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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099 | 如何通过企业技术积累去分析一家企业?

徐飞 2018-05-21
通过企业的技术积累去分析一家企业是一个行之有效的办法。一个企业如果想要成功,要么需要在商业上有所建树,要么需要在技术上有所建树,总之,一定需要有在某些方面和别人有明显的优势,才可以在激烈的竞争里面站稳脚跟。
如果我们要对上述的话一一举例的话,我想,亚马逊的成功,背后应该是对商业深刻理解的成功。谷歌的成功,很大程度上是对技术的极致追求的成功。
从 2003 年开始,谷歌发表了一系列论文,这促成了大数据时代的到来,之后谷歌又在人工智能领域发力,实现了“AlphaGo 战胜人类最顶级围棋高手”这样历史性的突破。我们可以看到在谷歌踏足的每一个领域,很大程度上展现出来的技术水平都代表了这个领域人类突破性的进展。
所以,谷歌对技术的极致追求可见一斑。也正是因为谷歌对技术的极致追求,它才能在互联网海量数据的搜索和广告领域占据无可取代的地位。其广告收入就像印钞机一般,24 小时源源不断地提供巨额营收。
那么我们应该如何通过企业技术积累去分析呢。首先有一个前提,一个人如果可以从技术积累去分析企业,那么对分析企业的人本身也提出了一些要求。
如果分析企业的人本身对技术不够精通,不是某一个领域专家的话,那么透过技术去分析企业多少就有点镜花水月了,毕竟分析者自己也无法比其他人能够更早地判断在某个行业里,哪一家拥有独特技术的企业是否可以一飞冲天。
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精选留言(5)

  • KingSwim
    为什么人才只愿意待在谷歌?

    作者回复: 钱多

    2019-07-28
    3
  • caohuan
    分析 公司,然后 应用 分析的结果,比如1. 加入公司、2.如果 公司上市 可以 看多公司的股票。

    徐飞 老师 从 技术的角度:1.是否有技术 积累或者 沉淀 2.技术 是否 比同行 有优势 3.优势是不是 一直会保持 4.技术短板 会不会造成 限制发展;从盈利能力看:1.是否 有高利润 2.利润是否 一直长久稳定,上面的回答 都是肯定的,看多公司 准没错,不然 依照自己的条件 和 处境 进行抉择。

    从 技术和 盈利 能力 分析公司,结果 为我所用。
    2018-12-24
    1
  • huhu小仙女
    第一个留言写的好
    2019-02-25
  • 阿舍利手斧
    棒棒棒
    2018-11-22
  • 安乐天
    Excellent
    2018-09-08
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