工与上级领导互动的频率，以及员工到达办公室所需的通勤时间。
Evolv的客户运用这些数据点为自身的招聘决策提供参考，并评估员工在其整个职业生涯中的表现情况。
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