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林文傑

負責人

2023/02/02

這個世界與你想的不一樣
你的個人意識或稱你的自我不是你身體、行為、思維的唯一主人,你的自我意識是一種結果而不是原因。
你身上有億兆個細胞,單一的細胞是不會思考沒有意識的,它只會執行某依單一任務,而如果億兆個細胞每一個都好好的執行它所屬的任務,就會湧現自我意識,也就是說你的自我是從無序到有序的過程,由隨機的、自發的億兆細胞各自的作為中產生。
基本上這宇宙的萬物都是由無序到有序,並沒有甚麼至高無上的設計師,或是你稱之的上帝、神,宗教是由於人類的需求而想像出來的,用來解釋無法理解的、用來安慰自己、用來鞏固權力、用來獲取利益、用來管理眾人。
所有的宗教規則都是當初制定者為了自己的利益與目的而設定,並非所謂的神諭,例如1727年,伊斯蘭最高領袖宣布,印刷古蘭經有違伊斯蘭教義,明令禁止,以致印刷術在阿拉伯世界未能發展。這個宗教領袖很明顯的是為了鞏固自己解釋與擁有古蘭經的權力而阻擾了阿拉伯世界的進步。
基督教誕生之初,於當時有許許多多的宗教在同一塊土地上競爭,也各自有擁護者,基督教也不是當時的最大一派,原本最大宗教的教主於傳教的路上失蹤,從此不見蹤影,使得基督教有了竄起的機會,而基督教的成功並不是耶穌的功勞,主要都是它的核心信眾,例如聖保羅等人,這些人比其他教派更聰明有影響力,造就了基督教的基礎,後來更因歷史因素,國王為了避免政權崩潰,利用基督教勢力來鞏固權力,在因緣巧合之下,造就基督教千年的盛世。
與你自我意識的發生一樣,耶穌並不是基督教成功的原因,他是基督教成功的結果。
同樣的馬雲不是阿里巴巴成功的原因,
馬克左柏格也不會是Facebook成功的原因,
你也不會是某個企業、某個行銷案成功的原因。
馬雲是阿里巴巴成功的結果。
而阿里巴巴的成功取決於每一個組成份子各自做好自己的事情,一個品牌的成功也取決於無序的消費大眾各自的行為,經過時間累積之後自然會出現一個品牌,其中每個組成、每個消費者所造成的影響力都是微乎其微的。
行銷就是一種湧現現象,這個現象必須出現在一個合適的情境,說個故事:約翰內斯•古騰堡在1440年發明了印刷技術,造成印刷書籍的普及,印刷書籍的普及造成近視疾病的發生,近視疾病的發生造成眼鏡的發明,眼鏡的發明造成透鏡研究的進步,透鏡研究的進步造成顯微鏡與望遠鏡的誕生,望遠鏡的誕生讓我們發現宇宙大爆炸的秘密。
這一延續數百年的歷史脈絡形成後續一切發生的情況與環境,當情況與環境條件俱足,這個時候任誰有這個機遇站在對的位置上,就有機會成為名留千古的歷史名人。
也就是說若不是愛因斯坦發現相對論,在當時也有其他人會發現。
行銷這個湧現狀態若遇到一個合適的土壤,也就是對的時間、空間、情況環境,它就會自然產生一個名留千古的案例,剛好站在這個位置上的某個人,也就成為英雄。
你以為你很重要,
你以為行銷廣告策略很重要,
你以為產品研發很重要,
你以為通路策略、價格策略很重要,
這些所有的一切,所造成的影響都不如你想像中的大,多數人都是倒果為因、用單一解釋去說明這個複雜無序的混沌宇宙,基本上一切都是一種演化過程物競天擇,行銷是一種過程,不斷演化、不斷試錯,不論是誰都是一樣。
不要追捧單一的成功人士,
不要學習單一的成功案例,
你要從中找出模式,
找出脈絡,
抓準時機,
站對位置。
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2022年客戶累計兩百家以上
新聞上刊超過一千條
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推薦給你

知識貓星球

喵星人

11/23 19:44

為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形?如何解決資訊不流通
數據孤島(Data Silos)是指在組織內部,不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立,影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性:數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問,其他部門無法獲取或使用這些數據,造成訊息流通不暢。
- 重複性:不同部門可能會儲存相同的數據,導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難:由於數據分散,企業難以進行全面的數據分析,影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙:不同部門使用的系統和平台可能不兼容,缺乏統一的數據標準和接口,導致數據無法共享。
2. 組織結構:各部門之間缺乏協作機制,可能出於自身利益考量而不願意共享數據,形成部門壁壘。
3. 數據治理不足:缺乏系統的數據治理策略,導致數據管理混亂,影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率:數據孤島會導致業務流程繁瑣,無法實現高效的跨部門協同,增加工作負擔。
✔ 影響決策:由於無法獲取全面的數據支持,管理層在做出決策時可能面臨困難,增加決策風險。
✔ 資源浪費:重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源,還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法:
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發,實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL(提取、轉換、加載)工具來整合數據,從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據,提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據,而數據湖則能處理結構化和非結構化數據,支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略,包括數據分類、質量標準和安全規範,能夠提高數據的質量和一致性,並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊,實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據,提升決策效率和準確性,並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能:使用API(應用程式介面)和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互,實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘,促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能:數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖,使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據,而不需要知道數據實際存儲的位置,從而提升數據訪問效率。
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