《变量（推演中国经济基本盘）》读后感

这本书比较有意思，没有给出大的结论，而是从一些耳熟能详的见闻和小故事，揭示平凡下的不平凡，常态下的非常态经历。以时间和人物为线索，给出一系列的选择与变化，引人思考。

  • 供应链全球化与协同是全球的趋势，长尺度看是无法改变的
  • 中国过去三十年发展主要有2个基本面：拿到WTO船票，美国把制造业空心化
  • 中国供应链在核心能力上与日本和韩国仍有差距，以汽车零部件作为例子
  • 在供应链中，并不是所有东西都要自己造，而是要有一个好的生态环境+核心部件生产能力，部分非关键组件是可以外包的
  • 生产侧与消费侧的Match是中国出口转内销的一个核心问题，品牌建设是非常消耗资金的，如何让中国设计引导中国制造的能力是关键，从一些角度看电商平台又是一个很好的切入点，能够引导部分好的制造商有更好的机会
  • 要有全球观，哪怕去全球找到合适的人，以及上下游
  • 运10的项目，褒贬不一，但整体上来看作为未来消费大国，是需要有该能力的

一个整体的感受就像是之前形容中国文化的一句话：站在岸边看着黄河上缓缓向上游形势的小舟，时而被波浪翻江倒海，时而遇到礁石差点被掀翻，船夫小心翼翼驾驶，岸上纤夫拼了命的拉，挪动的很艰难。但当我们站在山上极目远眺，不知不觉小船已经行驶了一段距离，再过一会突然发掘轻舟已过万重山。

《Tim Cook传记》读后感

在中信书店花了25分钟看完了，介绍经历为主。有点像是Microsoft纳德拉，虽然看起来人极其普通，没有偏执狂的任何特质，但能够领导一个大型公司适应各种环境，取得不俗的战绩。
* 精力旺盛，全身心投入公司
* 为人谦卑，能够与各种人打交道，有点像是卓有成效管理者中的五级领导力
* 在关键点上，例如供应链改造，慈善，供应链平衡，多文化融入，教育等有非常好的决断
* 在IBM时就参与供应链的研发，对电子类消费品有深刻的体验

 

 

营销4P

Product

产品要过硬，酒香不怕巷子深，必须要是有香味的酒。

Price

人的心理对商品类别，品质有一个锚点。价格是根据市场（人的期望）决定的，并不是和成本相关的。

  • 360 把杀毒免费并颠覆市场的例子。
  • 199 vs 200 例子。
  • 钻石、翡翠与首饰的例子。

Place

如何把商品快速卖个每个地域的客户，解决传播问题。

  • 传奇游戏 + 点卡 + 网吧例子

Promotion

脑白金的例子，但最关键的点是商品，没有商品价格的营销是空心化的。

《低增长社会》

大前研一的新书，没什么可读的，结论就三个观点：

  • 市场是一只无形的手，朝成本最低的全球化配置不会变，闭关锁国解决不了问题

  • 民粹主义解决不了问题，短期可能可以拿到选票，政治还需要精英主义

  • 解决赤字的唯一途径就是技术和科技的创新，为了铸造创新需要一个完整的资金、人才和政策产业链

2019-05《低增长社会》

AIOps：the next five years Memo

Forrester

where we are now
* I&O teams will need to realign much like DevOps
* A single source of monitoring truth
* Next gen systems – Contextual Intelligence

where we will eventually be
* trust for AI to make huge leap forwared
* ai driven technology will go beyond automation
* integrations accross the entire pipeline of IT services
* closer team collaboration: chatops
* leader of business insight data
* deigital transformations will change it

Moogsoft

why AI?
because the traditional programming techniques are pretty rubblish at dealing with highly complex and dynamic environment

Three Dimension of AI
* inference
* pattern discovery
* problem selection/Action

 

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Moogsoft + AIops Memo

From Video:《Machine Learning & AIOps: Why IT Operations & Monitoring Teams Should Care》

Address：https://www.youtube.com/watch?v=UYNygjTY4xw&t=1799s

  1. High Level Definition
  • Originally “Algorithmic IT Operations”
  • “Artificial Intelligence for IT Ops”
  • Apply ML to IT Ops: monitoring, service desk, automation, other categories
  1. Some basic knowledges about some general concepts of AI

  2. What should I care: Open box vs Black Box machine learning

  3. Open Box machine learning:

  • Explainable:
  • Editable: the logic from machine learning can be edited, so you incoporate human knowledge & experience
  • Preview-able: you can preview the results

Transparency<->Control<->Trust

  1. Category
  • incident and problem management
  • it operations analytics
  • infrastructure management
  • Capacity Management
  1. ML inside AIops

  1. IT Role is changing from many aspects:
  • IT-outcome-focused, business-outcome-focused
  • Cost-Controlling: Revenue-building
  • Within IT: every where

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  1. behind it there is lots of changes
  • infrastructure is changing
  • software is changing
  1. Lots of IT Role and software to run
  • lots of noise
  • lots of communication
  1. Target of IT Ops
  • keep up with more dynamic IT landscape
  • support innovation and digital transformation
  • scale up through automation, not brute-force human effort
  1. Why machine learning can help
  • learn about the environment
  • handle the known and unknown
  • cost effective and scale in real-time
  • in 24 * 7 * 365
  • Open box machine learning, always in controls
  1. Architecture of Moogsoft

2019-11-10_20-38-53

Elastic Q1 财务数据分析

  • Q1 营收 89M, YoY 62%，软件订阅占比92%，SaaS收入为17.6M（71%）
  • 8800 User, 475 customers over 100K/Year
  • 1600 Employee
  • Bringing together logs, metrics, traces, and more (Can view Logs in APM)
  • Solutions: logging, metric, apm, uptime, security analytics, business anlyatics, maps
  • Elastic Map， Timeline 丰富体系

MongoDB财报分析

MongoDB 营收分析：
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基本数据
* 2007 年成立
* 2017年IPO，募集1亿$, 2015年估值16亿$
* 累计下载3千万次，IPO前一年下载1千万次
* 9000W刀订阅费（2017），YoY 56%
* 净利润-85.9M，约为85% Margin
* Enterprise Editition 70% 订阅利润
* 4300 个客户，ACV 3W$

未来期望
* 44.6B database market (IDC
),61.3 B (2020)
* 2017 1亿$

2019年数据：
* 1,212 employees, including 458 employees located outside the United States.
* 13,400 customers

 

2019年财务数据：

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《阿里传》读后感

作者是 Porter，在20周年年会上也作为前员工被请上台，之前Porter拍摄了《扬子江大鳄》纪录片，这本书则是从一个亲历者的角度阐述阿里的故事（主要是前10年），我觉得自己以后可以写一把阿里云十年的故事了，题目可以叫《阿里云创战纪》：）

一些感受：

  • Porter 用第一人称的口语，似乎只是亲历者，大部分决策都是马云和Joe Cai做的，事实上作为早期员工并且能承担多年重要职位，应该是在很多时刻都做了关键决定，非常谦虚
  • 作者记录的是关键节点，对B2B销售、Taobao运营如何打开局面（0-1）等关键细节没有提及，实际上这些更吸引人
  • 有着非常强的利他主义，为杭州运营起了一个个重要活动，也打响了品牌，在发展高速阶段实际上是一个双赢的牌局，没有收到任何阻拦。在把蚂蚁交给国家，在企业预算紧缩、政府面临巨大考验时成立数字政府部门等也是非常高明的决定
  • Taobao免费策略和本土化战术非常奏效，和baidu一样把海外上市公司给拖下了水，参见当前的拼多多和360 百度大战的360
  • 作为Global Company（Ebay）是一个反面的例子，和Facebook、Youtube一样，如果要在Local开展各种业务，必须了解市场并且能够为法律和规则做很多妥协
  • 马云在97年就认识杨致远，很多决策背后实际上就是多年前的人脉
  • 淘宝、支付宝、阿里云都不是偶尔的决定，阿里看起来是一家文化和价值观驱动的公司（务虚），但实际上一直是一家务虚 + 务实交汇的公司。阿里不断的更新企业价值观、调整组织能力确实是一家102年愿景公司所必备的

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