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？
技术与商业案例解读
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009 | 颠覆还是协作，房地产市场上Redfin和Zillow的抉择
徐飞 2017-10-23
在美国，人们对于房地产的热情有几百年的历史。美国的房地产交易主要在买房经纪和卖房经纪之间进行，买房经纪和卖房经纪需要挂靠房地产经纪公司。在这个历史悠久的市场里，上百年来积淀下许许多多的房地产经纪公司，其中不乏横跨全国的大企业，和立足本地市场的地头蛇。
然而就像所有的传统行业一样，房地产交易很大程度上也是一个技术落后的行业，而将房地产交易和计算机技术结合起来，可以极大地提高房地产交易效率。要知道“效率就是金钱”，让房地产市场更有效地运转起来，意味着有更多的赚钱机会。
在房地产交易和计算机技术结合这个角度上，美国最有代表性的是 Redfin 和 Zillow 两家公司。其中，Redfin 是一家用现代科技武装自己的新型房地产经纪公司，它的目标是成为房地产传统经纪公司的颠覆者。
Zillow 则是一家房地产数据公司，通过现代科技打造了一个地产数据平台。然后，它用这个数据平台去武装所有的传统房地产经纪公司，并向这些公司收钱从而赢利。Zillow 本身并不介入房地产交易。
这就形成了一个非常有趣的局面。到底哪家公司的经营模式更合理，更有利于自身的长期发展呢？
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精选留言(8)
一只豆这两种模式对中国许多传统行业的互联网化都有很强的借鉴意义。老师做了不同状况的推演更是精彩！手动赞作者回复: 谢谢
2017-12-11 13
nut顺丰和菜鸟2018-09-05 4
Elvis美国历史也就上百年，这开头吹的，太牛了。2019-01-14 1
Tony唐链家和582018-09-04 1
self-discipline通常颠覆者以更快的效率和成本来碾压传统行业的缓慢和高成本,从技术看属于提高效率而产出相同的结果,但是颠覆就会把旧的从业者变成你的对手,挤压他们的生存空间和利润.此时如果出现协作平台,从技术和效率层面来帮助传统从业者,就会提升整个行业的服务,让颠覆者不需要那么咄咄逼人的态势,从而提升整个行业的发展2019-10-16
caohuan京东 亚马逊 等类似 redfin 自营类公司，淘宝 ebay等类似 平台公司，现在 京东 亚马逊 也已经慢慢向平台 扩展，淘宝 也拓宽到自营类业务，如新零售的线下 超市 和 盒马鲜生，自营 和 平台 既能获得 大市场 又能获取 高利润。
自营应用 效率 低成本 快速发展，平台 只有进一步扩展 才能不断发展，不如 天猫从国内 扩展到 全球的进展，这样会使平台越做越大。2018-12-01
胡心鹏房地产应该不是寡头市场吧？2018-05-04
吴冉波非常感谢介绍，前几天还在想美国为啥没在线房产。原来是比中国晚？2018-04-16
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