2018/6/2
這個教學網站是為了106學年度輔仁大學資訊管理學系碩士在職專班的「企業資訊策略」課程
課程介紹
什麼是企業資訊策略?
什麼是策略?
什麼是好策略?
如何選擇策略?
參考書目
什麼是商業模式?
商業模式樣式
參考書目
策略與創新
參考書目
組織或產業的現況分析及策略報告 (個人報告)
不上課
個案:Amazon
傳奇始於賣書 亞馬遜創辦人貝佐斯的創業路 (民視)
為什麼是書店?
如何打敗其他網路書店?
如何打敗實體書店?
進入其他市場後,如何打敗其他網路商店?
如何撐過.com泡沫化?
為什麼走向雲端服務?
為什麼電子書?
未來的方向?
成功的關鍵?
討論各組的題目
參考資料
貝佐斯傳:從電商之王到物聯網中樞,亞馬遜成功的關鍵(暢銷改版) The Everything Store: Jeff Bezos and the Age of Amazon
amazon.com的祕密 One Click: Jeff Bezos and the Rise of amazon.com
Amazon: The Company Consuming Consumers
Amazon Marketplace: the #1 ecommerce marketplace
AWS: the #1 web services company
Alexa: the #1 voice assistant (hardware & software)
Whole Foods: the 10th largest grocer
Amazon Prime: #2 video streaming service, #6 music streaming service
Amazon is primed to become a major advertising player in 2018
個案:日本7 Eleven
在7 Eleven導入到日本時,日本的零售業面臨什麼樣的競爭?
傳統零售商如何補貨?
超商如何補貨?
為了跟傳統零售商、超商競爭,各位覺得7 Eleven會採取什麼樣的競爭策略?
如何用資訊科技達成策略?
當7 Eleven成功之後,競爭對手也加入戰局, 7 Eleven面對競爭的策略是?
如何用資訊科技達成策略?
便利商店的競爭優勢
科技如何為7 Eleven維持(或創造)競爭優勢?
確認各組的題目
參考書目
演講:企業資訊策略經驗分享
科技趨勢
第三組: IOT
第四組: BlockChain
應用
實作
Bitcoin
挑戰
從Amazon、7-Eleven到神腦,到底零售業的未來是?
Amazon
7-Eleven
神腦
背景知識
期末分組報告
題目
科技趨勢
第一組
智慧住宅
第二組
Zenbo、RFID、遠距醫療、智慧醫院
華碩健康讓Zenbo晉身照護護理師 AiNurse提供智慧醫療與遠距照護解決方案 (2018年5月)
法瑪希雲端醫療AI機器人Zenbo量血壓 (2018年4月)
不只很萌,Zenbo還能成為長照好幫手! (2018年2月)
成大AI生技醫療中心揭牌 機器人提醒吃藥 (2018年2月)
搶智慧醫療商機,華碩推醫材共享平台、Zenbo機器人導入病房 (2017年12月)
科技趨勢
mBot
App Inventor 2體驗
Speech to Text
Text to Speech
Introduction to ML Kit (on youtube / google firebase)
期末分組報告 討論
貴組所提的建議中,為什麼提出這樣的建議? 採用的商業模式或營運模式是? 資訊科技的角色是?
顧客價值主張 (Customer Value Proposition, CVP)
給顧客或企業什麼樣的價值?
利潤公式 (Profit Formula)
效益與成本分析
關鍵資源 (Key Resources)
需要什麼樣的關鍵資源?
關鍵流程 (Key Processes)
需要什麼樣的關鍵流程?
科技趨勢 - 演講: AI的應用
期末分組報告
不上課
課程回顧與議題討論
The Principles Of Early-Stage Product Development
Content is King, Queen, and Jack
Focus on the Foyer, not the Janitor’s Closet
It begs a couple of questions: (i) wouldn’t it be better to sell them in the foyer, where everyone can see them?; and (ii) why are you selling chocolate bars in a hotel anyway?
Metrics Make Great Designers
Don’t Reinvent the Wheel
Count the User Smiles
‘Quick and Dirty’ or ‘Labour of Love’. But Never ‘Long and Dirty’
Behaviours Trump Opinions
The One-Second Loading Rule
No Optimising Before Product-Market Fit
Kill Your Darlings