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全球商业战略比较研究
摘要 本文通过对两家运动服装公司进行比较，研究了其全球商业战略的制定和实施。分析采用战略管理方法，确定两家公司获得高于平均水平回报的全球商业战略设计。本文重点介绍了两家公司的资源、能力和竞争优势。本文还描述了一个有吸引力的行业，并指出了两家公司如何制定战略以获得更高的回报。因此，本研究的结果可以应用于希望在全球市场上竞争并获得高于平均水平回报的印度尼西亚类似公司。所采用的研究方法是描述性研究方法和定性分析方法。 关键词 全球商业战略、比较分析、运动服装公司 1. 简介 体育运动是当今最受欢迎的活动之一，尤其是在 COVID-19 大流行期间。除了保持身体健康外，人们还希望在锻炼时看起来时髦。运动服（如鞋子等）非常受欢迎，而且需求量很大。人们，尤其是年轻人，对运动服装和运动服饰很感兴趣，因为运动服装让他们穿着运动服时感觉更舒适、更放松 (Singhvi and Srivastava 2020)。因此，运动服装公司正在竞相提供最好的产品。在全球市场上竞争的一些知名运动服装公司的例子是耐克和阿迪达斯。
摩尔定律的技术影响
内容将分为几个部分，每期都会提供目录。第三，时事通讯将包括有助于会员职业生涯的文章，例如 SSCS 杰出讲师和 SSCS 博士前奖学金获得者的简短报告、关于 SSCS 奖获得者的短文，以及来自 IEEE 专业通信协会 (PCS) 的职业建议文章的重印本。本期的主题是“摩尔定律的技术影响”。本期包含两篇研究亮点文章：(1) “CMOS 的发展方向：时髦炒作与真实技术”，由美国纽约州约克敦高地 IBM T. J. Watson 研究中心的 T. C. Chen 撰写； (2) “MIRAI 项目中 CMOS 技术开发概述”，作者为日本超先进电子技术协会的 T. Masuhara 和日本国家先进工业科学与技术研究所的 M. Hirose。本期还包含五篇围绕本期主题的短篇专题文章。文章分别是：(1) “摩尔定律：天才永存”，作者为英特尔的 Patrick Gelsinger；(2) “摩尔定律的神话：为什么这样一个被广泛误解的‘定律’对这么多人来说如此迷人”，作者为 Microprocessor Report 的 Tom Halfhill；(3) “摩尔定律的影响”，作者为 IBM 的 Robert Keyes；(4) “摩尔定律的更广泛影响”，作者为 U.S. Venture Partners 的 David Liddle；(5) “回到未来，第四部分：摩尔定律、传奇和人物”，作者为英特尔的 Gene Meieren。我们也是
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
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