社区管理者如何代表社区表态才不违约
两种社区类型:
1.白名单共识社区,只对极少数主题达成共识,并在此基础上运营社区
2.黑名单共识社区,只排除极少数主题,在其他所有事情上要求共识,并在此基础上运营社区
白名单共识社区,如果社区成员在超出共识的主题上发表看法,是一种个体行为;社区管理者不能代表社区在超出共识的主题上表态,这是一种违约。
黑名单共识社区,社区管理者可以在被排除的主题之外任何主题表态,都可能被固化为新的社区精神内核。
两种社区类型:
1.白名单共识社区,只对极少数主题达成共识,并在此基础上运营社区
2.黑名单共识社区,只排除极少数主题,在其他所有事情上要求共识,并在此基础上运营社区
白名单共识社区,如果社区成员在超出共识的主题上发表看法,是一种个体行为;社区管理者不能代表社区在超出共识的主题上表态,这是一种违约。
黑名单共识社区,社区管理者可以在被排除的主题之外任何主题表态,都可能被固化为新的社区精神内核。
稀缺到平凡,是一个规模化的过程,技术创业促成这一个“技术大众化”的变化,就面向了更多的客户群体。以数据科学为例,市场已经进入到 “单例/局部” -> “集成/全局”的创新通道上,不是说单例和局部的优化没有价值,而是说当前的情况下,从集成和全局的视角出发,性价比更好。
开发算法是数据科学家的工作领域,需要极高的学术能力;使用算法,是数据工程师的领域,需要极高的行业垂直认知。通常认为数据科学家的人数更少,难度更高,实际上深入行业的“高工”人数更为稀少,我们所看到的“大量”工程师,是指从事相对“高工”来说,更简单工作的。
随着使用难度的降低,客户群体会逐渐变大,这是对技术创新的奖励,属于“技术下沉”带来的红利。
方法 | 代表 |
---|---|
AI增强的类问答交互 | Magic BI、北极数据、…… |
低代码图形界面 | 海致BDP |
Excel类交互界面 | 维格表 |
领域专用语言 | Kur、Gen、Byzer、SQLFlow…… |
算法工程化 | 机器学习框架/机器学习平台 |
算法工程化,如机器学习框架(封装多种算法)/机器学习平台(封装算法和资源)
语言,有两类分支
开发一种领域专用语言,降低使用算法或工程化的难度,如
已有语言的能力拓展,让客户群使用熟悉的技术栈进入新的技术领域,如让数据分析师具备数据模型的能力
低代码/无代码,让具备一定逻辑能力的业务方,进行简单数据开发,也可以是提高数据分析师和工程师工作效率的工具
创新型BI,通常基于NLP等技术,通过近似问答的方式,由AI自动输出数据智能结果,直接将数据能力下沉到一线的业务人员
一种技术能力扩散到更广泛的客户群,都伴随着降低准确性、牺牲效率、舍弃高难度能力的代价,从目前的市场趋势看,创业机会的分布是哑铃状的,底层框架难度大,成功后价值高,有垄断效果;应用层的增长型BI客户群基数大,收费更容易;而中间的语言类和低代码类,更多像是实现框架或数据应用的工具,需要投入更多运营资源,才有机会形成规模。
生物进化论中有生存竞争存在三种形态的说法,分别是种内竞争、种间竞争和环境竞争,在创业项目的商业计划书中,也可以清晰看到这三种竞争,是理解项目定位和发展的不同角度,也是创业者和投资人需要达成共识的地方。
从创业项目的角度看,如果功能相似、产品相似、方案相似,那么可以认为是同一赛道的种内竞争,通常是策略就是对比性能参数及销售能力,所以商业计划书中常常出现对标产品,这个对标产品的估值/市值,会影响到创业项目的估值。高确定性的路径带了稳定预期,同时也带了天花板。
上面是最容易达成共识的种内竞争,很多时候,创业项目认为自己产品有独特性,技术又先进,分明是新物种,为什么投资人就是听不懂呢?
产品方案、技术架构、增长路径都是可以设计的,也可以通过不同的角度来阐述,所以投资人也会有自己的理解。为了在众多备选中确定投资项目,投资人还会从客户和市场的角度来看,如果一些项目,都是打同一类市场,解决同一类问题,投同一个标,竞争同一笔预算,那么这些项目不管在技术上产品上有多少不同,都是种内竞争。
简单说,如果你们在同一个鱼塘里捞鱼,不管你们来自哪里,用的是什么工具,都是你死我活的替代关系。进行这样的项目探讨,重点有两个:
在项目定位中并不排斥种内竞争,而是说在这样的路径上,项目的重点是对比性的,如果能产生替代效果,或者代差,则是优秀的项目。例如:
生物之间的种间竞争,有很多种,捕食、寄生、共生,在商业上的种间竞争,比较受欢迎的还是共生关系,也就是诞生了新物种,不但不跟存量优势物种竞争,还促进双方种群的扩大。
简单说,就是差异化定位
从客户和市场的角度看,就是具备了新能力,解决以前不能解决的问题,能开发出新的客户和市场,比如桉树叶对普通动物来说有毒,但是树袋熊可以吃,就形成了差异化。
现在有很多 All in one 的全链条工具厂商,也声称自己是新物种,这就有点难解释了,All in one 有自己的集成优势,但也会面临全链路各节点上工具的竞争,需要发现新的价值才能找到生态位,形成种间竞争,从目前的趋势看,All in one的新价值是这样的排序:
经营/运营价值 > 管理价值 > 工具价值
也就是说,跳出工具竞争,深入到企业日常的管理和运营中,才会发展出市场,才会有新的预算
影响生物生存的外部因素都可以归类到「环境」这个概念中,但这里不讲那么复杂的,而是聚焦到「平台」,平台生态有一个标准,就是与平台交互的多方都可以赚到钱,而且是持续赚到钱,比别处更容易赚到钱。所以,强调自己是「平台」的项目,评估一下自己到底是动物园还是赤道大雨林:
这是一个“沟通界面统一”的过程,首先是开发与运维角色,在DevOps下,使用统一的语言和数据界面沟通;然后是IT与业务角色,在NoOps下,实现沟通界面的统一,甚至可以称为“IT面管理”
一、HashiCorp、DataDog、Servicenow的产品线
跳出 DevOps 这个概念来看HashiCorp、DataDog、Servicenow的产品线布局,可以发现一个逻辑模型:
对应到代表性产品:
三家工具和服务布局重合度很高,多云部署和管理已是基础功能,简单说:
都具备了从IT架构深入企业日常运营的基础能力,从三个起点,通过三个路径,走向“企业治理”这个终局,成为“企业治理”的一部分。
因此,关注到新的IT趋势:
需要新的IT服务理念,IT从支持型服务向“IT即业务”转变:
DevOps -> NoOps
这是一个“沟通界面统一”的过程,首先是开发与运维角色,在DevOps下,使用统一的语言和数据界面沟通;然后是IT与业务角色,在NoOps下,实现沟通界面的统一,甚至可以称为“IT面管理”。
最终实现了 IT架构 + 业务架构 + 组织架构 的统一。
颗粒度更细
规模更大,更复杂
更自动化
产品使用人:运维 -> 开发+运维 -> IT+一线业务+管理高层
付费决策人:IT部门总监 -> CTO(技术架构&运维)+CSO(运营风险)+CFO(运营成本) -> CEO(企业治理)
新形态的DevOps
对比房地产:
Meta = CyberID + VR/AR + Libre + SocialGame
接入设备是容易被替代的,可以是手机,可以是VR,也可以是未来的脑机接口设备,因此要看不变的东西是什么?是ID。
由于在元宇宙中,一个人可以对应多个ID,掌握了ID就掌握了最上游,也可能掌握价值中枢。
入口级产品是类似数字钱包的CyberID钱包
云宇宙中的价值共识,通过某种虚拟货币来实现与真实世界的对接,Liber有这个潜力,但还缺少了价值载体,把注意力放在从属于ID的内容、行为结果或其他东西上,NFT可以标记有价值的“东西”的产权,这样才可能实现价值交换。
数字ID = 「多ID => CyberID钱包」
数字ID = 「NFT => 可交易的数字身份 + 归属于数字身份的NFT」
除NFT可交易之外,元宇宙中的数字身份也可以被交易
数字身份的交易也记录在链上,有几个好处:
准确的说,相同IP的游戏可能在不同的元宇宙提供商的服务里存在,只是表现形式会有差异,出现两个机会:
这两个机会都在元宇宙“体验”供应链上游,供应链的其他环节也会有
1、元宇宙入口级产品是类似数字钱包的CyberID钱包
2、元宇宙版的RPG Maker软件,也许是SaaS化的
3、C端的元宇宙可能还是赢家通吃,优势在原来就有ID优势的企业,如Facebook和腾讯