分析 IT业谁的冬天更难过

  酷热的7月末,寒冷却是IT人的主题。伴随着全球经济的冬天,这些IT界的核心人物,正在用各自的方式激励企业和员工,一起携手“过冬”。

  一封邮件的力量

  事件:语言的力量有多大?与实际的物质激励相比,语言往往显得过于苍白。不过,阿里巴巴集团董事局主席马云无疑是使用语言的高手,这一点没有人会怀疑。在各种不同场合,马云或激情或幽默的演讲,已经成为了阿里巴巴的“招牌”。

  面对企业的冬天,马云又一次展示了他的语言能力。这一次,他给全体阿里人发了一封声情并茂的邮件。他说:“我们对全球经济的基本判断是经济将会出现较大的问题,未来几年经济可能进入衰退期。我的看法是,整个经济形势不容乐观,国内很多企业的生存将面临极大挑战。接下来的冬天会比大家想象的更长!更寒冷!更复杂!”

  此外,这封题为《冬天的使命》的信件中,他毫不讳言已拥有“一定的抗击打能力”的阿里巴巴正面临严峻考验。因而,他要求旗下员工不要过多考虑股价波动问题,而是肩负比以往更大的责任,“我们不仅不能让自己倒下,还有责任保护我们的客户”。

  点评:马云懂得语言的力量,他惯于使用有煽动性的语言,不过在这封邮件里,语言传达的是坦诚和决心。在全球经济大环境恶化。阿里巴巴股价遭遇连续下挫危机的时刻,马云没有隐瞒问题,也没有凭空许诺,而是把企业即将面对的困难摆到所有员工面前,从而激发员工共渡难关的决心。在众多企业家中,马云实在是一个“攻心”的专家。

  华为的未雨绸缪

  事件:在IT行业普遍感受到经济严冬即将到来的时候,通信业相对来说情况要好一些。随着运营商重组、国内3G上马,海外市场开拓,通信行业看到更多的机遇。然而,华为的任正非素有“居安思危”的超前意识。

  他在给华为高管的一封邮件中,转发了美国某杂志发表的一篇名为《思科准备过冬》的短文,并且专门给该文附上了自己的解读。

  他说:“思科的今天,就是我们的明天。当然,我不是在激励人们,而是在警示人们,他们比我们更感知市场竞争的艰难与残酷。思科比我们聪明,他们对未来的困难,早已采取了措施,而我们比较麻木而已。”

  除了超前感知市场外,任正非也关注同行的解决办法。他提出,思科为了走过经济冬天,采取了减少员工出差,减少会议,高层领导出差不能坐头等舱等措施。这些都值得华为借鉴思考。

  点评:同样是发邮件,马云发给全体员工,任正非发给部分管理层。马云激情澎湃,任正非理智犀利。实际上,对于任正非来说,应该还没有感受到马云此刻的心境。当阿里巴巴和中小企业考虑共渡难关时,华为还在谋划成长为世界500强企业。对于任正非来说,一封邮件的目的也许只是给那些头脑开始发热的高管们降降温。

  谁的衣服更厚

  事件:华为要成为世界500强企业,而联想刚刚在本月挤进了世界500强的行列。不过,499名的排名,显然不能让柳传志和杨元庆感到满意。在柳传志发出了联想要度过经济冬天的言论后,杨元庆说:“冬天来了,谁能熬过去,得看谁的衣服厚。”

  在解释联想发展中面临的困境时,杨元庆提出,联想发展初期,中国的生产能力极不充分,市场是一个“饥渴型”市场,是卖方市场。正是在这样的市场环境里,联想集团快速成长。而现在,“饥渴型”的市场环境不再,作为全球最大的PC市场与最具潜力的市场,中国市场已经成为一个全球各大PC厂商竞争的前沿,PC产业由暴利走向薄利。

  今年来,随着人民币汇率提升、CPI上涨、全球经济放缓、银根收紧,薄利的联想要想在世界500强的行列中继续前进,要克服上述因素,也就是所谓的“跑赢大市”。

  点评:杨元庆应该很清楚,盯着世界500强这个名头的中国企业多的是,绝不止华为一家,而联想目前499名的排名,也确实不保险。杨元庆显然已经充分意识到了困难程度。他一个“熬”字,把联想准备“长期奋战”的心态清楚地揭示出来。对待这个“熬”,杨元庆有信心,因为在他看来——联想的“冬衣”,足够厚。

时间: 2024-09-20 21:36:37

分析 IT业谁的冬天更难过的相关文章

童装企业的日子比金融危机时期更难过

绿盒子网络科技有限公司CEO吴芳芳 童装企业的日子比金融危机时期更难过.上海绿盒子网络科技有限公司CEO吴芳芳告诉<经理人>,童装企业有另一种活法. 绿盒子经历过切肤之痛:2008年离破产"只差一个决定",抱着最后一搏的想法转型电子商务.3年来,不仅保持高速增长,且引得迪士尼授权和VC的1.2亿元投资.截止2011年底,这家企业被德勤评为亚太区高科技高成长500强企业,以3亿销售额,稳居童装电商第一. 绿盒子如何快速完成由死到生.由生到盛的转变? 生死抉择 绿盒子的成长与易

数据湖:用以分析客户数据的一种更好的方式

"我们的目标是尽可能快的将数据植入我们的业务,使得我们能够不断发掘出新的业务机会."The Weather Company的执行副总裁首席技术官兼首席信息官布莱森·克勒表示说.在任何一个项目中,花费较长的时间,却只是为了清理数据是不现实的.鉴于在如此众多的新的数据来源方面,每天发生的变化都是如此之大,因此单纯的执行数据整理方面的工作永远是都不完整的." 克勒想把从任何地方的所有数据来源所收集到的数据都整合起来,这其中包括了个别气象站点的数据和物联网传感器所收集的数据,以便能够

日志分析方法概述 怎样变得更简单更有价值

中介交易 SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念,任何程序都有可能输出日志:操作系统内核.各种应用服务器等等.日志的内容.规模和用途也各不相同,很难一概而论. 本文讨论的日志处理方法中的日志,仅指Web日志.其实并没有精确的定义,可能包括但不限于各种前端Web服务器--apache.lighttpd.tomcat等产生的用户访问日志,以及各种Web应用程序自己输出的日志. 在Web日志中,每条日志通常代表着用户的一次访问行为,例如下面就是一条典型的apach

分析在A5投稿如何才能更好的通过审核

中介交易 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/6858.html">SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 在seo优化独霸天下的今天,软文显得尤为重要.一提起软文,站长们都会不约而同的想到A5,想到A5不仅仅是因为A5的权重多么多么高,而在很大程度上是因为在A5发文的难度太大.难的让很多站长望而生畏,以至于在很多站长眼里,在A5发文成了可望而不可及的事情.甚至有很多文笔不错的站长,也写过一些不错的软文,可为什么一到A5就四处碰壁那?我觉得主要是没

五个简单分析让你的友情链接更有质量

很多网站为了提高自己的网站排名,从而铤而走险通过购买链接,增加网站的单向导入链接.对于单向导入链接可以快速的提升排名权重已经不是什么秘密了.而且一些新站刚上线就购买链接了,如果大量导入肯定很快就进入考核期的,所以,笔者不建议新站上线就买链接,至少应该正常运营一两个月才着手这方面.今天笔者分享自己分析购买链接是否有质量的心得,也算是给自己做个总结吧: 一.从对方导出链接数量分析 购买链接时,首先应该分析对方的导出链接,根据分蛋糕原理,同样的蛋糕分的人越多自分份量就越少了.而网站链接也一样,如果对方

海尔取暖器:老人的冬天不难过

冬天来了,最难捱的莫过于老人.由于生理机能减退,防寒.抗寒功能低下,老年人很容易被外邪侵袭,染上肺炎.流感等冬季常见疾病.若是反复发作,迁延不愈,很容易诱发旧疾,严重威胁身体健康.严寒天气下,很多子女开始给老人购买油汀取暖器来防寒,让老人温暖过冬.不过业内人士提醒,给老人选购油汀取暖器,安全因素是关键.首先,油汀取暖器的导热油好不好,直接影响油汀取暖器的寿命.通过声音可以辨别油质的好坏,差的导热油在加热时会有"啪.啪"的响声,存在一定的危险系数.业内人士指出,目前标号最高的是T-320

IT业大佬日子也难过:多家业绩亏损或大幅下滑

摘要: 多家知名公司业绩亏损或大幅下滑 昨日,诺基亚.摩托罗拉移动.微软.IBM.英特尔等科技业知名企业纷纷发布了最新一个季度的业绩,但数据都很难看.业内表示,全球经济的不稳定 多家知名公司业绩亏损或大幅下滑 昨日,诺基亚.摩托罗拉移动.微软.IBM.英特尔等科技业知名企业纷纷发布了最新一个季度的业绩,但数据都很"难看".业内表示,全球经济的不稳定是科技企业业绩遭遇滑坡的主要原因之一. 手机业:两大难兄难弟 数据显示,知名手机企业诺基亚2013财年第二季度净营收56.95亿欧元(约合7

老站长交你如何更好的去分析对手网站

相信每个做seo优化的站长都知道,我们在优化网站的过程当中除了要对自己网站本身做出详细的策划工作之外,更多时候我们还是需要去了解对手站点的优化方法的,因为只有在我们通过分析对手网站优化的情况来进行判断他们的优化方法是否更有利于搜索引擎排名,可以在我们对网站优化的整个过程当中做出很好的引导作用,然而具体要怎么做呢?今天笔者就与大家分析一下在分析对手网站是需要注意的几个要点吧. 第一点,我们首先需要关注对手站点的域名年份以及如今以及过去的排名状况.做优化的站长都清楚,搜索引擎对注册域名越久的站点越是

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!

以下为译文: 更好的理解分析深度卷积神经网络   图1 CNNVis,一个能够帮助专家理解,分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要:深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破, 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统,CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解.分析.设计深度卷积神经网络. 关键词:深度卷积神经网络,矩形填充,矩阵排序,边缘捆绑,双聚类 1 引言 深度卷积神经网络在许