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。
到目前为止，Evolv将主要精力放在了直接面对客户的行业上，例如零售商和呼叫中心。该公司的客户之一是招聘机构Kelly。Kelly公司表示，将Evolv的观点融入自身的招聘政策之后，员工的整体工作效率提高了7%。
Novo1是一家经营客户呼叫中心的美国企业，拥有超过2000名员工。该公司找出了旗下最成功呼叫操作员所具有的特点，并招聘了更多具备这些特点的员工。这使该公司得以将招聘面试时间从1小时缩短至12分钟，将平均呼叫时间压缩了1分钟，并使人员流失率下降了39%。
另一个走在前沿的公司是Sociometric Solutions。该公司在员工的姓名牌中置入感应器，以研究工作场所的社交状况。姓名牌能够监控员工在办公场所是沿怎样的路线走动的，与哪些人用什么样的语气交谈。
Sociometric Solutions的客户之一美国银行(BofA)发现，工作效率更高的员工是那些被允许一起享受工间休息的人，他们可以趁此机会发发牢骚，并分享有关如何应付心存失望的顾客的小窍门。
美国银行注意到了这一现象，并转而施行集体工间休息。在此之后员工的表现提升了23%，而员工说话语调所反映出的压力水平则下降了19%。
本•瓦贝尔(Ben Waber)是Sociometric Solutions的联合创始人兼首席执行官。他认为，姓名牌可以运用到比销售和客户服务更广的许多领域中去。例如，他在制药公司身上就看到了很大机遇。制药公司的劳动生产率难以衡量，因为推出一种新药可能需要整整十年，而在“其他时间，制药公司并不知道员工在干些什么”。
另一家公司Steelcase在办公家具以及办公楼中置入感应器，以观察员工之间如何互动。该公司认为，工作场所监控的真正机遇绝不在呼叫中心，而是在不太透明的创意部门甚至董事会会议室，董事们的时间尤其宝贵。
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