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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108 | Glassdoor：让公司信息对个人透明
徐飞 2018-06-11
求职市场一直都是一个很大的市场。在求职市场中，公司和个人的地位是不对等的，公司知道个人的信息，个人却对公司的合理薪水到底怎样、工作环境是不是合适，等等诸多信息缺乏了解。这里面商机巨大，但是非常不好做。
Glassdoor 是美国的一家创业公司，它瞄准的就是这样一个问题：如何让公司信息对个人透明，从而让个人在求职市场上和企业能够处于公平的位置？
Glassdoor 成立于 2007 年，创始人是罗伯特 · 霍曼（Robert Hohman）、理查德 · 巴顿（Rich Barton）和蒂姆 · 贝瑟（Tim Besse）。对于巴顿，如果你读过我前面的文章应该很熟悉了，他先后创立了 Expedia 和 Zillow，是资深的创业人士。罗伯特 · 霍曼和蒂姆 · 贝瑟则是和巴顿一起创建 Expedia 的老员工了。巴顿是公司的 Chairman，估计是出钱最多的，而霍曼是 CEO。
创立公司的想法来自于这几个合伙人的一次闲聊。当时，霍曼提起来，当初他在 Expedia 上班的时候，有一次偶然把一份员工调查结果落在了打印机上。他们想，如果把这个员工调查的结果给向公司内外的所有人都公布出来，会有什么后果呢？他们相信，这会对要来面试的候选人有很大的指导作用。
最终，他们决定创立 Glassdoor，开始做公司点评业务。美国的职场并不开放，由于重视隐私保护并致力于避免隐私被滥用，面试时候选人了解一个公司的渠道非常有限，无非是向熟人打听，和查看公开的信息，然而这两种渠道拿到的信息可能都不够公正全面。
薪水问题更是每个候选人关心的，没人希望自己拿到手的 offer 低于公司平均薪资水平。但是，如何获知这个公司的薪水到底是一个怎样的分布情况呢？这一直都是个难题。
Glassdoor 的产品，最开始针对的就是这样一个问题。它采用匿名分享的方式，让每个企业员工都可以在 Glassdoor 上爆料自己的工资、公布公司的各种情况，以及从各个方面点评雇主。
这个模式做起来有两个挑战：首先是如何保证信息的有效性，其次是如何保证用户愿意提供信息。
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精选留言(8)
caohuan求职市场 中 雇主和 雇佣者 存在不对称，企业 可以了解 求职者的情况，而求职者 很难 全方位 了解 企业的 优缺点，比如：给的薪资情况、工作环境、团队文化。有需求 就有 机会， glassdoor 就是很好的满足需求的公司。2018-12-06 2
chuan_chen这才发现公司间都是在相互模仿，相互吸取，而一个企业能从不断抄袭和被抄袭中脱颖而出，和自己本身的实力也是挂钩的2018-09-03 1
丁乐洪爬虫？在国内名声很臭2019-10-27
大土豆美国版的脉脉。。。作者回复: 比脉脉早吧
2019-08-17
huaweichenGlassdoor 是如何判断数据是否过期、以及处理过期数据的呢？
比如你离职前的评论，离职后，老板换了，同事变了，公司获得了新IPO等等。作者回复: 我也不知道
2019-04-23
kirogiyi公司信息对个人透明，真实性除了通过人工采集和审核外，还需要发布信息的渠道能保证信息的真实性，有一种情况很常见，信息渠道为了达到商业目的而恶意的去扭曲事实，使求职者对职位的判断更加模糊。2019-04-03
胡心鹏有价值的信息的密度不一样 微博 知乎 极客时间2018-05-05
songyy以前只是随便刷刷glassdoor，就当八卦网站一样的看。现在才意识到它有这么多神奇的功能呀，觉得应该更加有效的利用起来它2018-03-25
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