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曾佳萍是逗拍公司旗下的慈善机构负责人,由她主导推广的慈善项目,全部都顺利落地,一片好评。
最为出众的还是此前被刘文斌赞扬过的短视频创作大赛,这个半慈善半商业性质的项目,在西南地区十分受欢迎。
可以说,逗拍直播和电商的营业额当中,西南地区也贡献了一份微弱的力量。
虽然很微弱,但却不可忽视,毕竟其背后带动了当地经济发展,特别是返乡创业浪潮的崛起,短视频创作大赛项目起到了非常大的作用。
并且由于逗拍的头部效应,斗音、快手两家短视频平台也都跟进了这个项目,虽然不如前者,但备受好评。
彭十八一听刘文斌这样说,小脑袋顿时缩了起来,讪讪地笑了,强行转移了话题。
她可是大网红,若没什么事,还是不要跑去那些穷乡僻壤受罪了。
跟彭十八吃过午饭,下午,刘文斌来到会议室,里面已经坐满了人。
今天这场会议是财年会议,是对过往一年的总结和对未来一年的规划。
虽然说一九年的规划早在去年年底之前就已经敲定下来了,但现在是针对财报进行细微调整。
其次,逗拍总部也基本完工了,内部装修也大致完成了,就剩下一些收尾工作了,什么时候搬家,也需要讨论一下。
最后便是关于即将到来的灾难年,也应该做一下调整了。
财报没什么好说的,刘文斌早已经看过了。
过去的一八年,逗拍年营收在两千四百多亿元左右,纯利润在八百多亿元,不高不低。
要知道在一八年的双十一,阿狸集团的成交额突破了两千亿元,达到了惊人的两千一百三十亿元。
就算是京东商城,双十一的成交额也达到了一千五百九十八亿元的历史突破。
那个时候的逗拍,电商平台刚起步,直播卖货也远没有到巅峰,所以有两四百多亿的营收,已经是直播卖货平台的佼佼者了。
当然,互联网电商竞争激烈,就算逗拍是直播卖货平台的老大,可是阿狸、京东、快手和斗音等公司也不是吃素的,一个个都大力抢占市场份额。要不是逗拍占据短视频流量霸主地位的先发优势,直播卖货的老大地位怕是不保。
不过,即便是如此高的营收,在一八年上半年,逗拍也还需要刘文斌的投资,要不然还支撑不住呢。
所以即便是一八年全年纯盈利有八百多亿元,可这笔钱也全部投入进去了,砸在技术研发等上面了。
从之前的不断输血到现在的收支平衡,刘文斌已经非常满意了。
只要逗拍平台保持下去,在接下来的灾难年当中,逗拍直播和电商都将迎来大发展的机遇。
韦奕博对逗拍接下来的发展提出了几点要求,除了深耕直播卖货和电商两个重要的盈利项目,还有就是重新洽谈广告分成模式、短视频细分领域深耕等几个重大改革。
这几点要求扔出来,会议室顿时炸锅了,一个个高管都激烈讨论了起来,完全就是两派对抗,没有第三方中立。
赞同韦奕博的一派认为逗拍目前家大业大,度过了之前那段艰难时期,也是时候收回当初给出去的利益了。其次广告商虽然很厉害,可现在的逗拍,广告营收的占比不高,所以不怕那些广告商。
并且短视频细分领域深耕需要更多的资金投入,特别是对大数据的要求更高。
短视频细分领域其实就是大数据的高阶用法,这其实就是资源的深度优化。
大数据的粗浅用法,就是逗拍刚起步时,利用用户的喜好进行短视频的精准推荐,但还可以做到更好!
比如用户很喜欢化妆类视频,百分之八十推荐这类视频,剩余的百分之二十是其他热门类视频,以免用户审美疲劳,导致用户讨厌逗拍损失用户。
而短视频细分领域则是将这些做到极致,如优化企业资源分配是大数据的一类典型应用。以人力资源部门、招聘部门为例,通过对在职、离职员工的反馈、KPI表现、评估等数据分析可以对新员工招聘做出指导意见,并能提高员工顺利融入团队,对提高ROI产生积极意义。
除此之外,资源分配优化还有另一个维度,那就是从数据库和数仓的角度来看问题。
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众所周知,在过去的10年的大数据与云计算的突飞勐进的发展过程中,像逗拍就有三大数据中心,每个数据中心都有几百万台服务器,甚至华东地区这边的数据中心,更是有将近六百万台服务器。
如此庞大的规模,不仅在国内,就算放眼全球,那也都是排的上号的数据中心。
然而,我们真的做到了资源优化分配吗?那么多台机器真的在高效的运行在解决客户的问题吗?
刘文斌提出了两个非常致命的问题,所有高管都不说话了,连韦奕博和几个部门的头头也都没有说话。
“回答这个问题,需要全面的从云计算(或大数据)的三要素来衡量,包括计算(如CPU)的利用率、存储利用率、网络利用率等。举个简单的例子,很多数仓、数据库产品,皇皇千八百太机器,然而每台的利用率只有单线程的水平,现代CPU都是32线程、56核的量级,只有单线程,就意味着95%,99%都在空转。特别是在一些分布式系统中,这种资源浪费是惊人的。例如某开源NewSQL类数据库,在某知名实验室中压测结果爆出六台实例的集群处理能力堪堪与传统的一台机器的MySQL持平。然后他们的工程师只能说,我们至少是分布式的啊!”
会议室里一片安静,大家都没想到大老板会突然这么说,大家心中凛然。虽然大老板不管理公司,但是对公司业务的了解和前瞻性,远超在座的众人。
难怪对方是老板,其他人只是打工仔罢了。
“真正的大数据,需要能解决客户的实际问题,而不是通过所谓的颠覆式创新来,以浪费资源或低效利用资源的方式........”
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