• 预测
    解决一个问题有多难?你可能只需要这四步 注:本文来自公众号余晟以为,原标题为《砍伐大树 v.s. 收割庄稼》 卡尔·波普曾说:“生活就是解决问题”,这是说的很对的。生活中我们时时、处处都在解决问题——吃饭问题、睡觉问题、学习问题、工作问题……所以“解决问题”本身也成了需要解决并且极有价值的问题,提高解决问题的能力对我们来说意义重大。德国人迪特里希·德尔纳的《失败的逻辑》的主旨就是“如何解决问题”,这本薄薄的小书“麻雀虽小、五脏俱全”,详细介绍了解决问题的通用步骤,值得一看。下面我结合此书的论述和自己的经验,谈谈通用的解决问题步骤。 解决问题的第一步是认识问题。 这一步往往容易被人忽视,认为是多此一举,因为“问题就摆在那里”,所以许多人上来就跳过这一步,直接动手解决,结果大都收效不佳;究其原因,往往忽略了认识问题。比如听到有人说“要求更高的生活质量”,首先应该提问,“更高的生活质量”是什么?是交通状况更好,还是娱乐设施更多,还是商业更繁荣,学校更普及?到现在为止,这些问题并没有明确的答案,唯一清楚的是,现状不尽如人意。 所以真正要做的是在了解清楚情况的基础上明确设定目标。这道理看起来简单,真正做起来却并非如此,许多人并不愿意去寻找真正的答案,反而相对随意地“找”个目标:面对“更高生活质量”的要求,有些人会根据自己的经验,想当然地认为这是教育资源不够,所以花大力气整顿教育——其实,这么做的人并没有解决真正需要解决的问题,仅仅是依照自己的能力,解决了自己最熟悉、最顺手的问题,并且“以为”这就是真正的问题。 更现实的例子来自工作中。老大对某个产品不满意让你去解决,你该怎么办?很多从事专业工作的人,尽管专业能力不错,但经常弄不清问题在哪里。于是做技术的想当然认为要解决的是技术问题,做产品的想当然认为要解决的是产品问题…… 真正的原因可能只是老大听到某个顾客对产品的一点抱怨,甚至这个顾客的抱怨并不是合理的。如果你搞不清楚这些问题就去大干一通,那多半是吃力不讨好。 解决问题的第二步是认清问题。 认清问题与认识问题的区别在于,认识问题只是准确地看到一个点,认清问题是从这个点发散开去,联系到更全面、更深刻的内容。比如某人挨了老板的骂,心里不爽,于是他很清楚问题是“心里不爽”,到这里为止都没有什么错。但是要解决这个问题,可以找朋友出去大吃一顿,排遣郁闷;也可以好好反思一下,到底为什么挨老板的骂,想通了也就舒坦了。两种办法,都可以解决“心里不爽”的问题,长期的效果却大不相同。 还有些时候我们需要认识到,自己是在一个复杂的系统里解决问题,只解决一个点上的问题,很可能导致其它方面的问题,因为许多因素是此消彼长的——比如为了解决旱灾或者发展需要,大量抽取地下水,初看是保证了用水,但这样下去会导致地表沉降等一系列其它问题。所以仅仅认识问题的表现是不够的,还要能理清问题的内涵和外延,才算真正认清了问题。 生活中也有更真实的例子。有些人眼看要与对方谈判了,心里没底所以很慌张。为了解决这种慌张,他们的策略是去酒吧放松,去找朋友倾诉——这些当然可以舒缓紧张情绪,但慌张的真正原因并没有被消除。与其舒缓紧张情绪,不如积极准备,调查了解对方的情况,多学习相关案例,咨询专业人士…… 这样的工作进行下去,底气会越来越足,慌张自然也会缓解。更多的例子来自学英语,很多人明知自己英语不好,也知道语言不是单词,解决办法却是机械地背单词,想拿“今天背了多少单词”的矛去攻“英语不好”的盾,结果只能是自我麻醉。 解决问题的第三步是了解信息,制定计划,也就是找到可行的、抵达目标的路径,并将它拆分为若干小部分。 制定计划大家都会,但是我们不能保证自己面对的都是已经已经解决过的问题,有成功案例可以直接套用,所以抽象思维能力非常重要——所谓抽象,就是把具体的问题提升到比较模糊但是通用的形态,经由此关联到已有的知识。 一个人或许没有制造手表的经验,也不知道如何制造手表,但他在卷烟厂工作过,所以知道需要原料,按照一定的工序,还需要工人和能量。看来,制造手表也需要采购原料,按照一定的工序组装,并且需要有专业经验的人,并且需要能源支持。在这个例子里,他通过抽象,将手表制作提炼到“原料、工序、人员、能源”的形态,嫁接上了自己之前的经验。 解决问题的第四步是估量时间序列。 一般认为,我们生活在三维空间,所以我们对于空间问题,往往有强烈的直觉;然而,时间同样在我们的生活中扮演着重要的角色,可是我们经常忽略时间结构,即便在时间方面进行了考虑,直觉也非常有限。多个实验和大量事实已经反复证明,人的直觉,在估量时间序列时往往有很大的偏差,即便我们知道疾病的发病率,还是会低估感染者的人数;即便我们知道复利的利率,还是不愿意存钱,因为觉得收益太少。准确地说,普通人往往根据线性模型来进行时间推演,专业人员则清楚,增长函数有宽得多的范围,所以他们往往能选择最合适的函数模型,而不是盲目地根据“感觉”或“直觉”来做判断,所以能做出更准确的预测和规划。 以上就是解决问题要注意的四个步骤。或许有“简单问题复杂化”的嫌疑,其实并非如此。我们需要面对和解决的问题是层出不穷各不相同的,没有简单机械的办法可以解决所有的问题,我们唯一能做的是养成良好的解决问题的习惯。遇到新问题,无论它是简单还是复杂,都有养成的良好习惯,这样才能做到“以不变应万变”。 这个道理不复杂,用“收割庄稼”和“砍伐大树”的比喻可能更容易理解。《战争论》的作者克劳塞维茨曾说:“战争,从他的最高角度来看,不是由大同小异的无数细小事件构成,而是由需要分别处理的,具有决定意义的各个重大事件构成。战争不像长满庄稼的田地,收割时不需要考虑每颗作物的形状;战争更像长满大树的土地,在砍伐每一颗树时,都需要注意到它的形状和方向”。
    预测
    2016年02月25日
  • 预测
    这家创企只需要你的一个小动作,就能预测到你接下来的一系列行为 来源:猎云网(编译:冬冬)   你可能从未听闻Button这个创企,但它很可能已经渗入了你的生活中。   这家B2B创企致力于在应用之间搭建沟通桥梁。如今,它已经成功地吸引了众多大牌的客户,例如Uber、FourSquare和Airbnb等。   Button的关键目的是了解并满足你的潜在需求。   CEO Mike Jaconi解释道:“打比方,你通过Foursquare选择了一个商户,我们便会通过OpenTable(目前美国领先的网上订餐平台)了解商户的基本信息,应用传达的位置信号可以告诉你周围相关的Uber情况。”   实际上,关联作用相当重要。   如果你正在为几周以后的旅行物色当地心仪的饭店,那么此时Uber并无用武之地。Button的厉害之处在于它预测的用户需求与用户真实的内心想法不谋而合。   大部分用户以为这不过是应用添加了新功能,并没有意识到是Button暗中引领他们做出了选择。   Jaconi说道:“用户常常会恍然大悟:‘哎呀,这不就是我一直心心念念想要的嘛。’”   对企业也大有裨益 Button对于应用研发人员来说是天赐之宝。   除了诸如Uber之类专做交易的应用,大部分应用的收入来自广告。然而,FourSquare这类应用能够引入新的商机,比如你使用Uber,你就会有新的收益来源。此外,你从其他应用那里挖来更多客源,公司就会投入更多的广告,相应的收益也会提升,这是一个良性循环。   Jaconi的数据表明用户越多,他们自身获得的收益越大。   Jaconi说:“每个人都可以建立核心产品,我们为相关的产品牵线搭桥,这样对于用户来说也方便很多。公司往往不满足于与顾客建立一次性交易,于是他们选择通过Button进一步挖掘顾客潜在的需求。接着他们充分利用Button的技术来判断何时应该提供类似Uber之类的服务。”   Jaconi笑道:“只要轻轻一点,你就能实现愿望。”   这个主导Button企业文化的想法与日本的哲学思想“待客之道”有着异曲同工之妙。   Jaconi说道:“所谓‘待客之道’最简单的字面解释就是主人能够在客人开口之前就洞察出他们的需求。”   这个日本哲学与Button的完美融合使其一跃登上Crain最受欢迎的纽约公司排行榜榜首。此外,这种哲学思想恰恰也是公司文化的奠基石。   Jaconi补充到:“细细想一下,你就会发觉这是一种神奇的预知能力,是公司的精髓所在。”   Source:finance.yahoo
    预测
    2016年01月19日
  • 预测
    从并购传闻,预测中国企业软件市场未来3年的发展 近期一则新闻极大的刺激了企业软件市场的神经,“据内部信息披露,Oracle甲骨文将耗费1/4的市值以440亿美金的价格并购企业云服务的领导者Salesforce。”借着这则新闻,我们一起给中国企业软件市场未来3年的发展算算命。   这次除了1660亿美金体量并购440亿美金的金额巨大,交易双方的品牌敏感度更是极大的吸引了行业的眼球,Oracle代表着传统IT和软件的领导力量,Salesforce代表着“移动+云”时代企业软件领域新的架构和商业模式的颠覆者。   全球企业软件市场正在经历快速变革、企业信息化转向移动信息化、继而明确的转向企业互联网化和“移动+云”架构,这种不争的事实由这则消息的引爆被推向资本的风口。   企业软件转向“移动+云”架构,将会极大的改变传统企业IT市场的格局,包括产品和服务售卖方式,通过简化商业流程来降低技术的使用门槛。过去20年,中国IT市场整体水平要低于欧美发达市场,企业软件转向云服务的模式将会对中国企业软件市场产生更积极的影响。   特别是这种模式驱动的产品与服务本土化的趋势,将会带来众多新的机会,毫不夸张的说中国企业软件领域的大革命正在爆发,并且注定势如破竹的打破一切固有利益。乱世出枭雄,这种巨变的背景下,我们可以预测一下中国企业软件市场未来几年可能的变化:     1、企业IT技术需求从软件技术转向互联网技术 互联网颠覆一切,这已经变成企业管理者战略规划的重大危机。以前企业最多是基于互联网宣传业务,但是2014年之后大量企业开始下定决心基于互联网开展核心和基础业务,而不再是简单的市场宣传。最直接的体现就是众多企业将CRM系统与B2C电商系统做深度整合,基于互联网大量获取用户并且销售产品。   甚至一些信息化程度较高的企业“冒着可承受的安全风险”,将自己内部的业务系统(intrAnet)开放到公网(intErnet)上。“去IOE”的本质是企业对互联网化的追求,传统企业软件技术和互联网技术千差万别,想基于互联网展开业务就注定要从最基础的技术层面进行改革,这也就是企业IT技术需求从软件技术全面转向互联网技术的原动力。   除此以外,新一轮的“移动+云”架构的技术革命,也让传统企业软件的B/S 架构产生了技术变革的需求,从而推动了新一轮的企业软件革命。   2、更多企业将会自建IT团队 快速迭代和快速市场布局这种互联网的运营思维成为互联网运营的规则。中国企业互联网化处于尝试阶段,缺少经验需要不断试错并调整,更需要敏捷的方法来实现业务落地。   这种情况下,传统的IT外包模式根本无法满足企业互联网快速业务变化的需求。比如传统企业IT软件系统1、2年可能都不更新更版,而企业互联网化每月甚至每周快速迭代产生的需求,导致沿用传统外包模式的前提下,企业注定大幅提升外包成本。这种情况下,企业自建IT团队会更经济并且具备更高的灵活性。   因此互联网化的趋势,让企业更注重IT团队的建设。有能力的公司,都会尝试自建IT团队。而这种趋势将会严重颠覆传统企业软件领域的商业版图,给众多模式创新的公司带来新的机会。   3、以租代卖的云服务模式将改造中小企业软件售卖方式 Salesforce为代表的SaaS模式在欧美市场已经非常成熟,而中国众多创新公司正在积极探索市场是否具备这样的机会,但是结局不尽人意,因此有人甚至下定论中国市场SaaS模式难以运作。   中国IT市场被“关系”和利益集团束缚已经太久,打破固有利益集团格局的希望不可能寄托于利益既得者,这包括用友、金蝶、各大SI等传统玩家。创新往往是革命者发起,前面提到的很多ISV和SI都尝试了SaaS模式,但是结局一般,这并不难理解。固有利益集团说要打破自己的传统利益用来造就新的商业版图通常只是放在嘴上说说。   但是积极的变化产生在2014年,中国云服务商的崛起,让传统买服务器变成买服务的新商业模式逐渐成为市场主流,并且已经得到市场认可,与此同时中国也出现了很多新的具有颠覆性的企业软件革命者。   其中包括SaaS领域的纷享销客等明星企业,快速实现了营收,证明了以租代买的云服务模式已经快速被企业用户接受,成为打破传统软件企业销售模式的例证,从“卖软件”到“卖服务”逐渐成为模式创新下的新机会。   4、大量SI将在3年内走向死亡 做关系、赚差价、卖人头,这是传统SI获得利益的主要依靠和手段。大量的中小SI根本没有做项目的能力,但是靠关系能拿到项目,就好比盖楼的层层转包一样,凭借关系拿下项目、赚取卖产品的差价、再包几个人头赚企业的钱。   但有三个重要的变化在对这个传统模式产生颠覆性的影响,包括反腐、云化、互联网化。其中反腐带来的影响提升了商业的公平性,让竞争和产品成为获取项目机会的决定条件。   云化带来的影响,让传统SI赚差价的空间被压缩,传统SI存在的价值在于将硬件和软件系统做整合,但是随着云服务的推进,企业采购硬件的预算会降低而买云服务的预算会提升,卖不了硬件也会让SI很难再卖软件。而传统的软件和硬件销售全部转向“买服务”的趋势导致SI的地位被大幅降低。   而最具决定性的因素是企业互联网化的趋势,传统SI有软件的能力,了解IOE,但是普遍缺乏互联网的技术特别是互联网的经验,让不懂互联网的人帮企业去做互联网化的事情是很难讲通的逻辑。这三个变化叠加起来,就会让传统SI特别是中小SI在3年内快速消亡。   5、变化正在加剧 旧势力的消亡往往伴随着新力量的崛起,颠覆者扮演新的玩家替代传统SI和ISV。Oracle宁愿伤筋动骨的付出440亿美金代价并购Salesforce也是行业快速变革的一个佐证。美国的移动云服务商Appcelerator很早就喊出了做“新时代Oracle”在今天看来也不再只是一个口号,云端架构下的企业软件领域正在发生巨变,而服务本土化的趋势也让APICloud作为“中国的Appcelerator”锁定了中国企业软件市场变革的机会。   企业信息化每五年发生一次大的变革,从最开始的B/S架构信息化1.0时代、到向手机搬家的移动化2.0时代、到今天“云+端”的互联网化3.0时代。让开放(服务开放、核心系统开放)、社交(基于互联网的传播)和随时随地(“云+端”)成为企业信息化的建设目标。   大量企业已经行动起来实现快速业务发展,甚至很多企业正在快速实现跨时代的发展,将移动化和互联网化一步到位。3.0的时代难住了很多企业CIO,互联网终于可以在颠覆了众多传统领域之后,开始去颠覆距离互联网最近的企业软件市场!大戏开幕,好戏在后头。   【作者介绍:刘鑫,APICloud移动应用云服务创始人兼CEO】
    预测
    2015年03月05日
  • 预测
    workday推出一款大数据分析产品,可预测员工何时离职 [摘要]这项软件靠分析员工活动的趋势、最近一次升职是何时、地理因素、产业变化及其他资料来做出预测。 workday推出一款 大数据分析产品,该软件可以预测员工何时离职。   报道说,好的老板如果感觉到员工不快乐,一般会设法在为时已晚前解决问题。在硅谷的VMware公司里,他们也用到了此款大数据分析产品,他们让机器去办这件事。   据报道,VMware公司一直在测试人力资源软件公司Workday的这款新预测科技。这项系统会通知员工可能准备离职的时间,让主管可以在来不及之前出手挽回。这项软件靠分析员工活动的趋势、最近一次升职是何时、地理因素、产业变化及其他资料来做出预测。经过训练,系统会逐渐进步。   VMware全球人力资源信息系统资深主管加纳威(Amy Gannaway)于9月在Workday会议上说:“有了这些资料,如今我们已有很不错的结果。”她说,这项工具让VMware有“极高机率”正确预测哪些员工会离开公司。    
    预测
    2015年01月04日
  • 预测
    大数据分析的5大误区 文章来源:中国智能商业网 每个人都想要一窥未来; 洞察力和发现信息对拥有它们的人或企业来说自然有利可图。而尽管占卜尚未证明自己是可靠的业务资产,今天的预测分析软件却可以。 “预测分析”总体是指基于当前和历史数据,用数据分析为企业提供对未来事件的预测。这种科学已经以不同的形式长期存在了几个世纪,但直到最近才成为可靠的并且可负担得起的,足够为大多数公司在日常流程中使用。 然而盛名之下,围绕大数据和预测分析产生了许多误区。尤其是下列的五种误区需要被驱散, 这样不同规模和阶段的企业才可以开始享用更明智、更高效的决策:  误区1: “大数据是灵丹妙药。” 预测分析有希望可能成为一种塑造更广泛经济的普遍趋势, 尤其是如果更多业务决策者为数据所驱动 (而不是根据纯粹的“直觉”)。确实,访问更多的信息,特别是关于你的客户的行为的信息,将会对某些业务提供竞争优势, 就像互联网。然而, 在许多情况下, 相对未分化的互联网和网络功能并未导致很大的业务增长, 建立的预测分析也是如此。 大数据不是企业的灵丹妙药。相反, 更好的数据管理和分析是帮助企业做出更好决策的工具。就算“小数据”也可以为中小企业很好的利用在投资的路线图上,构建和多样化而无需有大型的IT投资。  误区2: “只有大公司需要预测分析。” 虽然很明显, 亚马逊、Target、沃尔玛、Zipcar和其他大型企业是预测分析(尤其是客户分析)早期的采用者和重要受益者,各种形式和规模的企业都将受益于智能分析带来的好处。例如,基于群体客户剖析和行为的分析客户保留模式,然后使用上述数据来设计针对性推广工作,对任何企业可以产生立即的影响。   误区3:“企业引入预测分析的最好方式是“自下而上”或“自上向下”。 对一些人来说,自下向上的方法涉及到IT人员和数据分析师实施一种持久的解决方案。对另一些人来说, 自上而下的方法是用大量资源, 战略和文化解决这一企业挑战,因此应该包括首席执行官(CEO)、首席营销官(CMO), 或其他高管。 在现实中, 实施预测分析并非必须要符合这两种法则之一。由下至上的过程可以为企业建立一个良好的基础。在别一企业从指定的部门开始,尤其是从市场营销团队开始,是非常富有成果的。同样, 自上而下的过程可以产出也可以是短暂。执行官的参与并不总是成功的保证。  误区4:“要实现预测分析,你需要自己的博士。” 预测分析可以零售(或“民主化”,正如我们喜欢说的那样)。通过这种方法,意味着它日渐普及, 无需数百万美元的IT基础设施。 而且,尽管独特的大数据问题可能需要一位博士(或者甚至是一群博士), 许多新领域的预测和业务分析可通过软件即服务 (SaaS) 的解决方案轻松访问到。更重要的是, 时效性不再是几个月或几年了, 你现在可以在更短的时间获得有用的结果,而不需要你自己的博士。 误区5:“我们需要做的就是雇佣咨询或技术公司,我们就会有预测分析。” 有一批企业把预测分析作为一种技术或一个软件问题。并且, 他们拥有一组“首选”公司(有时是拥有管理和技术咨询的技术供应商)用传统的方式,通过向企业推销大量的基础设施、数据存储、软件和硬件来解决预测分析。在现实中,预测分析更多的是一种业务和文化问题,需要的不仅仅是技术(或管理顾问的插入式访问)建立和研究所正在进行的解决方案。 结论 在你的业务决策中加入预测分析时要考虑 很多事情。而且公平地讲,有一系列不同的方法和不同的最终结果可供企业选择。然而在评估产品和选项的期间,最好从这门科学的实用的和系统性的现实中分离出这些误区。        
    预测
    2014年04月16日
  • 12