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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122 | 创业的智慧:从彼得·蒂尔的创投哲学说起

徐飞 2018-07-11
本周一开始,我说到了彼得 · 蒂尔的创投哲学,还引用了他创建 PayPal 和投资了 Facebook 的天使轮这两个例子,分别诠释了他是怎样作为创业者和投资者去践行这套哲学的。
我们不妨再回头看一下他的创投哲学:作为创业者,应该去做一些很有价值而且很少人做的领域;作为投资人,应该去投资潜力很大而且没有被发现的领域。
这两句话字面意思很好理解,但是保证这一哲学的成立是有前提条件的。这个前提条件首先是创业者具备超出同时期大部分人的鉴别能力,能够准确判断出确有价值的创业领域;其次,创业者还需要在合适的时机进行创业。
鉴于这一创投哲学中两句话内在的共性,以及我们大部分人更关心创业,而不是投资,所以今天我主要分析其中关于创业者的部分。
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精选留言(9)

  • C J J
    老师,阿里支持的哈罗共享单车属于后来者,但现在活得挺不错的。创业后来者不一定都会死掉,应当还要看资本的力量。
    2019-02-18
    1
    3
  • caohuan
    彼得蒂尔的创业和投资 原则1.具有 价值 2.进入该领域者 不多。深层分析:1.事情的重要性 2.你的优势,你的优势能持续多久 3.你认为有价值的事情,到大家 意识到 事情确实有价值 ,这段时间 你是不是可以等到。
    2018-12-01
    2
  • Kean
    先入者也可能只是为他人做嫁衣,成功的企业有很多因素,像刘邦这类创业者很难用一些固定的东西来描述,所谓时也命也
    2019-11-15
  • self-discipline
    作为创业者,创业领域是否是有价值的蓝海市场.创业者是否具有远见卓识.你的独特优势在哪里
    2019-10-08
  • yang
    2012年就有很多人创业做共享单车了,但是直到2015年才有摩拜和ofo火起来,不知道是什么原因,可能是作者说的时机,也可能是评论中某同学说的资本的力量。。。
    2019-09-26
  • 演绎人
    时也命也!
    2019-07-20
  • Delia
    手机只要一黑屏,声音立马停止,而且无法再继续播放,只能回到最原始的位置,点击开始从头播放,然后手动拖动播放条。不光如此,手机软件一切换,声音也立马停止,客户体验极差极差极差,能不能优化一下这个功能,听一节课一直保持手机待在一个页面而且一直亮屏,这个有点太难了。
    2019-04-11
  • Dobly
    有价值,进入领域的人不多且把握好时机,着实是很大的考验
    2019-03-10
  • Panda
    有价值 且 把握时机
    2018-12-29
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