The Spread of Innovation around the World: How Asia Now Rivals Silicon Valley as New Home to Global Innovation Centers

 

 

軟體產業怎麼追?

現在都有點晚了.  台灣產業的獲利結構基本上是美國科技業的相反, 如果是一碗牛肉麵,美國科技公司吃肉, 台灣公司喝湯.   軟體產業落後是結構性問題, 產業選擇, 法規過時, 教育課程落伍, 老闆心態, 公司治理差,薪資超低…還有很多原因,  讓這裡不適軟體產業群聚的發展.  文中很多好意見可參考.

  • 主因在開發者多為技術背景且為個人或初創公司,缺乏國際市場經驗,更重要是欠缺國際營運與銷售能力

技術人才要和商業人才互相平衡, 相輔相乘 企業就是滿足"產品"和"市場"的結果,  在商業世界, 死磕無效, 要能屈能伸,且戰且走.

  • 不能是R&D 英雄主義

一家技術為本的公司還需要其他人才, 不能是R&D 英雄主義, 需要國際行銷,國際業務, 國際法務, 財會投資專家, 人資專家.

本來的研發的優勢不要變成頑固的缺點,而傷害了企業的發展.

也不能沒有硬體經驗和知識, 需要對硬體設計的功能和成本的平衡有實務的理解.  這些都要人,  個人英雄主義很難很難面面俱到. 但是可以簡化.

這牽涉太多層面, 可以從個人微觀的技能學習提升,到社群營造, 社會風氣, 企業CEO 的遠見和眼光  我們軟體的社會文化環境跟真的與矽谷差很多, 要有"後發優勢" 急起直追的心理準備.

  • 要有持續學習跟全球同步的習慣

多說無益, 訂計畫和目標把這些軟體知識技能日積月累培養起來, 才能談產業發展. 這行業 全球競爭行業,  只想撿現成,數鈔票的慣老闆不太適合. 要有持續學習跟全球同步的習慣.

(note: 名家縱論/簡立峰:台灣軟體產業的下一步)

 

 

 

 

It’s cloudy all over

If you want to see where information technology is head…

透過 Tech Industry Forecast: It’s Cloudy All Over — Fortune

還是看到很多行業停滯在舊經濟裡, 舊的思維,舊的生活方式,舊的工作方式.

什麼雲端,好像跟他們一點關係都沒有, 整個社會好像根本就不想真正轉型,  在省道上,我看著來來往往的車輛, 我懷疑整個社會數位化的意願.  不過, 新加坡也是有這速度問題,  我們是否已淹沒在數位浪潮之下,無能為力? 真的要轉型,要徹底, 要像踩油門般, 不要虛應故事. 大廠全都往雲端移動,  我們像是派個代表參一腳, 或是根本缺席, 環境是有先天的宿命.

Data type analyzed

What Data You Analyzed – KDnuggets Poll Results and Trends

把Excel 學好就很夠用了

Tableau Introduction

Data science

MaxthonSnap20170418165847

老外視覺化能力不錯, 做決策的人,概念上肯定都有這樣的分析能力. 亂做決策的人,大概都不用這些概念.

組織越大,  這些分析都要正規化,

組織越小 這些分析都要概念化,抽象化,  要實質意義, 簡化形式和流程.

R&D innovation

It;s not a problem for a 1st-tire company, but for the 2nd, and lag

There are many new R&D concepts and methodologies.

A  good R&D leader concerns all those innovative trend and is willing to accept and use for R&D enhancement.

悄然改变着全球研发创新的5大趋势

  • 内部导向 v.s. 外部导向/客户导向

Be careful.

Most of R&Ds are always “internal-oriented" because of a close environment inside company.

Be “external and customer oriented"

  • 创新作为企业的新部门

Personally, I don’t believe that the form of so-called department can help innovation.

However, to form a department for innovation can be a way to track the performance result of innovation. But it is still have to be very careful.

Don’t judge innovation in short term.

  • 速度就是金钱

Yes, only paranoid can survive.  For this trend, it is necessary to use new methodologies.

  • 管理层要量化研发 

I know many R&D people or professors don’t like “KPI",  but to be a top management, it is necessary.  Top management is not playful for fun. It ‘s required a clear objective and to some extent to tolerate some ambiguous and failure.

For getting more fresh concept and new way of doing project, I think above 10 great books are useful.

 

資料科學週期表

 

table of data science

資料科學週期表

table down right

社群 Q&A

table up

資料管理視覺化

table down

table right

資料科學相關新聞

table left

資料科學相關課程會議

 

居然已把資料科學做成一個週期表,想像力視覺化還真豐富.

最左邊是課程, 最右邊是新聞, 我平常已有在讀KDnuggets 和HackerNews.

(Source : https://www.datacamp.com/community/blog/data-science-periodic-table#gs.FeNjSMA)

Open science

MaxthonSnap20170415132939.png

 

研究開源化.  這是遲早的事,  越快越好, 過去很多事都很不合理, 這行給我印象不好, 學閥多, 沒風骨開放透明才能正常化.

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