看上去很美?目睹协同软件市场三大怪现状

本文深入探讨了协同软件市场的现状和发展趋势,指出了概念不清、技术实现困难及产业链不完善等问题。并提出协同软件应更加注重实用性和具体业务场景。
由于前一段工作的原因,笔者与国内一些主要的协同软件厂商曾有过接触,这其中有协同理念的倡导者,也不乏现学现用半路出家的“程咬金”。面对面的沟通便于交流看法,再做思考,或可对事物和现象有更深一层的认识。下面记述的一些个人观点,谨供参考。
据不完全统计,定位在协同领域的软件厂商在2005年已有数百家。这么多厂商熙熙而来,与其说是受用户需求所驱动,不如说大多数是相中了炒作新概念可以激活市场,从而圈一块地或者分一杯羹。于是乎甚至有人在去年年底横空出世炮制了一个“协同软件市场将达300亿,全面超越ERP”这样“催人奋进”的喜讯。然而时至今日,甭说2006年销售额达到1000万元以上的协同厂商寥寥无几,黯然离场改弦易辙者亦不在少数。
概念拎不清

一说“协同”,厂商们最爱谈的莫过于其概念——坐而论道的结论往往是条条大路通罗马,人无忌我亦无忌。然而与各执一端自圆其说的概念形成对照的却是如出一辙的定位模糊,很少有协同软件厂商能清晰地勾勒出目标客户的轮廓,而是笼统地说“大企业需要协同,中小企业也需要协同”。
笔者认为,作为思想和方法,“协同”的意义毋庸置疑,但在所有的管理行为中本不乏协同的应用。因此,固然协同软件有自成一派的理由,落实于具体业务范畴的管理软件也需要与时俱进强化协同操作的功能。而后者,优化企业管理的功效可能来得还更快捷显著一些。过去做访谈时,我一直期待有嘉宾能释疑协同软件与“具备协同功能的软件”之间的区别,也曾多次问到企业使用协同软件的前提条件。遗憾的是并未得到过准确的回答。
按照表现形式,定义本不甚清晰的“协同软件”又早早地分成了协同工具软件、协同平台软件、协同应用软件三类。或许是出于市场价值的考虑,厂商们在“站队”时都不约而同地摒弃了“协同工具”,纷纷将“平台”作为口号和目标。怎样才算协同平台呢?这也是笔者一直在思考却没有找到准确答案的问题。但我认同一家协同厂商提出的判定——协同平台应该进入企业的业务核心,而不是游走于于办公自动化之类边缘化的应用;协同平台应该是开放的,并且包括建模、开发工具和基础的应用。

平台化是协同软件发展的大势所趋,领先者也都在不遗余力地朝这个方向推进,但目前市场上的产品却仍然大多停留在OA应用的层面,即便包装上“电子商务”、“知识管理”的包袱皮,骨子里仍然是办公自动化和MIS。这种现象也导致了虽然厂商老总频繁登台宣讲布道,行业用户仍然普遍将协同软件认知为理念更新,功能改进的OA。曾有厂商告诉笔者,协同软件在与OA产品的竞标中仅凭看上去很美的概念就无往不利。也曾有OA厂商的朋友告诉笔者,他们的一些政府行业客户为求政绩,甚至要求将上线后的系统直截了当地换肤贴上协同标签。
思想行不通

概念之外,协同软件厂商一贯津津乐道的还有技术和管理思想。这其中声音叫得最响的就是与时俱进的SOA。笔者未能有幸领略这套号称SOA的协同软件究竟有什么神奇的地方,但曾提出这样的质疑“既然普及版和增强版基于完全不同的技术架构开发,又怎么实现平滑升级呢?”笔者认为,面向服务架构作为一种IT方法,它的本质是把业务流程视为独立于应用程序及其运行平台之外的服务,然后通过组合服务来实现复杂业务应用和流程的一个IT框架。不考虑业务,仅从集成应用的目标出发去在开发过程中实现SOA技术,实际和没有统一接口标准的EAI无甚区别。
没有管理思想的管理软件就像人没有灵魂。这话乍一听确实听唬人的,于是也有不少协同软件厂商采取了先灌输思想再销售软件的营销方式。但是,聆听了那些放之四海而皆准的大道理,再买上一套号称有“灵魂”的软件就能解决企业发展中遇到的形形色色的问题么?
我归纳与一些中小企业主交流的情况,他们所苦恼的现实问题不是对业务发展和公司管理没有想法,而是无从下手将自己的思路高效地付诸实现。因此笔者认为,协同软件与其在管理思想上花样翻新地做概念文章,不如去做些更实际的工作,为协同应用的实践提供一些具体可行的操作方法模板。
产业链仍是空中楼阁

一个市场要形成规模,势必需要不同角色的企业各尽其能,形成共生共赢的产业链。然而目前协同市场的现状,仍是厂商自说自话,单打独斗的局面,只不过实力有强有弱,声音有大有小。这样的情形,要说已经经过了“萌芽”阶段,进入市场导入期,未免太过乐观。
最初协同软件多是走“做项目”的直销模式,然而树立行业标杆再将成功复制推广的策略实施起来并不如想象的那么简单。于是在一片自导自演的“协同落地”呼声中,各家厂商纷纷推出“普及版”、“体验版”套装,错有错着地将原本多年波澜不惊的OA市场洗了一次牌。为了扩大销量,从2006年初开始,渠道建设又成为各家协同软件厂商做市场推广的宣传重点。
这个过程放在管理软件市场中并不新鲜,只是相对于ERPCRM曾经的过程来说周期短了许多。整体实力本本无优势可言的协同厂商在日趋成熟稳定的市场再耍这样的老套路,前景实在不容乐观。
笔者认为,我们不妨回归到将管理软件视为实现管理目标工具这一本位上。软件厂商所专注和擅长的,首先应该是工具的设计。既然实现协同管理是一项“以人为本”的创新工程,那么不妨把思路放开一些,让涉及企业管理和软件渠道的多方参与进来。这样才能形成一个协同的生态链。
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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