電商大數據方案精選(九篇)

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第1篇：電商大數據方案范文

關鍵詞： 大數據；電信網絡；精簡架構；數據即服務

Abstract： In this paper， we discuss a number of domestic and international big-data telecommunications architectures and propose our own lean big-data architecture. This new architecture combines the practical application scenarios of operators， and the universal large platform is abandoned. There are two directions in big-data development： improving business efficiency and providing data as a service （DaaS）. Capturing， managing， and mining core data of a telecom operator is the basis for service implementation. Rapid deployment and application of big data is the final target. A balance also needs to be struck between in efficiency， cost and time when deploying a big-data architecture.

Key words： big data； telecommunications network； lean architecture； data as a service

中圖分類號：TN915.03； TP393.03 文獻標志碼：A 文章編號：1009-6868 （2013） 04-0039-003

1 電信運營商建設大數據

思路及關鍵技術

運營商的網絡和用戶是運營商的核心資產，而其中流動的數據（包括用戶配置基礎數據、網絡信令數據、網管/日志數據、用戶位置數據、終端信息）是運營商的核心數據資產。對于運營商來說，最有價值的數據來自基礎電信網絡本身，對于基礎管道數據的挖掘和分析是運營商大數據挖掘的最重要方向。抓取、管理和挖掘這些數據是運營商的當務之急[1-2]。運營商基于核心數據的大數據應用可從兩個方面入手：

（1）通過大數據應用提升自身運營效率。比較典型的應用包括：信令多維分析、網絡綜合管理及分析、業務和運營支撐系統（BOSS）經營綜合分析、精準營銷等。

（2）通過數據即服務（DAAS）拓展新的服務內容，提供對外服務。包括個體及群體的位置信息以及用戶行為分析等，對于第三方公司（比如零售業或者咨詢公司、政府等）都是非常有價值的信息。運營商可以基于這些數據提供對外DAAS服務，拓展市場空間。

為了構建電信運營的大數據應用，從技術能力的角度可以分為數據收集與存儲、信息檢索匯聚、知識發現以及智慧4個層面。電信大數據技術層面如圖1所示。自下而上數據挖掘深度增加，難度加大，對于系統的智能需求提升。其中關鍵的技術包括抽取轉換裝載（ETL）、并行計算框架、分布式數據庫、分布式文件系統和數據挖掘、機器學習等。

面對海量的大數據，如何有效進行數據處理是需要解決的迫切問題，分布式并行處理是有效手段。傳統關系型數據庫多采用共享磁盤（Sharing-disk）架構，當數據量達到一定程度，將面臨處理的“瓶頸”以及擴展的困難，同時成本也偏高。當前有效的做法是采用分布式文件系統/分布式數據庫結合做分布并行處理。目前基于開源的Hadoop平臺是業界采用較廣泛的一個實現方案。Hadoop[3]的核心思想是基于Hadoop分布式文件系統（HDFS）存儲文件或者基于HBase數據庫（也是基于HDFS），使用分布式并行計算框架MapReduce來并行執行分發Map操作以及Reduce歸約操作。在Hadoop的計算模型中，計算節點與存儲節點合一。存儲數據的普通PC服務器可以執行MapReduce的任務。而在Sharing-disk模型中，存儲節點與計算節點是分離的，存儲的數據需要傳送到計算節點做計算。Hadoop計算模型適合離線批處理的場景，比如Log日志分析、文檔統計分析等。它是關系型數據庫管理系統（RDBMS）的有益補充。

在私有技術上實現分布式存儲和并行處理，在調用接口上與Hadoop兼容，這是一個可行的技術方案。這種方案可以避免上述Hadoop的缺點，同時在性能上做更多的優化。有效的手段包括增加數據本地性（Data Locality）特性，在多次迭代的計算過程減少數據在不同節點之間的傳送；使用索引和緩存加快數據的處理速度。結合存儲和計算硬件進行調優也是有效的手段，可以使用數據的分層存儲，將數據分布在內存、固態硬盤（SSD）、硬盤等不同介質上[4]，使得與計算資源達到很好的平衡。

面對海量數據實時性的要求，比較有效的方式是采用復雜事件處理（CEP）[5]。實時流處理采用事件觸發機制，對于輸入的事件在內存中及時處理。同時對于多個事件能合成一個事件[6]。實時流處理需要支持規則以滿足靈活的事件處理要求。實時流處理可以使用分布式內存數據庫、消息總線等機制來實現快速實時響應。目前商用的CEP產品有不少，但是在功能、性能以及適用范圍上有較大差異，選擇成熟度高以及合適的產品是關鍵。

針對大數據中大量的半結構化或者非結構數據，NoSQL數據庫應運而生。NoSQL數據庫放棄關系模型，弱化事務，支持海量存儲、高可擴展性、高可用及高并發需求。NoSQL數據庫在特定應用場景下有很高的優勢，是傳統數據庫的有效補充。按照數據模型，NoSQL主要有四大類：鍵-值（Key-Value）型、列存儲型、文檔型、圖型，它們對應不同的應用場景。比如Key-Value型適合簡單鍵-值對的高效查詢，而圖型適合社交關系的存儲和高效查詢。

針對大數據挖掘分析、搜索以及機器自適應學習等技術在企業系統中逐步應用。相關的算法種類很多，當前需求較多的是分布式挖掘和分布式搜索。

由于數據類型以及數據處理方式的改變，傳統ETL已經不適用。運營商需要根據應用場景做不同的規劃。目前來說，由于運營商應用系統差別較大，尚未有一種統一的處理模式。比較可行的一種方法是依據數據的功用以及特性做分層處理，比如大量的數據源首先做初篩，初篩完之后有部分數據進入數據倉庫或者RDBMS或者其他應用。初篩可以使用Hadoop或者CEP或者定制的方式來完成。

針對運營商的不同應用場景，需要采用不同的技術或者技術組合。比如用戶實時詳單查詢，數據量巨大，但是它的數據類型簡單，數據以讀為主，不需要復雜的Join操作，數據的分布性好。相比傳統的RDBMS，使用Hadoop可以大大提升查詢性能，降低處理成本。更多的應用可能需要多種技術的組合。比如信令采集及多維分析，信令數據特別是分組域（PS）信令數據量大且實時性要求高，有效解決海量數據處理與實時性要求是它的關鍵，需要CEP與Hadoop的組合。在當前階段，不同的技術成熟度不一，由于業界大數據應用進展較快，我們認為當前針對不同應用的精簡方案是最合適的，也就是依據應用場景，挑選最合適的組件做組合，摒棄通用化的大平臺。

2 中興通訊大數據實踐

中興通訊依托在云計算等領域的長期積累，針對大數據形成了一套完整的技術體系架構。ZTE大數據技術體系架構如圖2所示。架構依據運營商的不同的應用需求，注重采用組件搭建的方式，形成端到端的精簡方案。下面以兩個具體的案例進行說明。

（1）用戶實時位置信息服務系統

該系統實時采集蜂窩網絡用戶的動態位置信息，并通過規范接口提供DAAS服務。實際工程中，當期接入的用戶數達兩千多萬，每天用戶位置更新數據可達40多億條，高峰期更新達到每秒幾十萬次。除了采集的位置，還可以結合其他數據源比如用戶年齡等屬性做分析，以應用編程接口（API）開放給上層應用。此外該系統需要有良好的可擴展性，后續可以接入其他區域的數據源。另外這套系統需要有良好的性價比，成本可控，時間可控。依據這些需求，我們在成熟的組件K-V NoSQL 數據庫的基礎上搭建了系統。用戶實時位置信息服務系統如圖3所示。

用戶實時位置信息服務系統是一個典型的精簡方案，它基于分布式Key-Value NoSQL數據庫的分布式緩存（DCache），組裝了對位置流事件實時處理的系統。DCache既是消息總線，也是內存數據庫，能很好地滿足實時性的要求。同時DCache基于x86刀片服務器，采用分布式架構，系統的擴展性很好，成本較低。該系統性能優越，穩定可靠，取得良好的效果。

（2）信令監測多維分析系統

隨著運營商數據業務快速增長，運營商對于網絡質量提升、網絡運營效率有著更大的壓力。通過采集網絡Gn接口、Mc接口信令并加以處理分析，可以獲得網絡運行的完整視圖，基于信令的相關專題分析，比如網絡質量分析、流量效率分析、多網協同分析、客戶投訴及服務分析等對于運營商網絡運營有極大的價值。

信令監測多維分析的難點在于信令流量大且數據量大，比如某運營商省公司Gn接口峰值流量可以達到4 Gb/s，每天信令數據可達1 TB。需要采集信令并做多種分析以服務于不同的部門。

信令監測多維分析系統采用分層的架構，便于數據共享及和應用的擴展。信令監測多維分析系統如圖4所示。使用實時流處理滿足實時性高的數據分析要求，對于會話或事務詳單（XDR）初步處理完的數據采用傳統RDBMS存儲供后續分析查詢使用。對于數據量龐大的XDR采用Hadoop HBase存儲并查詢，原始信令采用分布式文件系統存放在本地。

在這個方案中，數據根據它的使用特性采用不同的方式存儲和處理，突破RDBMS處理“瓶頸”和擴展性的“瓶頸”，達到了很好的效果。在測試中，4節點PC服務器可以全部承擔某運營商省公司PS域XDR的存儲，入庫性能可達50 Mb/s，針對上百億條記錄查詢，可以在10 s內返回。取得了很好的實踐效果。

3 結束語

電信運營商面臨大數據發展的機遇，都在積極推動大數據的試點和商用。在當前大數據技術快速發展的形勢下，根據需求和應用場景搭建精簡方案，可以幫助運營商在當前激烈競爭環境中快速獲得競爭優勢，在效率、成本和時間上取得最佳平衡。

參考文獻

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[6] SHARON G， ETZION O. Event-processing network model and implementation [J]. IBM Systems Journal， 2008，47（2）：321-334.

作者簡介

第2篇：電商大數據方案范文

如何充分利用大數據，挖掘大數據的商業價值，從而提升企業的競爭力，已經成為企業關注的一個焦點。這也是甲骨文公司努力的方向。

全面解決方案才能奏效

當前，越來越多企業將大數據的分析結果作為其判斷未來發展的依據。同時，傳統的商業預測邏輯正日益被新的大數據預測所取代。但是，我們要謹慎管理大家對大數據的期望值，因為海量數據只有在得到有效治理的前提下才能進一步發展其業務價值。

最廣為人知的大數據定義是Gartner給出的大數據的3V特性：巨大的數據量（Volume）、數據的快速處理（Velocity）、多變的數據結構和類型（Variety）。根據這一定義，大家首先想到的是IT系統中一直難以處理卻又不容忽視的非結構化數據。也就是說，大數據不僅要處理好交易型數據的分析，還把社交媒體、電子商務、決策支持等信息都融入進來。現在，分布式處理技術Hadoop和NoSQL已經能對非結構化數據進行存儲、處理、分析和挖掘，但未能為滿足客戶的大數據需求提供一個全面的解決方案。

事實上，普遍意義上的大數據范圍更加廣泛，任何涉及海量數據及多數據源的復雜計算，均屬大數據范疇，而不僅局限于非結構化數據。因此，諸如電信運營商所擁有的巨量用戶的各類詳細數據、手機開關機信息、手機在網注冊信息、手機通話計費信息、手機上網詳細日志信息、用戶漫游信息、用戶訂閱服務信息和用戶基礎服務信息等，均可劃歸為大數據。

與幾年前興起的云計算相比，大數據實現其業務價值所要走的路或許更為長遠。但是企業用戶已經迫不及待，越來越多企業高層傾向于將大數據分析結果作為其商業決策的重要依據。在這種背景下，我們必須找到一種全面的大數據解決方案，不僅要解決非結構化數據的處理問題，還要將功能擴展到海量數據的存儲、大數據的分布式采集和交換、海量數據的實時快速訪問、統計分析與挖掘和商務智能分析等。

典型的大數據解決方案應該是具有多種能力的平臺化解決方案，這些能力包括結構化數據的存儲、計算、分析和挖掘，多結構化數據的存儲、加工和處理，以及大數據的商務智能分析。這種解決方案應具有以下四個特性：軟硬集成化的大數據處理、全結構化數據處理的能力、大規模內存計算的能力、超高網絡速度的訪問。

軟硬件集成是必然選擇

我們認為，大數據解決方案的關鍵在于如何處理好大規模數據計算。過去，傳統的前端數據庫服務器、后端大存儲的架構難以有效存儲大規模數據并保持高性能數據處理。這時候，我們讓軟件和硬件更有效地集成起來進行更緊密的協作。也就是說，我們需要軟硬一體化的專門設備來應對大數據的挑戰。

堅持開放的戰略

第3篇：電商大數據方案范文

【關鍵詞】電力運營；物資招標；大數據管理

1前言

電力物資招標采購隨著電力工程項目建設的加速，承擔的任務和責任也越來越多、越大。隨著信息技術的發展，傳統的招標手段和方式已經不能適應當前企業運營的發展需要。大數據作為重要的戰略資源，正在成為當今的技術浪潮，席卷各行各業，電力企業也不例外。大數據的應用隨處可見，幫助企業運營的同時也改變著企業的發展模式，這是一個嶄新的技術新時代的到來，而對于電力物質招標采購來說，運用大數據進行管理無疑是將管理精益化提升的契機。

2電力物資招標的發展趨勢

2.1招標集中化

電網建設速度的加快是國家擴大內需的推動作用下的必然趨勢。因此電力工程對設備和材料采購的規模和數量是十分巨大的。南方電網以及下屬各個省網，對在輸配電、變電等工程建設過程所需物資進行物資分類、分批，采取集中、打捆、框架招標的方式，逐步取消三、四級采購權限，改變了各自為政的局面，降本增效，統一管理取得了很好的成效。電力企業在建設項目中對于采購的設備，已經擁有了較為集中和規范的采購和招標標準，例如對于一級、二級物資一般是采用集中年度框架招標采購的方式。集中框架式招標的方式一般是委托一個專業公司完成，實施平臺也是統一的。招標工作開展時，公司擁有著龐大的供貨商信息庫和評標專家庫，為尋找投標人和專家節省了時間，節約了成本。招標結束后，根據中標的情況對投標人提出要求，加大競爭性，降低采購成本[1]。

2.2招標電子化

招標已經實現了電子化，取代了傳統的紙質招標的方式，將交易費用大幅度降低。這是一種電子化和網絡化的發展趨勢，通過在線招標的方法，將招標文件等以電子文檔的方式加以公布、公示和發售，投標人可以通過在線的方式參加投標，并了解招投標過程。通過這個過程，招標結果可以較為公開和透明，也有利于對招標全程進行管理，幫助加強對供應商的動態評價等。目前南方電網各單位已逐步推行招標電子化。

2.3招標信息化

利用大數據建立動態采購信息數據庫，包含招標人、投標人的基本信息和交易信息。基本信息包括注冊資本、所有制形式、營業場所和范圍、法人代表姓名等。交易信息包括：貨物類招標中的性能參數、中標價格和合同條件等；工程類招標中的造價、工期、設計方案、施工組織方案、工程量清單等；服務類招標中的用戶體驗指標、服務流程與態度、服務與描述的差異性等信息。這些信息有助于招標人查找到類似項目的招標方案、評標方法、合同條件等內容。同時，數據庫還可以提供相關標的以往的合同條件及當前的各種報價，方便了解市場狀況[2]。

2.4招標系統化

以大數據思想建立承包商履約信息系統，主要包含兩類信息：①承包商的基本信息，包含企業及主要管理、技術人員的基本信息以及反映企業資格、能力、業績等方面的信息；②承包商的誠信檔案。企業參與投標以及履行合同時，其信用和履約等信息將被及時收集到數據庫中。上述信息都通過聯網方式從其他政府部門或公共資源交易數據平臺中獲得，并成為重要的評審因素。承包商履約信息系統還可以與其他誠信數據庫互通，進一步影響到不誠信的承包商參與其他領域的活動，由此提高了違約成本，使得承包商在履約過程中會主動選擇誠信。由此便可以降低公共資源交易合同的監督和矯正成本。

3大數據在招標管理中的應用

大數據應用在物資管理領域，目前來說在我國還處在起步階段，一些理論上的理想運行思路還不能直接加以應用，并且采購管理工作本身有其特點，要將大數據應用在招標采購工作中，需要進行多個方面的思慮，采用幾個步驟來完成。（1）將歷史性的資料加以挖掘和分析，包括歷史的采購數據的分類、整合、質量分析、需求分析、價值分析等等，將這些基礎性的歷史數據挖掘出來，加以大數據的分析，綜合招標采購的業務特點，進行調查研究。根據調查的結果來判定大數據的運用方向，將大數據的應用加以系統化和體系化，將大數據運行與業務流程串聯起來，實現業務流程的場景話運作。（2）評估和分析大數據中的要點，將招標采購的大數據的應用點加以規劃和設計，根據招標采購中的管理要求提出實時方案。

4電力物資招標大數據應用方法

4.1大數據的挖掘

從歷史的招標采購的數據中，挖掘出需要預測、申報采購、管理的業務環節，用于今后對關鍵業務環節進行診斷的依據，這些數據涉及到申報、采購、供應商等等，經過匯總和數量后，將物資供應鏈條提高到一定的高度，然后歸類整理成清晰的類別，并進行數據質量的比對，還要通過訪談、調研等方法，對采購管理人員對于大數據分析的需求進行充分的了解[3]。

4.2大數據的應用

在對招標采購工作中的各項應用要點擁有了較為詳盡的了解后，隨著業務的流程，進行大數據招標采購業務的應用，包括物資、招標、供應商、專家幾大重要環節在內的十余個大數據應用點，然后劃分為事前和時候兩個時間階段。前期階段準備物資采購的大數據分析點，作為進行采購的策略分析和評標的方法。將供應商進行分類管理和評價，設立供應商行業對標分析和產品信息分析，為供應商的選擇和匹配提供基礎性的資料，對物資的范圍和策略進行酚類，劃分物資分類的范圍。建立專家評標綜合評價版塊，提供專家需要的評標依據，將物資分析和招標分析結合起來，將物資類別和招標方式匹配起來，并為物資品類提供招標方式。事后階段，通過大數據的分析點，將采購的規律進行總結和分析，通過對物資報價的規律的分析，總結出物資的投標報價的規律，進行價格評分的優化，將中標率和中標占比加以詳盡的分析，總結分析中標結果等等，對一些圍標、串標行為采取方式加以制止和規避。

4.3大數據的應用點評估

對于招標采購業務中的大數據應用點的評估，采用的方法分為定性和定量兩種方法。定性的方法是對每個大數據分析點，從業務流程的角度進行了解和分析，包括應用價值、數據分析、可行性研究等等。特別是對可行性和應用價值進行分析，可以將大數據的分析點依照這些分析結果進行分類：應用價值高、可信性強的可以劃分為優先級，應用價值低，可行性高的可以劃分為二級，應用價值高和可行性低的，劃分到四級。通過定性的評級方法，采用層次分析法，對數據點進行定量評價。采用層次分析法，其中的層次包含了目標、準則、方案等，通過定量分析方法綜合決策出層次的權重，然后采用物資全供應大數據應用藍圖，對數據分析點加以評價和排序。具體步驟為：層次結構模型；專家對比分析；比較矩陣；權重向量檢驗，計算權重向量并檢驗。

5大數據在招標中的具體實施

通過對大數據的評估和分析，可以得到定性和定量評估分析的結果，依照劃分好的優先等級的數值高低，來確定大數據分析的第一個目標，短期目標和中長期目標。首要的目標應是對應優先等級第一層次的，短期目標對應第二優先等級，中長期目標對應第三和第四等級。每個等級對應的目標確立好后，在實施階段，參照定量評估的方法，將順序加以實施，并依照定量評估的方法，開展采購業務的大數據規劃和實施[4]（見表1）。堅持以現代物流業，促進優勢業務融合，積極發展電子商務，大力推行陽光采購，全面推進電子招投標系統平臺建設，取得了明顯的成效。開發物資管理信息系統，實行從電廠生產（管理）項目登記、預算、統計、物資需求計劃制定及審批、采購計劃平庫及審批、銷售訂單制定及審批、物資出入庫、物資臺賬、物資超市管理、物資配送中心與電廠業務的交互、招投標信息等信息化管理，大力發展電子商務，力爭所有物資采購必須通過電子平臺實現的總體要求，以立足集團、服務集團為目的，高起點統一規劃電子招投標系統平臺建設方案，積極創新管理模式，不斷完善供應商和專家服務體系。通過機制建設、人才隊伍的培養，將大數據工作開展起來，具體實施的內容包括：常態化的績效考核、大數據應用輔助業務執行情況考評，這些機制體質建設都是為了保障大數據順利開展的基礎性制度。再就是構建標準化數據管理體系基礎，將物資數據的管理納入到數據的深度管理中，通過可視化的呈現手段為物資決策提供輔助參考。所有的機制體制改革離不開人的要素，因此培養大數據分析和應用人才，成立懂技術善管理的運營團隊也是非常重要的，未來的大數據運營必須要成立專門的大數據應用項目組，為其開展和實施提供技術保障。全力推進招評標業務全過程網上進行。把原來的招投標系統和電子采購系統當中的會員管理功能剝離出來，結合物資管理信息系統、財務信息系統、業務（合同）管控系統的供應商、電廠等用戶信息，建立統一的會員管理系統，進一步規范招標程序，降低招標成本，可以更好地為電網、供應商提供服務。

6結束語

大數據浪潮的涌動是勢不可擋的，未來的產業變革和競爭力的凸顯都離不開大數據的支持，今后，在招標采購的管理中，大數據的應用必然會增大，因此當前必須要在精益化、規范化等方面加大投入力度，為大數據戰略的價值增值而不斷創新和努力。

作者:廖小文 單位:廣西大學電氣工程學院

參考文獻

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第4篇：電商大數據方案范文

1 Hadoop邁向商業化

目前，Hadoop的社區環境與10年前的Linux非常類似。Linux在90年代初期開始成立開源社區，在90年代中期涌現了SUSE、RedHat這些主流商業化廠商，并在2000年前后形成了完整的生態系統，成為業界主流的操作系統方案。而Hadoop在2006-2007年起步，在2009年出現了Cloudera、MapR等解決方案。IDC認為，在未來2-3年中，將會有重量級的Hadoop商業化版本。

2 部分早期的Hadoop項目面臨挑戰

Hadoop具有光明的前景，但并非所有的早期Hadoop項目都能夠被推廣并得到廣泛采用。首先，許多早期Hadoop項目屬于試點項目或概念證明性質，目前已經完成了其歷史使命：其次，很多Hadoop項目在施行初期沒有足夠案例可供企業衡量，這將促使這些解決方案在今后幾年優勝劣汰。

3 開源軟件為大數據市場帶來更多機會

IDC認為，與人們的傳統理解不同，大數據市場開源軟件的盛行不會抑制市場的商業機會，相反開源軟件將會給基礎架構硬件、應用程序開發工具、應用、服務等各個方面的相關領域帶來更多的機會。

4 大數據推動軟件公司間的并購

大數據概念覆蓋范圍非常廣，包括非結構化數據從存儲、處理到應用的各個環節，與大數據相關的軟件廠商也非常多，但是又沒有哪一家廠商可以覆蓋大數據的各個方面。因此，IDC認為在未來幾年中，大型lT廠商將為了完善自己的大數據產品線進行并購，首當其沖的將是信息管理分析軟件廠商、預測分析和數據展現廠商等。

5 針對大數據的一體化設備市場迅速增長

自云計算和大數據概念被提出后，針對該市場推出的軟硬件一體化設備就層出不窮。IDC認為，在未來幾年里，數據倉庫一體機、NoSQL一體機以及其它一些將多種技術結合的一體化設備將進一步快速發展。

6 大數據由網絡數據處理走向企業級應用

在過去幾年中，應用大數據的主要用戶局限在互聯網、電信運營商等少數企業。IDC認為，市場將逐步了解大數據并不僅指批量處理大量網絡記錄數據。由于其它各行業的數據容量也在不斷增高，行業用戶（如能源、金融服務、政府、制造）急需大數據解決方案對數據流進行監測和分析。

7 大數據創造新的細分市場

IDC認為，大數據相關技術的發展，將會創造出一些新的細分市場。例如，以數據分析和處理為主的高級數據服務，將出現以數據分析作為服務產品提交的分析即服務（AnalyzeasaService）業務：將多種信息整合管理，創造對大數據統一的訪問和分析的組件產品：基于社交網絡的社交大數據分析：甚至會出現大數據技能的培訓市場，教授數據分析課程等。

8 出現打包的大數據行業分析應用

隨著大數據逐漸走向各個行業，基于行業的大數據分析應用需求也日益增長。IDC認為，未來幾年中針對特定行業和業務流程的分析應用將會以預打包的形式出現，這將為大數據技術供應商打開新的市場。這些分析應用內容還會覆蓋很多行業的專業知識，也會吸引大量行業軟件開發公司的投入。

9 大數據推動基礎架構橫向拓展

為了支持大數據非結構化、不斷刷新的特點，基礎架構層面也會在未來發生變化。大數據的基礎架構支撐已經不僅限于高性能計算層面，會需要硬件產品更好的支持虛擬化和分布式架構的軟件。同時，基于固態存儲的分層存儲解決方案、智能化的負載均衡網絡結構也都會得到更多應用。

10 中國成為全球最重要的大數據市場之一

第5篇：電商大數據方案范文

日前，在戴爾公司召開的2012年高層客戶峰會上，戴爾亞太及日本地區總裁、全球新興市場董事長閔毅達（Amit Midha）表示，IT市場目前呈現出五大趨勢：IT系統簡化、虛擬化與云計算逐步普及、數據大爆炸、新興市場發展、IT消費化。因此，他認為，推動部署虛擬化、降低IT系統運營成本、管理快速增加的復雜數據、管理工作人員所使用的各種IT設備，這些都成為企業面臨的挑戰。戴爾近年來同樣通過轉型，努力提高全面服務于客戶的能力，為用戶提供端到端的解決方案。

收購加速能力提升

在IT界，一直以來都不乏通過對具有先進技術的公司的收購，來迅速提升本公司能力的案例，對于以往以PC等終端設備見長的戴爾來說，要想轉型進軍企業級市場，收購無疑是一條快速實現目標的捷徑。從2008年開始，戴爾就將目光投向了在存儲、網絡、安全、軟件、服務等領域有特色的廠商，開始了有計劃、有步驟的收購行動。

至今，戴爾已經收購了20多家廠商，其中不少很成功的收購為業界所津津樂道。例如對存儲廠商EqualLogic的收購，兩年時間就使其業績達到10億美元，而用戶數增加了8倍；2010年年底收購的智能存儲廠商Compellent，使戴爾的存儲解決方案上了一個臺階，Compellent的“流動數據”理念現在已經成為戴爾存儲的設計理念；對咨詢服務廠商佩羅的收購更是填補了戴爾企業級咨詢服務的空白，使戴爾的解決方案成為名副其實的“端到端”，并有效地帶動了戴爾其他產品線的銷售。

正是這一次次的收購，使戴爾迅速轉型，業績不斷提升，在當今云計算和大數據時代，也有了更多的話語權。戴爾全球企業解決方案事業部副總裁Cheryl Cook認為，戴爾在大數據方面擁有創新性的解決方案，不僅可以為用戶節省大筆資金，同時可提供極高的價值。她認為，大數據從開始到成熟分為5個階段，即從混亂、保留、優化到簡單分析、復雜分析。在這5個階段里，戴爾針對前3個階段，可提供大數據保留解決方案；而對于后兩個階段，戴爾則擁有大數據分析解決方案。Cheryl Cook認為，戴爾創新性的解決方案可處理成熟度模型范圍內的結構化、半結構化和非結構化內容，她特別說道，戴爾將利用Hadoop，并與從事Hadoop開發的Cloudera公司合作，為用戶提供大數據分析解決方案；而在大數據保留解決方案中，戴爾將充分發揮在存儲方面的優勢，通過存儲虛擬化和整合、應用程序優化、數據保護、災難恢復以及數據保留和管理等技術，為“流動的數據”提供存儲和保護。

深諳用戶需求

在戴爾2012年高層客戶峰會上，戴爾服務部首席創新官James Stikeleather就“IT的未來”進行了演講，他認為，企業IT未來將面臨著來自IT價值、所有權和角色等方面的五大根本性變化，這些變化包括：信息超越流程、IT嵌入在業務服務之中、外部化的服務交付、企業合作伙伴的責任更大、減弱的獨立IT角色。

作為IT解決方案供應商，戴爾同樣也是一家企業，James Stikeleather認為，在當今這個轉型的時代，戴爾已經成功地轉型成為高效企業，它將戰略性支出從2008年占IT預算的20%提高到今天的52%。這期間，戴爾的IT經過了標準化、簡化、自動化，并最終實現云，比如將97%的系統遷移到x86平臺；大力推進虛擬化，從而減少了6000臺服務器；僅用一個控制臺就可管理13萬臺服務器和客戶端；運用云平臺聆聽客戶的聲音、信息和進行交互。這些舉措使戴爾更加了解用戶，更有針對性地為用戶提供適合的解決方案，真正解決用戶的問題。

閔毅達介紹說，戴爾目前針對不同行業推出了不同的解決方案，尤其在金融、教育、醫療、制造業等行業中更是擁有大量的用戶，并與用戶一起合作開發和培養人才。在會上，戴爾與教育部教育管理信息中心針對教育信息化建設和管理人才技術培訓及試點合作簽訂了備忘錄，與北京大學計算機科學技術研究所簽署了戴爾虛擬集成系統（VIS）聯合實驗室項目備忘錄，還與中國東方航空就長期發展簽署了合作備忘錄。

第6篇：電商大數據方案范文

在2015年，實力推出了延續13年的Touchpoints調研報告《2015年Mega Touchpoints》，該報告是在原有基礎上的一個升級，將消費者接觸點提升到消費者體驗循環（Customer Experience Loop，CXLoop）的層面，考察了在消費者與品牌接觸的整個過程中，不同的接觸點所起到的作用，從而幫助廣告主有的放矢地進行媒介投放。

該報告對實力整體的傳播理念起到很大的提升作用，我們不再只是根據一個媒介接觸點的高低來判斷，而是根據不同的媒介接觸點在購買流程中的不同作用，來選擇用什么樣的內容信息與消費者進行溝通。其次，它是我們在長期積累的各種接觸點調研基礎上形成的最新的部分總結，這對于我們的整體思考以及數據的延展都有幫助，讓我們的數據更為可靠。

同時，在2015年的實力傳播ROI研討會上，我們分享了對“雙十一”的見解和心得，這是實力傳播在2014年的“雙十一”之后，不斷地學習、總結，以及在輔助客戶電商業務時得出的一些心得與觀察。

“雙十一”讓我們看到，在市場、消費者和廣告主中間，還存在著一條鴻溝。“雙十一”的火爆代表著電商、移動電商的快速發展，市場和消費者已經走在了前面，而很多廣告主在電商上還處在一個試探的階段。這種落差對廣告主和公司來說，意味著在電商上還有空間可以讓我們做得更好。

在社交媒體業務上，實力在2015年也有很大的進展。我們的內容營銷團隊Newcast在這一年獲得了華為的社會化媒體日常運營項目，并且隨著業務的拓展，在北京成了一個團隊；未來，Newcast的業務將朝著線下發展，如電視媒體的內容營銷等。Newcast團隊也將在廣州成立。

隨著業務的拓展，對人才的需求成了2016年的一大挑戰。客戶的需求越來越高，我們希望拓展更多在社交媒體、大數據方面的業務，對這些專項人才的需求也會更為迫切。同時，我們也需要幫助員工提升，因為隨著項目的多元化，員工需要提升自我，具備同時應對社交、電商以及大數據的綜合能力。

2016營銷關鍵詞

大數據

最近幾年，大家都在談論大數據，但是這一兩年大家認為，大數據的內涵還是有些空洞。現在的大數據還局限在線上，而真正的大數據，應該是包羅萬象的、跨界的，如果只是局限于互聯網上的大數據，就比較片面。所以，未來實力傳播希望能拓展真正的跨界的大數據，期待在2016年有更多的動作去填補這個空洞。

2015營銷感悟

第7篇：電商大數據方案范文

去年3月，貴州?北京大數據產業發展推介會在京舉行，成為貴州正式進軍大數據產業的標志。此后，貴州省為大數據產業的發展出臺了系列優惠政策和有效措施。

如今，這些政策、措施已經頗見成效。200余個大數據信息產業項目簽約落戶貴州，富士康、阿里巴巴、騰訊、華為等大型企業搶灘貴州發展，國家旅游數據、民政部全國民政綜合業務數據、國家質檢總局電梯數據庫、公安部相關數據明確要存儲到貴州.……貴州或將成為未來大數據市場競爭的前沿陣地之一。

貴州經濟和信息化委員會主任馬寧宇介紹，貴州已經形成了發展大數據產業的先行優勢，率先建立大數據交易所、率先建設大數據產業發展聚集區、率先建設大數據產業技術創新實驗區，率先舉辦全球性大數據博覽會和峰會，率先實現省級政府統籌存儲共享交換，率先成立大數據戰略重點實驗室，率先開展大數據商業模式大賽和草根創業大賽，率先建設全城公共免費WiFi……

不僅如此，大數據帶來的經濟效益已經顯現。據悉，2014年貴州以大數據為引領的電子信息產業實現規模總量同比增長62%，大數據信息產業工商注冊企業數量增長34.5%。2015上半年，以大數據為引領的電子信息產業增長39.4%。在大數據等新興產業的帶動下，貴州GDP增長10.4%，位居全國第二位。

值得一提的是，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》明確指出，開展區域試點，推進貴州等大數據綜合試驗區建設，促進區域性大數據基礎設施的整合和數據資源的匯聚應用。為此，貴州于9月18日正式啟動了全國首個大數據綜合試驗區建設，期望通過3至5年的努力，將貴州建設成為全國數據匯聚應用新高地、綜合治理示范區、產業發展集聚區、創業創新首選地、政策創新先行區。

中國移動、中國聯通、中國電信三大運營商在貴州建設的數據中心總投資達150億元，服務器總數超過200萬臺，與亞馬遜的服務器規模相當，完全具備存儲、應用大量數據的條件。目前，中國電信云計算貴州信息園1.1期、中國移動（貴州）大數據中心、中國聯通貴安云數據中心一期已建成運營。

隨著高端平臺陸續搭建投入商業運營，如何吸引更多數據入駐，讓應用豐富起來、讓數據匯集產生價值，成為擺在貴州面前亟待解決的難題。

為此，貴州省各級政府將數據資源招商納入了政府服務范疇中。2014年以來，貴州通過3次較大規模的大數據產業招商活動，簽約投資總額超過1700億元，引進企業200多家，其中世界500強企業6家。貴陽市貴安新區也針對入駐已建數據中心的單位或企業出臺了鼓勵政策，打造良好的軟環境。

2015年8月，貴州啟動了“云上貴州?大數據招商引智再出發活動”。此次數據資源招商進京推介，是“大數據招商引智再出發活動”系列子活動之一。

記者在活動現場了解到，中國電信、中國聯通和中國移動三大運營商各顯神通，希望吸引更多合作伙伴。

定制化是中國電信貴州信息園的關鍵詞。中國電信貴州信息園已承載了多個“互聯網+”各個行業應用，如教育云、政務云、酒店云和金融云，以及中鐵建的財務共享系統、為格力公司定制的一主一備數據中心。客戶可以通過中國電信自主研發的云計算管理平臺，便捷地進行主機、存儲、網絡等資源申請、資源管理與監控、快速部署應用，并根據需求動態調整租用資源，同時享受安全可靠的備份服務。

第8篇：電商大數據方案范文

有數據顯示，過去三年的數據總量增長了四倍，產生的數據量比以往四萬年的數據量還要多。一個非常生動的比喻是：數據已經不再僅僅是完善流程的附屬品，而是執行業務所必需的原料。

而作為國內第一家進行數據倉庫和BI系統建設的電信運營商，山西移動從2001年就開始進行其經營分析系統的規劃。從2002年系統上線到現在已經是近10年的時間。對于數據量的急速增長、市場形勢的瞬息萬變、用戶群體的復雜變化，這10年來，經營分析系統在山西移動的業務過程中到底扮演了怎樣的角色？對于大數據時代的來臨，它發生了哪些變化？就這些問題，記者采訪了山西移動業務支撐系統部統計分析室經理王峰。

BI是過程不是產品

地處中西部并不發達的山西省，山西移動卻成為國內第一家構建BI系統的電信運營商。談起當時系統建設的出發點，王峰認為，這還是基于公司對數據、數據分析和數據挖掘的重要性有著充分的認識。山西移動在信息化建設的過程中，并不看重經驗，看重的是數據的價值，這也成就了公司在決策層面的領先。

對于當初系統建設的難點，王峰認為，一個純硬件平臺或軟件系統的搭建，不是很困難；困難的是，系統建設完成之后要有效地推動業務。與業務運營支撐系統和客服系統建設完成就必須使用的產品特性不同，經營分析系統更像推動業務轉化的一個過程，而不是一個建設好就必須使用的產品。正因為如此，經營分析系統并不處于必要的業務流程之內，業務人員可以用也可以不用。這就使系統的推廣并不是一件簡單的事情。

在經營分析系統部署初期，移動通信市場正處于一個爆炸式發展的時期，市場蛋糕以幾何級數增大，這使得經營分析系統的作用并不是那么明顯。為此，山西移動甚至整個移動集團內部在2002年到2004年有很多關于經營分析系統的培訓，目的就是推動系統在業務中的使用。

而現在的電信領域，已經不是十年前那個迅速膨大的市場蛋糕了，各種移動通信標準的競爭、運營商和終端生產商的聯合使得競爭不斷加劇。以前，即使沒有決策和營銷，市場也會發展起來，系統可以查驗數據就可以了。而近些年來的制度改革特別是去年3G牌照的發放，使得產品和營銷策略的制定越來越需要精細化。在如此激烈的競爭環境下，BI系統支撐業務發展、進行營銷、引導決策的重要作用就凸現了出來。王峰舉了一個例子：以前移動運營商可以捆綁銷售來電顯示服務，現在是不被允許的。這時就需要系統根據大量數據通過復雜的運算發現不同的用戶需要來電顯示服務的概率有多大，然后再對目標用戶進行服務推送。精確化的用戶和服務匹配，比廣撒網式的廣告營銷效果要好得多，有效地節約了成本。

大數據分析要更精細化

對大數據時代的到來，用戶數量眾多的電信運營商感覺尤為深刻。山西移動每天流入經營分析系統的數據量大約為300GB，龐大的數據量帶來了巨大的潛在價值和決策能力。

對于大數據時代的數據分析，王峰認為，山西移動的片區精細化管理就已經體現了大數據分析的特性。面對北京媒體，王峰以北京為例來說明片區管理的大數據特性。片區管理是地理緯度上的客戶分塊，例如北京包括東城區、西城區、海淀區等。而每個區又可以向下細分，比如西城區可以細化到金融街區，最后細化到移動基站的一個扇面區域。如果一個用戶在昌平入網，卻經常在金融街區通話，就要把用戶定位成一個金融街用戶。每一個細化的片區由一個片區經理管轄，金融街的片區經理就要對定義成金融街的客戶進行服務，例如問候短信或新產品通知。片區經理不僅要對現有客戶進行服務，還要對潛在客戶進行挖掘。山西移動要求片區經理對自己管轄區域內的每一棟寫字樓的每一家企業進行記錄并錄入片區化支持系統。根據掌握的多種數據，對用戶進行精細化分類和深度挖掘，進而進行相關的營銷活動，這種線上線下的共同合作，體現的正是大數據分析的特點。

片區化支持系統由Teradata公司協助山西移動搭建，目前已經完成了兩期。該系統以一年前Teradata提出的地理空間解決方案為基礎架構。Teradata的CTO寶立明介紹說，地理空間解決方案并非專門為電信運營商打造的技術，只是由于電信運營商的用戶可以通過手機定位其所處的位置，這一優勢使電信運營商成為地理空間解決方案的第一批用戶。而山西移動又是這一批用戶中的領先者。

山西移動的經營分析系統作用于營銷層面主要包含兩個核心應用。一個是核心客戶保有。核心客戶是指用戶UP值貢獻高、漫游行為較多，有重要影響的高價值客戶。如果某個核心客戶在一段時間內的主叫時長出現了顯著的下降，統計分析部就會在核心客戶保有的應用上發現這個用戶，認定該核心客戶有發展為普通客戶的可能，并且把與之相關的客戶明細提供給相關的市場營銷部門，由營銷部門對其實施保有措施。另一個應用是離網用戶關懷，與核心客戶保有應用相比，該應用是更針對離網客戶的預警。

對于海量數據的保有，山西移動的策略是數據與應用同在。一個應用上線有自己的生命周期，應用由哪個部門提出、應用的主要功能、開發人員、何時上線、預計使用期限等信息都會被記錄在生命周期管理系統中。當應用達到使用期限，根據實際效果如果沒有必要進行生命周期的延長，應用下線時就將相關的數據評估為無效，進行清理。

在經營分析系統上線的近十年時間中，山西移動的數據分析和決策進程正變得越來越科學。雖然在外部用戶層面，客戶很難感知到經營分析系統的存在，但山西移動正通過它進行著各種各樣的營銷活動，從而為用戶提供更精確的服務。而在山西移動內部，經營分析系統的內部客戶對數據的滿意度得到了非常大的提升，管理層和業務部門在決策上獲得了更好的支撐。

未來屬于將數據轉化為產品的公司。作為電信運營商，山西移動有著先天的優勢可以掌握海量的有效數據。面對大數據時代的來臨，多角度深層次的數據分析也正在成為山西移動統計分析部門支持決策的重要手段。

鏈接

Teradata通過收購應對大數據分析

2011年5月19日，Teradata數據倉庫峰會在重慶召開。“大數據”是本次峰會中提到最多的一個詞。Teradata在2010年實現了19億美元的營收，與2009年相比增長13%。非GAAP每股盈利為1.86美元，增長19%。它在2011年的發展目標為營收增長14%～16%，每股盈利2.13～2.23美元。

第9篇：電商大數據方案范文

電商營銷。營銷策劃。大數據分析。

的大數據分析基于現代社會中成熟的商業系統和日益成熟的電子商務系統。在整個電子商務社會體系中，消費者將逐步完成從傳統消費行為到對電子商務的理解和熱衷的轉變。在此過程中，大數據分析對消費者的心理特征和行為邏輯進行統計分析，并形成相關結論。為了在未來的業務發展中取得進一步的發展，電子商務營銷必須把握大數據的特點進行分析并實現合理的應用。

。在2019年的天貓“雙11”購物嘉年華中，11月11日，全球消費者在淘寶網電商平臺上購物，僅在凌晨96秒的時間內就在人民幣完成了100億元的營業額。這些數據的背后，反映了電子商務營銷對現代消費者心理和消費行為的準確把握指導。在中國電子商務發展過程中，逐步完成了第一代消費者進入電子商務平臺的培訓。這意味著國電商平臺大學的建設已經進入了一個相對穩定的發展時期。當“數量”不再是電子商務營銷的焦點時，如何確保電子商務平臺提供的商品和服務的“質量”已成為下一個潛在的出口。

毫無疑問，中國電商平臺近年來的突破和快速發展是驚人的，但在這種發展的背后，仍然存在許多問題電子商務平臺在商品質量、服務準確性和消費者需求控制方面有提升空間。在國內電子商務普遍反思自身營銷質量、優化策略的情況下，大數據分析已成為當前背景下電子商務營銷領域中一種適用性較高的應用技術。

2.1實現了目標受眾的第一次模擬考試。在傳統的電子商務營銷過程中，

通常被視為從單一企業到龐大消費者的擴散型銷售。然而，在模式判斷中，很容易忽視電子商務本身在調節產品質量、價格和銷售組合方面的靈活性。“電商營銷是代表海盜，銷售廣泛，盲目追求銷售”大數據分析可以幫助電商在平臺上搜索、收集、瀏覽、購買和售后的全過程中比較各類消費者行為信息的細節，使電商平臺能夠完成對平臺上巨大消費流的宏觀調查，最終確定待營銷商品的目標受眾形象。Sri Lanca 2.2促進服務的準確交付。在

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的電子商務營銷活動中，最重要的是優化售后服務鏈。如何提高用戶對產品的滿意度，降低用戶對電子商務營銷的警惕性，有效降低用戶的產品退貨率，正是傳統電子商務營銷規劃師在電子商務結束時所堅持的，大數據分析從源頭上提供了另一種解決方案，即：，通過對消費者心理預設和消費習慣的分析，明確適合每個消費者的產品和服務類型，從而增加電商平臺上的產品和服務與消費者的對應，也就是減少消費者的“試錯”提高電子商務平臺服務質量所需的時間成本。

23。有利于產品效果的長期跟蹤。在

，長期以來，電子商務產品一度被公認為“效果夸大”的代表還有長期價值低。電子商務營銷也被認為只重視誘惑和招攬，而忽視了后期的產品質量跟蹤。大數據分析只是為電子商務平臺提供了一個跟蹤產品效果的工具。消費者完成購買行為后，通過各平臺消費者活動和行為的變化，分析消費者對產品效果的滿意度，并根據消費者滿意度的量化評價，完成產品效果的評審和下一步迭代計劃的制定，有利于電子商務經濟的長遠發展。

3.1關注消費者保留率的統計

在傳統的傳播和營銷策劃中，我們經常關注鏈接或廣告的點擊率和點擊轉化率的統計，相信電子商務經濟通過大規模流失互聯網用戶群體實現貿易優化。但是，隨著消費者網購體驗的深入，點擊一次與最終購買的直接聯系逐漸減弱，消費者越來越關注電商平臺上的商品質量，這也意味著大數據分析的方向需要挖掘消費者購買行為背后的新邏輯關系。消費者保留是指消費者點擊一次電子商務產品后，選擇點擊兩次進入商戶的店鋪或進入同一商戶的另一商品鏈接，最終完成關注或收集的過程。這一過程意味著消費者通過自己的體驗和判斷，已經認識到電子商務平臺的營銷，并完成了對相關商品的價值感知。在消費者保留率統計中，我們必須使用大數據統計來比較消費者在每個頁面上的評論偏好以及不同圖片和信息的瀏覽時間，從而判斷消費者是否成功理解和同意預設的電子商務營銷策略。在這一過程中，大數據分析不僅成為企業了解目標受眾特征的工具，而且成為電子商務的重要工具自我營銷策略是分析電子商務營銷策略優缺點的工具，有利于電子商務營銷策略的進一步調整。

3.2分析消費者偏好和挖掘潛在消費熱點

在電子商務平臺上的運營基本上可以及時切入和分析。例如，以自由魚APP的rudder UI設計為例，電商平臺已經完成了每個功能塊的內容劃分，消費者進出功能模塊的時間記錄可以作為消費者對該類產品偏好的有效參考。同時，結合搜索引擎在電子商務平臺數據庫中的應用，可以記錄消費者輸入的相應關鍵詞，使電子商務能夠進一步控制消費者在一定類型下的產品特性需求方向。例如，一個25歲的白領可以輸入保暖、隔音辦公等關鍵詞，電商平臺可以得到“白領-隔音辦公、保溫操作、高性價比-隔音蓋耳式耳機”的營銷理念。通過對同類型消費群體的行為比較，可以推斷出該消費群體未來消費需求的發展方向，為電子商務營銷策略和產品迭代開發提供可靠的依據。

3.3闡明了消費者個人需求的重要性。

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-大數據分析絕不是一刀切的“數據網絡－整體考量地區”。其實質在于對無限個個體數據進行有效疊加分析，然后通過各種數據之間的比較完成宏觀分析。這也決定了大數據分析應用于電子商務營銷后，企業必須關注消費者的個性化需求，避免因牟利心理造成的盲目調整行為。例如，當數據分析顯示有大量消費者也購買衣服時衣架在購買熱水杯時，不能將其捆綁促銷，以吸引新的消費熱點。消費者的購買行為是復雜的。企業越是使用大數據分析統計消費者行為，就越需要客觀看待消費者在消費過程中的各種特征，在分析相似消費群體共性的同時，分析消費者的個性化需求，避免對群體消費需求的誤判，導致錯誤營銷策略的出現，使大數據分析指導下的電子商務營銷始終處于靈活、靈活的營銷狀態。

。大數據分析為其提供了從數量到質量改進的可能性。企業必須對目標受眾的消費行為、消費習慣和消費心理進行有針對性的分析，調整營銷策略，實現營銷目標，同時提高電商品牌的美譽度，實現企業與消費者的雙贏。

引用

[1]徐麗的新著作。CRM分析與大數據背景下的電子商務前景[J]。現代營銷（下一期十天版），2017（06）。

[2]王振江。大數據環境下電子商務精準營銷策略分析[J]。經濟特區，2018（06）。

[3]張龍輝。大數據背景下電子商務企業個性化精準營銷策略研究[J]。遼寧科技學院雜志，2019（03）。