管理软件的竞争突破口

管理软件近年来颇不景气。除了一些行业的收费,具有大客户量,所以数据量也大,所以对时间及时性要求也高,所以一般软件公司做不来,生意还好些。

对于那些就在内部使用,客户量不大,数据量不大,商品量不大,处理也不需要及时紧迫,这些信息化还是有需求,但是软件就是卖不上高价格,都在几千到1万之间徘徊,到了2万就流程长决策长要求多,成本和利润配比,精力和收入配比不合算,所以这类软件做起来让人如同鸡肋,自然有些个人关系个人成立个小公司,自己或者再招一个小工开发,赚赚小钱。所以,中国大量管理软件公司都很小,而数量又很多。

现在管理软件有几个这么样的走向:

1 办事处化。现在中国的企业长的越来越大了,而且长大的公司也不少,许多公司在各地有了办事处。过去都是内部局域网软件,现在都要换成B/S的了。如何托管、防病毒防侵入防数据被盗密码被攻破,如何速度快,如何稳定,如何不受流氓插件影响,这又是门槛了。而且多办事处的,对于各个办事处的数据间如何隔离,如何权限划分,如何总部集中查看统计数据,这都又是门槛。所以这类管理软件,目前是一个热点,有钱可赚,不受当地有点小关系的小软件公司干扰。不过,目前办事处化需求量最大的管理软件还是财务软件、OA软件。其他应用软件也还行,但没有这两类需求量大。

2电子商务化。很多企业开始开展网上营销,网上吸引消费者,网上和客户交流、报价、跟单销售。信息化如何外延,内外结合。这也是一个热点。所以现在,大量做管理软件的都在研究电子商务

3上下游整合化。大型的企业,作为链条上的主宰着,开始整合上下游,更牢固的把握住这个链条。但这类项目一般为定制项目。项目周期长、定制需求多、项目参与人多、扯皮事多、历史包袱太多整合难度大、客户关系面子大才能知道项目合同的存在才能知道最新变化才能拿下此合同。所以这类项目单子额大,竞争门槛高,但麻烦事也多,门外人羡慕门内人自己心里知道苦。

从这些方面来看,我还是最看好办事处化和电子商务化。

如果不是这两化,也不是大数据量大客户量大并发量的收费信息化,其他的,我都不看好。

这是豆瓣评论

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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