创业过程中不要被理想主义所牵绊

本文通过两只不同理念的猪创业的故事,阐述了创业初期应注重现金流及实际收益而非过于追求完美制度的观点。结果导向的猪关注销售与现金流,实现了盈利;而理想主义的猪虽建立了完善的管理体系,却忽视了盈利的重要性。

   一头理想主义的猪和一头结果导向的猪,分别创业组建了房地产公司。理想主义的猪一向追求完美。他想,企业做大,首先必须有一套先进的企业管理制度;有了这些先进的管理模式,只要能够有效管理和合理评估每只理想主义的猪的工作,在一个完善的管理团队中,所有这些理想主义的猪各司其职,就可以推动企业方阵朝着既定的目标迈进。

    结果导向的猪做事一向实际。他想,企业最终必须靠业绩说话,而良好的业绩首先必须有良好的销售。于是他通过分析客户需求建造并且销售房子,又通过销售结果分析客户需求的变化。他也设立了一套很好的激励制度,重奖当月为销售作出重大贡献的结果导向的猪。

    一年过去了,双方比较创业的结果,理想主义的猪不如结果导向的猪的一半。理想主义的猪大惑不解。花了这么多钱设立的管理体系怎么会不管用?“为什么完美制度竟然不如粗放的管理?”也许寓言中的问题也正在困惑着我们许多做企业的老总、经理们,尤其是处于创业时期的人们。

    赚钱才是硬道理

    理想主义的猪的根本错误在于忽略了创业阶段赚钱才是硬道理的准则。创业时期是结果导向而非过程导向,希冀通过规范、完美的过程设计来达致赚钱的结果是不切实际的。在要么生存要么被淘汰的暴风骤雨中,只有市场导向、客户导向下的灵活应变并掘得能让创业者喘口气的第一桶金才是真的,其它的都是美丽的谎言。乌托邦的窗户纸不敢去捅破,就只能象理想主义的猪一样,迷失在所谓的制度制胜的陷阱中不能自拔。试问,创业者能不能承担得起繁杂制度下牺牲的机会成本?创业者能不能承担得起过分强调流程下的沟通成本?创业者能不能承担得起维护制度运营的管理成本?实践告诉我们,答案是否定的。也许理想主义的猪会低不下它高傲的头,但它始终会承认:现实总是现实;赚钱了,才是有效的。

    谁掌握现金流,谁就是赢家

   结果导向的猪的大获全胜的关键看似是销售业绩,但事实上应该是业绩背后所带来的现金流。创业所追求的,不是规模,也不是利润,而是现金流。规模再大,没有利润,就无法保证运营的良性发展;有了利润,不考虑持续发展的原始资本积累,而是拼红了眼又投进去,结果一旦遭遇挫折,或者资金回笼得慢,就极有可能全部蹦盘。现金流就好象充分的未被透支的生命体营养一样,能够补充缺口,让创业企业掌握市场的主动权,掌握竞争的主动权。

    现金流决定了创业者能不能按时支付得起每月固定的费用开支,能不能有支持公司业务正常运营的成本投入,能不能有新的利润用于扩大规模,能不能避免负债经营所产生的副作用,所有这些,都是现实的问题。生存就是资金成了过路财神,来了又走,走了又来;生存就是亏了盈,盈了亏,盈了又亏。只有当赢利成为稳定的现金流,只有当你确定一种能真正持续为企业带来利润的商业模式之后,创业才算结束,才进入到发展阶段。

    功利的,才是真实的

  柏拉图说过,在人的心中,有两匹马,一匹是情感的野马,一匹是理智之马。对于创业者来说,心中也有两匹马,那就是功利与理想之马。《基业长青》告诉我们,只有高远的追求才能导致企业的持续发展,于是我们的心中充满了理想国的梦想,期望通过创业造就一个完美的企业哲学。但无数的事实告诉我们,功利的,才是真实的。粗放的管理,却因为抓住了赚钱、现金流和生存的主题而有效;完美的管理,却因为没有在正确的时间、正确的地点做正确的事情而流产。

    理想主义的猪与结果导向的猪的故事事实上非常清楚地告诉我们,什么样的创业者才能真正成功,而什么样的创业者最终只能是堂吉柯德般的“英雄”。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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