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  • 大数据在物理、分子生物学、环境生态学等行业及其军事、金融业、通信等行业存有时日,却由于近些年互联网技术和信息技术行业的发展趋势而引起关注。据调查,企业內部的运营交易信息、互联网技术的产品货运物流信息...

      大数据在物理、分子生物学、环境生态学等行业及其军事、金融业、通信等行业存有时日,却由于近些年互联网技术和信息技术行业的发展趋势而引起关注。据调查,企业內部的运营交易信息、互联网技术中的产品货运物流信息、人和人之间互动信息、位置信息等数据,每2~3年時间便会成倍增加。

     

     

      而信息是当代企业的关键資源,是企业应用创新管理、决策分析的基本。这种数据有着极大的经济收益,可是企业所关心的一般只占在总数据量的2%~4%上下。但是企业依然沒有利润最大化地运用已存有的数据資源,以致于消耗了大量的時间和资产,也丧是制订重要商业服务管理决策的最好突破口。

     

      针对一般的企业来讲,大数据的功效具体表现在2个层面

     

      1.协助企业掌握用户

     

      大数据根据相关分析,将顾客和商品、服务项目进行串联,对用户的喜好开展精准定位,进而提供更精确、更有主导性的商品和服务项目,提高销售额。

     

      典型性的事例便是电子商务。像阿里巴巴淘宝网那样的电商服务平台,累积了很多的用户选购数据。在初期的情况下,这种数据全是负累和压力,储存他们必须很多的硬件配置成本费。可是,如今这种数据全是阿里巴巴最珍贵的財富。

     

      大数据还可以对业绩产生直接影响,它的高效率转化和精确性,远远地超出传统式的用户调查。除开电子商务,包含能源、影视、证券、金融、农业、工业、交通运输、公共事业等,全是大数据的立足之地。

     

      2.帮助企业了解自己

     

      除开帮助掌握用户以外,大数据还能认识自己。企业运营需要很多的資源,大数据能够剖析和锁住資源的详细情况,比如储藏量遍布和要求发展趋势。这种資源的数据可视化,能够协助企业管理人员更形象化地掌握企业的运行情况,迅速地发现问题,立即调节运营策略,减少财务风险。总的来说,“知彼知己,百战不殆”。大数据,便是为管理决策服务项目的。

     

      大数据在企业中的运用

     

      数据在行业中的运用的愈来愈普遍,大家先看一下大数据在时下有怎样的优秀表现:

     

      1.大数据助力政府部门完成市场经济体制管控、公共卫生服务安全防护、灾祸预警信息、社会发展舆论导向;协助城市犯罪预防,实现智慧交通,提高应急能力;电力企业会根据大数据实时做数据的检测和预测分析,使我们更强、更便捷做这类电力工程的生产调度;

     

      2.医疗中也是有着比较广泛的应用。基因工程技术及其病症的预测分析剖析、手术治疗计划方案这些,都会用到大数据。大数据协助定点医疗机构创建病人的病症风险性追踪体制,协助药业企业提高药物的临床医学应用实际效果,协助HIV科学研究组织为病人提供定制的药品;

     

      3.大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务,旅行网站为游客提供心爱的旅游线路,二手市场的买卖方寻找最好的买卖总体目标,用户更快得寻找到最好的产品选购阶段、店家和最优惠价;

     

      4.助力企业提高营销推广的针对性,减少物流和库存量的成本费,降低项目投资的风险性,及其协助企业提高广告营销精确度;云鲸大数据助力各行业直接获得各APP/网站用户访客信息,大程度上减少了企业推广/引流成本,可以直达意向用户,不用烧钱推广。

     

      5.大数据助力娱乐业预测分析歌星,音乐,影片,电视连续剧的火爆水平,并为投资人剖析评定拍一部电影必须资金投入要多少钱才最好,不然就会有将会收总不回成本费;此外影片实际上全是必须3D渲染的,以前每3D渲染一分钟将会就必须过千台设备、将会必须一两个月,如今根据云计算技术、大数据的方法,将会3D渲染一个一分钟的电影镜头就缩短成了一秒或是2秒。

     

      除开之上大数据的运用外,未来来大数据的影子会无所不在,即使没法精确预测分析大数据终究会将人类社会带去怎样的形态,但相信大数据发展趋势步伐一直前进,因大数据而造成的转型的浪潮将迅速吞没地球上的每一个角落里。

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  • 本文从互联网大数据发展现状、市场规模、需求分析、商业大数据价值、信息安全性、企业发展形态等方面简要分析DT时代下互联网大数据应用。大数据已经渗透到当今每个行业和业务功能区域,成为一个重要的生产要素。...

    未来应该是移动互联网+大数据并存的时代,未来企业之间的竞争是数据的竞争。本文从互联网大数据发展现状、市场规模、需求分析、商业大数据价值、信息安全性、企业发展形态等方面简要分析在DT时代下互联网大数据应用。

    大数据已经渗透到当今每个行业和业务功能区域,成为一个重要的生产要素。未来的时代不是IT时代,而是DT时代。大数据的价值越来越显著,在各个领域的作用也越来越重要。未来企业之间的竞争不再是其他的竞争,而是数据的竞争。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

    未来是移动互联网+大数据并存时代

    互联网+战略经过四五年的发展已经从第三产业渗透到国计民生的所有行业里面了。互联网+战略,更多的是跨界联合,互联网+战略是现在的重要课题,特别是互联网+工业,车联网、物联网。

    未来是什么?

    第一,未来是移动互联网+大数据并存的时代

    如果说未来世界是万物互联的物联网,肯定是对的,但如果只是物和物的连接,没有人和人的连接,就会死气沉沉。未来应该是移动互联网+大数据并存的时代,人和人的连接,人和物的连接,物和物的连接以及人和服务的连接。

    第二,未来应该是IT到DT的时代

    从信息化变成大数据,因为信息化只是一个符号,变成大数据以后才能真正成为一个活的数据,为企业决策提供支持。过去讨论的互联网+大多是关于模式,更关键的是技术创新,技术创新要跟模式结合在一起。所以未来是互联网+加上大数据技术创新并存的时代。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    互联网、金融和电信三大领域的大数据应用在各行业总规模中所占比重超过70%;健康医疗领域和交通领域近年不断“上架”新应用,但行业规模占比相对较小。

    互联网大数据产业发展现状

    随着互联网用户激增,手机已经实现了数据化、宽带化。在浏览网站上、使用设备上、通信服务系统里,数据都以指数级的速度增长。而具有资源优势的运营商正好位于大流量、大数据信息“金矿”上。

    目前大数据应用相对其他产业比较成形的就是互联网企业,这些握有大量数据资产的互联网企业正急于如何将大数据信息化转化为商业价值。

    提升用户体验,进行精细化运营,提高网络营销效率

    互联网企业以及运营商拥有下面类数据:

    一是用户账号里基础数据;

    二是协议类型如套餐服务得到的用户消费能力;

    三是业务类型数据,如用户选择的游戏、阅读、音乐类,代表个人兴趣、爱好的数据;

    四是访问的URL,用户经常看的网站、搜索关键词等;

    五是终端信息,每个终端能力、特征不同,最终使用的业务也会不同。

    基于以上数据,通过大数据分析手段,找到最合适和满足用户需求的产品特点,从而指导产品设计开发,业务上线后持续跟踪分析用户的在线订购、使用问题等,为优化业务策略提供数据支持,提高业务质量和客户体验。最终达到精细化网络营销,提高客户满意度和销售效率。

    在互联网大数据助推下进行的商业模式创新及业务的延伸。大数据不仅帮助企业优化运营绩效,更重要的是,互联网大数据给企业带来了业务创新的机遇和能力。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    未来全球电子商务一定是社会化的,因为没有任何一家公司有能力建立一家快递公司运货到全世界各地,也没有任何一家公司能够采购到全世界的商品卖给全世界的消费者。而阿里巴巴通过打造商业的基础设施,吸引卖家、快递等各方公司参与,通过这种商业创新模式将各行业企业连接到生态圈里,进而打造全球电子商务的一体化。

    此外互联网大数据应用日益得到人们的认可,越来越多的行业开始关注、开发应用互联网大数据。医疗保健、零售商、制造业等传统行业已开始积极挖掘互联网数据带来的商业价值。

    2020年大数据产业将突破1万亿元

    根据国务院印发的《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》规划,截止至2015年,中国信息消费规模超过3.2万亿元,年均增长20%以上,带动相关行业新增产出超过1.2万亿元,其中基于互联网的新型信息消费规模达到2.4万亿元,年均增长30%以上。

    按此推算,信息消费的增量部分规模将占到GDP增量部分规模的12%左右,每年为GDP增长贡献大约1个百分点,并且可以带动全国相关产业的发展,这将极大地促进中国经济持续、平稳地发展。基于电子商务、云计算等信息平台的消费快速增长,自2014年中国互联网用户数据市场进入快速发展。

    《大数据产业发展规划(2016—2020)》提出,到2020年,大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右,大数据在创新创业、政府管理和民生服务等方面广泛深入应用。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    未来如何在搜集、储存大数据的基础上更好地整合、分析和应用,将成为优化“数据大脑”的重点课题。

    互联网大数据需求分析

    传统产业人士通常认为大数据是大型互联网公司的“专利”。当龙头企业通过互联网平台将大数据应用连接到传统企业,并带来巨大的商业价值后,通信行业、金融行业、服务零售业以及传统的装备制造业等,都纷纷开始进军大数据。

    根据调查显示,32.5%的公司正在搭建大数据平台,处于测试阶段;约29.5%的公司已经在生产环节实践大数据,并有成功的产品。总体看目前正在开发和已经使用的大数据应用平台占比超过6成,而准备开发的占24.52%,并且这个比例还会日渐上升,说明企业对大数据的需求明显加大。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    目前互联网大数据平台应用场景主要集中在社交网络、B2C业务、精准营销、在线音视频业务、广告监测五个大的方向。最终目的都是将互联网数据资源转化为商业资产进行变现。因此很多企业积极组建大数据研发团队。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    对大数据有需求的公司中,超三成的研发团队仅有1-10人,次居第二的10-50人的规模占到了25.65%,两种规模的研发团队就超过5成。可见,当下对大数据的需求已经不止大型公司,大数据的市场需求正不断增长。

    互联网大数据应用价值方向

    对顾客群体细分

    “大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行劢。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

    模拟实境

    运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器,汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。

    云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。

    交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

    提高投入回报率

    提高大数据成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。

    大数据可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮劣他们利用“大数据”创造商业价值。

    个性化精准推荐

    在企业运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务及应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV 视频节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮劣客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

    很多人讨厌广告的原因,在于它推送的是对你无用的信息。互联网的出现更是放大了这一特点,而如今人们发现自己搜索过的或者买过的商品都能被针对性的推荐,出现在浏览的网页广告中。

    这便是随着信息数量的持续增加,大数据的到来,在这些数据中,隐藏了消费者的消费习惯、市场的变化、产品的趋势以及大量的历史记录,这些关键数据对于企业和组织的后续运营和发展起到了至关重要的作用。

    更准确的营销手段已经成为了一种广告工具,这种个性化的广告推广,主要是为了缩小范围来针对某一类人群。

    数据存储空间出租

    企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值,具体而言,这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。

    主要是通过易于使用的API,用户可以方便地将各种数据对象放在云端,然后再像使用水、电一样按用量收费。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    管理客户关系

    客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说,与门的 CRM 显然大而贵。

    数据精准搜索

    数据搜索是一个并不新鲜的应用,随着“大数据”时代的到来,实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。

    其商业应用价值是将实时的数据处理不分析和广告联系起来,即实时广告业务和应用内移劢广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息,使得所获取的数据“具备更全面维度”,更具商业价值。

    隐私安全

    大数据已经与我们的生活息息相关。微博的社交关系,淘宝的购物记录,GPS导航的移动数据,快递的物流信息……这些形形色色的数据包括了人们的各种行为细节,同时也记录了人们大量的个人隐私。

    不难看出,大数据时代的到来,给传统的网络与信息安全带来了新的问题,传统防御威胁的手段已逐渐失效。大数据将安全带入了一个全新、复杂和综合的时代,不安全的那些蛛丝马迹在浩瀚数据的掩护下,正在精准地发起一次又一次的攻击。

    近年来,有关网络威胁导致服务器宕机、个人和企业信息泄露事件频繁发生,网络信息安全问题已成为全球关注的焦点。然而,任何事物都具有两面性,人们常常担心大数据带来的不安全性,但同时大数据技术也是一种保户信息安全的工具。

    对于互联网,利用传统安全设备从终端数据或本地网络中发现未知的威胁,就如在森林中找到指定的叶子,效率极低。从技术、人员、数据等几个方面拥抱大数据技术,基于数据为驱动来解决问题。

    在数据采集、测试、分析的过程中以威胁为中心,利用数据来驱动安全是一种检测APT类型威胁(高级持续性威胁)的有效手段。

    互联网大数据之信息安全性

    数据作为大数据产业中的核心资源,已成为各家企业、平台的争夺对象。为采集数据,众多网站平台、联网设备、应用软件“各出奇招”。连手电筒应用都要求读取手机通讯录、使用麦克风和摄像头,实在不合理。

    究其原因,是因为数据变得值钱了。大数据是海量数据的聚合,没有数据,大数据如同无源之水。合法企业通过用户数据提供精准、便捷的个性化服务,从而实现商业变现,让大数据产业有利可图。

    除了政府开放的数据和企业自身收集的数据,数据交易也是数据的重要来源,但也在某种程度上催生了黑色产业链。正规数据交易市场的交易额约为100亿元,正规交易的数据需要经过采集、清洗、脱敏、脱密、融合等流程,保障了数据的合法性、真实性和安全性,成本也相应提高。

    大数据技术不断创新演进,传统网络安全技术也面临严峻挑战。《中国大数据发展调查报告(2017年)》显示,企业在选购大数据软件产品时,产品安全性和稳定性成为最重要的考虑因素。大数据背景下的攻击者通过人工智能、机器学习等新技术对攻击工具进行升级,提高网络攻击的精确度和隐蔽性。安全保护技术手段亟待强化更新,构建更可靠、更有效的大数据安全保障技术体系。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    网站和手机应用越界收集用户数据,根本原因是为了追逐商业利益。企业收集用户数据时,要尊重用户的知情权、退出权和自由选择权。要明确大数据和个人信息之间的关系:个人信息属于隐私权范畴,而大数据一部分来源于个人信息,但本质是知识产权。

    现阶段《网络安全法》落实尚未到位,在制度上、人员上、技术防控上还有很大差距。立法不代表问题完全解决,还要加大力度、严格执行,大数据技术上也要配合跟进,一步一个脚印,切实提高网络安全水平。

    互联网大数据“路障”

    国内信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手中。在《关于推进公共信息资源开放的若干意见》《政务信息系统整合共享实施方案》等相关文件的推动下,政府数据加快共享开放的步伐,惠民成绩单亮点不断。

    然而,由于国内大数据发展还处在起步阶段,不少基础性、关键性数据仍被政府部门束之高阁,共享开放程度低,成为现代化治理进程中的“路障”。

    有效的数据收集是实现共享与开放的基础。部分政府部门在数据收集的过程中,由于缺乏统一的标准,收集到的数据虽然量大,但质量不高,可利用价值低。

    由于目前数据共享开放的法律、政策环境尚不成熟,一些地方政府职能部门评估信息是否要开放等问题时,往往有所推脱。如果数据毫无关联地沉淀在各部门的信息系统中,缺乏共享开放的意识,甚至把数据资源视为“私产”,就会造成条块分割、重复建设,形成壁垒森严的“信息孤岛”。

    供给与需求脱节也让数据共享和开放效果打上折扣。截至去年底,广东省全省87个省直部门有6988类数据资源、62332项信息项,居全国各省(区、市)首位。但各部门提出共享需求仅3649类,省级编目共享仅477类,数据难以真正发挥利民惠民、支撑政府决策的作用。

    此外,尽管部分数据已接入共享开放平台,但由于不能被机器读取,成为无法释放应有活力的“休眠数据”。《2017中国地方政府数据开放平台报告》显示,截至去年4月,全国19个地方政府数据开放平台的8398个开放数据中仍有约25%的机器可读性较差。

    去年12月6日召开的国务院常务会议提出,提供公共数据是政府公共服务的重要内容,要求对分散、独立的政务信息系统加快清理整合,统一接入国家数据共享交换平台,并依法依规向社会开放。如何继续加快数据共享开放的进程,让群众真正享受到数据共享开放带来的红利,是未来大数据工作的重点和难点。

    大数据企业形态发展展望

    随着大数据技术的发展和应用,其或许会从所有流程由一个企业完成,转化成每一环节都由单独企业来完成的一整条产业链。

    第一类企业为数据采集公司,它就对应于现在商业中的原材料生产商,专门负责原材料(数据)的采集与储存;

    第二类为数据挖掘公司,它相当于现在的加工企业,从数据采集公司里采购原材料(数据),然后加工出数据关系,再出售给最后的数据应用公司;

    第三类为数据应用公司,对应于现在最多的代理商,这些一二级代理商,会通过收购来的原材料(数据关系)的质量(放映规律的程度),以及商业应用程度(业务与规律结合得更好)来形成竞争关系。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    互联网与大数据的价值最好的体现在对已有行业潜力的再次挖掘,而不仅在于自身能生产多少新东西,用互联网思维和大数据思维去重新提升传统行业,使得信息透明化、对称化,对产生的大数据进行整合利用,也使得资源得到最大化利用。

    未来互联网+大数据时代,DT革命互联网大数据应用简析

    互联网是获取、传播和扩散相关信息的重要渠道。通过互联网大数据的实时分析,实现对社会思潮变化的准确判断,提高社会治理能力,实现“数字中国、智慧社会”。

    随着互联网的快速发展产生大数据,大数据反过来加速推动互联网各种各样应用的演进。微构科技相信在可预见的将来,通过对大数据的全面挖掘将产生更多新的应用,将促使产生更多的新业态,将给人类生活带来更多的便利和惊喜。

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  • 5多重挑战 目录 6服务前景 3商业应用 8我国的应对 7大数据分析 随着云时代的来临大数据Big data也吸引了越来越多的关注大数据Big data通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据这些数据下载到关系型...
  • 随着互联网的发展,人们在互联网上的日常行为产生了大量数据,对这些数据储存、处理、分析带动了大数据的发展。大数据在互联网经济的成功,给传统商业带来了极大挑战。同时,也为人...

    随着互联网的发展,人们在互联网上的日常行为产生了大量数据,对这些数据储存、处理、分析带动了大数据的发展。大数据在互联网经济中的成功,给传统商业带来了极大挑战。同时,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的价值带来了巨大机遇。

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    互联网发展到今天,发微博、写博客、网上购物、浏览网页这些都是日常生活常做的事。在与互联网、信息系统等的交互中,我们创造了海量数据,加上无处不在的传感器和微处理器收集、处理的数据,互联网上的数据量越来越庞大,传统的数据库和数据架构无法及时对这些数据集进行处理、管理和分析。2011年互联网数据中心(IDC)的报告中提到,互联网数据正在以每年超过50%的速度增长,其增长的速度已经超过了摩尔定律(Moore's Law)的预测,数据量已由TB级上升到了PB级。

    大数据主要来自互联网渗透入人们日常生产、生活等方面使用网络留下的印迹,如浏览网页、网上购物等。大数据技术旨在从庞大的数据中提取出有价值的数据信息。随着发展,大数据可能会在未来成为最大的商品,数据的大量使用将会使大数据变成一个大产业。大数据产业实现盈利的关键,在于提高大数据的信息含量和价值。

    根据IDC和相关机构的研究结果,大数据可以在如下几个方面挖掘出新的商业价值:

    (1)对顾客群体进行细分,根据细分结果针对每个群体采取对应的商业行为;

    (2)运用大数据分析,发掘顾客新的需求动向,提高投资行为的目的性和预见性,提高投入回报;

    (3)提高大数据研究成果的产业化,带动整个产业发展;

    (4)对商业模式、商品服务进行创新。有一个形象的比喻,传统商业像是通过后视镜观察发生的情况;

    而大数据分析则像是通过望远镜观察,更可能预见未来可能会发生的情况。从这个比喻中可以看出大数据比传统商业的优越性,大数据在数据分析方面的预见性是传统商业无法做到的。

    此外,一方面大数据能够明显提升企业获取数据的准确性和及时性,降低企业的交易成本;另一方面,大数据能够帮助企业分析海量数据,根据分析结果控制企业的投资方向和生产行为,有的放矢,降低企业经营风险。

    互联网经济时代,出现了许多新的商业模式和商业现象。网络的快速发展带动个人的浏览行为、搜索行为、网络交易、社交互动等的快速发展,巨量数据储存在互联网上,带来了新的商业机会。对于企业在互联网经济时代的发展而言,如何利用好大数据来精准分析和深入挖掘客户需求,是目前企业在互联网经济时代面临的新机遇和挑战。未来,大数据面临的技术难题会逐步得到解决,届时,大数据将成为带动互联网经济快速发展一个重要引擎。

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  • 大数据在互联网行业的应用

    万次阅读 2019-07-05 20:59:57
    互联网企业拥有大量的线上数据,而且数据量还快速增长,除了利用大数据提升自己的业务之外,互联网企业已经开始实现数据业务化,利用大数据发现新的商业价值。 以阿里巴巴为例,它不仅不断加强个性化推荐、“千...

    互联网企业拥有大量的线上数据,而且数据量还在快速增长,除了利用大数据提升自己的业务之外,互联网企业已经开始实现数据业务化,利用大数据发现新的商业价值。

    以阿里巴巴为例,它不仅在不断加强个性化推荐、“千人千面”这种面向消费者的大数据应用,并且还在尝试利用大数据进行智能客户服务,这种应用场景会逐渐从内部应用延展到外部很多企业的呼叫中心之中。

    在面向商家的大数据应用中,以“生意参谋”为例,超过 600 万商家在利用“生意参谋”提升自己的电商店面运营水平。除了面向自己的生态之外,阿里巴巴数据业务化也在不断加速,“芝麻信用”这种基于收集的个人数据进行个人信用评估的应用获得了长足发展,应用场景从阿里巴巴的内部延展到越来越多的外部场景,如租车、酒店、签证等。

    因为客户的所有行为都会在互联网平台上留下痕迹,所以互联网企业可以方便地获取大量的客户行为信息。由互联网商务平台产生的信息一般具有真实性和确定性,通过运用大数据技术对这些数据进行分析,可以帮助企业制定出具有针对性的服务策略,从而获取更大的效益。近年来的实践证明,合理地运用大数据技术能够将电子商务的营业效率提高 60% 以上。

    大数据在过去几年中已经改变了电子商务的面貌,具体来讲,电子商务行业的大数据应用有以下几个方面:精准营销、个性化服务、商品个性化推荐。

    1. 精准营销

    互联网企业使用大数据技术采集有关客户的各类数据,并通过大数据分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌,从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。

    当用户登录网站的瞬间,系统就能预测出该用户今天为何而来,然后从商品库中把合适的商品找出来,并推荐给他。图 1 显示了用户画像会包括哪些用户基本信息和特性。

    用户画像
    图 1  用户画像

    大数据支持下的营销核心在于,让企业的业务在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,推送给最需要此业务的用户。

    首先,大数据营销具有很强的时效性。在互联网时代,用户的消费行为极易在短时间内发生变化,大数据营销可以在用户需求最旺盛时及时进行营销策略实施。

    其次,可以实施个性化、差异化营销。大数据营销可以根据用户的兴趣爱好、在某一时间点的需求,做到对细分用户的一对一的营销,让业务的营销做到有的放矢,并可以根据实时性的效果反馈,及时调整营销策略。

    最后,大数据营销对目标用户的信息可以进行关联性分析。大数据可以对用户的各种信息进行多维度的关联分析,从大量数据中发现数据项集之间有趣的关联和相关联系。

    例如,通过发现用户购物篮中的不同商品之间的联系,分析出用户的其他消费习惯。通过了解哪些商品频繁地被用户同时购买,帮助营销人员从用户的一种商品消费习惯,发现用户另外的商品消费规律,从而针对此用户制定出相关商品的营销策略。图 2 显示了网站会根据用户画像为不同客户推荐不同商品。

    精准营销
    图 2  精准营销

    例如,某电子商务平台通过客户的网络浏览记录和购买记录等掌握客户的消费模式,从而分析并分类客户的消费相关特性。如收入、家庭特征、购买习惯等,最终掌握客户特征,并基于这些特征判断其可能关注的产品与服务。

    从消费者进入网站开始,网站在列表页、单品页、购物车页等 4 个页面,部署了 5 种应用不同算法的推荐栏为其推荐感兴趣的商品,从而提高商品曝光率,促进交叉和向上销售。从多个角度对网站进行全面优化后,商城下定订单转化率增长了 66.7%,下定商品转化率增长了 18%,总销量增长了 46%。

    在美国的沃尔玛大卖场,当收银员扫描完顾客所选购的商品后,POS 机上会显示出一些附加信息,然后售货员会根据这些信息提醒顾客还可以购买哪些商品。沃尔玛在大数据系统支持下实现的“顾问式营销”系统能够建立预测模型,例如,如果顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和沙拉,则有 80% 的可能需要买配酒小菜、作料。

    2. 个性化服务

    电子商务具有提供个性化服务的先天优势,可以通过技术支持实时获得用户的在线记录,并及时为他们提供定制化服务。

    许多电商都已经尝试了依靠数据分析,在首页为用户提供全面的个性化的商品推荐。海尔和天猫提供了让用户在网上定制电视的功能,顾客可以在电视机生产以前选择尺寸、边框、清晰度、能耗、颜色、接口等属性,再由厂商组织生产并送货到顾客家中。这样的个性化服务受到了广泛欢迎。

    类似的定制服务还岀现在空调、服装等行业。这些行业通过满足个性化需求使顾客得到更满意的产品和服务,进而缩短设计、生产、运输、销售等周期,提升商业运转效率。

    企业要为用户提供理想的个性化服务,首先必须通过数据充分了解用户的个性,其次是合理地掌控和设计服务的个性。了解用户个性是为用户提供他们想要的产品和服务的基础。企业需要在庞大的数据库中,找出最具有含金量的数据,然后,通过数据挖掘方法对用户进行聚类,再依据用户类型的特征设计针对性的服务。

    个性化分散的单位可大可小,大到一个有同样需求的客户群体,小到每一个用户都是一个个性化需求单位。企业必须掌握好个性化服务的粒度,过于分散的个性化服务,会增加企业的服务成本和管理的复杂程度,所增加的个性化成本和实际收益需要成正比。

    提供个性化旅游服务
    图 3  提供个性化旅游服务

    携程的大数据应用从用户的角度岀发,分析基于携程所有用户的数据,包括用户在查询、浏览、预订、出行、评论等一系列旅行前后行为中所产生的数据。携程在剔除无效数据的同时,保证用户所留下的数据的真实性,然后将大量的数据进行实时筛选、分拣与重新组织并应用到用户的出行前、出行中、出行后的个性化需求中,如图 3 所示。

    要做到个性化,明确用户的目标需求是至关重要的,不仅要看订单,还要关心用户所关心的内容。例如,同样是预订五星级酒店,有些用户对酒店设施十分敏感,有些看重酒店位置,有些则更在意酒店服务,对此,携程会根据用户的需求推荐不同的酒店。

    美国塔吉特(Target)百货设立了一个迎婴聚会登记表,并对登记表中顾客的消费数据进行建模分析。他们发现,许多孕妇在第二个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜,在怀孕的最初 20 周会大量购买补充钙、锌之类的保健品。

    塔吉特最终选出了 25 种典型商品的消费数据,构建了“怀孕预测指数”。通过这个预测指数,塔吉特能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况,从而就能在合适的时间把孕妇优惠广告寄发给顾客。

    “Nike 跑鞋或腕带传感器”使耐克逐渐成为大数据营销的创新公司。运动者只要穿着 Nike 的跑鞋运动,与之关联的 iPod 就可以存储并显示运动日期、时间、距离、热量消耗值等数据。

    Nike 通过跑步者上传的跑步路线掌握了主要城市最佳跑步路线的数据库,而且组织城市的跑步活动效果更好。目前,Nike 的运动网上社区有超过 500 万名活跃用户每天不停地上传数据,Nike 借此与消费者建立了前所未有的牢固关系。同时,海量的数据对于 Nike 了解用户习惯、改进产品、精准投放和精准营销也起到了不可替代的作用,Nike 甚至掌握了跑步者最喜欢听的歌是哪些。个性化服务离不开顾客的主动参与和分享,来源于客户的数据也能更精准地服务于客户。

    “三只松鼠”近几年的快速发展,一方面是依靠品牌推广,另一方面是在数据分析的基础上不断完善细节,包括个性化的称呼、“三只松鼠”的卡通形象、赠品的差别化、不同的顾客标签分类以及用户体验等。“三只松鼠”通过 ERP 系统能够了解所有顾客在商城的购买记录,通过 CRM 系统能够准确抓取用户的评价,一些不经意的留言和评级会反映出他们的需求。

    通过分析顾客过去在商城的购买习惯,用户的购买评价,来判断哪种口味的产品在哪个地区卖得最好,哪种产品是消费者最乐于接受的,从而进行更有针对性的产品首页推荐。同时,他们会对顾客进行个性化、人性化的标签分类和细化分析,从而根据这些分类,推送不同的产品类型。例如,爱老婆型顾客购买的产品主要是以老婆食用为主的,“三只松鼠”会在包裹里放上书信,以“松鼠”的口吻代替顾客给他老婆写一封信。

    3. 商品个性化推荐

    随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。

    个性化推荐系统通过分析用户的行为,包括反馈意见、购买记录和社交数据等,以分析和挖掘顾客与商品之间的相关性,从而发现用户的个性化需求、兴趣等,然后将用户感兴趣的信息、产品推荐给用户。

    个性化推荐系统针对用户特点及兴趣爱好进行商品推荐,能有效地提高电子商务系统的服务能力,从而保留客户。

    1)电子商务网站

    随着电子商务的蓬勃发展,推荐系统在互联网中的优势地位也越来越明显。

    在国际方面,Amazon 平台中采用的推荐算法被认为是非常成功的。在国内,比较大型的电子商务平台网站有淘宝网(包括天猫商城)、京东商城、当当网、苏宁易购等。

    在这些电子商务平台中,网站提供的商品数量不计其数,网站中的用户规模也非常巨大。据不完全统计,天猫商城中的商品数量已经超过了 4 000 万。

    在如此庞大的电商网站中,用户根据自己的购买意图输入关键字查询后,会得到很多相似的结果。用户在这些结果中也很难区分异同,难于选择合适的物品,推荐系统能够根据用户兴趣为用户推荐一些用户感兴趣的商品。电子商务网站利用推荐系统为用户推荐商品,方便了用户,从而也提高了网站的销售额。

    2)电影视频网站

    个性化推荐系统在电影和视频网站中的应用也很广泛,能够帮助用户在浩瀚的视频库中找到令他们感兴趣的视频。在该领域成功使用推荐系统的一家公司就是 Netflix。

    Netflix 原先是一家 DVD 租赁网站,后来开始涉足在线视频业务。Netflix 非常重视个性化推荐技术,并且在 2006 年开始举办著名的 Netflix Prize 推荐系统比赛,希望研究人员能够将 Netflix 的推荐算法的预测准确度提升 10%。

    该比赛对推荐系统的发展起到了重要的推动作用:一方面该比赛给学术界提供了一个实际系统中的大规模用户行为数据集(40 万用户对 2 万部电影的上亿条评分记录);另一方面,在 3 年的比赛中,参赛者提出了很多推荐算法,大大降低了推荐系统的预测误差。

    图 4 是 Netflix 的电影推荐界面,包含了电影的标题和海报、用户反馈和推荐理由三部分。Netflix 使用的是基于物品的推荐算法,即给用户推荐和他们曾经喜欢的电影相似的电影。Netflix 宣称有 60% 的用户是通过其推荐系统找到感兴趣的电影和视频的。

    Netflix电影推荐
    图 4  Netflix 电影推荐

    YouTube 作为美国最大的视频网站,拥有大量用户上传的视频内容。为了解决视频库的信息过载问题,YouTube 在个性化推荐领域也进行了深入研究,现在使用的也是基于物品的推荐算法。实验证明,YouTube 个性化推荐的点击率是热门视频点击率的两倍。

    3)网络电台

    个性化网络电台也很适合进行个性化推荐。首先,音乐很多,用户不可能听完所有的音乐再决定自己喜欢听什么,而且每年新的歌曲在以很快的速度增加,因此用户无疑面临着信息过载的问题。其次,人们听音乐时,一般都是把音乐作为一种背景乐来听,很少有人必须听某首特定的歌。对于普通用户来说,听什么歌都可以,只要能够符合他们当时的心情就可以了。因此,个性化音乐网络电台是非常符合个性化推荐技术的产品。

    目前有很多知名的个性化音乐网络电台。国际上著名的有 Pandora 和 Last.fm,国内的代表则是豆瓣电台。这 3 个个性化网络电台都不允许用户点歌,而是给用户几种反馈方式:喜欢、不喜欢和跳过。经过用户一定时间的反馈,电台就可以从用户的历史行为中获得用户的兴趣模型,从而使用户的播放列表越来越符合用户对歌曲的兴趣。

    Pandora 的算法主要是基于内容的,其音乐家和研究人员亲自听了上万首来自不同歌手的歌,然后对歌曲的不同特性(如旋律、节奏、编曲和歌词等)进行标注,这些标注被称为音乐的基因。然后,Pandora 会根据专家标注的基因计算歌曲的相似度,并给用户推荐和他之前喜欢的音乐在基因上相似的其他音乐。

    Last.fm 记录了所有用户的听歌记录及用户对歌曲的反馈,在这一基础上计算出不同用户在歌曲上的喜好相似度,从而给用户推荐和他有相似听歌爱好的其他用户喜欢的歌曲。同时,Last.fm 也建立了一个社交网络,来让用户能够和其他用户建立联系,以及让用户给好友推荐自己喜欢的歌曲。Last.fm 没有使用专家标注,而是主要利用用户行为计算歌曲的相似度。

    4)社交网络

    社交网络中的个性化推荐技术主要应用在 3 个方面:利用用户的社交网络信息对用户进行个性化的物品推荐,信息流的会话推荐和给用户推荐好友。

    Facebook 保存着两类最宝贵的数据:一类是用户之间的社交网络关系,另一类是用户的偏好信息。

    Facebook 推出了一个称为 Instant Personalization 的推荐 API,它能根据用户好友喜欢的信息,给用户推荐他们的好友最喜欢的物品。很多网站都使用了 Facebook 的推荐 API 来实现网站的个性化。

    著名的电视剧推荐网站 Clicker 使用 Instant Personalization 给用户进行个性化视频推荐。Clicker 现在可以利用 Facebook 的用户行为数据来提供个性化的、用户可能感兴趣的内容“’流”了,而更重要的是,用户无须在 Clicker 网站上输入太多数据(通过评分、评论或观看 Clicker.com 上的视频等方式),Clicker 就能提供这样的服务。

    除了利用用户在社交网站的社交网络信息给用户推荐本站的各种物品外,社交网站本身也会利用社交网络给用户推荐其他用户在社交网站的会话。每个用户在 Facebook 的个人首页都能看到好友的各种分享,并且能对这些分享进行评论。每个分享和它的所有评论被称为一个会话,Facebook 开发了 EdgeRank 算法对这些会话排序,使用户能够尽量看到熟悉的好友的最新会话。

    除了根据用户的社交网络及用户行为给用户推荐内容,社交网站还通过个性化推荐服务给用户推荐好友。

    5)其他应用

    因为电子商务企业基本上实现了业务流程的各个环节的数据化,所以可以充分利用大数据技术对这些数据进行挖掘分析来优化其业务流程,提高业务利润。除了前面介绍的几个应用之外,大数据在电子商务行业还可以应用在其他许多方面。

    ① 动态定价和特价优惠

    电子商务企业可以通过使用数据构建客户资料,并发现用户喜欢花费多少费用和喜欢购买什么产品,从而通过跟踪客户的消费行为,使用大数据分析来开发灵活的定价和折扣政策。例如,如果分析显示用户对特定类别商品的兴趣飙升,则电子商务企业可以提供打折或买一送一优惠。

    ② 定制优惠

    电子商务企业可以通过使用数据来确定客户的购买习惯,并根据以前的购买方式向他们发送有针对性的特价优惠和折扣代码。数据也可以用于在客户中止购买或只看不买时重新吸引客户,例如,通过发送电子邮件提醒客户他们查看过的产品或邀请他们完成购买。

    ③ 供应链管理

    电子商务企业可以使用大数据更有效地管理供应链。数据分析可以揭示供应链中的任何延迟或潜在的库存问题。如果某个项目存在问题,则可以立即将其从销售中删除,以免破坏客户服务问题。

    ④ 预测分析

    预测分析是指利用大数据技术分析电子商务业务的各种渠道,帮助企业制定未来运营的业务计划。数据分析可能会显示电商企业在线商店部门的新购买趋势或销售减缓的商品。

    使用这些信息就可以帮助规划下一阶段的库存,并制定新的市场目标。随时了解电子商务的最新趋势具有一定的挑战性,但是利用大数据技术可以大大提高企业的利润,并帮助企业建立一个成功的前瞻性思维业务。如果不利用挖掘大数据的力量,就可能会错过市场成功的机遇。

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