Alibaba и умный бизнес будущего. Цзэн Мин. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Цзэн Мин
Издательство: Альпина Диджитал
Серия:
Жанр произведения: Управление, подбор персонала
Год издания: 2018
isbn: 978-5-9614-2420-1
Скачать книгу
Alibaba.com: Как китайская интернет-компания завоевала мир. – М.: Individuum, 2016; Кларк Д. Alibaba: История мирового восхождения от первого лица. – М.: Эксмо, 2018.

      11

      Сетевая координация – это перевод китайского термина ванло сетун, который я предложил для внутрикорпоративного использования в июне 2007 г. Эта идея основывается на теориях из таких классических дисциплин, как организация производства, а также из более новых междисциплинарных сфер, таких как анализ сетевых структур. Дополнительную информацию по сетевым бизнес-моделям см. в: David Easley and Jon Kleinberg, Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World (Cambridge: Cambridge University Press, 2010).

      12

      Основополагающей работой по такой структуризации компаний была статья Рональда Коуза, см. Ronald H. Coase, “The Nature of the Firm,” Economica New Series, 4, no. 16 (1937): 386–405 (Blackwell Publishing). Впоследствии он написал еще одну очень важную статью: Ronald H. Coase, “The Problem of Social Cost,” Journal of Law and Economics 3 (October 1960): 1–44. Значительный вклад в организационную экономику внесли многие экономисты, в том числе лауреат Нобелевской премии Оливер Уильямсон.

      13

      Интеллектуальная обработка данных – это перевод китайского термина шуцзюй чжинэн, который я предложил для внутрикорпоративного использования в 2014 г. Он обозначает определенный стратегический подход к применению технологий машинного обучения. Как я объясняю в главе 3, в отличие от таких родственных терминов, как искусственный интеллект, анализ и обработка данных и большие данные, интеллектуальная обработка данных фокусируется в большей мере на практических аспектах применения данных и алгоритмов для получения адаптивных бизнес-результатов. Дополнительную информацию по машинному обучению и анализу и обработке данных см. в: Pedro Domingos, The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World (New York: Basic Books, 2015).

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