Week2-Companies As They Relate to Big Data

Companies As they relate to Big Data

前言：

前面講完四種職業角色，所需技能，接著談談有大數據文化的公司，還有他們的指標，還有分別的特色，分成五大組。
Traditional Strategic Business Consulting
Bricks-and-Mortar Companies
Strategic Business Consulting - Focus on Software/IT Systems Integration
Hardware and Software Companies
Digital Companies

1.Traditional Strategic Business Consulting

商業模式主要靠給出建議，拿取佣金，通常是以改善業務流程辦法，增加收入、利潤最大化、減少風險
提到的公司：德勤、麥肯錫、波士頓咨詢、貝恩，數據多由客戶提供，但有些諮詢公司有自己的數據庫，例如徵信機構，收集人們的欠款與還款記錄，包括三大徵信機構Equifax, TransUnion, Experian ，第四名叫做FICO，是大部分公司採用來預測信用價值，美國每天2千400萬借貸決策（90%），依此為憑據。
另外，兩個依靠數據來做商業諮詢的公司，comScore, Argus信息和諮詢公司，前者能觀察手機的點擊量與流量，後者能知道比徵信局更詳細的資料，像是客戶交易的信用卡交易的信息。

2.Bricks-and-Mortar Companies

實體經濟公司種類包括，書籍、電影、音樂、時尚、電子產品、雜貨、家庭用品、金融服務。
一般，實體經濟公司會將大部分IT基礎設施外包給諮詢公司，但仍需要具有廣泛的IT 技術項目管理人才。

3.Strategic Business Consulting - Focus on Software/IT Systems Integration

有別於第一種戰略諮詢建議，此業務還包括建立與安裝信息基礎設施的建議。
此類型公司，比起數據分析師，更需要數據科學家和軟體工程師
最有名，就是爱尔兰的Accenture(埃森哲) 拥有320亿收入，之前幫美國政府做國家健康網站，另外兩家公司分別是Palantir 與紐約市的Opera Solutions。
前者是一家軟體服務公司，靠著軟件去搜集信息，最出名案例是利用大數據分機找出賓拉登的位置; 後者是奥浦诺是以数据分析为基础的咨询公司，它相信数据中得到的统计规律是知道公司决策的最佳方案，也是BA 才訪的公司。
總結一句，信息諮詢公司做的是介紹技術上最新的方法，讓企業在特定的垂直市場取的優勢。

4.Hardware and Software Companies

通常技術開發固定成本很高，但變動成本基本為零，舉開發企業應用軟體為例，可能耗資五百萬，但是開發成功後，複製品的成本就非常少，像是花費50億建造工廠，但是此條生產線上的芯片變動成本就很少。
大數據的文化興起，原因在於存取、處理電子信息的成本大幅下降，1999年與2017年，處理1TB byte的文本，前者需要1億美金，後者只要64美元。
信息的基礎設施一般稱為儲存器，底層是硬件、電腦、路由器，中間是數據庫和商業軟體，頂層是桌面商業軟體。
底層：Intel、Texa Instruments 、 AMD、Cisco、Apple
中間：IBM, Oracle, SAP, VM wave, safeforce
頂層：Adobe, Tableau, Sas

5.Digital Companies:

核心的能力在於real-time的信息處理與機器學習的能力，此類型需要最多的軟體工程師，以Amazon為例，AWS收入60億，佔696的總收入的大部分，其中提供客戶需求的出租服務，像是Airbnb, Google。
Google與Facebook主要收入來自廣告，前者698億美元的收入l; 後者2014年，135的收入，第三名是Linedin，第四名是數字信息公司，Zillow處理美國租屋訊息。
新的創新模式，如Uber（抽佣金20%，2015年超過200億美元); Airbnb(抽佣金11％，40億美元）

總結：

以前覺得顧問公司，就是像麥肯錫一樣，穿著西裝然後整天看客戶提供的數據，要想辦法改善商務流程，增加公司盈利，然後在世界各地飛來飛去，當時覺得很酷。
但後來，我的專業屬於電機背景，主要是IC設計電路、電子材料、晶圓設計等工作，屬於Hardwarer的產業居多，但腦中看到Airbnb涉商業模式，又會覺得十分有趣。
這次的公司分類，讓我有更全局的視角，明白自己如果要朝哪個方向要去填補哪些gap，也知道自己原本在哪個地方，繼續前進會有什麼目的地，這讓我清楚自己再怎麼走。
最後，還知道自己產業的很多公司，這是我沒聽過的，增加自己的知識pool，覺得挺有意思的。

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Companies As they relate to Big Data

前言：

前面講完四種職業角色，所需技能，接著談談有大數據文化的公司，還有他們的指標，還有分別的特色，分成五大組。

Traditional Strategic Business Consulting
Bricks-and-Mortar Companies
Strategic Business Consulting - Focus on Software/IT Systems Integration
Hardware and Software Companies
Digital Companies

1.Traditional Strategic Business Consulting

商業模式主要靠給出建議，拿取佣金，通常是以改善業務流程辦法，增加收入、利潤最大化、減少風險

提到的公司：德勤、麥肯錫、波士頓咨詢、貝恩，數據多由客戶提供，但有些諮詢公司有自己的數據庫，例如徵信機構，收集人們的欠款與還款記錄，包括三大徵信機構Equifax, TransUnion, Experian ，第四名叫做FICO，是大部分公司採用來預測信用價值，美國每天2千400萬借貸決策（90%），依此為憑據。

另外，兩個依靠數據來做商業諮詢的公司，comScore, Argus信息和諮詢公司，前者能觀察手機的點擊量與流量，後者能知道比徵信局更詳細的資料，像是客戶交易的信用卡交易的信息。

2.Bricks-and-Mortar Companies

實體經濟公司種類包括，書籍、電影、音樂、時尚、電子產品、雜貨、家庭用品、金融服務。

一般，實體經濟公司會將大部分IT基礎設施外包給諮詢公司，但仍需要具有廣泛的IT 技術項目管理人才。

3.Strategic Business Consulting - Focus on Software/IT Systems Integration

有別於第一種戰略諮詢建議，此業務還包括建立與安裝信息基礎設施的建議。

此類型公司，比起數據分析師，更需要數據科學家和軟體工程師

最有名，就是爱尔兰的Accenture(埃森哲) 拥有320亿收入，之前幫美國政府做國家健康網站，另外兩家公司分別是Palantir 與紐約市的Opera Solutions。

前者是一家軟體服務公司，靠著軟件去搜集信息，最出名案例是利用大數據分機找出賓拉登的位置; 後者是奥浦诺是以数据分析为基础的咨询公司，它相信数据中得到的统计规律是知道公司决策的最佳方案，也是BA 才訪的公司。

總結一句，信息諮詢公司做的是介紹技術上最新的方法，讓企業在特定的垂直市場取的優勢。

4.Hardware and Software Companies

通常技術開發固定成本很高，但變動成本基本為零，舉開發企業應用軟體為例，可能耗資五百萬，但是開發成功後，複製品的成本就非常少，像是花費50億建造工廠，但是此條生產線上的芯片變動成本就很少。

大數據的文化興起，原因在於存取、處理電子信息的成本大幅下降，1999年與2017年，處理1TB byte的文本，前者需要1億美金，後者只要64美元。

信息的基礎設施一般稱為儲存器，底層是硬件、電腦、路由器，中間是數據庫和商業軟體，頂層是桌面商業軟體。

底層：Intel、Texa Instruments 、 AMD、Cisco、Apple

中間：IBM, Oracle, SAP, VM wave, safeforce

頂層：Adobe, Tableau, Sas

5.Digital Companies:

核心的能力在於real-time的信息處理與機器學習的能力，此類型需要最多的軟體工程師，以Amazon為例，AWS收入60億，佔696的總收入的大部分，其中提供客戶需求的出租服務，像是Airbnb, Google。

Google與Facebook主要收入來自廣告，前者698億美元的收入l; 後者2014年，135的收入，第三名是Linedin，第四名是數字信息公司，Zillow處理美國租屋訊息。

新的創新模式，如Uber（抽佣金20%，2015年超過200億美元); Airbnb(抽佣金11％，40億美元）

總結：

以前覺得顧問公司，就是像麥肯錫一樣，穿著西裝然後整天看客戶提供的數據，要想辦法改善商務流程，增加公司盈利，然後在世界各地飛來飛去，當時覺得很酷。

但後來，我的專業屬於電機背景，主要是IC設計電路、電子材料、晶圓設計等工作，屬於Hardwarer的產業居多，但腦中看到Airbnb涉商業模式，又會覺得十分有趣。

這次的公司分類，讓我有更全局的視角，明白自己如果要朝哪個方向要去填補哪些gap，也知道自己原本在哪個地方，繼續前進會有什麼目的地，這讓我清楚自己再怎麼走。

最後，還知道自己產業的很多公司，這是我沒聽過的，增加自己的知識pool，覺得挺有意思的。