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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）

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002 | 西雅图IT公司之RealNetworks：一个帝国的兴衰（下）

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003 | 以RealNetworks为例，谈谈初创公司如何应对巨头碾压

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004 | 可视化分析鼻祖Tableau

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005 | 从Tableau上市，看学术界和工业界人士创业

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006 | 在线旅游帝国Expedia崛起的背后

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007 | 房产经纪的颠覆者Redfin：在“传统”与“现代”间徘徊

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008 | 房产经纪的“协作者”Zillow：一个地产数据平台

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009 | 颠覆还是协作，房地产市场上Redfin和Zillow的抉择

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010 | 应用交付网络大厂F5：“一招鲜”之殇

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011 | 在线差旅报销鼻祖Concur：在转型中获得发展

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012 | 漫谈企业转型：在市场变迁中寻找生机

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013 | 克雷公司沉浮录：行走在超级计算机市场

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014 | “单一化”的隐忧：从克雷公司看“一条腿走路”

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015 | Halo的开发者Bungie：与微软的聚散

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016 | “卖身”须谨慎：创业公司面临的抉择

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017 | 亚马逊领导力准则之要有硬骨头

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018 | 亚马逊领导力准则之决策正确

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019 | 亚马逊领导力准则之客户至尚

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020 | 亚马逊领导力准则之勤俭节约

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021 | 亚马逊领导力准则之主人翁精神

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022 | 亚马逊领导力准则之选贤育能

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023 | 亚马逊领导力准则之最高标准

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024 | 亚马逊领导力准则之创新简化

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025 | 亚马逊领导力准则之崇尚行动

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026 | 亚马逊领导力准则之远见卓识

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027 | 亚马逊领导力准则之好奇求知与赢得信任

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028 | 亚马逊领导力准则之刨根问底与达成业绩

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029 | 智能音箱的战斗：亚马逊的硬件路

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030 | 智能音箱的战斗：Echo攻城略地

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031 | 智能音箱的战斗：语音助手Alexa

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032 | 智能音箱的战斗：谷歌的杀入

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033 | 智能音箱的战斗：亚马逊的战略布局

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034 | 智能音箱的战斗：巨头纷纷入场

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035 | 智能音箱的战斗：白马非马

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036 | 如何透过一个领域去联合分析多家企业？

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037 | 管中窥豹之从面试看企业文化：微软

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038 | 管中窥豹之从面试看企业文化：亚马逊

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039 | 管中窥豹之从面试看企业文化：谷歌

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040 | 管中窥豹之从面试看企业文化：甲骨文

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041 | 管中窥豹之从面试看企业文化：Facebook

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042 | 透过企业用人之道看企业发展

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043 | 办公软件的战斗：开篇

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044 | VisiCalc：第一个电子表格软件的诞生

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045 | WordStar：第一个字处理软件的故事

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046 | 微软：办公软件战场的螳螂

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047 | WordPerfect：字处理软件的新秀

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048 | Lotus 1-2-3：莲花公司的电子表格帝国

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049 | 红狮会战：微软的反击

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050 | 大杀器Lotus Notes 和被收购的莲花公司

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051 | 无敌寂寞的微软之为创新而创新

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052 | 办公软件的新时代：微软和谷歌的战斗

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053 | 异军突起的Slack

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054 | 办公软件战斗的启示：内忧总是强于外患

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055 | 办公软件战斗的启示：敌人的出现常常出其不意

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056 | 半条命的Dota帝国Valve：半条命

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057 | 半条命的Dota帝国Valve：Steam平台

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058 | 半条命的Dota帝国Valve：Dota 2

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059 | 半条命的Dota帝国Valve：无领导管理

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060 | 半条命的Dota帝国Valve：虚拟现实

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061 | Gabe Newell：Valve帝国制度的利弊

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062 | 文档数据库的缔造者MongoDB（上）

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063 | 文档数据库的缔造者MongoDB（下）

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064 | 以MongoDB为例，看基础架构类产品创业

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065 | 直面MongoDB，谈微软的NoSQL战略

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066 | Hadoop三国之魏国Cloudera

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067 | Hadoop三国之吴国MapR

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068 | Hadoop三国之蜀国Hortonworks

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069 | Hadoop及其发行商的未来

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070 | 谷歌的大数据路：从“三驾马车”到一无所有

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071 | 谷歌的大数据路：一场影响深远的论战

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072 | 谷歌的大数据路：谷歌的“黑科技”

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073 | 如何读懂类似谷歌“三驾马车”这样的技术论文？

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074 | 雅虎：大数据领域的“活雷锋”

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075 | IBM的大数据路之起早贪黑赶了晚集

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076 | 社交公司们的大数据贡献

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077 | 微软的大数据发展史：微软硅谷研究院

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078 | 微软的大数据发展史：必应的Cosmos

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079 | 微软的大数据发展史：Azure的大数据发展

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080 | 亚马逊的大数据故事：从先驱者到插管吸血开源

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081 | 亚马逊的大数据故事：创新和拿来并存的云服务

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082 | 阿里巴巴的大数据故事：数据分析平台发展史

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083 | 阿里巴巴的大数据故事：流计算引擎发展史

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084 | 大公司的大数据战略得失：自建轮子成本高

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085 | 大公司的大数据战略得失：抱团取暖难敌插管吸血者

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086 | Palantir：神秘的大数据独角兽

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087| Splunk：机器大数据的分析帝国

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088 | Confluent：在Kafka上飞驰的数据交换者

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089 | Powerset：HBase的老东家

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090 | Cassandra和DataStax的故事

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091 | Databricks之Spark的数据金砖王国

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092 | Data Artisans：浴火重生的新一代大数据计算引擎Flink

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093 | Dremio:在Drill和Arrow上的大数据公司

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094 | Imply：基于Druid的大数据分析公司

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095 | Kyligence：阿帕奇麒麟背后的大数据公司

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096 | Snowflake:云端的弹性数据仓库

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097 | TiDB：一个国产新数据库的创业故事

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098 | 大数据创业公司的前景：红海创业多艰辛

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099 | 如何通过企业技术积累去分析一家企业？

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技术与商业案例解读

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146 | SAP的HANA战略（下）

徐飞 2018-09-07

SAP 公司 HANA 战略的实施，当得上商业教科书的经典案例。对于一个 2009 年就吹起来的、但是却没有实际产品的 HANA 数据库，SAP 的开发和商业化道路概括来说就是四个字：心黑胆肥。
2010 年开始，SAP 在大力宣传 HANA 的时候，并没有大规模地卖 HANA，而是非常有重点地挑了几个人傻钱多的企业开始做内测。这些企业不但钱多，而且还愿意当小白鼠。2011 年以后，HANA 面向的对象稍微多了一点，但主要还是非常有钱的大型企业，比如德国电信、中石油、中石化这种。可以说一般没钱的企业是享受不到充当 HANA 小白鼠资格的。
HANA 需要内存 64 GB 以上的机器，但是一般来说 64 GB 跑起来大数据还是不够快。所以通常需要更多的钱买非常贵的硬件。而 HANA 的软件的最低配置是 30 万美元起。所以软硬件一起更是耗资巨大。从 2011 年到 2014 年，SAP 一直对 HANA 相关的产品定以非常高的价格。基本上这个产品给人的感觉就是：只有有钱的公司才能用得起，没钱的就算了。
所以市面上对 HANA 的各种抱怨，主要都集中在了 HANA 高昂的价格上了。然而这其实也是 SAP 想要的。
一方面，SAP 的高价让大家把对 HANA 的关注都集中到了价格上；
另外一方面，SAP 通过高价获得了不少优质客户和源源不断的金钱，更是从这个高价的过程里获得了对产品来说非常重要的形象问题：HANA 就是“高大上”的代表。