朱晓明:建议取消金融外包重复征税_励志网

朱晓明:建议取消金融外包重复征税

2018-06-18 10:14 来源:励志网

如果你觉得非技术型产品经理的优势在于拥有更多的总体工作经验,那么你就错了。经过研究,我发现这两类产品经理在这方面并没有太大区别。甚至非技术型产品经理的工作经验要略少一些:非技术型的总体工作时长为7.5年,产品管理3年,而技术型的总体工作时长为8.5年,产品管理3.5年。

起步阶段,拓宽数据分析应用范围,在织织数据化发展到一起基础的前提下,建设数据治理体系,着手建设企业级大数据分析平台。

谈完数据就讨论技术,目前我们问三个问题,你的技术路线,走开源的还是闭源的。第二是私有部署还是使用SaaS的工具去解决你的问题。第三这点更细节,走Hadoop还是走MPP这条线,这跟企业数据特点是有很大关系的,比如说你的数据以结构化为主的,那MPP的模式就更适合你。

团队,至少有三个方向,首先是业务专家,他解决的问题是数据的可用性。然后就是IT专家,那样解决怎么存数据、获数据、管理数据。还有就是统计专家,他去开发一些模型。目前是这几种比较存在形式。还有一种是技术导向型的,再一个是以应用、业务为导向的。

非技术型产品经理有更大的学历优势,但经验方面处于弱势非技术型经理当中大约有30%拥有高等学历——其中不少甚至来自哈佛、麻省理工、宾夕法尼亚大学等一流名校。而技术型产品经理中,这个数字只有13%,也就是一半不到。

传统行业落地大数据的挑战

第六,活数据,动态模型。只有动态更新的数据才是最有价值的数据。模型上也要下功夫,数据是材料,平台是机床,而算法模型则是生产方法和工艺,是竞争的核心。

如果完全自建团队,团队建设周期需要考虑;如果是合外部服务商一起合作,那么服务商的选择就极其重要了,在大数据初级阶段,大数据企业良莠不济。

1.创业数据公司Mattermark曾在其MattermarkGrowthScore中罗列了一批最火的技术创企,我选择从这批公司里入手。我选择的标准包括:员工人数要大于50人,或者融资金额在1000万美元到1亿美元之间(并且不要C轮后的创企)。同时我还在留意那些独立的公司(比如还没退出市场的),尤其是B2B软件、电子商务和消费网络领域的公司。

智能电子锁。项目核心创新点:产品核心是蓝牙技术,手机APP与锁的蓝牙模块采用三次互相校验的模式安全可靠。项目详细用途:主要安装于防盗门上,家用商用等都可以。预期效益说明:产品已经出台,可以量产。目前智能锁的价格,普通的都在千元以上,有的可达到3000-4000元,产品收益十分可观。

而在总理参观的光启展位上,展出了光启新型空间技术的最新进展,包括“旅行者”2号主舱实物和颠覆式低成本绿色运输平台太阳方舟的模型。刘若鹏表示,目前“旅行者”2号主舱已完成技术测试,在双创周展示后,就将运往新疆,进行“旅行者”2号验证版试飞的准备工作,并在年内进行放飞,该试飞将再次提升我国在临近空间开发上的地位,而太阳方舟则在明年年初进行国内首飞。

大多数产品经理都没有技术背景(但他们一定要在这方面下功夫)这50位产品经理中有35位没有技术背景(既没有经验也没受过相关教育)。这35位经理很大一部分开始也不是做产品管理的。其中不少人是通过管理咨询进入产品管理行业的。另外,数字营销、分析等工作也很有可能会当上产品经理。

现场可见,这一主舱是一个直径2.5米、高3.5米、重量超过1吨的舱体。光启相关负责人介绍,“旅行者”2号主舱已完成技术测试,在双创周展示后,就将运往新疆,进行“旅行者”2号验证版试飞的准备工作,并在年内进行放飞,该试飞将再次提升我国在临近空间开发上的地位。

企业级大数据应用逻辑架构参考图

从前面的趋势我们也可以看出,传统行业将是大数据的主战场。数据对传统企业的巨大价值不用赘述,具体体现在四个方向:一是在决策模式上,在数据这个时代,以从流程为中心转向数据为中心;二是运营模式上,不再是以产品和服务为中心,转向以用户为中心;三是协作模式上面,原来是以供应链为基础的,现在是生态链为中心。四是企业组织模式上,原来是以层级为中心,现在是以员工为中心。

融合阶段,是大数据应用最终目标,通过数据服务平台的建设,将数据服务融合到业务各个环节,实现用数据驱动业务。

过去,我对产品副总裁做过类似的研究,从而得出了一些有趣的结论。这次我决定聚焦于那类产品副总裁招募、雇佣并领导的人——产品经理。在告诉大家这些结论之前,我先声明研究过程中所用的两个标准。

今天一早,朋友圈就“被刷爆”了。仔细一看,原来是“小程序”正式与大众见面。呵呵(项目君努力控制自己的表情,让自己能够保持足够善意的微笑……)作为一名伪广告人,项目君很早之前就在关注了。当时我就不看好小程序的到来,如今正式发布,我觉得对于餐厅老板来说,或许又是一次考验or灾难。

感知阶段,通过引入一些外部咨询、数据服务让整个组织感知大数据对业务发展的作用,通过培训提升组织对大数据的认识。然后在内部实现一些简单的报表实际应用到业务中去。

有的企业会通过投资收购方式去发展公司业务,投资者们达成明确而广泛的共识,差不多很多时候都是错的,因为大家在追逐热点,热点就有可能导致说大家都过独木桥。其实很多时候是在做重复性的研究,这个产业我们需要协作。

我们先看未来走到哪里。大数据的发展最终是智慧化,所以未来应该是以服务的方式嵌入到具体的业务中去。所以未来企业都应该有一个大数据服务平台,这个大数据服务平台通过实时的计算处理,实时响应各业务系统所需要的数据服务。大数据服务平台需要的数据、算法模型又从哪里来呢?答案就是大数据分析平台,分析平台包括数据准备、存储管理、计算处理、分析挖掘、人机交互等内容。也就是从未来的企业大数据平台包括大数据分析平台和服务平台。分析平台着重是离线数据的加工处理、算法模型的研发以及实现挖掘结果的交互;而服务平台着重在在线数据服务,直接为各业务环节提供在线的数据服务。如下图所示:

大数据应用5个演进阶段示意图

首先来看,现在的大数据产业正在发生着哪些变化。第一,首席数据官开始崛起。第二,可视化是推动大数据普及的一个重要的手段。大数据的真实用户,我们认为是业务不应该是IT人员。第三,大数据还有一个趋势就是智能化嵌入,一个是终端的嵌入,一个是在服务端的嵌入。第四是机器学习迎来上扬的趋势,它已经是未来数据准备和预测分析的必要工作。第五,开源应用会持续加速。第六,数据服务逐渐形成发展规模,这个主要有三个原因:一是数据这个事我们没有必要做一些重复的工作;二是数据服务促进共享。三是拥有数据的企业找到了一种创收的方式。第七,算法市场正在兴起,数据要去解决问题,中间需要一个算法模型来支撑。第八,互联网、金融、健康保持热度,智慧城市、企业数据化、产业互联网将成为新的增长点。

在上述两类观察中,我试图去了解技术型产品经理究竟哪些因素吸引了高增长技术创企,但除了技术经验,我并没有发现别的东西。我记得上次对产品副总裁做调研时,发现绝大多数都是男性,于是我想看看在产品经理这边是否也会有类似的结果。

探索阶段,建设轻量级数据分析平台,实现核心业务数据分析,从而推动组织内部的数据化。开始数据应用、团队建设等方面的探索,可以引入外部团队进行数据战略的规划。

对于这类研究而言,领域并不是一个非常完美的平台,所以有可能我找到只是部分公司的产品经理。但50位员工的信息足以让我们得出不少有趣的结论。

最后给大家几点建议:?

刘若鹏介绍,光启由5位杜克大学、牛津大学博士归国创业成立,6年时间已经成长为遍布全球5大洲、18个国家与地区,总人数2600人的国际化创新组织,如今已经掌握了源头创新技术,形成了颠覆式技术群及创新产品群。光启的源头创新技术,即超材料技术,在该领域有着绝对的优势,参与了多个重点项目。目前,光启的专利申请总量超过3600件,其中,在全球超材料领域的专利代表中国具有绝对优势,申请量占该领域专利总量的86%。而颠覆式技术群则包括颠覆式隐身技术、颠覆式空间技术及颠覆式无线互联技术,旗下的创新产品群包括“旅行者”号、“云端”号、太阳方舟及光子支付等。

传统行业如何落地大数据

【猎云网(微信号:

刘若鹏表示,总理关注光启在超材料技术领域的发展,“总理对超材料技术的科学研究很感兴趣,问了超材料技术的基础材料是什么、英文名是什么以及超材料技术原理等问题,以及光启创始团队在《Science》杂志所发表的超材料技术论文,我们均做了详细的回答和解释。”

#p#分页标题#e#我并不想在技术型和非技术型孰优孰劣的争论中做出定夺。因为他们都有存在的理由。相比没有技术背景的人而言,技术型产品经理更能从前者难以发现的角度出发。但这一定是必要的吗?也许不是——只要非技术型员工努力地去学习,能够以开发团队的语言进行交流就好。

在产品经理中,女性占有不少的比例这50位产品经理中有44%是女性,而且他们的总体工作经验和产品管理经验不亚于男性。我对此并不惊讶,不少熟悉的产品工作人员都是女性。但我仔细一看,Stella&Dot和Uptake这两家公司占据了大部分的女性。甚至前者接受调研的6位全是女性,后者的14位中有8位是女性。这加起来已经接近女性总人数的三分之二了。没有这两家公司,那么女性比例只会掉到26%。

创新成中国经济发展主引擎

发展阶段,推动组织内部全面数据化,建设面向业务用户的大数据分析平台。如果说起步阶段更多是IT部门的参与,为业务部门所需要的数据服务还更多需要IT部门的配合;发展阶段业务部门将有更多的自主能力,IT部门更多进行后台支持,进行数据质量、平台的维护。

第二,建立数据化计划。首先得有数据,要把企业实现数据化之后才能更好的做数据的分析,而且在这个过程当中很重要的一点是要保证数据的质量。?

鲁四海还是首席数据官联盟发起人,在分享中也提到他们7月14号发布《中国大数据企业排行榜》,包括有产业地图、行业分析、大数据企业评价指标体系和五十多个维度的排行榜,为各位在选择大数据技术路线、产品、服务选择以及服务商判断方面提供一些参考。

第四,量体裁衣建立数据团队。?

解码人工智能·猎云网2017产业创新峰会4月13日北京等你参加:

现场工作人员表示,太阳方舟只需一个足球场长度的超短距离就可实现起降。目前,加拿大已与太阳方舟展开合作,主要包括在救灾救援实战中运输重要物资,以及协助加拿大皇家空军执行国际人道救援任务的能力。另据透露,太阳方舟在中国的首飞,计划在2017年初进行。

都说大数据的是驱动创新的最佳方式,其实创新还是有蛮多坑的。比如说,这两年大家都在讲小米的参与感。都去学人家微博微信的营销,然后以对人家的微博微信进行数据分,然后套到自己的产品上,结果一点成效都没有。但人家走量最多的红米首发选择了QQ空间,也得到了QQ空间的大力支持。依据数据创新最大的风险在于,认识片面性和数据片性。

但是传统行业落地大数据也是有很多挑战的。比如我们之前在做咨询过程当中就遇到过这样的情况。有的IT项目交付的时候被推倒重来,大数据项目也可能出现这种情况。一个是需求之前是不准确的,二是我们这个系统建设速度跟不上需求的变化。?

“旅行者”2号验证版即将放飞

在这场争论中我不会去站边,但我很好奇那些高增长的技术创企在雇佣产品经理时,究竟是如何看待技术背景这个问题的。诚然,丰富的技术经验会给产品经理锦上添花,但是否意味着这个职位就是要懂技术?如果不是,有没有其它因素能够增加一位非技术产品经理的竞争力?

总而言之,你不一定要雇佣技术型产品经理,但非技术型经理一定要去努力学习。

“届时放飞,主舱将由一个直径40米的超大囊体,携带到达20公里以上的临近空间。同时,舱内还会搭载一个小型生命保障系统,携带动物进入临近空间并返回地面。这将是‘旅行者’2号载人试验的重要一步。光启计划在明年进行‘旅行者’2号载人版试飞。”光启相关负责人表示。

第五,定制好外部数据服务战略。?

技术真的只是工具,数据其实是大数据分析过程当中的材料。只有材料、只有工具这能做出产品么?不行的,还有一个东西,它需要配方、需要生产的方法,这个就是算法模型。但是算法模型有几个问题一是对于法的人要求非常高;需要做大量的训练;你开发出来一个模型之后,应用效果也需要检验。

在高增长的早期技术创企里,产品经理是否一定要有技术背景,还是说这些并不重要?

第三,建立数据平台。重点考虑,这个数据放到这之后能够找得到,还有就是被读得懂;重客户参与,让业务人员参与进来。?

#p#分页标题#e#前面说到大数据应用的主战场是传统行业,面对这么多的挑战,如何让大数据落地,核心是三个问题:未来走到哪里,从哪里开始,演进步骤是啥。

除了能将人类带上近太空的“旅行者”2号,专为偏远地区提供低成本货运的“太阳方舟”,也在双创周进行了展示。据介绍,太阳方舟是一种混合动力飞行器,旨在为偏远地区提供低成本、大载荷、长距离的货运服务。

2016年7月17号在北大举行的第五届中国大数据应用论坛上,中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长鲁四海做了题为《大数据技术及行业应用》的分享。他分享内容分为三个部分:第一,行业的趋势、技术发展是什么样的;第二大数据在传统行业落地的困难,大数据要用起来最终还是落在传统行业,因为IT技术的发展不能自娱自乐;第三,传统行业如何落地大数据。

)】4月5日报道(编译:Yilia)

首先必须要承认,这50位产品经理远远代表不了全部。但也能证明不少公司在产品管理中忽略了女性。反过来说,如果这次研究真的反应了整个行业的情况,那么大部分公司产品经理的男女比已达到3:1,在软件开发行业这个比例还要更夸张。

第一,制定数据战略。这个战略不仅仅是口号,应面巾是有相应的机制、制度出来。?

“旅行者”2号验证版是光启为验证临近空间载人旅游各项关键技术研制的临近空间飞行器。双创周现场展示的是“旅行者”2号主舱。

双创周光启展台受到众多参观者的关注

不论你站哪一边,这些数据都显示了多数产品经理都不是技术型的。甚至非技术型产品经理在某种程度上来说有一定的优势……尤其是他们的上司不是来自一流大学时。

不久的将来,人类去近太空旅行的梦想就会成真。在10月12日至18日举办的全国双创周上,光启集团携“旅行者”2号(即“旅行者”号载人版)主舱、太阳方舟等产品亮相,向外界展示了新型空间技术的最新进展。据中国政府网报道,李克强总理在10月12日下午来到深圳湾创业广场,参观2016年全国大众创业万众创新活动周相关主题展示。琳琅满目的展位展品五花八门,创意十足。展台负责人争相向总理介绍他们最新的创业创新成果。总理至少在20多个展台驻足停留。其中包括光启集团的展位。

这意味着什么?

总理一行在光启集团逗留约5分钟,听取了光启集团总裁刘若鹏的汇报,包括光启的创业创新发展模式,以及光启集团在超材料、空间技术领域的最新进展等。

要实现这样的大数据架构,难度、复杂度都非常高,所以需要分步实现。有观点说先把大数据分析平台建起来,按照数据准备、存储管理、计算处理、分析挖掘、人机交互一层一层地建,然后建设数据服务平台。这种方式从技术的角度看是非常完美的,但实际操作难度大,而且容易出现平台使用率偏低的问题。原因主要有两个:一个是信心,一个数据。先说信心,这种方案前期大量的基础建设,在人、财、物上大最的投入,却看不到应用效果,同时在看不到效果的情况下要求业务部门进行大量的配合工作,都会让大家信心、动力不足。数据,这各路方案比较重视基础能力建设,但是现在是不是数据能够接入进来,取决于两个面,一企业内部数据化是不是达到一定的基础,二外部数据是不是已准备好了。我们认大数据落地应该是融入到业务场景里面去的,通过对一些企业大数据应用的调研,我们发现大数据应用可以分为这感知、探索、起步、发展、融合这五个发展阶段。如下图所示:

这个问题在产品管理行业已经是老生常谈了。但依旧在争论不休。毕竟,总有新晋的产品副总裁要组建产品团队,也有风投人才合伙人会去支持这些副总裁,另外未来的产品工作者也在尝试着将自己安置在最合适的位置,以让自己在职业中出彩。

举个例子,谷歌风投的合伙人KenNorton曾在其《如何雇佣产品经理》一文中表示更倾向于雇用那些有技术经验(并不一定要计算机学士学位)的。但是旅游礼宾服务创企Lola的产品副总裁EllenChisa认为你不一定要有技术背景,但你一定要有这方面的学习意识。

尽管他们没有学位以及实际软件开发经历,但EllenChisa还是很乐于去招揽他们,他们中有人甚至会主动去学习技术课程。

他感谢总理对光启的关注,也感谢从中央到地方各级政府的支持,在光启发展的几个关键节点,都离不开政府对创新的支持。特别是2015年政府工作报告提出“双创”后,光启更是进入了发展的快车道。他也希望,在双创精神的指引下,中国有更多的创新模式、创新企业和创新产品涌现,让创新成为经济发展的引擎,成为全球第一创新大国。

其实数据是很核心的一块,我们做大数据首先解决数据的问题。数据分成两块来看,分为内部和外部。内部的数据,一个是现在还有没有数据。我们刚才听到了去哪儿网可以通过一些技术手段,收集他的数据。那么一般的组织是不是能够达到呢?再就是数据质量如何。数据的质量就要分成两块,数据的有用性和数据的可用性。?

刘若鹏还参加了当天下午举行的中外创客领袖座谈会。

大数据产业发展趋势

2.我主要通过领英来寻找选中公司的产品经理的信息,并且直到这批公司中排名前15的产品经理人数破50人为止。同时我也把资深产品经理、产品主管等类似职位也算了进去,但不包括副总裁或总监级别的。因为我真正研究的是那批接触产品管理的人,而非整个产品管理团队。

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