今天三啼百科就给我们广大朋友来聊聊电商stripe什么意思,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
DevOps工具配置不当，微软、任天堂、华为等50余家名企源码遭泄露
答据外媒 BleepingComputer 报道，由于基础架构配置有误，来自技术、金融、电商、制造业等众多领域的数十家知名公司源码遭到泄露。
这些公司包括微软、Adobe、联想，AMD、高通，摩托罗拉、海思、任天堂、迪士尼、江森自控等，而且这一名单还在不断增长中。
来自瑞士的开发者 Tillie Kottmann 通过各类第三方源收集到了这些漏洞，他自己也找到了不少 DevOps 工具中的配置错误，而这些工具可以用来访问源代码。
遭泄露的源码被发布在 GitLab 上一个公开存储库中，并被标记为 “exconfidential” （绝密），以及 “Confidential & Proprietary”（保密&专有）。
（更新：GitLab 仓库均已被删除，Kottmann 现采用 telegram 群组来公布这些信息。）
根据安全研究人员 Bank Security 提供的信息，该存储库中大约包含了超过 50 家公司的源码。但有一些文件夹是空的，还有一些存在硬编码凭证——一种创建后门的方式。
Kottmann 提到，一些代码库中确实存在硬编码凭证，他在发布前已尽可能地将其删除，“以避免造成直接伤害或是助长更大的破坏”。另外，他也坦承自己并未在发布前与每一家受影响的公司进行联系，但他们确保自己“尽了最大的努力将负面影响最小化”。
目前，Kottmann 已应部分企业的要求删除了代码。例如 Daimler AG，梅赛德斯-奔驰的母公司；联想的文件夹也已经空空如也。针对有移除代码要求的公司，Kottmann 表示愿意遵守，并乐意提供信息，“帮助公司增强基础架构的安全性”。
事实上，从收到的 DMCA 通知数量（估计至多 7 份）和法律代表等的联系来看，许多公司仍对代码泄露事件不知情。另有部分公司没有撤除代码的意思，甚至有公司觉得“挺有趣”，只想知道 Kottmann 是如何获得代码的。
此次泄露的代码中，有一些项目早已由其原始开发者公开发布过，或是已经有很长时间不再更新和维护。网络安全公司 ImmuniWeb 的创始人兼首席执行官 Ilia Kolochenko 指出，“从技术角度来看，这次的泄露并不算很严重……若没有每天的支持和改进，源代码也会迅速贬值”。
尽管如此，这样大规模的泄露事件原因还是值得引起注意。许多公司使用错误的 DevOps 工具配置，引发源码暴露。Kottmann 及其团队近期正在 探索 运行 SonarQube 的服务器，他们发现，有成千上万的公司由于未能正确保护 SonarQube 安装而暴露了源码。
对于泄露源码的行为，安全专家 Jake Moore 对 科技 网站 Tom's Guide 表示，“失去对源代码的控制就像将银行蓝图交给抢劫犯一样……受影响的网站应立即采取保护措施……若用户在公司之前发现自己的数据遭到泄露，那无疑是在伤口上撒盐”。
基于法律层面，Kolochenko 认为源码发布者可能会因侵犯版权或违反计算机法而被起诉，但通常大型公司不会上诉，他们宁愿从存储库中快速删除源代码并修复其内部 DevOps 安全流程。
为此，Kolochenko 建议“企业应修改并持续监控 DevOps 操作，将其转换为敏捷的 DevSecOps”。
4.DevOps-4.度量指标--0.度量指标(Metrics)
答微服务实践目录 ，可以参见连接。
在很多人的想法里认为事务是无法考量的。无法说明的，就想老子所说的：
人对不了解的事务的学习与分析过程中有个分歧：
对于现代学科来说，现代的理学和文学都最终会归化到数学，数学会归化的哲学。例如：美学中的黄金比例，文学中的逻辑学，经济学中统计学等等。
但是，对于软件工程一门工程类学科来说无法考量与度量某一项事务是否是可行？答案自然是明确的软件工程必须是可以度量的，虽然在这么多年的发展过程中没有一套完整适应时代与技术的度量方法。但是度量对于一个工程类学科来说是必须的，而且之后也会不断的朝着可度量的方向发展。
度量是了解事务内部特征的最基础的方法。但在国内度量其实是从上到下都回避的一件事，所以，需要考量加入度量指标的时间点，以及加入的度量指标，加入方式等。不过可度量的标准是公司达到一定水平是一个标志。
本文主要描述度量指标的实践，上面这些社会学的理论请自行把握。
在网上找了很多关于 度量、指标、维度 的资料。这几个词可以从《统计学》到《软件运营》、再从《分析指标体系》到《软件过程度量模型》。就这几个词我找了很大一圈还是没有找到很好的解释，所以，我就妄自尊大的自己对度量指标进行一个解释：
度量出自维基百科，指标出自是从Wiki上找到的介绍。简单的看度量就是描述事物的一个特定方面的数字。
度量指标(Metrics) : 指用于描述一个物体或事物的某个性质的指数、规格、标准，使其可以和其他的物体或者事物的提交。
从软件的角度讲度量即把所有东西都量化、数据化、可采集。指标即表示对这些量化后的数据的目标值。维度即标识一个事物某一个侧面的一组指标。
大概说明了度量指标的内容之后，接下来以工程化实施方案的思维方式思考如果要实施度量指标需要完成怎样的工作。借鉴一些ToGAF的概念，每一项事都是需要有目标的，在目标的指导下去做具体的实施工作。度量指标工作具体的实施步骤如下：
引自《统计学教程》(主编：王怀伟 清华大学出版社)
从上图可以看到在软件行业内指标体系可以分为很多种。最终对客户有意义的，有价值的肯定是运营指标体系。运行软件指标体系是本次的目标，主要描述软件运行过程中的一些参数。《软件过程指标》、《软件指令指标》、《DevOps指标》都是软件在开发以及运营过程中的软件过程指标。
下图中是指标体系的一个实例，用于描述DevOps指标体系中的一些指标：
这个实例中描述了DevOps的几个指标。主要的指标目标是为了体现DevOps怎样为客户提供价值，并在这个基础上提出适应多变的环境（需求环境，开发环境，质量环境，过程环境等）。
真对于软件运行指标体系的目标是提高稳定性，减少故障，降低运营成本。
在驱动指标体系搭建形成闭环的最后一步就是数据应用，在采集的数据验证无误后应用于实际业务中，驱动业务增长。常用的分析理论有：4P理论、PESTEL理论、SWOT理论、5W2H理论、逻辑树理论、用户使用行为理论、AARRR理论。可以参照： 数据分析方法论（二）——常用数据分析方法
真对于软件运行指标体系的目标，分析方法需要满足故障检测，平稳程度，自动化程度几个方向。分析方法以统计方法为主，统计故障情况，统计自动化占比，统计测试质量等。
上面说明了度量指标的目标和指标分析方法。都是一些通用性的分析，未对某一个特定领域中的指标体系进行分析。一个特定领域中的指标体系包括的内容有哪些，这些内容起着怎样的作用。这些内容会在本节加以分析与描述。
先给出一个指标体系的整体架构：
分析方法：
在整个指标体系中分析方法提供跟业务相关的，对业务负责的内容。因为分析方法是根据要解决的问题域进行建立的，并对业务是有意义的。分析方法是多变的，在针对同样的行业、同样的场景、不同的公司时使用的分析与建模的方法都可能是不同的。因为分析方法是真对大环境去把控的，所以，需要做的是真对这些元知识（分析方法），进行分析与总结之后在应用于不同的场景。
从某个侧面来说，数据分析技术（大数据，BI等）最终有意义的方面都是分析方法。具体使用哪项分析方法，怎样做展示其实对整个数据分析来说意义不大。
数据可视化：
数据需要展示出来才可以体现出数据的意义，所以，就像敏捷中“交付价值”一样。数据有了必须要提供价值才可以展现出数据的意义。这里的数据可视化的方式还是需要针对度量进行相关的分析与展示的，或者直接使用相关的内容进行展示的能力。下面说明另种可以进行定制化的展示的可视化工具。
数据基础平台：
数据基础平台即包括数据采集，数据接收，数据存储，数据分析基础等内容。主要满足基础的数据处理要求，可以与现在流程的DMP概念认为是等同的。大数据的基础也就是：
至于其他的指标可视化工具：Tableau，FindReport，Splunk。都是商业版软件，不适合在小公司使用。所以，不会选择这些商业化软件。
上面定义了软件指标的目标以及方法，现在需要将度量指标体系确定并细化到可度量级别。所以，就需要对指标进行拆解工作。
事件、参数和属性 说明：先给大家解释三个概念，事件、参数和属性。事件可以理解为用户的某个行为，比如登录、注册、购买，都统称为事件；事件和参数结合起来就是指标，比如登录次数、注册人数、购买金额这些我们称为指标，而次数、人数、金额就是事件的参数。事件属性可以从某个维度对事件进行拆分分析，比如登录方式就是登录的属性，分析不同登录方式的登录次数。
上图为运营指标的实例，软件运行指标体系的例子服务从异步消息系统接收到一个消息。事件即接收到消息，参数可以是处理时长（消息处理时长以及消息处理事件）。指标是处理时长必须在10ms之内。属性是消息可以是定时任务，异步任务等等。
下面会具体的介绍软件运行指标体系中会涉及到的度量。
软件本来就是数字化的事物，不过就是涉及到度量的维度。根据度量维度的不同，可能会涉及到很多模糊不清的指标。所以针对每一个度量指标必须遵循SMART原则：
这样既有度量目标，又可以具体的去实施。不存在不可度量的指标，方便具体的落地实施工作。
的度量指标分类是从 Metrics-Java版的指标度量工具之一 和
Metrics Core 整理出来的。
本阶段主要分析了度量指标的成因，以及度量指标中相关的分类方法。所以，这里只介绍了度量指标的前期概念。在下面一篇文章中给出相关的技术设计以及具体实践。
度量
互联网运营，该分析哪些数据和指标
数据分析方法论（一）——构建数据指标体系
数据分析方法论（二）——常用数据分析方法
创业公司如何构建数据指标体系？
电商数据分析基础指标体系
如何搭建指标体系
从 0 到 1 搭建数据运营体系
数据体系搭建 | 梳理架构和指标体系
metrics
Metrics-Java版的指标度量工具之一
JAVA Metrics度量工具 - Metrics Core 翻译
第 44 课 度量指标（Metrics）
度量指标类型
智能分析最佳实践——指标逻辑树
利用Metrics+influxdb+grafana构建监控
基于dropwizard/metrics ，kafka，zabbix构建应用统计数据收集展示系统
软件度量
软体度量
软件过程质量度量与控制
软件过程度量模型
软件度量与软件过程管理
质量度量指标设定分析-1
常见软件项目度量指标介绍
敏捷软件估算和度量
互联网行业什么岗位比较好就业？
答互联网行业工作：
1、网络营销，主要是SEO、SEM，国内现在网站生态环境不太好了，所以网络营销被淡化了好多，现在多是外贸、跨境电商再用，深圳这个岗位比较多，学历大专就行了，做好了很容易当老板。
2、运营专员，主要是维护用户的生态，工具有：本公司软件、公众号、线上线下沟通、问题解答、活动推广。
3、自媒体短视频运营，这是短视频滋生的岗位，前景还不错。
4、UI设计师，除了互联网需要UI设计师外，其它传统的媒体行业也是大量需要。
5、WEB前端工程师，现在前端大火，是因为有手机端、小程序、webapp的加持。
6、JAVA后端工程师，JAVA有强大完整的生态，随着后端接口化，基本没什么劣势了，估计会越来越火。
7、Python工程师，主要是数据处理、机器学习和算法方面，web后端开发能力非常一般，运维市场已被GO蚕食，就业其实对学历要求很高。
8、GO语言工程师，主要是云原生、K8S、Devops、中间件、运维，目前人员几乎都是其它语言转过来的。
9、PHP工程师，中小企业网站的标配，还有被用作app后端接口，开发迅捷。
任泽平：独角兽榜单有哪些重大变化？透露哪些机会
答 导读
独角兽企业代表着新经济的活力，行业的大趋势，的竞争力。2018年全球资本市场风起云涌，独角兽势力大洗牌。有些独角兽融资困难，光环不再；有些独角兽却获得资本追捧，大放异彩；有些甚至大有超越老牌互联网企业之势。
继《中国独角兽报告：2018》轰动市场之后，2019年独角兽榜单有哪些重大变化？透露出哪些科技趋势和投资机会？
目录
1 全球独角兽
1.1 中美比重提升，但中国新生增速首次低于美国
1.2 高新科技企业比重加大
2 中国独角兽
2.1 地域分布：北京保持领先，政策支持下新一线城市独角兽发展迅速
2.2 商业模式：为完善生态布局，巨头带动作用加强，ATD代替BAT
2.3 行业分布：互联网、高端制造和高新科技的集中地
2.4 变现：上市变现频繁，然现实情况不达预期
3 挑战与建议
3.1 亟待解决的三大问题：科技含量不高、企业运营持续性不强、诞生地局限
3.2 建议
正文
1、全球独角兽
距2013年美国著名CowboyVenture投资人Aileen Lee提出“独角兽”概念已经六年，全球成立时间短(不超过10年)、发展迅速(估值超过10亿美元)的新生态公司，诞生不断加快，逐渐成为衡量一个和地区新经济活跃程度的指标。作为全球最大的两大经济体，中美两国无疑成为孕育独角兽的最佳地。
1.1 中美比重提升，遥遥领先，但中国新生增速首次低于美国
全球独角兽数量创新高，中美比重持续提升。 据IC Insight数据统计显示，2013年至2018年12月31日，全球独角兽总数达到313家。按地域划分，同期对比，排名前五名次不变，依次为美国、中国(包括中国香港)、英国、印度和韩国，数量分别为151家、88家、15家、14家、7家。从占比来看，中美两国依然引领全球独角兽且影响力加强，全球占比76.3%，较2017年同期占比提升0.4个百分点。
中美霸占超级独角兽，占比超八成。 按定义，在独角兽的基础上，估值超过100亿美元的初创企业被称作超级独角兽。基于此，2018年全球共有22家企业被列入阵营，其中，蚂蚁金服以高达1500亿美元估值排为第一。从和地区来看，美国和中国数量最多，分别为12家和7家，占比86.4%，其余为英国、印度和新加坡，数量各为一家。
中国独角兽新生数量增速首次低于美国。 从新生数量来看，中美两国合计全球占比超七成，保持自2013年以来的优势。2018年，美国新生独角兽数量53家、排为第一；中国新生32家，排为第二。对比新生数量占比和新生数量增速发现，中国首次出现占比下滑和增速低于美国现象，占比28.6%同比下滑5个百分点，与美国新生占比差距从9.2%扩大至18.8%，新生增速45.5%，仅为美国一半。中美独角兽数量差距扩大。
中国市场金融去杠杆、风口破灭、监管趋严，行业开始“自查”和“淘汰出清”是造成此次差距的重要原因之一。 随着2017年国内最热风口加密货币、共享单车等接连破灭，并在例如《私募基金管理人登记须知》、《关于开展2018年私募基金专项检查工作的通知》等严监管背景下，资金端趋于理性，投资人对新生、前景未知的初创企业保持更谨慎态度，更倾向头部成熟企业，从而一定程度上限制了独角兽诞生。
注：当期独角兽总数=上一期总数+新生数量-上市、兼并收购等退出数量。因此，新生数量不一定等于同比增加数量。
从各国平均估值来看 ，首先，中国独角兽全球最贵，平均估值59.6亿美元，约为其余和地区平均估值2倍。其次，韩国独角兽增长最快，平均估值从29.5亿美元涨至39.3亿美元，主要由于出现三家高估值独角兽，一家为已有的电子商务公司Coupang，另外两家为新生独角兽，分别为外卖配送平台Woowa Brothers和游戏制作公司Bluehole。第三，印度是前十中平均估值降低最多，平均估值从39.4亿美元降至27.9亿美元，主要由于印度最大独角兽、电子商务行业的Flipkart被沃尔玛收购，收购前估值116亿美元。
1.2 高新科技企业比重加大
新生高新科技企业增多。 从行业分布来看，企业主要分布在互联网、高端制造和高新科技这三大类。与上期榜单情况类似，此次前三行业不变，依次为电子商务、工具软件和金融科技，分别为40家、38家、37家。与上期不同的是，三者合计占比下滑较大，降低约10个百分点。主要由于新生独角兽中，以技术为导向的高端制造和高新科技企业增多。 2018年全球新生独角兽中，包括新能源汽车、人工智能芯片、机器人、大数据、计算机视觉、云计算等在内的企业共28家，较2017年增长9家，增长近50%。
新生高新企业美国占半成，继续引领全球新技术发展。 从28家新生高端制造和高新科技企业来看，中国共有8家，较平均分布在人工智能、机器人、新能源汽车和大数据。美国共有14家，新生总数占比50%，行业种类更丰富，另外包括生物制药、3D打印、DevOps(新型综合软件开发，将开发、运营、质量管理三者结合)等。其中，美国新生高新企业较为知名的包括估值最高120亿美元的针对脱发问题的Samumed、为企业提高数据分析和云服务的Snowflake Computing、机器人流程自动化管理的Uipath等。
2 中国独角兽
除国际定义外，本篇报告以成立时间为分界点，分为广义独角兽和狭义独角兽， 广义独角兽即成立时间不限，狭义需不超过十年 。在选择对象时，我们主要考察以下4点：1)企业产品或者提供的服务的核心价值；2)企业产品或者提供的服务的流量价值；3)企业产品或者提供的服务所能带动的辐射价值；4)商业模式价值。
在测算估值时，由于独角兽未上市且大部分为互联网企业，主要采取以下3种估值方法：
1)乘数估值法，其中包括市盈率与市销率。
市盈率：估值=净利润*市盈率，由于绝大多数独角兽发展期甚至成熟期处于亏损状态，一般不采用此方法。
市销率：估值=主营业务收入*市销率。早期互联网巨头，例如亚马逊、Facebook、京东等采用该方法，较适合B2B、电商等类型企业，但测算时需注意企业规模。
2)可比公司法。 可以按照企业特性，对标业务模式类似的上市公司或者未上市但有清楚估值的公司来进行测算。
3)融资投资法。 根据历次投资金额，按照当时企业运营状况进行比例推算，也可按照投资人投资金额所对应的股份来测算。
据此，结合胡润、CB Insight、科技部火炬中心和PitchBook发布的榜单，综合梳理， 截止2018年12月31日，中国地区广义独角兽161家、总估值7134.9亿美元，其中狭义独角兽137家、总估值6524.9亿美元 ，分布在15个城市14个行业， 其中超级独角兽共10家、新生54家、上市退出19家、因经营不善剔除3家。 对比上期，中国独角兽成长快、范围广、爆发强的特征愈发明显，这与技术创新、搭建平台生态、和地方政府扶持重视分不开(详情参考《中国独角兽报告》)。
2.1 地域分布：北京保持领先，政策支持下新一线城市独角兽发展迅速
北京吸纳和催生独角兽74家全国第一。 从地域分布来看，独角兽集中“北、上、杭、深”的特征维持不变，四城无论是在经济发达度、制造业成熟度、人才质量、政策优惠度和基础设施完善度都处全国前列，2018年四城数量占比达85.7%、估值占比达94.5%。其中，北京独角兽共74家、较上期增加16家、总估值2979.4亿美元荣登第一，数量占比46%，较上期增长1个百分点，比重持续增加；上海共34家、较上期增加6家、总估值1325.1亿美元；杭州共16家、较上期增加2家、总估值1946.5亿美元；深圳共14家、较上期增加4家、总估值490亿美元。此外，北京继续引领高估值独角兽，估值前十企业北京占一半。
以南京为代表的城市开始突破“北、上、杭、深”限制，新一线城市独角兽崛起。 从新生54家企业来看，今年新增城市合肥、青岛、成都和香港开始诞生独角兽，去年新增城市南京、武汉、重庆等地数量均有增加，独角兽“二八效应”依然存在，但开始减弱(即20%城市占据80%独角兽)，其中南京表现最为突出，共新生5家企业。
创新活力强、政策高度重视并给予支持是短期爆发的重要原因 ，以南京为例，为增强城市创新能力、培育更多新型企业，2018年4月南京发布《南京市独角兽、瞪羚企业发展白皮书》并对培育重点企业做出定义，要求企业起始年收入不低于500万人民币，且连续3年增长率不低于50%，并符合南京市新型电子信息、绿色智能汽车、高端智能装备、生物医药与节能环保新材料、四大服务业和未来产业的“4+4+1”主导产业方向。但与其他城市不同的是，南京不直接给予现金奖励，而是通过搭建平台、嫁接资源等间接手段来解决企业初创时期资源需求不对口问题，此外出台《南京市关于对瞪羚企业、独角兽企业、拟上市企业等进行“一企一策”激励的实施细则》做出细则指导。
2.2 商业模式：为完善生态布局，巨头带动作用加强，ATD代替BAT
巨头带动成为独角兽诞生另一大影响因素，且影响比重加强。 在当前企业生态化的趋势下，独角兽企业已经成为企业生态链的重要构成。通过自孵化或战略投资等方式，众多巨头企业开始搭建生态系统，并逐渐完善。从榜单中可以看出，大约50%的企业或多或少与阿里巴巴、百度、腾讯、京东等有关联。其中，企业估值越高，巨头对其影响力更强。从估值前十企业来看，与巨头关联程度高达100%，较去年同期增长10%。
从投资端来看，ATD(阿里巴巴、腾讯、京东)代替BAT成为投资新经济领域前三互联网巨头。 阿里巴巴及相关企业以全球124件投资事件、超1800亿人民币投资金额排为第一，投资前五行业分别为企业服务19起、电子商务17起、汽车交通16起、金融15起、人工智能10起；腾讯及相关企业全球投资超132起、总金额超900亿人民币，较阿里注重电商和金融板块，腾讯更偏好文化娱乐和游戏领域，投资前五行业分别为文娱传媒42起、游戏18起、企业服务20起、金融10起、汽车交通12起；京东更为不同，侧重例如物流等重资产领域，全年投资超50起，涉及金额超200亿人民币，投资前五行业分别为企业服务13起、电子商务7起、金融6起、金融4起、物流运输3起。 尽管侧重各有不同，回归本质，三者皆是坚持自身优势领域并以此为出发点，以数据为核心、科技为手段，逐渐完善生态布局。
从结果端来看，阿里巴巴和腾讯对独角兽带动作用更强。 据不完全统计，2018年腾讯共捕获30家中国独角兽，与去年持平，包括小红书、车好多、快手、猿辅导等细分领域头部企业。阿里巴巴快速提升，从第七升至第四，全年共包揽17家独角兽，包括今日头条、小猪短租、旷视科技、商汤科技等。
2.3 行业分布：互联网、高端制造和高新科技的集中地
独角兽按创新形态来分，可以分为平台生态型和技术驱动型。 平台生态型主要基于互联网来搭建平台，核心思想是依靠平台“共享”。从行业分布来看，与上期相同，文娱媒体、汽车交通和电子商务为前三行业，分别拥有25家、23家和17家，三个行业代表企业依次为估值750亿美元的今日头条、估值为450亿美元的滴滴出行、估值为30亿美元的小红书。
技术驱动型是以高新科技为主要推动力，例如大数据、云计算、人工智能、区块链等。从具体企业来看，高端制造、人工智能等开始出现一批优质的重点企业，例如主攻柔性屏幕的柔宇科技、主攻人工智能的商汤科技和旷视科技、主攻机器人的优必选等，且排名与估值上升幅度较大。
当平台生态型与技术驱动型相结合，将发挥更大作用。从估值变化来看，蚂蚁金服和今日头条变化最高，估值分别增长了750亿美元和450亿美元。除了依靠平台建立的大量用户基础和资本关系、选择正确赛道，运用大数据、人工智能等新兴技术手段是令其保持优势的关键。且科技性能在企业运营后期更重要，估值前十企业80%离不开技术属性。
2.4 变现：上市变现频繁，然现实情况不达预期
中国独角兽上市频繁，香港和美国是主要选择地。 据统计，2018年全年，中国共19家独角兽实现上市，上市前估值从10亿美元到460亿美元不等，上市地点包括港交所、纽交所、纳斯达克和深交所，数量分别为8家、5家、5家、1家，总数达历史新高。尽管如此，已上市独角兽真的万事无忧了吗？对比上市前后数据来看，现实并非如此。
第一，四成企业遭遇破发。 从上市首日情况来看，因发行价格过高、市场对其前景不看好、未有突破创新、盈利模式存疑等因素，共有7家企业首日破发，破发程度最高为哔哩哔哩达14.8%。此外，除上述原因外，由于国外投资人和资本市场对国内企业文化、运营模式等存在理解差距，对比10家在美国上市的企业，破发企业数量达4家占比40%，占破发总数57.1%。
第二，市值堪忧，仅5家实现预期三连跳。 从市值来看，五成企业发行市值高于预计估值，其中涨幅最高为电子商务行业的拼多多，主打三四线用户群体，挖掘人口红利，发行市值为事前估值12倍。但结合目前市场来看(2018年12月31日)，仅5家企业实现市值连续增长；一半企业市值缩水，其中触宝科技遭遇估值三连降，从预计估值15亿美元降至目前5.3亿美元，降低幅度高达64.7%。
3 挑战与建议
3.1 额待解决的三大问题：科技含量不高、企业运营持续性不强、诞生地局限
中国独角兽无论是新生数量还是上市退出数量都达历史新高，较上期，15个细分行业企业数量基本都有所增加，但随之暴露的问题也愈加明显。除了全球独角兽都需面对的、也是最重要的资本挑战(详见下篇)，对比国际，尤其是美国，中国独角兽亟待面对并解决三大问题。
第一，科技含量不高。 尽管科技头部企业发展良好，然而整体高新科技和高端制造企业增长并不快，中国独角兽以互联网企业为主的格局很难撼动。从增速来看，对比上期，汽车交通和医疗健康发展最为迅速，较上期分别增长8家和7家，但是两类行业中科技含量并不高，50%是互联网型公司。其中，汽车交通行业受新能源造车影响，如小鹏汽车、游侠汽车、Momenta等新造车势力和自动驾驶企业大幅增长，但占汽车交通行业总数仅43.5%；医疗健康行业更甚，仅为聚焦单抗的复宏汉霖和聚焦肿瘤免疫自身免疫的天境生物两家医药研发企业。
其次，被列入重大发展项目的例如大数据、人工智能等行业，虽然企业数量有所增加，占比却有所下滑，这些领域的发展不及独角兽整体的发展。例如人工智能行业共7家，较上期增加1家，占比却下滑0.35个百分点。
第二，企业运营的持续性不强。 独角兽成长快、爆发强是特点，但发展到一定规模会陷入瓶颈，突破困境可持续性发展是众多独角兽都需面对的问题。持续性包括企业品牌和文化价值维持并不断输出、高素质人才召集、企业内部结构不断优化、产品或者服务更贴合用户需求、提质增效并形成盈利。然而，即使如ofo、滴滴出行等上期著名头部独角兽，在补贴退坡后，因无法深入了解消费者和时代发展需求、结合自身优势作出良好规划，早期资本充裕而提升的企业规模和估值，面对激烈竞争，很难继续维持优势。
第三，诞生地局限。 局限分为两方面，一方面是二线城市的突围，另一方面是一线城市的固守。 从行业分布来看，全国50%的独角兽都集中在文娱媒体、汽车交通、电子商务、金融科技和医疗健康这五个行业，说明独角兽具有明显的强行业属性，其诞生需要成熟完善的产业链配套资源。尽管今年南京突破重围，其余省会城市、新一线城市发展不及预期，如何活化新经济、在城市差别的压力下培育独角兽是这些城市需要考虑的重要问题。此外，“北、上、杭、深”面对其余城市的挑战，需考虑如何继续维持资本环境、人才吸引、扶持优惠政策、高新科技产业规划等良好的创业氛围。
3.2 建议
因此，面对上述问题， 从独角兽企业自身出发，需要考虑运营和企业核心竞争力两方面。 运营方面，在创立初期，重视营销对企业影响，有效利用新媒体社交网络、投资人推进、峰会等来推广扩大品牌影响力。对外输出时，重视并培养自身品牌和文化，与客户建立有效的沟通和信用机制，加深了解消费者特点和需求来保持市场敏感度。企业成熟期，提升效率降低成本来增强盈利，阶段性调整战略来优化企业业务结构，并通过人才吸引和员工培养，为企业不断输送新鲜血液。
核心竞争力方面 ，对于高新科技企业，在数字化和数据化时代，重视云计算、人工智能等技术，加强研发投入维持技术高地；对于其他类型企业，突出自身优势，通过商业模式创新、产品创新、跨界创新等多种形式区别其他竞争对手形成差异化优势。
从政府角度出发， 需以更大力度支持区域新经济发展。参考南京政府，坚持企业主导与政府支持有机结合，通过例如金融支持、人才对接、人才补贴、税收减免等优惠政策，以示范、精准服务等形式独角兽企业解决成长期间所遇问题和难题。建立高新园区提供优质创新环境，促进企业、高校、政府的知识、技术、人才传播流通，传统产业升级与新兴产业培育相结合，促进区域新经济活跃程度。
附录：中国独角兽榜单、中国新生独角兽榜单(均按估值排序)
（文章来源：泽平宏观）
ops是什么职位
答Ops通常指的是一种涉及软件开发、运维和性能管理的职位。
Ops职位涉及多方面工作，包括监控、维护和管理计算机系统和网络系统等技术基础设施，以确保系统正常运行和资源有效利用，进而提高企业运营效率。Ops人员需要进行数据收集和分析，以优化操作流程并降低运营成本。Ops工作需要具备网络技术、软件开发能力和数据分析能力等技能。不同行业和领域中Ops的职责和名称可能有所不同，比如在电商或网络营销行业，Ops可能指运维部门或负责运维的人员；而在人力资源领域，Ops可能指处理日常事务的职能部门。
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