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Google 以54億美元併購安全網路品牌Mandiant
根據 Synergy Research 的數據, AWS的全球雲市占率為33%,而Microsoft 為 21%,Google Cloud則為 10%. 位居老三的Google cloud, 如何快速取得競爭對手的市占率? 透過併購上下游廠商,補齊產品競爭力或取得客戶,是國際大廠常用的手法.
Google在3月8日宣布以54億美元現金收購Mandiant,為Google第二大併購案. 據傳微軟在2月也評估收購的可能,但在上周決定退出. 讓Google有機會補強產品線,雖然付出了57%的溢價給Mandiant,讓Mandian股東覺得賣得好,但對Google是否值回票價還有待觀察.
Mandiant是由美國空軍情報中心退役軍官Kevin Mandia於2004年創立,總部位於美國加州,最初以私人網絡安全技術公司形式營運,並且曾在2013年公布背後為中國軍方指示的駭客攻擊細節報告,指稱中國軍方透過駭客竊取美國境內多達141家企業的商業機密,而在同年則由網路技術安全公司FireEye以10億美元收購.
根據外媒Protocal的報導, Mandiant可以補齊Google在安全技術解決方案的不足,目前Google Cloud有 Google Cloud Armor, Chronicle 和BeyondCorp Enterprise, 加上Mandiant之後, Google cloud就可以宣稱他們有全方位的安全技術解決方案.
面對Google的積極佈局, Microsoft & AWS也無法等閒視之, 根據專家說法,CyberArk、Ping、Qualys、Rapid7、SailPoint、Tenable 和 Varonis 將來可能是被投資或併購標的,這些公司專注於雲端工作負載保護.
Mandiant面對同屬性的策略投資人,Microsoft選擇放棄他，Google則選擇用57%溢價的併購。 策略投資的取捨遠比想像的複雜,被投資公司的評價,不是只看他本身的損益,而是雙方加乘之後的價值,以及被競爭對手拿走之後,可能產生的影響.
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量子計算到底厲害在哪？發展到哪？不懂資訊工程看這1本就懂！
第一代電腦是手工編程的，起先是將開關和燈重新布線，然後是在卡片上打孔。今天，程式人員不太需要考慮實際執行命令的微型電晶體。在物理學家和工程師努力解決量子硬體問題的同時，電腦科學家也在爭先恐後開發軟體程式和基礎設備，而這些程式和基礎設備將在嘈雜中型量子時代以及未來以量子設備為中心時運作。微軟的切坦．納亞克表示：「內燃機不等於汽車。汽車需有輪子、方向盤以及儀表板，顯然還要配備衛星定位系統。汽車由很多東西組成，只有百分之五十或七十五的汽車零件，仍稱不上是一台汽車。」
所以，現在Google、微軟、IBM和其他公司（包括總部設在伯克萊的Rigetti公司）都在研究位於量子電腦之上的那一層，就像編譯器和操作系統讓你免於直接解譯電腦中0、1組合的電腦語言。Google的瑪麗莎．朱斯蒂娜表示：「現在我們編寫的量子電腦程式幾乎是機器代碼，非常接近硬體。我們沒有任何可以將硬體抽象化的進階工具。」
在微軟公司裡，具有電腦科學背景的克里斯塔．斯沃爾協助開發了Q#（發音為「q-sharp」），這是首批特殊編程語言中的一套，其設計專為處理所有類型的量子電腦的怪癖。它能在離子阱量子電腦上運作，也能在使用傳統硬體的虛擬量子電腦上運作，更能在微軟無從捉摸的拓撲量子位元的量子電腦上運作，且可以在這些狀態中輕鬆切換。斯沃爾說：「我們知道量子電腦還會一直發展，但這套程式碼會繼續使用下去。」
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元宇宙帶來具體改變的3種未來工作方式？
元宇週技術幾乎涉及所有產業
對所有產業皆會帶來重大影響的共同領域，是工作方式的創新。在新冠疫情爆發導致人們全面進行居家辦公前，早就已經發展出了數位游牧、共同工作空間、數位辦公室等各式各樣的工作方式。
隨著我們必須在同一個時間、同一個空間工作的必要性降低，加上與廣大地區的眾多合作伙伴協作或進行開放式交流的新創企業文化擴大，與過去數百年相比，近十年工作方式的變化似乎更大。
在新冠大流行下，不同工作方式的社會接受度和發展速度急速加快，而讓這一切化為可能的，正是數位、網路、行動與VR ／ AR 技術。
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數位轉型時代，我們到底需要怎麼樣的人才？
數位轉型勢在必行，但進展進度卻超乎想像。根據104人力銀行在2020、2021年統計，相關於「數位轉型」需求人才，光是數據分析師一職，在2021年5月所開職缺突破歷史新高，並很快在同年11月再次突破紀錄。以人為本的數位轉型是如何推動成功的？
台新銀行尚瑞強總經理，用全台市占率最高的數位銀行Richart，為我們講了一個故事。
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數位轉型怎麼轉？從數據挖掘新機會！
也許，你想的 #數位轉型 跟主管說的數位轉型，還有老闆藍圖中的數位轉型都不一樣。
在不同的解讀下該怎麼進行轉型？
首先，我們要先把框架定義清楚，然後導入數據來驅動決策⋯⋯聽起來很美好對吧？現實中的阻礙、困難到具體策略，這篇文章中可以帶我們一探究竟：
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