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產業研究12堂課(8)：差異化是事業可長可久關鍵，時間是經營者最大風險

天下武功，唯快不破！這句話絕對有道理，特別是對網路新創企業或量產製造的企業而言更是如此。

南加州愛迪生公司

我曾參訪美國南加州愛迪生公司(Southern California Edison Company；SCE)的智慧電網，對這家公司相當感興趣。

產業研究12堂課(7) ：定位策略：一方水土養一方人，每個時代都造就不同英雄

時代變了，過去承仰上意、以PC品牌大廠馬首是瞻的時代，強調的是白領階級商機。在2000年以後手機崛起，中國市場越來越重要，如何定義中國手機市場的需求，甚至掌握上游的供應鏈，對很多世界級的顧問公司變成一個高難度的挑戰。

產業研究12堂課(6) ：情境分析：明白自身所處位置與競爭優勢

每個產業不同，甚至階段不同，產業分析師也可能面對極大的差異。想像力極為豐富的印度人非常善於定義問題，解決問題的工作就留給東亞勤奮的台灣人、日本人、韓國人。其實，不管從事什麼工作，定義問題經常比解決問題更重要，在複雜的環境中找出問題的癥結，這是很多優秀印度人的專長，也因此矽谷的印度裔CEO遠比東亞的東方人多。

日前輔助市場上線　應整合多元能源調度手段

結束疲勞的一天回到家中，換上家居服，打開電視、空調、風扇，慵懶躺在沙發享受從冰箱拿出的冰涼啤酒，這可能是許多人都很熟悉的場景，插頭一插就有電是台灣人民習以為常的方便。台灣在世界銀行2020年經商競爭報告中，電力取得項目世界第九名，電價卻是世界第四低，僅高於墨西哥、中國及馬來西亞，可說是CP值非常高，又穩又便宜。

產業研究12堂課(5) ：Insights是與顧客共構的戰略答案

一個好的分析師，要知道一些別人不知道的事，也要知道如何以最有效率的方法將資訊提供給正確的對象。例如特殊的資訊管道、掌握專家觀點等。誰能在網路時代掌握大量產出的數據，並且以最有效的工具進行分析，將是產業分析師致勝的關鍵。但更關鍵的是，定義各種不同數據的功能、價值，在不同的場合、時間，傳遞給不同的對象。

Tesla為何自己設計晶片？

Tesla前些日子召開AI Day，揭露他們在自駕車未來的AI軟體以及晶片布局。目前市值最高的汽車品牌，在乎的技術是AI軟體以及運算晶片上的突破。前幾年還不清楚為何Tesla抱怨車用晶片供應商提供的晶片不敷需求，要自己設計，幾年之後他們推出自己的車用晶片，包含了12個CPU，一顆GPU，2顆NPU (每顆算力36.86 TOPS)。而原因日益明朗：深度軟硬整合。

產業研究12堂課(4) ：Analysis與Analytics其實很不一樣

Analysis與Analytics兩者有所不同，在台積電、華碩長期從事產業研究工作的蘇豔文說：「Analysis是基於過去的歷史資料做出的分析，而Analytics是具有前瞻性的數據推演」，個人認為這個說法很正確，也值得探索兩者之間的不同。

產業研究12堂課(3) ：從News到Information與Infographics

Infographics是指視覺化的資訊或數據(A visual representation of information or data)，加上PPT這種最近一、二十年才廣泛應用的數據表現方式，產業分析師可以使用的工具越來越多，也因為工具的平民化，挑戰也越來越大。我們把前端的新聞或圖表，彙整成為視覺化的Infographics，這對讀者、聽眾都是很有效率的方法，而這也成為現代分析師非常基本的條件。

產業研究12堂課(2) ：Raw Data是產業研究的定海神針

一般不常花時間找資料的人，不太會理解整理初級資料(Raw Data)的專業與成本。很多人都會說「Garbage in, garbage out」，如果不知道從哪裡找資料，不僅容易偏離主題，也是浪費社會資源。

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