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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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58
    2018-09-04
    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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8
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