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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006 | 在线旅游帝国Expedia崛起的背后
徐飞 2017-10-16
我会在这一年中介绍一些总部在西雅图，或者研发中心里面很重要的一部分在西雅图的 IT 公司。这其中除了微软和亚马逊这样的大鳄以外，还囊括了诸多在不同领域取得一定统治地位的公司们。
今天的主角是一家著名的在线旅游公司——Expedia，我将和你说说它的创业与发展史。
除了微软和亚马逊以外，Expedia 可说是总部设在西雅图的 IT 公司中最知名的一家。当然，从某种程度上来说，Expedia 与其说是家 IT 公司，不如说是一家在线旅游公司。
Expedia 的创始人就是 Zillow 的创始人理查德 · 巴顿（Richard Barton）。我想任何一个人，如果一辈子可以创立两家都很优秀的上市公司，这个人显然就是一个“大神”了。
巴顿创立 Expedia 的时候还在微软。那大概是 1994 年的时候，微软打算做一个旅游指南的 CD-ROM。巴顿觉得，只是搞个 CD-ROM 其实没什么意思，要干不如干一票大的。他是极少数在那个时候对互联网就有所了解的人之一，所以他想做一个在线的旅游信息提供商。
那个时候的微软还没有后来那么庞大，他很容易就见到了比尔 · 盖茨和史蒂夫 · 鲍尔默，并且说服了他们。于是他加班加点地干活，在 1996 年的时候，一个叫作 Expedia 的网站上线了。
1999 年的时候，微软决定将 Expedia 拆分出去，这大概是比尔 · 盖茨觉得一家做软件的公司同时做旅游代理有点不伦不类吧。
这个网站被拆分出去时，正赶上了 2000 年之前的互联网泡沫，这恰是一个契机，它很顺利地就在纳斯达克上市了。这对 Expedia 无疑是个非常幸运的事情。巴顿就继续做 CEO，这个 CEO 一做就做到了 2003 年。
这家公司的名字 Expedia，按照巴顿在一次采访里面的解释是 Exploration 和 Speed 的组合，这两个词分别意为“探索”和“速度”，因此 Expedia 象征着“迅速查找旅游的线路”。这个名字不但应景，而且非常有特色，让 Expedia 的品牌旗帜非常鲜明。
2003 年的时候，IAC 决定花钱买下 Expedia 私有化。这次收购到底溢价多少，我无从查实了，但我有一点不太理解：为什么巴顿就想卖它了，而不是坚持下去、继续做下去？但是从后来的资料看，巴顿可能是一个更适合创业，而不是经营企业的人。Expedia 到了 2003 年的规模，他也有点儿做不动了。加上互联网泡沫刚过，市场一片萧条。有人买，此时卖掉其实未必是件坏事。
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沈有没有详细介绍Expedia 在资本运作方面的书籍推荐一下？非常有兴趣了解一下，到底是怎么样的做法能做到这种高度。2019-02-27 3
贺明这类公司本来就是商业运营比技术平台重要多了，当然aws阿里是奇葩2018-11-11 3
HxScript这也就是为什么腾讯在18年组织架构的调整中，特意强调增加了技术中台的原因吧2019-02-27 1
摘星星种星星未来两到三年，侧重技术上的突破，同时寻求非技术维度的发展。就像是士兵要练好枪法，但不想当将军的士兵不是好士兵2019-12-03
self-discipline技术是商业发现的引擎,引擎出现问题,商业的发展会受到制约和限制2019-09-30
geduo4612亚马逊还是退出中国了，难道这套打法不符合国情吗？作者回复: 应该是吧
2019-05-11
caohuan本篇所得：1.牛人的经历 有惊人的相似；
2.商业 的发展 需要 技术的加持。2018-11-29
胡心鹏底层技术架构方面 目前有变化吗？数据无法共享 分析,技术选择方面的五花八门 对于团队之间的技术资源共享 开发效率 运维成本 数据分析 都是很大的问题2018-05-03
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