징둥 공유 기업의 빅 데이터에 대한 새로운 이해와 적용

징둥 공유: 엔터프라이즈 빅 데이터에 대한 새로운 인식과 애플리케이션

빅 데이터는 우리 각자의 일상생활과 밀접하게 연결되어 있습니다. < P > 그냥 장면의 예를 들어, 아침에 깨어났을 때 스마트 시계의 데이터를 통해 어젯밤의 수면의 질이 그리 좋지 않다는 것을 알게 되었다. 아침에 세수를 하고 아침을 먹고, 1 여 보 걸어서 6 구 지하철 카드로 지하철을 타고, 2 역 3 원에 올림픽공원에 도착했고, 지하철에서 나는 징둥 휴대폰 클라이언트를 통해 내가 이전에 찾아본 나이키 농구화 한 켤레가 가격 인하된 것을 발견했다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) < P > 이 과정에서 저는 개인적으로 수면 데이터, 보행 거리 데이터, 지하철 카드 소비 데이터, 지하철 출발점 종점 지리 데이터, 징둥 쇼핑 데이터, 위챗 위챗 모멘트 데이터를 생산해 대데이터 생산자로서 단번에 이렇게 많은 데이터를 생산했습니다. 그리고 빅 데이터 소비자로서 나중에 징둥 쇼핑몰이나 앱을 방문할 때 수면 지능을 향상시키는 베개, 농구화 또는 농구화와 관련된 다른 상품을 추천할 수 있습니다. 그리고 제 위챗 모멘트 친구들은 제가 정보를 공유하는 것을 보고, 제 공유로 인해 구매할 수도 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) < P > 그리고 우리가 생산한 이 데이터들, 특히 인터넷 회사들이 받은 후 수학 통계와 발굴된 알고리즘을 통해 클러스터링, 분할 및 예측을 통해 더 많은 관련 데이터를 얻을 수 있습니다. 성별, 혼인 상태, 취미, 소득 상황, 운동, 판촉 민감도 등 우리 각자의 많은 속성 (예: 인구 기본 속성, 구매 능력, 행동 특성, 소셜네트워크서비스, 심리적 특성, 취미 등) 을 얻을 수 있다.

기업이 이러한 데이터를 파악한 후 어떻게 활용할 수 있습니까? 이 데이터를 통해 마케팅을 하는 것입니다. 예를 들면 정밀 마케팅, 광고의 정밀 배치, 상품의 정밀 추천입니까? 아니면 이 데이터를 통해 기업 내 운영 관리를 구체화할 것인가? 아니면 이 데이터를 통해 생산 공정을 개선하고 제품의 2 차 개발을 지도할 수 있을까요? 그럼 기업 빅 데이터 수행의 수준에 따라 다르죠. 빅데이터는 응용이 잘 되어 있어 진정으로 전략적 높이로 올라갈 수 있고, 잘 쓰이지 않는다. 빅데이터는 금상첨화이지만, 없어도 될 수 있는 것이다. < P > 데이터 마이닝의 클러스터 사고에 따르면 기업 데이터는 내부 데이터와 외부 데이터로 나눌 수 있으며 내부 데이터는 재무 데이터와 공급망 데이터 (대형 공급망 개념) 로 간단히 나눌 수 있습니다. 물론, 금융 산업, 투자, 금융, 현금 관리 및 기타 재무 측면과 관련된 여러 산업의 기업 운영 내용은 다양할 수 있습니다. 공급망과 관련된 경우는 거의 없으며, 생산 제조 또는 유통 서비스 산업은 공급망과 관련된 데이터가 더 많을 것입니다.

재무 데이터는 주로 재무제표, 특히 재무제표의 세 가지 주요 보고서, 즉 대차대조표, 이익표, 현금 흐름표를 기준으로 합니다. 다음은 총계정원장입니다. 총계정원장의 회계에는 과목, 과목 부족, 보조 회계도 설정할 수 있습니다. 그리고 대부분의 기업들은 매년 예산을 책정합니다. 예산은 대부분 재무 지표를 중심으로 책정되거나 재무 예산을 중심으로 업무 예산을 밀어내는 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예산명언) 물론 재무 관리의 큰 부분 중 하나는 자금 관리도 있다. < P > 공급망에는 구매, 창고, 물류, 생산, 판매, 애프터 등 공급망 상류의 공급자부터 하류의 소비자에 이르기까지 더 많은 종류의 데이터가 있습니다. 물론, 모든 부분에서 우리는 여전히 한 단계 더 정련할 수 있다. < P > 또한 자신이 문을 닫아 생산을 하고 마케팅을 하는 사람은 모두 적극적으로 외부 데이터를 참고해야 한다고 믿는다. 여기에는 국가정책, 경제환경, 주식시세, 경쟁 업체, 주요 원자재 가격 등이 포함된다. 빅 데이터 전체 아키텍처 < P > 대부분의 기업은 BI 시스템 또는 보고 자동화 시스템을 구현해야 합니다 < P > 아래에서 위로, 첫 번째 계층 메타데이터 계층 또는 데이터 소스 계층은 비즈니스 애플리케이션 시스템의 데이터, 재무, 공급망, 인적 자원, 예산 등입니다. < P > 두 번째 계층은 큰 데이터 저장소 계층이라고 합니다. 즉, 아래 각 계층의 데이터 소스를 하나의 데이터 웨어하우스로 수집한 후 세 번째 계층, 분석 모델 계층, 데이터 웨어하우스를 기반으로 분석 모델을 구축하고, 일부 시나리오는 분석 모델 계층을 직접 생략하여 마지막 계층 데이터 표시 계층으로 직접 이동하여 분석 모델의 데이터를 표시합니다. 필자의 다년간 취업 경험에 따르면 이런 조직 형식은 대부분 BI 시스템이라고 불리며, 아직 큰 데이터 시스템이라고 부를 수 없다. < P > 징둥 빅데이터는 별도의 시스템이나 제품이 아니며, 징둥 빅 데이터 애플리케이션은 각 비즈니스 애플리케이션 시스템에 통합되었습니다. Dell 의 대형 데이터 수집 플랫폼은 시스템 또는 제품 효율성과 고객 경험에 영향을 미치지 않고 모든 데이터를 실시간으로 Hadoop 플랫폼으로 자동 수집하고, 대형 데이터 플랫폼을 중심으로 처리, 처리, 분석 및 발굴한 결과를 각 비즈니스 시스템 및 데이터 제품 (예: 쇼핑몰, 판매, 데이터 나침반, 파일럿 등) 에 배포합니다. 아래 도표는 정보 제공만을 목적으로 합니다. 기업 빅 데이터 어플리케이션 수준 < P > 모든 기업이 징둥 또는 모든 기업이 인터넷 회사인 것은 아닙니다. 모든 기업의 비즈니스가 빅 데이터의 지원이 필요한 것은 아닙니다. 자신의 업무 요구를 충족시키는 전제하에, 기업도 작은 데이터 앱을 할 수 있을까? 대답은' 예' 입니다. 빅 데이터 애플리케이션도 계층적으로 구성될 수 있습니다. 각 계층은 다양한 데이터 계층에 대한 기업의 요구를 충족시킵니다. 대략 5 단계로 나뉘는데, 각 레벨은 단계적으로 전달된 관계이다.

1. 비즈니스 모니터링

대용량 데이터 애플리케이션의 초기 단계인 기존 DW/BI 단계입니다. 이 단계에서 기업은 비즈니스 인텔리전스 (BI) 솔루션을 배포하는데, 실제로는 기존 비즈니스의 상태를 모니터링하는 자동화 보고 시스템입니다.

업무 모니터링 (업무 성과 관리라고도 함) 은 기업이 기본 분석 수단을 사용하여 업무 운영이 예상보다 낮거나 높은 상황을 경고하고 해당 업무 및 관리자에게 관련 경보 정보를 자동으로 전송하는 것을 의미합니다. 기업 업무 및 경영진은 이전에 제정한 경보 규칙에 따라 업무 운영 상황을 미리 파악하고 조기 경보를 실현하며, 이를 목표로 하고 예측 가능한 조치와 수단을 취하여 미연에 대비할 수 있도록 도울 수 있습니다. < P > 이 단계에서 가장 중요한 두 가지 요점은 경보 규칙의 설계입니다. 자주 사용하는 방법에는 참조 방법 (동시 비교, 유사 마케팅 활동 비교, 동료 벤치마킹 비교) 또는 지표 방법 (브랜드 개발, 고객 만족도, 제품 성과, 재무 분석) 이 포함됩니다. 지표 분석은 합리적인 지표를 선택하는 것입니다. 물론 합리적인 지표입니다. 당시 이산제조를 하는 기업을 위한 방안설계였다. 그들은 재고 관리 방면에서 성과 평가에 매우 중요한 지표는 재고 회전율이나 재고 회전율이었다. 이는 본래 매우 정상적이고 자주 사용하는 지표였지만, 이 단위의 재고 관리에 가짜 출고와 가짜 입고가 있는 경우, 이 상황은 재고 회전율이라는 성과 지표가 매우 좋아 보이는데, 나중에 우리는 동적 판매비, 재고비 등을 고려해 지표로 삼았다.,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 。 이 예의 목적은 우리가 업무 감시를 할 때 지표 선택이 매우 중요하다는 것을 설명하고자 하는 것이다. 이 업무 운영 상황을 정확하고 공정하게 반영하는 동시에 인위적인 조작을 피해야 한다.

2. 비즈니스 통찰력 < P > 비즈니스 통찰력은 시스템이 단순히 데이터 보고서를 제공하는 것이 아니라 "스마트" 보고서 또는 "스마트" 게이지를 의미하며, 과거 데이터를 기반으로 이전 다차원 분석을 통해 아직 알지 못했던 일부 데이터를 더 예측하고 발굴해야 한다는 것을 의미합니다. < P > 예를 들어, 필자는 이전에 항저우의 한 체인호텔에 프로젝트를 할 때, 우리는 이 호텔이 전국적으로 호텔 경영 상황에 투자한 데이터를 근거로 좀 더 재미있는 것을 만들어 내야 했다. 예를 들어, 우리가 이전에 투자한 호텔의 인테리어 투입 상황에 따라 현재 임대율, 호텔 음식점 부문의 상석률과 전복율, 영업수익, 원가비, 현지 도시 경쟁 호텔 상황을 예측해야 한다. 또한 재무 분석에 자주 사용되는 듀폰 분석, 간단히 듀폰 분석, 듀폰 분석은 재무 관점에서 전체 기업 재무 성과 상황을 종합적으로 분석하는 모델이다. 그의 기본 원칙은 ROE 이고, ROE 에 대해서는 ROA× 지분 승수로 나눌 수 있고, ROA 는 순 이자율 × 자산 회전율로 나눌 수 있으며, 이후 다시 분해돼 마지막 하나가 된다 이러한 재무 지표는 재무 제표 프로젝트, 회계 및 보조 회계를 통해 계산되기 때문에 그들 사이에는 매우 긴급한 논리적 관계가 있습니다. 그래서 우리는 다음 해 예산이나 계획을 할 때 특정 재무 지표가 어떤 수준에 도달하기를 원하는지, 사전에 조정하고, 순이익의 1% 증가와 같은 관련 지표와도 연계할 수 있는 기술적 수단을 계산할 수 있습니다. 이것은 우리가 미리 예측하고, 더 나은 계획과 예산을 만드는 데 도움이 될 것이다. < P > 물론 이 단계에서 예측할 수 있는 것은 많다. 예를 들어 소매업, 대부분의 범주의 판매는 판매 주기가 있다. 판매 주기에 따라 우리는 판매를 예측할 수 있다. 또한 역사적 사용자가 서로 다른 마케팅 방식에 대한 응답 정도, 마케팅 비용, 마케팅 상품 및 마케팅 효과 간의 관계에 따라 보다 정확한 대상 집단을 대상으로 목표 마케팅을 수행하고 마케팅 효율성을 높이며 마케팅 비용을 절감할 수 있습니다.

3. 비즈니스 최적화

비즈니스 최적화는 대부분의 기업에게 여전히 매력적이며, 많은 기업들이 밤낮으로 생각하는 목표이기도 합니다. 사실 이 단계에서 우리는 차근차근 할 수 있다. 적어도 기업은 분석 기술을 업무 운영에 내장할 수 있는 능력이 있다. 여기에 우리가 이전에 전통 기업에 대한 사례를 들어 본 적이 있는데, 대부분의 기업과 마찬가지로 이 기업도 ERP 시스템을 가지고 있습니다. 구매 과정에서 공급 성과 모델을 도입할 수 있습니다. 물론 이 공급자 성과 모델은 공급 품질, 공급 효율성, 불량품 비율, 애프터서비스 등 여러 가지 요소를 고려해야 할 수 있습니다. 구매자는 구매를 할 때 공급자 성과 모델에 따라 스스로 적합한 것을 선택할 수 있습니다. 이는 주요 원자재의 시장 가격을 실시간으로 조달 인터페이스에 액세스할 수 있는 사례로, 구매 관리자가 구매 주기를 파악하고 구매 계획을 합리적으로 계획할 수 있도록 해 줍니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 구매, 구매, 구매, 구매) < P > 소매업계에서는 상품과 상품 사이 사용자와 사용자 사이에 사용자와 상품 사이에 강한 상관관계가 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 맥주와 기저귀의 예, 초콜릿과 콘돔의 예처럼 말입니다. 여기서는 대부분의 전기상들이 어떻게 하는지 조금 말씀드릴 수 있습니다. 우리는 이 상품들을 통해 구매한 기록에서 두 상품 간의 상관관계를 찾아냅니다. 이런 상관관계는 동등하지 않습니다. 예를 들어 휴대폰을 구매한 사용자도 일반적으로 휴대전화 케이스를 동시에 구매할 수 있고, 휴대전화 케이스를 사는 사람도 반드시 휴대폰을 사는 것은 아닙니다. 이것은 휴대전화와 휴대전화 껍데기 사이에 관계가 있고 강한 관계라는 것을 의미합니다. 휴대전화 케이스와 휴대전화 사이의 관계는 약한 관계인데, 여기서 관계의 강약을 계수로 설명하겠습니다. 그래서 상품과 상품 사이의 이런 관계로 우리는 상품 모델을 형성한다. 이 상품 모델을 기반으로, 우리는 그가 훑어보고, 구매하고, 소장하고, 논평한 상품을 사용자에게 더 잘 추천할 수 있다. 상품을 마친 후, 우리는 사용자, 사용자가 비슷한 브라우징 행동, 검색 행동, 댓글 행동, 구매 행동을 통해 사용자와 사용자 간의 관계를 찾을 수 있다고 말한다. 사용자 간의 행동 관계에 따라 사용자와 관련성이 높은 다른 사용자가 구매하거나 관심 있는 상품을 추천할 수 있습니다. 이는 많은 인터넷 회사들이 광고 추천, 상품 추천, 프로모션 정보 추천 등 자주 사용하는 방법이다.

4. 데이터 이익 < P > 데이터 이익. 즉, 데이터 실현에 대해 자주 이야기하는 한 가지 방법은 데이터 상품화입니다. 현재 모바일 게임, app 사용, 사용자 행동 등의 데이터를 수집하고, 데이터 마이닝 및 분석 기술을 통해 제품 또는 서비스의 동작을 통해 출력함으로써 실현할 수 있는 데이터 서비스 회사가 많이 있습니다. 또한 기장, 화웨이 등과 같은 휴대폰 업체들은 수억 명의 활동적인 사용자를 보유하고 있으며, 휴대전화에서의 사용자 행동 데이터, 심지어 지불 데이터 등을 파악한다. 변화할 수 있는 방면은 매우 많은데, 그들을 제한하는 것이 바로 그들의 생각이다. 자동차+빅데이터가 테슬라로 바뀌고, 홈+빅데이터가 스마트홈으로 바뀌는 등 점점 더 많은 전통업체들이 제품을 데이터화하고 있습니다. 물론 여기에 들 수 있는 예가 많이 있습니다.

5. 비즈니스 리모델링

비즈니스 리모델링은 대규모 데이터 성숙도 모델의 가장 높은 단계여야 합니다. 이 단계에서 일부 기업은 고객 사용 방법, 제품 성능 행동 및 전체 시장 동향 분석을 활용하여 비즈니스 모델을 새로운 시장의 새로운 서비스로 전환하고자 합니다 (예: 징둥 신규 비즈니스, 징둥 금융, 징둥 인텔리전스). 또한, 우리는 상상력을 발휘할 수 있습니다. BAT 의 어떤 업무가 주영 업무 데이터를 바탕으로 개척된 것인지, 많은 생각을 할 수 있을까요? (시드 비셔스, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) < P > 중국은 물론 세계에서 실제로 큰 데이터를 보유한 기업이 많지 않다. 우리는 운이 좋다. 전기상 전체 가치 사슬의 큰 데이터를 가지고 있다. 어떻게 이 금광을 발굴할 수 있을까? 우리를 제한하는 것은 우리 자신의 생각뿐이다. < P > 이상은 징둥 공유 기업 빅 데이터에 대한 새로운 인식과 응용에 대한 소편들이 나누는 내용이며, 더 많은 정보가 전 세계 아이비 () 가 더 많은 건품을 공유하는 데 관심을 가질 수 있다.