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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159 | 企业分析要求综合素质

徐飞 2018-10-08
在我的专栏里,方法论这部分是最难写的。因为我需要先去总结自己是怎么看待企业发展、怎么分析企业的,之后,再把总结的东西以每个人能够听懂的方式,通俗易懂地讲出来。
这一点其实比我自己分析企业的时候要更难,不过,我也觉得这一部分很重要,毕竟“授之以渔”和“授之以鱼”的区别,我想你一定也懂。所以,作为结束专栏的最后一篇文章,我们再来谈一次方法论。
今天,我想讲一个特别简单的道理。我们如果想要去分析企业的话,需要掌握的东西是非常多的。所以,如果你只是把自己拘泥于开发工程师的世界里,只懂得用什么样的代码去实现什么功能,是不太容易做好企业分析的。
对某一领域技术的深入理解,对于我们分析这个领域的企业是有好处的。最起码我们知道,一个企业在讨论自己的技术和产品的时候,是在胡说八道,还是真的有理有据;是行业领先,还是只是一个吃瓜的玩家。
不过,对某个领域技术的深入理解,既不是分析企业的必要条件,也不是分析企业充分条件。
我们如果想要分析企业,首先需要对经济学的基本原理有一些了解。对我来说,这得益于我在大学期间就看过很多杂书,包括曼昆的一系列经济学教程。
为什么经济学很重要呢?一个企业不可能脱离大环境存在,理解大环境,才能理解企业在大环境下做出的决策,从而才能判断出这些决策是否合理。
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精选留言(13)

  • Silence
    感谢老师一年的奉献,您的专栏是我读的最多的,基本没有拉下。再次感谢!
    2018-10-08
    3
  • 夜行观星
    感谢飞总一年来的付出
    2018-10-18
    1
  • gevin
    感谢许老师!
    2018-10-09
    1
  • 小王子与偷影子的人
    感谢您
    2018-10-08
    1
  • Paul
    阅此专栏,颇有收获
    2019-11-05
  • shengsheng.net
    以史为鉴,可以知兴替
    2019-10-07
  • KingSwim
    感谢分享~

    作者回复: 不客气

    2019-07-29
  • 拉欧
    感谢这个专栏,让我在写代码之余可以思考一些不同的东西

    作者回复: 不客气,多部门推荐

    2019-06-13
  • 时间是最真的答案
    感谢,了解了很多互联网企业以及技术的发展历程

    作者回复: 不客气

    2019-06-13
  • 徐培
    谢谢~完整的追完撒花~
    2019-05-31
  • microlmj
    感谢飞总 受益匪浅
    2018-11-27
  • 尹徐
    对IT行业风云变化有了大致的技术了解,感谢飞总。
    2018-10-08
  • keོrgee
    写的很棒,会集结成书不?
    2018-10-08
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13
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