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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004 | 可视化分析鼻祖Tableau
徐飞 2017-10-11
Tableau 公司成立于 2003 年，总部位于西雅图，是全球领先的可视化分析软件的创建者，于 2013 年在纽约交易所上市。Tableau 是这个领域的奠基人，并且在这个领域至今依然保持着全球最领先的研发态势。
在数据变得越来越重要的时代，不管是具备精湛数据分析技能的从业人员，还是对数据分析一无所知的小白群体，可视化分析都被证明是一种非常行之有效的手段，并对各行各业都发挥着非常重要的作用。
2003 年，刚从斯坦福博士毕业的克里斯 · 斯托特（Chris Stolte）正值风华正茂的年纪，这之前的 6 年博士生涯，他一直在研究数据的可视化分析。
斯托特师从帕特 · 汉拉汉（Pat Hanrahan）。而汉拉汉是世界著名的计算机图形学研究专家，在正式成为教授之前，是史蒂夫 · 乔布斯的 3D 动画制作公司皮克斯的早期员工，并在这家公司工作了 3 年（1986~1989 年）。1989 年，汉拉汉作为计算机图形学的教授加入普林斯顿大学，之后又在 1995 年转到了斯坦福大学。
作为一个在计算机图形学方面卓有建树的学者，他敏锐地察觉到了数据可视化的前景，并认为将数据可视化用于辅助人进行数据分析这个研究方向，必会在未来产生巨大的影响。而当斯托特成为他的学生时，这也就顺理成章地成为了斯托特未来多年的研究方向。
“花开两朵，各表一枝。”你可能知道，Tableau 这家公司有三个创始人，其中两个已经登场，分别是后来的首席开发官斯托特以及他的导师——首席科学家汉拉汉，接下来该第三个创始人出场了，他就是公司 CEO 克里斯蒂安 · 夏伯特（Christian Chabot）。
夏伯特先是在斯坦福这个校园里工作了几年，之后决定和他的本科校友兼老婆在斯坦福读硕士，然后他读了 MBA，老婆则读了法学院。这一读就到了 2000 年，该毕业了。
众所周知，2000 年的时候美国发生了一次经济危机，当时互联网泡沫破灭，硅谷遍地惨淡之气。作为斯坦福 MBA 在这个点儿毕业，确实不是好时机。现在回想，我 2009 年毕业时的境遇，与此颇为相似。
然而大家都是需要工作的，没有工作肯定是没办法活的。斯坦福 MBA 的胆量和我们比起来，肯定是大不一样：这个时候，夏伯特决定自己开公司了。
他找到的合伙人正是斯托特和斯坦福的另外一个教授玛尼什 · 阿格拉瓦拉（Maneesh Agrawala）。没有人知道当初这几个人是怎样因缘际会走到一起的，也没有人知道为什么这家公司的合伙人教授是另外一个搞计算机图形学的大牛，而不是后来斯托特的导师汉拉汉。
但无论如何，公司开起来了，工作也有了。夏伯特在经济危机以后毕业求职不果，决定自己干的励志故事也就这样诞生了。
更加有意思的是，夏伯特在若干年后的一次采访里面说，他们当初开这家公司设定的目标，就是把公司的技术做到一定规模，然后再把这家公司卖掉。
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精选留言(8)
大王叫我来巡山感觉国内的很多学术界的系统仅仅停留在demo阶段，有些甚至一个demo忽悠了很多年的钱，研究生名义三年，基本一年就不做具体研究了，很少有持续性的研究，大部分导师已经起不到指导的作用了，导师忙于申请项目，搞行政，沉下心搞科研的不多了。导师的视野一定程度上影响了学生对学习的态度。2019-01-03 9
胡心鹏学术界出身的人，和工业界出来的人走创业这条路，其优势和劣势到底在哪里呢？ 技术和商业恰到好处的结合，比市场快半步2018-05-03 4
prime总是能看到微软的身影。。。。作者回复: 微软牛逼
2019-07-12 1 3
Delia我们团队新毕业的同事居多，刚开始带这个团队的时候，明显感觉大家的实验室思维相当严重，做事情大多直线思维，很多东西停留在做demo，工程化思想严重欠缺，也是经过了相当长一段时间，才慢慢从初始的懵懂状态走出来，慢慢能做出商业化的东西。作者回复: 需要时间
2019-03-11 2
self-discipline优秀的点子去落地实践,这个过程感觉挺难的.落地后要盈利,要和其他公司竞争更难的,想想创业挺难的2019-09-28
stars几年前曾经和某大学的以为博导共同工作，能力有，但是基本都停留学术阶段，真正要干实际的工作，总觉得还差一点火候2019-05-04
the one结合最近的自己得工作，深有同感Demo和产品的差距还是挺大的，2019-03-30
村长@极客时间过程：想法变成商业产品——扩充团队——增加赢利点（面向企业）——提升产品功能——上市——扩充领域和团队——换CEO。产品不是一蹴而就的，面向企业获取盈利似乎必不可少（真正获利的点总是其他内容么），上市之后扩充自己的领域和团队去占领更多领域和市场。为了公司的发展，CEO创始人最终退出，这种大公司的决策让人敬畏，是不是说人在一个领域被淘汰是必然的？2019-03-11
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