技术与商业案例解读
徐飞
华为云资深总监,大数据专家
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开篇词 | 突破技术思维,站在商业的角度看问题
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001 | 西雅图IT公司之RealNetworks:一个帝国的兴衰(上)
002 | 西雅图IT公司之RealNetworks:一个帝国的兴衰(下)
003 | 以RealNetworks为例,谈谈初创公司如何应对巨头碾压
004 | 可视化分析鼻祖Tableau
005 | 从Tableau上市,看学术界和工业界人士创业
006 | 在线旅游帝国Expedia崛起的背后
007 | 房产经纪的颠覆者Redfin:在“传统”与“现代”间徘徊
008 | 房产经纪的“协作者”Zillow:一个地产数据平台
009 | 颠覆还是协作,房地产市场上Redfin和Zillow的抉择
010 | 应用交付网络大厂F5:“一招鲜”之殇
011 | 在线差旅报销鼻祖Concur:在转型中获得发展
012 | 漫谈企业转型:在市场变迁中寻找生机
013 | 克雷公司沉浮录:行走在超级计算机市场
014 | “单一化”的隐忧:从克雷公司看“一条腿走路”
015 | Halo的开发者Bungie:与微软的聚散
016 | “卖身”须谨慎:创业公司面临的抉择
017 | 亚马逊领导力准则之要有硬骨头
018 | 亚马逊领导力准则之决策正确
019 | 亚马逊领导力准则之客户至尚
020 | 亚马逊领导力准则之勤俭节约
021 | 亚马逊领导力准则之主人翁精神
022 | 亚马逊领导力准则之选贤育能
023 | 亚马逊领导力准则之最高标准
024 | 亚马逊领导力准则之创新简化
025 | 亚马逊领导力准则之崇尚行动
026 | 亚马逊领导力准则之远见卓识
027 | 亚马逊领导力准则之好奇求知与赢得信任
028 | 亚马逊领导力准则之刨根问底与达成业绩
029 | 智能音箱的战斗:亚马逊的硬件路
030 | 智能音箱的战斗:Echo攻城略地
031 | 智能音箱的战斗:语音助手Alexa
032 | 智能音箱的战斗:谷歌的杀入
033 | 智能音箱的战斗:亚马逊的战略布局
034 | 智能音箱的战斗:巨头纷纷入场
035 | 智能音箱的战斗:白马非马
036 | 如何透过一个领域去联合分析多家企业?
037 | 管中窥豹之从面试看企业文化:微软
038 | 管中窥豹之从面试看企业文化:亚马逊
039 | 管中窥豹之从面试看企业文化:谷歌
040 | 管中窥豹之从面试看企业文化:甲骨文
041 | 管中窥豹之从面试看企业文化:Facebook
042 | 透过企业用人之道看企业发展
043 | 办公软件的战斗:开篇
044 | VisiCalc:第一个电子表格软件的诞生
045 | WordStar:第一个字处理软件的故事
046 | 微软:办公软件战场的螳螂
047 | WordPerfect:字处理软件的新秀
048 | Lotus 1-2-3:莲花公司的电子表格帝国
049 | 红狮会战:微软的反击
050 | 大杀器Lotus Notes 和被收购的莲花公司
051 | 无敌寂寞的微软之为创新而创新
052 | 办公软件的新时代:微软和谷歌的战斗
053 | 异军突起的Slack
054 | 办公软件战斗的启示:内忧总是强于外患
055 | 办公软件战斗的启示:敌人的出现常常出其不意
056 | 半条命的Dota帝国Valve:半条命
057 | 半条命的Dota帝国Valve:Steam平台
058 | 半条命的Dota帝国Valve:Dota 2
059 | 半条命的Dota帝国Valve:无领导管理
060 | 半条命的Dota帝国Valve:虚拟现实
061 | Gabe Newell:Valve帝国制度的利弊
062 | 文档数据库的缔造者MongoDB(上)
063 | 文档数据库的缔造者MongoDB(下)
064 | 以MongoDB为例,看基础架构类产品创业
065 | 直面MongoDB,谈微软的NoSQL战略
066 | Hadoop三国之魏国Cloudera
067 | Hadoop三国之吴国MapR
068 | Hadoop三国之蜀国Hortonworks
069 | Hadoop及其发行商的未来
070 | 谷歌的大数据路:从“三驾马车”到一无所有
071 | 谷歌的大数据路:一场影响深远的论战
072 | 谷歌的大数据路:谷歌的“黑科技”
073 | 如何读懂类似谷歌“三驾马车”这样的技术论文?
074 | 雅虎:大数据领域的“活雷锋”
075 | IBM的大数据路之起早贪黑赶了晚集
076 | 社交公司们的大数据贡献
077 | 微软的大数据发展史:微软硅谷研究院
078 | 微软的大数据发展史:必应的Cosmos
079 | 微软的大数据发展史:Azure的大数据发展
080 | 亚马逊的大数据故事:从先驱者到插管吸血开源
081 | 亚马逊的大数据故事:创新和拿来并存的云服务
082 | 阿里巴巴的大数据故事:数据分析平台发展史
083 | 阿里巴巴的大数据故事:流计算引擎发展史
084 | 大公司的大数据战略得失:自建轮子成本高
085 | 大公司的大数据战略得失:抱团取暖难敌插管吸血者
086 | Palantir:神秘的大数据独角兽
087| Splunk:机器大数据的分析帝国
088 | Confluent:在Kafka上飞驰的数据交换者
089 | Powerset:HBase的老东家
090 | Cassandra和DataStax的故事
091 | Databricks之Spark的数据金砖王国
092 | Data Artisans:浴火重生的新一代大数据计算引擎Flink
093 | Dremio:在Drill和Arrow上的大数据公司
094 | Imply:基于Druid的大数据分析公司
095 | Kyligence:阿帕奇麒麟背后的大数据公司
096 | Snowflake:云端的弹性数据仓库
097 | TiDB:一个国产新数据库的创业故事
098 | 大数据创业公司的前景:红海创业多艰辛
099 | 如何通过企业技术积累去分析一家企业?
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007 | 房产经纪的颠覆者Redfin:在“传统”与“现代”间徘徊

徐飞 2017-10-18
我会在这一年中介绍一些总部在西雅图,或者研发中心里面很重要的一部分在西雅图的 IT 公司。这其中除了微软和亚马逊这样的大鳄以外,还囊括了诸多在不同领域取得一定统治地位的公司们。
今天的主角是房产经纪的颠覆者、“二手房电商”之父 Redfin。这家总部位于西雅图,成立于 2004 年的公司,在历经十余年以后终于在今年 7 月份上市,也算是苦尽甘来。
上市以后,Redfin 就以每天近 10% 的涨幅天天上涨,股价从 IPO 价格起在短短几天内就翻了一倍。这在美股市场上是非常罕见的。
说起来很有意思,在西雅图这边,很多 IT 公司都和房地产有关系,Redfin 更是其中的翘楚。Redfin 这家公司,严格意义上来讲,应该说是一家房地产公司而不是 IT 公司,只是 IT 在其中扮演了举足轻重的作用,所以我们也可以把它归类于 IT 公司。
要介绍 Redfin,需要简单介绍一下美国房地产业。在美国,房地产拥有很多年的历史,是一个发达又很传统的行业:美国的民众要买房,只能通过买房代理去购买;卖方同样也只能借助于卖方代理。虽说有着自主买卖的可能性,但是代理和代理的交易依然是美国房地产交易最主流的方式。作为代理们,买卖双方各提房屋交易价的 3% 作为服务费。
房主卖房,需要把房子挂出来;买方,则要能看到房子挂在哪里。然而,除去那些服务于同一个协会有着内部数据交易平台的代理们,在 2004 年前后普通民众要想靠自己找一找市场上有哪些房子在卖,是不可能避开代理的。时至今日,由于有了 Redfin,有了 Zillow 等公司的出现,当初那种不可能的事情早已是明日黄花。
Redfin 由创始人大卫 · 伊瑞克(David Eraker)、迈克尔 · 道赫蒂(Michael Dougherty)和大卫・赛林格(David Selinger)创建。Redfin 公司最初的想法来自于伊瑞克,他痛感买房不便并有感于美国落后的房地产业,作为有志青年,决定改变买房难的局面。
之后,他毅然决定从有着大好前景的华盛顿大学医学院退学,进入软件开发行业,和好友道赫蒂,一个耶鲁大学毕业的电子工程专业的人,一起开创新一代房地产公司。
他们的想法非常简单,就是要从落后的世界向电子化转变,在一个地图上把挂出售卖的房源信息都可视化,让买房的普通大众可以很方便地搜寻和买到房子。
这个想法,也许今天看起来稀松平常,但是在当时可是异常先进的理念。先进到了什么程度呢?他们的理念,早于现在大家耳熟能详的谷歌地图的出现。
所以用地图来显示房源信息,通过基于网页的服务来达到快速搜索找房的办法,在 2004 年无疑是前无古人的壮举。
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精选留言(2)

  • infrared628
    “行业规则决定了它无法从数据中赚钱”,前面说了美国也是有自主买卖房的可能性的,那么买卖房有没有可能绕开房产经纪,直接连通买家卖家呢?还是说规则不允许?
    2018-11-14
    2
  • self-discipline
    一直心思颠覆中国的房屋租赁行业,我认为北京的房屋租赁就行业就是北京最大的黑社会组织,被北京的房屋中介坑的不要不要的.真希望这些官方管理者都去租房啊,来感受感受
    2019-10-08
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