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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012 | 漫谈企业转型:在市场变迁中寻找生机

徐飞 2017-10-30
上一次,我说到了 Concur 的发展史,从卖软件开始,到销售许可证,再到今天转型做 Saas 服务,其转型可谓非常成功,随之它的市值也不断飙升,最后被 SAP 以 83 亿美元的价格收购了。
从 Concur 的历程来看,企业转型可谓救治企业、阻止企业走下坡路的良方。那么企业转型是否真如 Concur 所经历的那般容易呢?其实不尽然。
举例来说,IBM 作为一家“百年老店”,早年是做自动制表机出身,后来才转做大型计算机,之后又在各个领域遍地开花,一度成为计算机领域的代名词,并在 20 世纪引领了个人计算机的发展。然而此后 IBM 就一蹶不振,郭士纳上台前几乎要倒闭,著名的前 CEO 郭士纳让 IBM 成功转型成为一家服务公司。可是伴随云计算的到来,IBM 终于转不动了,“百年老店”也只能亦步亦趋走下坡路。今时今日,恐怕没有多少人还敢断言 IBM 能重回当年的辉煌。
再来看微软的例子,它从成立到奠定以 Windows 和 Office“两条腿”为基础,全面开花发展的软件帝国,只用了 20 来年。但是进入新世纪,微软在努力转型的过程中,先后错失了搜索、社交网络、移动互联网和手机,最后终于在云计算这摊子上转型成功。这才让这个曾经称霸世界的软件帝国,得到了喘息之机。可见转型之难。
至于转型失败的例子,那就更加比比皆是了。惠普公司曾经是最早租用斯坦福大学土地,进入斯坦福高科技园区的企业之一。它成立之后一度非常领先,在大型机、医疗器械、打印机领域都做得很好。然而惠普后来选择了一条拆分自己优质资产,从企业级产品向消费级产品转型的道路,具体来说就是要成为个人计算机的领头羊,为此惠普还买了即将倒闭的康柏。但今天来看,惠普在计算机界已经没什么影响力了。
为什么有的企业转型成功了,有的企业却转型失败了?这里面有诸多因素。
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精选留言(6)

  • 转型,就看领导人的眼光和执行力,还有重要的时机。
    2018-07-19
    4
  • KingSwim
    个人转行也是如此
    2019-07-19
    2
  • self-discipline
    转型成功或者失败的原因是什么?首先是领导人决定,领导人的眼光眼界高度和格局是基础,知道要往哪里转,然后就是领导人能否推动这种变革的落地和实行;有什么样的领导人就会有什么样的互联网公司,互联网公司就是领导人的孩子,融入了领导人的性格和基因;其次,转型成功的企业,一定是在没有濒临死亡之前有足够的资金去支撑起转型成功的.在什么时候转型很关键,转型一定需要资金支撑的,这是毋庸置疑的.转型需要资金支持,所以转型后的盈利能力很重要.如果转型后的盈利能力差,就会和旧业物等死差不多;第三,转型需要把握恰当的时机.与其说转型,不如说横向拓展更多的业务,纵向来提升新业务的维度来开启新空间.
    一家企业要能成功转型,首先取决于领导者的眼光,其次取决于自己的造血能力.如果造血能力强,领导者眼光好,又能够挑准合适的时机,那么转型成功是可期的.否则企业往往会陷入“转型是找死,不转型是等死”的境地.
    2019-10-16
    1
  • 极了个客
    兵熊熊一个,将熊熊一窝。领导当然重要了
    2018-06-06
    1
  • calvins
    眼光,执行力,两者缺一不可
    2019-03-15
  • caohuan
    公司转型 需要1.领导的眼观 2.执行离力 3.财力 4.运气。

    有时候 不转型为等死 ,转型 大概率找死,左右艰难,活下来的 甚至得到发展 一般是 极少数的 转型者
    2018-12-02
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