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    说到国内采购大数据平台,就不得不提到广东雀鸟科技有限公司旗下的雀搜全网供求大数据信息营销平台,其正是由于其庞大而精准的大数据量而在最近被业内权威媒体评选为今年的国内采购平台大数据专家。


    雀搜是广东雀鸟科技有限公司致力于为企业聚合消费需求信息的应用平台。通过对采购需求信息的聚合、再加工,使需求信息规模化、价值化、精确化,并辅助以为企业量身定制的电商体系,从而使得企业全网营销效果最大化。经过平台多年努力,雀搜已经聚合上百万的采购数据及产品数据,且与千万采购商,供应商达成紧密合作关系。经过市场人员的努力开拓,各项数据仍在稳步提升中。所以为了配合雀搜自身的发展以及更好地去为众多采购商与供应商服务,广东雀鸟科技有限公司斥巨资为雀搜平台量身打造了这个供求大数据营销系统。由于雀搜在求购大数据方面做了多年的技术研究及积累,平台拥有海量的求购及产品数据,所以在数据量方面是有保证的,所以最有挑战性的还是在搭建搜索引擎的技术上,为了攻克这个技术上的难题,广东雀鸟科技有限公司专门去聘请了国内最著名的团队历经了两年不眠不休的努力终于成功把搜索引擎与雀搜自身的供求数据完美结合并呈现到雀搜全网供求大数据信息营销平台中,这个是国内行业首创的大数据商业模式,领先同行5-10年,所以虽然雀搜创立时间比起一些老牌B2B采购平台较短,但是由于其特性与优势迅速俘获了众多采购商与供应商的心理,已经隐隐出现了超越某些老牌B2B采购平台的势头了。


    由于搭建搜索大数据平台需要的数据量与资金量十分巨大,门槛之高令很多的中小企业望而却步,但这也从另一方面反映出了广东雀鸟科技有限公司背后的实力相当的雄厚。而雀搜创新性的大数据匹配引擎利用自身优秀的大数据匹配算法去精准匹配每一位供应商或采购商所需要的产品和需求,即对于采购商来说,只需要在雀搜发布采购需求,雀搜的大数据匹配引擎将自动把你的采购需求推送至相对应的供应商;而对于供应商来说,只要产品一上线,雀搜系统将自动推送该产品到相对应的采购商,且每天都会有十万量级的采购需求推送到供应商的雀搜账户上,大大提高了工作效率,降低了工作的对接成本与时间,使得采购与供应之间的关系可以更加的紧密。

    正是由于雀搜全网供求大数据信息营销平台的这种种优势与特性,所以被评为今年的国内采购平台大数据专家也是情理之中的了。

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  • 关于大数据大数据平台

    千次阅读 2021-03-14 16:34:45
    大数据平台 大数据平台,顾名思义就是整合网站应用和大数据系统之间的差异,将应用程序产生的数据导入到大数据系统,经过处理计算后再导出给应用程序使用。 大数据平台架构 互联网大数据平台 互联网产品处理用户...

    大数据平台

    大数据平台,顾名思义就是整合网站应用和大数据系统之间的差异,将应用程序产生的数据导入到大数据系统,经过处理计算后再导出给应用程序使用。

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    大数据平台架构

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    互联网大数据平台

    互联网产品处理用户请求,需要毫秒级的响应,要在 1 秒内完成计算,普通大数据计算必然不能实现这样的响应要求。

    如何才能弥补这互联网和大数据系统之间的差异呢?

    解决方案就是将面向用户的互联网产品和后台的大数据系统整合起来,也就是构建一个互联网大数据平台。
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    图是一个典型的互联网大数据平台的架构。

    在这张架构图中,大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分是属于互联网在线应用的部分,其他蓝色的部分属于大数据相关组件,使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。

    你可以看到,大数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集、数据处理、数据输出与展示。

    大数据平台产品

    互联网大数据平台提供了数据获取、存储、计算、应用的技术方案,挖掘出这些数据之间的关系,让数据发挥价值。

    我们在京东购物,阅读新闻、刷视频,背后其实都有智能推荐算法。这些算法不断分析、计算我们的购物偏好、浏览习惯,然后为我们推荐可能喜欢的商品、文章、视频。事实上,这些产品的推荐算法是如此智能、高效,以至于我们常常一打开商城,就浏览个不停。
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    如图:基于用户属性的推荐是相对比较简单的一种推荐算法。根据用户的基本信息进行分类,然后将商品推荐给同类用户。

    用户 A 和用户 C 的年龄相近,性别相同,那么可以将用户 A 和用户 C 划分为同类。用户 A 喜欢商品 D,那么推测用户 C 可能也喜欢这个商品,系统就可以将这个商品推荐给用户 C。图中示例比较简单,在实践中,还应该根据用户收入、居住地区、学历、职业等各种因素进行用户分类,以使推荐的商品更加准确。

    JD Cloud大数据平台

    JD Cloud推出了这个一站式大数据服务平台,为企业客户提供数据的采集、存储、挖掘、分析等数据生态链服务。
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    大数据中台

    大数据中台是一个数据集成平台,它不仅仅是为数据分析挖掘而建,它更重要的功能是作为各个业务的数据源,为业务系统提供数据和计算服务。
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    数据从软件诞生的那一天开始就存在,但是,数据并不是第一天就被存储和利用的。在信息化时代,企业早期通过流程来进行生产和管理,流程是预先设计好的,然后在设计好的流程中产生了数据。比如现在销售部门依赖于CRM(客户关系管理平台),售后部门主要看客服系统,市场营销部门关心微信平台,数据分析团队使用各类数据分析工具…在这个过程中,各个企业分别都在用不同的方式来尽可能的利用数据产生的价值。 但是随着企业为了适应需求端(市场和消费者)的变化,早期工具各自产生新的、孤立的、片面的客户数据,却无法快速同步,甚至团队之间还怀疑对方数据是否正确。因此,企业急需调整和改革供应端(生产制造和供应链),也就是需要一个统一真实的数据源来描述客户,而不是任由客户的不同维度数据由不同部门各自存储,于是在这样的场景下数据中台应运而生。

    数据中台跟之前大数据平台最大的区别,在于数据中台距离业务更近,能更快速地响应业务和应用开发的需求,可追溯,更精准。

    JD Cloud用户数据平台

    JD Cloud用户数据平台(CDP)基于中台构建这种服务时是考虑到可复用性的,每个服务就像一块积木,可以随意组合,非常灵活,有些个性化的需求在前台解决,这样就避免了重复建设,既省时、省力,又省钱。
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  • 大数据”时下一个热门的词语,近几年来,关于大数据的著作和文章铺天盖地,似乎也在共同在传递一个信息:越来越多的行业、人士开始关注并实际探索大数据的应用,我们正在一起描绘着大数据巨大效用的蓝图,但在实践...

      “大数据”时下一个热门的词语,近几年来,关于大数据的著作和文章铺天盖地,似乎也在共同在传递一个信息:越来越多的行业、人士开始关注并实际探索大数据的应用,我们正在一起描绘着大数据巨大效用的蓝图,但在实践的路上,我们都处在孩子起步阶段小步前行。

     

      一、什么是大数据

     

      大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

     

      在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

     

      二、什么是数据平台

     

      大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行,或是使用“云”里提供的服务,或二者皆是。

     

      类似目前很多舆情监测软件大数据分析系统,大数据平台是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台。

     

      三、大数据的具体应用

     

      首先我们要有数据源,然后对数据进行收集和存储,在这基础上,再进行分析和应用,形成我们的产品和服务,而产品和服务也会产生新的数据,这些数据会循环进入我们的流程中。当这个循环体系成为一个智能化的体系,便会成为一种新的模式,然后具体运用到实际的应用中,一种是精准化定制,二是预测。

     

      1.精准化定制

     

      第一种是个性化产品,比如智能化的搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果都不同,或者是一些定制化的新闻服务,或者是网游等。

     

      第二种是精准营销,现在已经比较常见的互联网营销,网页的推广等,或者是基于地理位置的信息推送,当我到达某个地方,会自动推送周边的消费设施等。

     

      第三种是选址定位,包括零售店面的选址,或者是公共基础设施的选址。

     

      这些全都是通过对用户需求的大数据分析,然后提供相对定制化的服务。

     

      2.预测类应用

     

      第一类是支持类的,小到企业的运营决策,证券投资决策,医疗行业的临床诊疗支持,以及电子政务等。

     

      第二类是风险预警类的,比如疫情预测,日常健康管理的疾病预测,设备实施的运营维护,公共安全,以及金融行业的信用风险管理等。

     

      第三类是实时优化类的,比如智能线路规划,实时定价等。

     

      大数据的时代已经来临,这是一场时代的变革,只有把握好机遇,建立数据平台,运用到企业行业中,才能不会被这个时代淘汰。随着时代的更迭,演变出更适合发展的模式。

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