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随笔

低风险爬虫行为分析：收益与策略
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博弈

OKR的陷阱与助力
武汉小龙虾市场提供加工服务了

走走停停

尝试客观的评价华为
华为观察手记：从内部视角解读组织特质

观影

随笔就是随便写写, 简短的, 未经严肃思考推敲的, 临时起意的, 无关紧要的胡思乱想.

一些技术博客要写定义, 写前因后果, 篇幅会比较长, 写的很累, 也很费时间.

简短的技术博客也会放在这里, 但是不会写太多背景, 在随笔写的东西都会比较轻松.

低风险爬虫行为分析：收益与策略

深入分析网络爬虫的法律风险、道德考量和最佳实践策略，探讨如何在合规的前提下实现数据价值

Tuesday, December 03, 2024

引言

在数字化转型加速的今天，网络爬虫已成为连接数据孤岛、挖掘信息价值的重要桥梁。根据Statista数据显示，全球数据量预计将在2025年达到175ZB，其中80%的数据是非结构化的网络数据。网络爬虫作为获取和分析这些海量网络数据的关键工具，其重要性日益凸显。

然而，爬虫行为往往伴随着法律风险和道德争议。许多企业和开发者在追求数据价值的同时，面临着合规性挑战、道德困境和技术难题。特别是在GDPR、CCPA等隐私保护法规实施后，数据采集的合法性边界变得更加模糊。

本文将基于最新的法律法规和技术实践，深入分析低风险爬虫行为的策略。我们将从法律风险评估、技术实现要点、数据源选择策略、收益量化分析、道德约束框架等多个维度，为读者提供全面的指导原则。目标是帮助读者在严格遵守法律法规的前提下，实现数据的最大价值，同时维护互联网生态的健康发展。

通过本文的分析，你将了解到：

如何评估和规避爬虫行为的法律风险
哪些数据源是低风险且高价值的
如何构建合规且高效的爬虫系统
爬虫行为的经济效益和风险量化模型
负责任的爬虫实践指南

让我们一起探索在数字时代，如何负责任地利用爬虫技术创造价值。

法律风险分析

国内外法律法规差异

中国：

《网络安全法》（2021年修订）：要求网络运营者采取技术措施防止爬虫干扰，保护网络安全
《数据安全法》（2021年）：对个人敏感信息获取有严格限制，明确数据分类分级保护制度
《个人信息保护法》（2021年）：首次明确"个人敏感信息"定义，强化个人权益保护
《反不正当竞争法》（2019年修订）：禁止通过技术手段获取商业秘密，增加互联网领域不正当竞争行为
《最高人民法院关于审理侵害信息网络传播权民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》（2020年）：明确网络爬虫行为的法律边界

美国：

DMCA（数字千年版权法）：保护版权内容，网站可通过DMCA通知移除侵权内容
CFAA（计算机欺诈和滥用法）：禁止未授权访问计算机系统，但对公开数据有例外
CCPA（加州消费者隐私法）：对数据收集和处理有严格要求
重要判例：LinkedIn vs. HiQ Labs（2021年）：最高法院裁定，爬取公开可用数据不构成违法
重要判例：hiQ Labs vs. LinkedIn（2019年）：联邦法院支持数据抓取的合法性

欧盟：

GDPR（通用数据保护条例）：对个人数据保护要求极高，违约最高可罚款全球营业额4%
ePrivacy指令：规范电子通信中的隐私保护
重要判例：Fashion ID GmbH & Co. KG vs. Verbraucherzentrale NRW e.V.（2019年）：涉及爬虫与数据库权的冲突

其他重要地区：

日本：《个人信息保护法》（2020年修订版）加强了数据主体权利
印度：《个人信息保护法案》（2023年）即将实施，对数据处理有严格要求
澳大利亚：《隐私法》（1988年）及其修正案，包含严格的数据保护条款

经典案例分析

LinkedIn vs. HiQ Labs（2021）：美国最高法院裁定，爬取公开可用数据不构成违法，强调了数据可获取性的重要性
eBay vs. Bidder’s Edge（2000）：禁止大规模爬取影响网站正常运营，确立了"服务器过载"作为违法标准的判例
Facebook vs. Power Ventures（2009）：涉及社交网络数据抓取的版权和隐私问题
国内案例：淘宝等平台对爬虫软件的打击行动，涉及《反不正当竞争法》的适用
Google vs. Equustek（2017）：涉及搜索引擎对侵权网站的链接问题，对爬虫行为有间接影响
Ryanair Ltd vs. PR Aviation BV（2015）：欧盟法院关于数据库权的判例，对数据抓取产生影响

低风险爬虫策略

技术实现要点

遵守robots.txt：虽然不是法律要求，但体现对网站所有者的尊重。建议使用Python的robotparser模块解析robots.txt文件
合理请求频率：避免对网站造成过大负担。建议单个域名请求间隔不低于1秒，大型网站可适当增加间隔
设置User-Agent：标识爬虫身份，便于网站识别和管理。建议包含联系信息，如：MyBot/1.0 (contact@example.com)
实现随机延迟：模拟人类访问行为，降低被识别风险。建议使用指数退避算法处理请求延迟
IP轮换策略：使用代理IP池分散请求，避免单IP被识别和限制
会话管理：合理使用Cookie和Session，避免频繁重新建立连接
错误处理机制：实现完善的异常处理，避免因网络问题导致的无限重试
数据缓存策略：避免重复抓取相同内容，减少对服务器的负担
流量控制：实现请求队列和并发限制，防止突发流量影响网站正常运营
自适应速率：根据服务器响应时间动态调整请求频率

技术架构建议

分布式爬虫架构：

使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）管理任务分发
实现主从架构，主节点负责任务调度，从节点负责数据抓取
采用容器化部署（如Docker）提高可扩展性

数据存储策略：

实时数据：使用Redis缓存热点数据
历史数据：使用MongoDB或Elasticsearch存储结构化数据
大文件：使用分布式文件系统（如HDFS）存储图片、文档等

监控告警系统：

实时监控请求成功率、响应时间、错误率
设置阈值告警，及时发现和处理异常情况
记录详细的访问日志便于审计和分析

数据源选择策略

低风险数据源详解

政府公开数据网站：

data.gov - 美国政府开放数据平台
data.gov.cn - 中国政府数据开放平台
欧洲开放数据门户 - 欧盟官方数据平台
各级政府统计局网站（如国家统计局、地方统计局）

学术研究机构公开数据：

arXiv - 开放获取的学术论文预印本
PubMed - 生物医学文献数据库
Google Scholar - 学术搜索引
大学图书馆开放数据资源

开放API接口：

政府机构提供的API（如天气数据、交通数据）
开放学术数据库API（如CrossRef、DataCite）
开放政府数据API（如Socrata、CKAN）
建议优先使用官方认证的API接口

个人博客和开源项目：

GitHub公开仓库（代码、文档、数据）
个人技术博客（通常允许引用）
开源项目文档和Wiki
技术社区问答平台（如Stack Overflow）

新闻网站（条件允许）：

传统媒体的新闻聚合页面
政府新闻办公室的公开声明
新闻网站的RSS订阅源
必须严格遵守robots.txt和网站条款

高风险数据源详解

商业网站产品数据：

电商平台的产品价格、库存信息
招聘网站的工作岗位数据
房地产网站房源信息
旅行预订网站的价格数据

社交媒体个人隐私信息：

用户个人资料和联系方式
私密社交动态和消息
个人照片和视频内容
位置信息和轨迹数据

受版权保护的原创内容：

新闻网站的付费内容
学术期刊的全文内容
原创艺术作品和设计
商业数据库的专有数据

竞争对手的商业数据：

商业情报和市场分析报告
客户名单和联系信息
商业计划书和策略文档
内部运营数据和财务信息

数据源评估框架

在选择数据源时，建议使用以下评估框架：

法律合规性评估：
- 数据是否公开可获取？
- 是否涉及个人隐私或商业秘密？
- 是否受版权保护？
- 网站条款是否允许数据抓取？
技术可行性评估：
- 网站结构是否稳定？
- 数据格式是否易于解析？
- 访问频率限制如何？
- 是否需要登录认证？
道德影响评估：
- 对网站服务器负载影响？
- 是否影响其他用户的正常访问？
- 数据使用是否符合社会利益？
- 是否可能引起争议或误解？
价值密度评估：
- 数据质量和准确性如何？
- 数据更新频率如何？
- 数据量是否足够支撑分析需求？
- 数据是否有长期价值？

收益评估

潜在收益类型

学术研究：获取大规模数据进行分析研究
- 案例：COVID-19疫情期间，研究者通过爬取社交媒体数据分析公众情绪变化
- 价值：发表高水平论文，获得研究经费
内容聚合：整合多个来源的信息提供服务
- 案例：新闻聚合平台整合多家媒体源，提供个性化新闻服务
- 价值：用户规模可达数百万，广告收入可观
市场分析：分析行业趋势和竞争态势
- 案例：电商价格监控系统，实时跟踪竞争对手价格变化
- 价值：优化定价策略，提高市场竞争力
个人学习项目：技术学习和能力提升
- 案例：个人开发者通过爬虫收集数据训练机器学习模型
- 价值：技术能力提升，就业竞争力增强
商业情报：合法范围内的市场洞察
- 案例：咨询公司通过公开数据分析行业发展趋势
- 价值：为企业提供战略决策支持

量化收益评估模型

投资回报率（ROI）计算

ROI = (总收益 - 总成本) / 总成本 × 100%

收益构成：

直接经济收益：数据变现、广告收入、服务收费
间接经济收益：成本节约、效率提升、决策优化
战略价值收益：市场洞察、竞争优势、技术积累

成本构成：

开发成本：人力成本、技术工具成本
运营成本：服务器费用、带宽费用、维护成本
风险成本：法律风险准备金、声誉风险成本

实际案例收益数据

学术研究项目：
- 数据量：1000万条社交媒体数据
- 处理时间：3个月
- 收益：2篇期刊论文发表，获得20万元研究经费
- ROI：约300%
商业数据分析项目：
- 数据量：500万条电商产品数据
- 运营时间：6个月
- 收益：为企业节省采购成本150万元
- ROI：约500%
内容聚合平台：
- 日处理数据量：1000万条新闻数据
- 月活跃用户：50万人
- 收益：广告收入30万元/月
- ROI：约200%

成本收益分析

时间成本量化

开发时间：小型项目（1-2周），中型项目（1-3个月），大型项目（3-6个月）
维护时间：日常维护（每周4-8小时），问题处理（按需处理）
人力成本：开发人员（500-1000元/天），数据分析师（800-1500元/天）

计算资源成本

服务器成本：云服务器（1000-5000元/月），存储费用（0.5-2元/GB/月）
带宽成本：国内CDN（0.5-1元/GB），国际带宽（2-5元/GB）
工具成本：爬虫框架（免费-开源），数据处理工具（免费-1000元/月）

法律风险量化

合规审计成本：初次审计（5-10万元），年度审计（2-5万元）
潜在罚款风险：GDPR最高可达全球营业额4%，国内法规通常数万元到数百万元
法律顾问费用：常年法律顾问（10-50万元/年）

道德成本评估

服务器负载影响：正常情况下<5%性能影响
用户体验影响：合理爬取对用户体验影响可忽略不计
声誉风险：合规运营基本无声誉风险

风险收益矩阵

风险等级	收益潜力	推荐策略
低风险	低收益	适合个人学习和小型研究项目
低风险	中收益	适合学术研究和内容聚合服务
中风险	高收益	适合商业数据分析和市场研究
高风险	高收益	需要专业法律支持和风险控制

长期价值评估

数据资产价值：高质量数据可重复使用，价值随时间递增
技术积累价值：爬虫技术栈可复用于其他项目
品牌价值：合规运营可建立良好的行业声誉
网络效应价值：数据规模越大，分析价值越高

道德与最佳实践

道德原则框架

尊重网站意愿：优先考虑网站所有者的利益，尊重其数据控制权
最小影响原则：不对网站正常运营造成实质性影响，保持服务器健康
数据使用透明：明确告知数据使用目的和方式，建立信任机制
负责任的态度：出现问题时及时响应和改正，主动沟通解决
公平竞争：不通过不正当手段获取竞争优势
社会价值：确保数据使用创造正面的社会价值

技术最佳实践指南

错误处理机制

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry

def create_resilient_session():
    session = requests.Session()
    retry_strategy = Retry(
        total=3,
        status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
        method_whitelist=["HEAD", "GET", "OPTIONS"],
        backoff_factor=1
    )
    adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
    session.mount("http://", adapter)
    session.mount("https://", adapter)
    return session

日志记录最佳实践

使用结构化日志记录关键信息
记录请求URL、响应状态码、处理时间
敏感信息脱敏处理
定期轮转日志文件避免磁盘空间不足

监控告警系统

监控指标：请求成功率、响应时间、错误率、服务器负载
设置合理阈值：错误率>5%、响应时间>10秒触发告警
告警渠道：邮件、短信、Slack等
告警抑制：避免重复告警影响正常工作

定期审查流程

每月进行一次全面审查
检查robots.txt更新情况
评估爬虫对网站影响
更新数据源列表和抓取策略
审查数据使用是否符合预期目的

实际操作指南

爬虫开发流程

需求分析：明确数据需求和使用目的
法律合规检查：咨询法律顾问，评估风险
技术方案设计：选择合适工具和架构
数据源评估：验证数据源的合规性和稳定性
原型开发：小规模测试验证可行性
全量部署：逐步增加并发量，监控影响
持续优化：根据监控数据持续改进

应急响应流程

问题发现：通过监控系统发现异常
立即停止：暂停相关爬虫任务
问题诊断：分析日志确定问题原因
沟通协调：联系网站管理员说明情况
解决方案：制定并实施修复方案
预防措施：更新策略防止类似问题

数据清理和存储规范

数据脱敏：移除个人身份信息
数据去重：避免存储重复数据
数据验证：确保数据质量和完整性
安全存储：使用加密存储敏感数据
访问控制：限制数据访问权限

合规性检查清单

法律合规检查

是否获取了网站所有者的明确许可？
是否遵守了robots.txt文件？
请求频率是否合理，避免影响网站正常运营？
是否只爬取公开可访问的数据？
是否涉及个人隐私或敏感信息？
数据使用是否符合相关法律法规？
是否进行了法律风险评估？

技术合规检查

是否设置了合理的User-Agent？
是否实现了请求限流和延迟机制？
是否有完善的错误处理和重试机制？
是否记录了详细的操作日志？
是否建立了监控和告警系统？
是否定期备份重要数据？

道德合规检查

是否评估了对网站的影响？
是否考虑了其他用户体验？
数据使用是否透明公开？
是否建立了问题响应机制？
是否考虑了社会影响？
是否遵循了行业最佳实践？

安全合规检查

是否保护了数据隐私和安全？
是否限制了敏感数据访问？
是否加密了存储的数据？
是否定期更新安全补丁？
是否进行了安全审计？

结论

核心观点总结

网络爬虫作为连接数据孤岛、挖掘信息价值的关键技术，在大数据时代扮演着越来越重要的角色。然而，它同时也是一把双刃剑，既能带来巨大的数据价值，也可能引发严重的法律风险和道德争议。

关键成功要素

合规第一：始终将法律合规作为爬虫行为的首要考虑因素
道德至上：尊重网站所有者、数据主体和其他利益相关者的权益
技术谨慎：采用负责任的爬虫技术和策略，最大限度降低风险
价值创造：将爬取的数据用于正面的社会价值创造，而非商业获利

实践指导原则

数据源选择：优先选择政府公开数据、学术研究数据和开放API
技术实现：采用分布式架构、合理限流、完善监控的负责任技术方案
风险控制：建立全面的风险评估和应急响应机制
持续改进：定期审查和优化爬虫策略，适应法规和技术的发展

前瞻性展望

技术发展趋势

智能化爬虫：结合AI技术实现更智能的内容识别和数据提取
无头浏览器：使用Headless Chrome等工具提高数据抓取的成功率
联邦学习：在保护数据隐私的前提下进行分布式数据分析
区块链应用：利用区块链技术实现数据来源可追溯和使用透明化

法规演进趋势

隐私保护强化：各国将继续加强个人数据保护，爬虫合规要求将更严格
数据主权：数据本地化要求将对跨国爬虫行为形成更大约束
算法透明化：对自动化数据处理过程的透明度和可解释性要求提高
国际合作：各国在数据治理领域的合作将影响全球爬虫行为规范

道德标准提升

社会责任：爬虫行为需要更多考虑对社会整体的影响
环境影响：关注数据处理对环境的影响，倡导绿色爬虫
数字公平：确保爬虫技术不加剧数字鸿沟
伦理审查：建立爬虫项目的伦理审查机制

行动建议

对于计划实施爬虫项目的个人和组织，我们建议：

前期准备：
- 进行全面的法律风险评估
- 制定详细的项目计划和风险控制方案
- 建立与网站管理员的沟通渠道
实施阶段：
- 采用最小影响的技术方案
- 建立完善的监控和告警系统
- 保持透明的数据使用方式
持续运营：
- 定期进行合规性审查
- 关注法规和技术的发展动态
- 主动参与行业自律和标准制定
问题处理：
- 建立快速响应机制
- 主动沟通和解决问题
- 从问题中学习和改进

结语

负责任的爬虫行为不仅是对法律的遵守，更是对互联网生态的尊重和贡献。在追求数据价值的同时，我们必须始终牢记：技术服务于人，数据创造价值，合规成就未来。

通过遵循本文提出的原则和策略，我们可以在降低风险的同时，实现数据的最大价值，为社会创造正面的价值。让我们携手构建一个更加负责任、透明和有益的网络数据生态系统。

阅读

Friday, June 28, 2024

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博弈

Friday, June 28, 2024

OKR的陷阱与助力

Tuesday, June 27, 2023

OKR 的陷阱与助力

2009 年，哈佛商学院发表了一篇名为《疯狂目标》（Goals Gone Wild）的论文。文章用一系列例子解释了“过度追求目标的破坏性”：福特平托（Pinto）汽车油箱爆炸、西尔斯汽车维修中心的漫天要价、安然公司疯狂膨胀的销售目标，以及 1996 年造成 8 人死亡的珠穆朗玛峰灾难。作者提醒说：目标就像是“一种需要谨慎使用和严密监管的处方药”。作者甚至还提出这样的警告：“由于聚焦过度、出现不道德行为、冒险行为增多，以及合作意愿和工作积极性下降等原因，目标会在组织内部引发系统性问题。”目标设定的坏处可能会抵消其所带来的好处，这就是这篇论文的观点。

读"这就是 OKR"

在前公司实践过 3 年 OKR, 恰逢新公司现在也要转向 OKR, 老板推荐了这本书这就是 OKR. 花了两周时间才断断续续看完, 简单且主观的分享一点未深思的观后感.

OKR, 原文 objectives and key results, 直译是目标和关键性结果.

按照谷歌的 OKR 模式, 目标可以分为两种, 承诺型目标, 和愿景型目标. 对待两种类型目标会有不同评价方式. 目标的设立需要仔细思考, 可以参考原书最后一章资源 1 谷歌公司的内部 OKR 模板 或者这个链接, 对照阅读.

对关键性结果的设立也需要好好思考, 可以把这个词理解为一个里程碑, 每一次前进时, 朝着最近的里程碑前进, 最终达到目标. 这个里程碑是建议能用数字衡量的, 以此判断自己达到目标与否, 分析产生差距原因.

由于 OKR 里的关键性结果仍然建议能用数字衡量, 那么它和 KPI 的区别在哪. KPI 是 key performance indicator, 关键绩效指标. 很明显, KPI 没有明确的包含目标.
不考虑目标, 盲目的下发数字任务对企业产生伤害有许多的案例, 书中会举很多例子.

除了解释和推销 OKR, 还有一个很重要的工具, 在书的偏后段提出, 那就是持续性绩效管理, 使用工具是 CFR, 也就是 Conversations, Feedback, Recognition, 即交流,反馈,认可.
主要介绍的是主管找普通职员进行交流, 得到反馈, 并且认可他们的表现. 这里话虽好听, 实际场景里, 由于对不同人的工作无法完全的了解, 误会和自以为是总会出现, 因此, 书中推荐更多的进行交流. 什么是"更多"并没有明确的指标. 如何避免"交流"变为"施压", “反馈"变为"抱怨”, “认可"变为"PUA”, 需要交流双方都具有一定的沟通技巧.

此书的下篇提到的持续性绩效管理, 字面上看和绩效管理更像了, 同时书中多次郑重强调, OKR 的完成度绝不能与薪资待遇挂钩, 否则会导致数字失真, 走回 KPI 伤害企业的老路.
那么实践 OKR 后, 什么指标会影响员工的收入呢, 书中没有给出答案. 按我自己的理解, OKR 相较绩效主要多出目标这个维度, 那么有可能这个目标和公司整体的利益越相关, 越有利于个人的升职加薪. 因此个人在设立目标时, 应该考虑公司的利益, 并且把目标设置为最大化利益的目标. 避免设置为个人利益, 而不利于公司的, 比如考取证书, 锻炼身体, work&life balance. 虽然有点滑稽, 但是见过不少走错路的朋友.

粗暴的绩效管理会伤害企业, 本来是一件可以预期的结果, 反而好奇为什么很多企业坚持使用了 KPI 多年, 它们如今的经营状况如何. 有许多决定并不太经得起推敲, 如果几个逻辑优秀的人在一起好好讨论, 沟通交流, 就更有可能做出更正确的决定.

总结

按照我一贯的标准, 举例子目的应是帮助理解, 不能用于证明观点, 只能证反观点.
此书有以下缺陷:

在证明 KPI 失败上举了一些案例, 但不能证明 KPI 一无是处, 也不能证明凡是有 KPI 的地方都可以通过替换为 OKR 来达到成功.
为证明 OKR 有用, 例举了一些成功的企业做出的部分正确的选择, 但是使用了 OKR 仍然失败的企业更是数不胜数, 如果说失败者们是因为"心不诚"才会失败, 那么 OKR 只不过是另一个玄学而已.
企业的成功依赖很多因素, 例如经营状况, 员工的绩效, 客户的满意度, 客户的支持度等等, 没有哪一项为决定性因素.
存在一些断言, 但是不能证明它们是正确的, 孤立的案例无论成功与否都不能说明什么, 因此不是一本较严谨的书.

虽然书不太严谨, 但从阅读此书中我也仍然有收获, 或许本来就是我自己的想法, 那就是合作的人需要更多的交流, 将透明作为企业文化, 促进众人齐心协力, 这样就可以集到一张"人和"卡.

参考资料

武汉小龙虾市场提供加工服务了

Saturday, May 18, 2024

武汉的小龙虾市场现在提供处理服务了, 买虾后, 虾摊旁提供免费的虾清洗和处理服务, 有三个人一同处理.

第一批提供虾处理服务的商家, 可以立即获得一些利益, 吸引购买者, 毕竟这是典型的"人无我有“的优质服务.

但是, 该服务门槛较低, 任何商家叫上三个人都可以提供, 而代价却很高, 毕竟虾处理服务占用了三个劳动力. 如果不能抢占足够多的市场, 这个服务迟早成本高于获利.

只要商贩在这个夏天长期的贩卖小龙虾, 最终会发现这个服务的代价远远高于收益, 但是却无法停止, 因为这个服务已经成为了他们的卖点, 他们的客户已经习惯了这个服务, 一旦停止, 客户就会流失. 你可以一开始就不给客户提供这个服务, 但很难在提供免费服务后撤回.

有的人做生意会讲究一个”多给一点", 这种策略自然比"少给一点"更受消费者欢迎, 但它无形中增加了商家的成本, 让商家们陷入低意义低门槛的竞争中, 最终大家都挣不到钱而行业枯萎. 所以有些行业到底是因为服务差而没落, 还是因为服务好而没落, 这个问题值得深思.

许多大企业也有类似亏本赚吆喝的行为, 其目的乃是为了垄断, 直至有一天市场长只有一家打车, 只有一家团购, 这一天才是到了收割的时候. 但我们也可以发现, 它们都不急于收割, 而是通过算法只收割部分人. 一方面赚取定价权带来的超额利润, 另一方面, 使用新产品的低定价对新入场者围追堵截, 防范每一个潜在的竞争对手. 这些大企业已形成事实上的垄断, 韭菜割不割只是时间问题.

我们在工作中也会遇到不少"卷王", 很难评估他们是否带来了更多价值, 但能他们明确能做到的就是永远比别人晚下班半小时, 一旦俩卷王较上劲了, “多给一点"互锁, 全办公室都得笼罩在其阴影之下. 他们靠着这种低质的服务, 挤压着正常打工者的生存空间. 比的既不是创新, 也不是业绩, 主打的就是"卖苦力”, 却能获得老板的青睐, 这显然是一种不正常的恶行竞争.

最后再说回小龙虾市场, 有人能垄断定价自行定价, 有人能垄断货源专供高端, 而谁能通过垄断打工而自发打工呢?

走走停停

Thursday, June 27, 2024

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尝试客观的评价华为

Wednesday, July 09, 2025

在华为工作了三年, 由于个人原因离职, 对其文化有一点点了解, 仅分享自己一点浅显思考.

领导特点

华为领导很多是技术出身,但我不认为华为的领导层是纯粹的技术人,而更像是政治家.不好评判这样好不好,但对一些纯粹的技术人来说,去华为可能会受一些气.

懂人性加上懂技术才能当上领导, 或许也是一件合理的事,但需要小心避免自己成为牺牲者, 自己的劳动果实被人直接摘取.

行事风格

华为整体行事风格是结果导向,野蛮,不体面,不在乎什么规则,也不太遵守业界约定俗成的东西.

不得不承认有时候野蛮的确是一股强大的力量, 因此你决定待在华为, 必须野蛮起来.

这种感觉我是后来才慢慢体会到, 你必须进入一种无我的状态, 忽略和其它人表面的和平, 为了你的父母老婆孩子, 为了留在一线城市, 为了改变自己的命运, 去争取所有能争取到的钱.

谨慎, 谦虚, 几乎是死罪, 你必须拍胸脯, 保证能做, 如果后来确实做不出来, 也会有很多余地, 说大话于你带来的好处很多, 坏处很少, 底线不过是一句"确实很难".

实际上如果你有手段, 也可以找到各种包装方式. 定一个大目标, 拼命去做, 得到一个中成果, 华为文化也会给予奖励, 是中偏上还是中偏下, 又涉及华为的灰度文化, 你必须要找到人为你说话.

说大话可能在企业文化下是敢拼的表现, 因此它会离大跃进接近, 牺牲的是做事的人. 倒不是让工程师"挂球"了, 只是会让工程师离开家庭, 拼命干几年, 牺牲一些青春和健康, 最后有可能拿不到多少钱, 还有可能成果被部分人攫取. 如我一开始所说, 在华为感受到很浓重的"政治"味, 牺牲一部分人的利益给另一部分人, 以巩固自己的权力和利益.

我感受到华为战车的前进, 就是靠的车轮上和车轮下的亡魂, 有人获利了, 有人没有获得应得的. 如果有人和我一样多次挂华为的性格测试, 就不要找答案背了强行去.

攻城略地

华为涉足行业较多,很多是后发而上,完全由它创新并开拓的行业不多.华为会选定一个利润巨大的方向, 向领先者模仿, 也可以说抄袭, 但华为总会规避法律风险.比如早期的命令行, 法律上不认为是抄袭, 只有代码一样才算抄袭, 因此华为没输关键官司.

进入行业后, 华为开始发挥其核心竞争力, 狼性文化. 在华为, 即使是非常赚钱, 但在其已经成为行业龙头的行业, 其员工奖金是不高的. 华为以市场增量来发钱, 如果新业务今年比去年少亏一点, 员工也能获得不错的奖金.

后来者如何争取到订单, 直接上来就全方位技术领先显然是不可能. 但华为会以极佳的服务态度, 优惠政策来争取客户. 从这里我可以学到一点, 很多客户不在意技术是否领先, 牢记够用的内涵. 华为把自己的正式工给客户当外包, 开一次会议的参与的工程师薪资成本就是几万块, 有多少人真正参与另说, 至少人员齐全. 二十几个工程师线上围着客户解决问题, 这是员工经常痛批的点, 也是客户安全感和体验拉满的地方. 钱到底是购买产品, 还是购买体验, 我不是销售专家, 大家可以自己体会.

靠折腾工程师的换来的服务成本较高, 属于将来可优化的方向, 产品稳定后, 动不动几十人的会议减少, 成本会下降, 开发维护人员会减少, 华为内很少有人能逃脱"艰苦奋斗"躺着赚钱, 想要赚钱得去那些还在激烈竞争的行业.

后边华为会按照优先级逐步提升其产品竞争力, 慢慢占领市场. 其各种产品定价实际上较为科学, 尽管饱受争议, 但定价模型可能只是一道简单的小学数学题.

华为观察手记：从内部视角解读组织特质

本文通过三年工作经历，系统分析华为的企业文化、管理模式及市场策略，呈现一个立体的科技巨头画像。