商业产品

这些商业分析模型被全球著名咨询公司广泛应用于很多行业的战略制定。无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务。是企业必备的战略制定参考手册。 1. 波特五种竞争力分析模型 被广泛应用于很多行业的战略制定 波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中，无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务，竞争的规则都包括在五种竞争力量内。 这五种竞争力就是 企业间的竞争、潜在新竞争者的进入、潜在替代品的开发、供应商的议价能力、购买者的议价能力。 这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。 竞争对手 企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。为此，公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。 影响行业内企业竞争的因素有：产业增加、固定(存储)成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。 新进入者 企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕，他们的存在将使企业做出相应的反应，而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。 影响潜在新竞争者进入的因素有：经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。 购买者 当用户分布集中、规模较大或大批量购货时

这是敏捷开发一千零一问系列的第四篇。（ 之一 ， 之二 ， 之三 ， 问题总目录 ） 这个系列的文章太多，除了用于总结性篇章外，请访问“问题总目录”查找感兴趣的具体问题。 初始问题 对于不断更新的需求，导致需求优先级的判断出现了错误，知道项目周期后期才发现，怎么办？ 答案 1. （临时方案）确保所有排序均是由PO完成的 常常出现所谓现场客户、由客户出PO、由一个销售当PO的情况，都是应该避免的。 PO一方面要熟悉具体的需求和原始目的（广度与细度的要求），另一方面则应该对产品的商业目标、终极目的了然于胸（高度与深度），才能站在企业立场而非简单的客户价值立场。 从这一方面看，“有无限时间陪着我们的现场客户”和“一个销售”，其细度有余，高度不足，很容易带入歧途；而由“客户出PO”则会被客户牵着鼻子走，客户的想法一变，项目就会变化，也不符合企业的利益。 2. （最终方案）优先级排序应该基于较为稳定的商业计划，要确保有产品总监或项目总监来把控产品或项目方向 一般的产品经理和项目经理排列优先级的依据一般有两个：一个是客户价值方面，一个是开发因素方面（比如对架构的影响、需求间的依赖）。但这些都相对浅薄的理解。 真正决定什么优先的因素，是产品或项目的商业目标，并因此制定版本计划，在版本中体现优先级。 作为产品，每个版本都是为了打败某个竞争对手，取代某个已有产品，获取某类客户的过程。 从这个角度看

作者：王煜 1 引言 美军2012年发布的“联合作战顶层概念（CCIO）：联合部队2020”称，全球一体化作战将是未来美军联合部队作战的基础概念。而实现全球一体化作战的关键要素是任务指挥，它是一种以去中心化为特征并以信息和通信技术（ICT）及以移动计算技术进步进行加强的指挥哲学体系。 过去十年间，商业界已经在ICT和移动计算方面取得了巨大进步，产生了诸如智能手机、平板电脑、应用商店、新一代蜂窝网等诸多创新。在士兵需求的推动下，将商用设备推到作战前沿也已变为现实。美国防部利用这些创新获得各种能力并节约资金已成必然。应用商业现货技术的优势包括：1）先进的性能（如，处理能力，存储器、通信媒体，通信速度，GPS，摄像机，USB等）和功能（如，app，聊天，地图）；2）推入市场速度更快；3）成本更低；4）减少政府研发工作；5）相比同类军用系统，体积、重量、功率更低。 但由于战术边缘作战人员的特殊要求，应用商用技术也有局限，主要包括技术、环境和采购方面的限制。典型环境限制有面对敌方行动时的抗毁能力、缺乏固定基础设施、高机动性以及加固化处理。技术限制则包括鲁棒性（面对信号损失）和安全性。而采购限制则涉及美国防部各种规章和过程的限制。 一般来说，毫不修改直接在战术边缘应用商业现货能力并不现实。更普遍的情况是为满足军事需求，由原开发者或第三方厂商对商业现货产品进行改造后使用。然而

数据库，作为IT系统的基础类软件，发挥着非常巨大的作用。那么企业在使用数据库时，有什么样的方式可以选择？不同方式又各有其什么特点呢？本文将从使用方式、适用场景、未来发展、成本因素（人力、财务、时间）及风险点等多角度分析十二种情况（前六种为本地方式，后六种为云端方式）。 方式1：商业数据库 + 商业服务 这是比较传统的一种方式。企业购买大型商业数据库软件，并对应购买服务支持工作。在过去三、四十年里，这是主流的一种使用方式。可以说也很好地满足了各类企业的快速发展。只是随着近二十年来，互联网化的变革，对此种方式产生了不小的冲击。 这种方式适合传统企业，对数据库要求较高，自有技术能力有限，未来发展相对固定的情况，未来发展随着商业数据库的发展而变化，从总体来看，未来云化的需求对其冲击较大。此外，在国产化、自主可控化等要求下，也会对这个模式影响较大。 成本因素 从人力成本角度来看，整体投入不大，主要是由厂商提供。自有人员主要是完成审核、评估等工作。从财务成本分析，是几个方案中，相对最高的一种。经常见到“某国有银行，年度数据库采购xxxx万元的新闻”见诸报端。 正因为财力投入较大，这种方式也一般仅限于大中型企业或某些特殊行业要求。对时间成本而言，是相对较少的。选择商业数据库+服务，也就是看重其多年产品研发技术积累和成熟的商业交付能力。无论是产品成熟度、稳定性；还是服务支持方面等

数据库，作为IT系统的基础类软件，发挥着非常巨大的作用。那么企业在使用数据库时，有什么样的方式可以选择？不同方式又各有其什么特点呢？本文将从使用方式、适用场景、未来发展、成本因素（人力、财务、时间）及风险点等多角度分析十二种情况（前六种为本地方式，后六种为云端方式）。 方式1：商业数据库 + 商业服务 这是比较传统的一种方式。企业购买大型商业数据库软件，并对应购买服务支持工作。在过去三、四十年里，这是主流的一种使用方式。可以说也很好地满足了各类企业的快速发展。只是随着近二十年来，互联网化的变革，对此种方式产生了不小的冲击。 这种方式适合传统企业，对数据库要求较高，自有技术能力有限，未来发展相对固定的情况，未来发展随着商业数据库的发展而变化，从总体来看，未来云化的需求对其冲击较大。此外，在国产化、自主可控化等要求下，也会对这个模式影响较大。 成本因素 从人力成本角度来看，整体投入不大，主要是由厂商提供。自有人员主要是完成审核、评估等工作。从财务成本分析，是几个方案中，相对最高的一种。经常见到“某国有银行，年度数据库采购xxxx万元的新闻”见诸报端。 正因为财力投入较大，这种方式也一般仅限于大中型企业或某些特殊行业要求。对时间成本而言，是相对较少的。选择商业数据库+服务，也就是看重其多年产品研发技术积累和成熟的商业交付能力。无论是产品成熟度、稳定性；还是服务支持方面等

　　国内对于人工智能的讨论大多是不成体系的碎片式，很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系，也很难有实际借鉴意义。人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明，尤其是其中重要的认知技术。这份报告将有助于我们对人工智能和认知技术进行深入了解，也有助于各行业的公司考量人工智能应用的实际价值。 　　一、概述 　　近几年各界对人工智能的兴趣激增，自2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。相关报道铺天盖地，而巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断更是被媒体四处引用并引发广泛关注。如果你想要系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作。教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击 这里 可以查看教程。 　　IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。 　　谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。 　　Facebook聘用了人工智能学界泰斗YannLeCun来创建自己的人工智能实验室，期望在该领域获得重大突破。 　　牛津大学的研究人员发表了一篇报告表明，美国大约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 　　纽约时报畅销书