Case Study: Avon Calls on Foreign Markets


1. Discuss the applicability of each to Avon’s global operations.
2. Why is Avon so much more dependent on its foreign operations than on its home (U.S.) operations?
3. Discuss socioeconomic and demographic changes that could affect Avon.
4. How might a global recession, such as the one that began in 2008, impact Avon’s operations?
5. What are the major competitive advantages that Avon has? How easily might other companies duplicate these advantages?
6. Avon does not sell within the United States in retail establishments (with the exceptions of kiosks handled by some of its reps). What are the pros and cons of distributing that way?
7. If you were advising Avon on the selection of new suppliers, what would be your major concerns as you evaluate firms that are potential suppliers? What criteria should the company use to make decisions on where to manufacture their products?
8. Identify the challenges Avon faces in both maintaining and expanding its global manufacturing and supply chain network given the dynamics of today’s competitive environment.

case 16

 

References:

  1. Daniels, John, Radebaugh, Lee, & Sullivan, D.P (2011). International business, environment & operations (13th ed). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  2. Latin american market lifts profit at avon. (2011, 05 03). The New York Times. Retrieved from http://www.nytimes.com/2011/05/04/business/04avon.html?ref=avonproductsinc
  3. Sweeney, C. (2010). Direct approach works for avon. The New York Times. Retrieved from http://www.nytimes.com/2010/01/14/fashion/14skinside.html?ref=avonproductsinc
  4. J. (2008).Selling Beauty on a Global Scale. The New York Times. Retrieved from http://www.nytimes.com/2008/11/01/business/01interview.html?ref=avonproductsinc
  5. O, Hartline. Marketing Strategy. Retrieved from http://books.google.com/books?id=Lt12ggizMhIC&pg=PA543&lpg=PA543&dq=avon+cosmetics+marketing+strategy&source=bl&ots=3K4w5b0V5D&sig=6Ej95P9Fh-q71i9x8DYN1G3xTZM&hl=en&sa=X&ei=huZGT4uWFOS0iQKEifTaDQ&sqi=2&ved=0CIMBEOgBMAk#v=onepage&q&f=false
  6. D.(n.d.). Direct sales company, Avon cosmetics- worldwide recognition.Retrieved from http://www.createacashflowshow.com/network-marketing-news/direct-sales-company-avon-brand.htm
  7. M, Duane. Strategic Management: Competitiveness & Globalization, Concepts. Retrieved from http://books.google.com/books?id=aVnhnRh2NWEC&pg=PA337&lpg=PA337&dq=avon+global+strategy&source=bl&ots=us764A0LGQ&sig=-CeQs4H0xtM0a8ZvK6aFVlbv27g&hl=en&sa=X&ei=cOhGT6PcKOvRiALz-Z3bDQ&sqi=2&ved=0CHEQ6AEwCQ#v=onepage&q=avon%20global%20strategy&f=false
  8. Avon Products Inc.: The globalization of the company for women. Retrieved from .http://www.centrorisorse.org/avon-products-inc-the-globalization-of-a-company-designed-for-women.html
  9. L. Avon: Building the World's Premier Company for Women. Retrieved from http://books.google.com/books?id=bZUPceXxVP4C&pg=PT41&lpg=PT41&dq=challenges+for+avon&source=bl&ots=G3lQjlYA8q&sig=VEWmEt5CIpBVjkhp1rfc-yetEf4&hl=en&sa=X&ei=BOtGT-PWKYKkiQLyhbzbDQ&ved=0CDUQ6AEwAzgK#v=onepage&q=challenges%20for%20avon&f=false

Apache Log4j


Log4j, Apache Software Foundation’nın geliştirdiği bir loglama kütüphanesidir. Bu kütüphane içinde hazır api’ler bulundurur ve bunları kullanarak yazdığımız kodun ürettiği işlemleri kaydeder. Özellikle konsola çıktı veren kod yazıyorsanız daha sonra kodu temizlemek uzun bir işlemse yine log4j tercih edilir.


Log4j özellikle Apache’nin uygulamalarını kullanıyorsanız çok işinize yarayacaktır. Apache’nin projelerinin büyük bir kısmına log4j.properties dosyasının yerini verdiğiniz takdir de uygulamaların yaptığı tüm işlemleri görebilirsiniz. Log4j properties dosyasına database path’i vererek log4j’nin logları database’e yazmasını sağlayabilirsiniz. Bu dosyaya backup parametresini verip log dosyasının yedeğini almasını da sağlayabilirsiniz.

Okumaya devam et Apache Log4j

Big Data


aa

Yıllar boyunca artan verinin Relational DB’lerde artık saklanamaz boyuta erişmesinden ötürü -ki bunlar sosyal medya paylaşımları, ağ günlükleri, bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları vs gibi değişik kaynaklardan toparlanan veriler- anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine Big Data denir. Her ne kadar kimilerince bilgi çöplüğü diye de tabir edilen bu kavram ile verinin öneminin ve değerinin her geçen gün artmakta olması bu çöplükten! muazzam derecede önemli, kullanılabilir bilgilerin elde edilmesi amacıdır.

 

Big-Data-5V

Big Data kavramını daha yakından ele alıcak olursak oluşumundaki bileşenleri incelemek gerekir. Bunlar; variety, velocity, volume, verification ve value ‘dur.

  • Variety (Çeşitlilik): Üretilen verinin yüzde 80’i yapısal değil ve her yeni üretilen teknoloji, farklı formatlarda veri üretebiliyor. Telefonlardan, tabletlerden, bütünleşik devrelerden gelen türlü çeşitlilikte “Veri Tipi” ile uğraşılması gerekiyor. Bir de bu verilerin farklı dillerde, Non-Unicode olabileceğini düşünürseniz, bütünleşik olmaları, birbirlerine dönüşmeleri de gerekli.
  • Velocity (Hız): Big Data’nın üretilme hızı çok yüksek ve gittikçe artıyor. Daha hızlı üreyen veri, o veriye muhtaç olan işlem sayısının ve çeşitliliğinin de aynı hızda artması sonucunu doğuruyor.
  • Volume (Veri Büyüklüğü): IDC istatistiklerine göre 2020’de ulaşılacak veri miktarı, 2009’un 44 katı olacak. Şu anda kullanılan, “büyük” diye adlandırdığımız kapasiteleri ve “büyük sistemleri” düşünüp, bunların 44 kat büyüklükte verilerle nasıl başa çıkacaklarını hayal etmek gerekiyor! Kurumun veri arşivleme, işleme, bütünleştirme, saklama vb teknolojilerinin bu büyüklükte veri hacmi ile nasıl başa çıkacağının kurgulanması gerekiyor. 2010’lu yıllarda dünyadaki toplam bilişim harcamaları yılda %5 artmakta, ancak üretine veri miktarı %40 artmaktadır.
  • Verification (Doğrulama): Bu bilgi yoğunluğu içinde verinin akışı sırasında “güvenli” olması da bir diğer bileşen. Akış sırasında, doğru katmadan, olması gerektiği güvenlik seviyesinde izlenmesi, doğru kişiler tarafından görünebilir veya gizli kalması gerekiyor.
  • Value (Değer): En önemli bileşen ise değer yaratması. Bütün yukarıdaki eforlarla tariflenen Big Data’nın veri üretim ve işleme katmanlarından sonra kurum için bir artı değer yaratıyor olması lazım. Karar veriş süreçlerinize anlık olarak etki etmesi, doğru kararı vermenizde hemen elinizin altında olması gerekiyor. Örneğin sağlık konusunda stratejik kararlar alan bir devlet kurumu anlık olarak bölge, il, ilçe vb detaylarda hastalık, ilaç, doktor dağılımlarını görebilmeli. Hava Kuvvetleri, bütün uçucu envanterindeki taşıtlarının anlık yerlerini ve durumlarını görebilmeli, geriye dönük bakım tarihçelerini izleyebilmeli. Bir banka, kredi vereceği kişinin, sadece demografik bilgilerini değil, yemek yeme, tatil yapma alışkanlıklarını dahi izleyebilmeli, gerekirse sosyal ağlarda ne yaptığını görebilmeli.

 

Peki nedir bildiğimiz Relational DB’den farkı?

Relational DB’de veri bütünlüğü (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) dikkate alınarak çalışıldığı için Big Data çözümlerine göre çok daha yavaş çözümlerdir. Ayrıca relational DB’de gigabyte seviyelerinde işlem yapılırken Big Data ile petabyte seviyelerinde veri tutulmaktadır. Big Data çözümleri, dağıtık dosya sistemine* göre çalıştığı için veri bütünlüğü kuralları geçerli değildir. İlişkisel veritabanlarındaki gibi bir tablo yapısı olmadığı için veriler bütünleşik (denormalize) olarak saklanmaktadır. Çünkü büyük verinin tutarlılık (Consistency), müsaitlik (Availability) ve parçalanma payı (Partition tolerance) kurallarının hepsini sağlaması mümkün olmadığından bir kaç tane verinin doğru olmaması ya da kaybolması, veri büyüklüğünü dikkat aldığımızda önemli değildir. Bu nedenle, büyük veriyi dikey ölçeklemeyle çok pahalı olarak saklamak yerine, basit donanımların dağıtık dosya sistemleri ile birleşimi sonucu çok ucuza saklama yöntemi, büyük veri çözümlerini (NoSQL, Hadoop vs.) doğurmuştur. Bu veri çözümlerinden günümüzde en çok bilinenleri NoSQL – not only sql-  çözümleridir. NoSQL çözümlerinin hepsinin farklı bir amacı vardır. Bu nedenle direk karşılaştırmak doğru bir yöntem değildir, kullanacağınız amaca göre kendinize uygun olanı seçmelisiniz. Örneğin; MongoDB az veri ekleme çok veri okuma işlemi için uygun iken, Redis çok yazma, çok okuma olan ve veri kaybının geri planda olduğu bir sistem için tercih edilmelidir, Hadoop ise çok çok büyük veri ile kısa sürede işlem yapmanız gerektiğinde kullanılmalıdır.

 

*Eric Brewer tarafından 2000 yılında ortaya atılan, dağıtık (distributed) sistemlerin aynı anda, Consistency (tutarlılık : dağıtık sisteme bağlı tüm node’larda aynı verilerin olması), Availability (kullanılabilirlik : tüm isteklere her zaman cevap verilebilmesi) ve Partition Tolerance (parça teloransı : sistem parçalarından birinin çalışmaması durumunda sistemin düzgün devam etmesi) özelliklerini sağlayamayacağı savunduğu teorisi

Nokia Lumia 520 nedir ne değildir


imagesWindows Phone platformuyla ilgili sürekli olarak istatistikler yayınlayan AdDuplex’den ilginç bir istatistik açıklandı. Belirtilenlere göre Windows Phone cihazlarının en popüleri Lumia 920 değil, Lumia 520.

Her ayın başında Windows 8 ve Windows Phone’ların uygulama ve cihazlarıyla ilgili bilgiler paylaşan AdDuplex bu ay da her iki platformla ilgili istatistikler yayınladı. Yayınlanan bu bilgiler içerisinde en dikkat çekeni ise AdDuplex CEO’su Alan Mendelevich’in Twitter üzerinden paylaştığı oldu.

Ekran Alıntısı

 

 

 

AdDuplex stats teaser 1 answer: yes, Nokia Lumia 520 is the new WP king worldwide. better test on that 512mb emulator

— Alan Mendelevich (@ailon)

Gönderdiği tweet ile birlikte Windows Phone ekosisteminin yeni kralının Lumia 520 olduğunu duyuran Mendelevich, WP geliştiricilerinin 512 MB emulatorler üzerinde denemeler yapmaya başlamalarının daha iyi olacağını belirtti.

Böylece geçtiğimiz ay en popüler Windows Phone cihazı olan Lumia 920, tahtı Lumia 520′ye bıraktı. Elbette ki bunda en büyük etken Lumia 520′nin çok daha ucuz olması. Bu sebeble de Lumia 920′nin alt sıralara düşmesine pek de şaşırmamak gerek. Ancak Nokia eğer bu stratejiyi sürdürürse üst segmentteki telefonlarını satabilmesi epey zor olacaktır. Dolayısıyla bu durumun yakın zamanda değişmesi gerekiyor.
Devamını Oku

WhatsApp’ı Bilgisayara Kurmak


Normal şartlarda sadece cep telefonlarımızda kullanabildiğimiz WhatsApp’ı bilgisayarımızda da kullanmanın bir yolu var mı? Bir web hizmeti olan Manymo sayesinde bu mümkün kılınıyor.

WhatsApp’ı bilgisayarınızda çalıştırmak için yapmanız gereken, ilk etap da Whatsapp’ın APK dosyasını indirmek.
Devamını Oku

Global Game Jam Ege


ggjGGJ adını öğrendiğimde katılmalımıyım diye düşünmedim değil. Dile kolay 48 saatte senden oyun geliştirmeni bekliyorlar. Başvurularını bireysel yapsan da orada bir takımla beraber bir proje ortaya koyman gerekiyor ki bu alışık olduğum bir konu…

Finaller biter bitmez gittik İzmir Ekonomi Üniversitesine, bizim bölümden 8 arkadaşımla beraber oradaydık ama hepimizin uzmanlık alanı farklı olduğundan aynı takımda yer alamayacağımız aşikardı. Erman, Burcu ve Anıl ile 4 kişilik takımımız oluşturmuştuk ki -hepimiz programcıydık-diğer takımlar daha kalabalık olduklarından takımımıza grafiker bulma ihtiyacı hissettik ve bu bağlamda Elif ve Lütfi gibi çok değerli iki arkadaşla tanıştık. Daha sonra bu senenin konusu verildi… Daha doğrusu dinletildi.. Kalp atışları…

Devamını Oku

Linux jre kurulumu


linuxUzun zamandır ödevler projelerden vakit kalmamış olsada yine çok uzun zamandır(1 aydır) ubuntuyla pek ilgilenemesemde java runtime environmenti j7u10 kurmanın vakti geldiğini gördüm. Haliyle vmware ile db2 kullanmak istemiyorum . db2 yu kurmanın yoluda jre’yi update etmekten geçiyor. Windowstaki gibi indir çift tıkla şeklinde olmadığından detaylıca anlatma gereksinimi hissettim.

Devamını oku