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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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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。