电商大数据方案精选(九篇)

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第1篇：电商大数据方案范文

关键词： 大数据；电信网络；精简架构；数据即服务

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

中图分类号：TN915.03； TP393.03 文献标志码：A 文章编号：1009-6868 （2013） 04-0039-003

1 电信运营商建设大数据

思路及关键技术

运营商的网络和用户是运营商的核心资产，而其中流动的数据（包括用户配置基础数据、网络信令数据、网管/日志数据、用户位置数据、终端信息）是运营商的核心数据资产。对于运营商来说，最有价值的数据来自基础电信网络本身，对于基础管道数据的挖掘和分析是运营商大数据挖掘的最重要方向。抓取、管理和挖掘这些数据是运营商的当务之急[1-2]。运营商基于核心数据的大数据应用可从两个方面入手：

（1）通过大数据应用提升自身运营效率。比较典型的应用包括：信令多维分析、网络综合管理及分析、业务和运营支撑系统（BOSS）经营综合分析、精准营销等。

（2）通过数据即服务（DAAS）拓展新的服务内容，提供对外服务。包括个体及群体的位置信息以及用户行为分析等，对于第三方公司（比如零售业或者咨询公司、政府等）都是非常有价值的信息。运营商可以基于这些数据提供对外DAAS服务，拓展市场空间。

为了构建电信运营的大数据应用，从技术能力的角度可以分为数据收集与存储、信息检索汇聚、知识发现以及智慧4个层面。电信大数据技术层面如图1所示。自下而上数据挖掘深度增加，难度加大，对于系统的智能需求提升。其中关键的技术包括抽取转换装载（ETL）、并行计算框架、分布式数据库、分布式文件系统和数据挖掘、机器学习等。

面对海量的大数据，如何有效进行数据处理是需要解决的迫切问题，分布式并行处理是有效手段。传统关系型数据库多采用共享磁盘（Sharing-disk）架构，当数据量达到一定程度，将面临处理的“瓶颈”以及扩展的困难，同时成本也偏高。当前有效的做法是采用分布式文件系统/分布式数据库结合做分布并行处理。目前基于开源的Hadoop平台是业界采用较广泛的一个实现方案。Hadoop[3]的核心思想是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储文件或者基于HBase数据库（也是基于HDFS），使用分布式并行计算框架MapReduce来并行执行分发Map操作以及Reduce归约操作。在Hadoop的计算模型中，计算节点与存储节点合一。存储数据的普通PC服务器可以执行MapReduce的任务。而在Sharing-disk模型中，存储节点与计算节点是分离的，存储的数据需要传送到计算节点做计算。Hadoop计算模型适合离线批处理的场景，比如Log日志分析、文档统计分析等。它是关系型数据库管理系统（RDBMS）的有益补充。

在私有技术上实现分布式存储和并行处理，在调用接口上与Hadoop兼容，这是一个可行的技术方案。这种方案可以避免上述Hadoop的缺点，同时在性能上做更多的优化。有效的手段包括增加数据本地性（Data Locality）特性，在多次迭代的计算过程减少数据在不同节点之间的传送；使用索引和缓存加快数据的处理速度。结合存储和计算硬件进行调优也是有效的手段，可以使用数据的分层存储，将数据分布在内存、固态硬盘（SSD）、硬盘等不同介质上[4]，使得与计算资源达到很好的平衡。

面对海量数据实时性的要求，比较有效的方式是采用复杂事件处理（CEP）[5]。实时流处理采用事件触发机制，对于输入的事件在内存中及时处理。同时对于多个事件能合成一个事件[6]。实时流处理需要支持规则以满足灵活的事件处理要求。实时流处理可以使用分布式内存数据库、消息总线等机制来实现快速实时响应。目前商用的CEP产品有不少，但是在功能、性能以及适用范围上有较大差异，选择成熟度高以及合适的产品是关键。

针对大数据中大量的半结构化或者非结构数据，NoSQL数据库应运而生。NoSQL数据库放弃关系模型，弱化事务，支持海量存储、高可扩展性、高可用及高并发需求。NoSQL数据库在特定应用场景下有很高的优势，是传统数据库的有效补充。按照数据模型，NoSQL主要有四大类：键-值（Key-Value）型、列存储型、文档型、图型，它们对应不同的应用场景。比如Key-Value型适合简单键-值对的高效查询，而图型适合社交关系的存储和高效查询。

针对大数据挖掘分析、搜索以及机器自适应学习等技术在企业系统中逐步应用。相关的算法种类很多，当前需求较多的是分布式挖掘和分布式搜索。

由于数据类型以及数据处理方式的改变，传统ETL已经不适用。运营商需要根据应用场景做不同的规划。目前来说，由于运营商应用系统差别较大，尚未有一种统一的处理模式。比较可行的一种方法是依据数据的功用以及特性做分层处理，比如大量的数据源首先做初筛，初筛完之后有部分数据进入数据仓库或者RDBMS或者其他应用。初筛可以使用Hadoop或者CEP或者定制的方式来完成。

针对运营商的不同应用场景，需要采用不同的技术或者技术组合。比如用户实时详单查询，数据量巨大，但是它的数据类型简单，数据以读为主，不需要复杂的Join操作，数据的分布性好。相比传统的RDBMS，使用Hadoop可以大大提升查询性能，降低处理成本。更多的应用可能需要多种技术的组合。比如信令采集及多维分析，信令数据特别是分组域（PS）信令数据量大且实时性要求高，有效解决海量数据处理与实时性要求是它的关键，需要CEP与Hadoop的组合。在当前阶段，不同的技术成熟度不一，由于业界大数据应用进展较快，我们认为当前针对不同应用的精简方案是最合适的，也就是依据应用场景，挑选最合适的组件做组合，摒弃通用化的大平台。

2 中兴通讯大数据实践

中兴通讯依托在云计算等领域的长期积累，针对大数据形成了一套完整的技术体系架构。ZTE大数据技术体系架构如图2所示。架构依据运营商的不同的应用需求，注重采用组件搭建的方式，形成端到端的精简方案。下面以两个具体的案例进行说明。

（1）用户实时位置信息服务系统

该系统实时采集蜂窝网络用户的动态位置信息，并通过规范接口提供DAAS服务。实际工程中，当期接入的用户数达两千多万，每天用户位置更新数据可达40多亿条，高峰期更新达到每秒几十万次。除了采集的位置，还可以结合其他数据源比如用户年龄等属性做分析，以应用编程接口（API）开放给上层应用。此外该系统需要有良好的可扩展性，后续可以接入其他区域的数据源。另外这套系统需要有良好的性价比，成本可控，时间可控。依据这些需求，我们在成熟的组件K-V NoSQL 数据库的基础上搭建了系统。用户实时位置信息服务系统如图3所示。

用户实时位置信息服务系统是一个典型的精简方案，它基于分布式Key-Value NoSQL数据库的分布式缓存（DCache），组装了对位置流事件实时处理的系统。DCache既是消息总线，也是内存数据库，能很好地满足实时性的要求。同时DCache基于x86刀片服务器，采用分布式架构，系统的扩展性很好，成本较低。该系统性能优越，稳定可靠，取得良好的效果。

（2）信令监测多维分析系统

随着运营商数据业务快速增长，运营商对于网络质量提升、网络运营效率有着更大的压力。通过采集网络Gn接口、Mc接口信令并加以处理分析，可以获得网络运行的完整视图，基于信令的相关专题分析，比如网络质量分析、流量效率分析、多网协同分析、客户投诉及服务分析等对于运营商网络运营有极大的价值。

信令监测多维分析的难点在于信令流量大且数据量大，比如某运营商省公司Gn接口峰值流量可以达到4 Gb/s，每天信令数据可达1 TB。需要采集信令并做多种分析以服务于不同的部门。

信令监测多维分析系统采用分层的架构，便于数据共享及和应用的扩展。信令监测多维分析系统如图4所示。使用实时流处理满足实时性高的数据分析要求，对于会话或事务详单（XDR）初步处理完的数据采用传统RDBMS存储供后续分析查询使用。对于数据量庞大的XDR采用Hadoop HBase存储并查询，原始信令采用分布式文件系统存放在本地。

在这个方案中，数据根据它的使用特性采用不同的方式存储和处理，突破RDBMS处理“瓶颈”和扩展性的“瓶颈”，达到了很好的效果。在测试中，4节点PC服务器可以全部承担某运营商省公司PS域XDR的存储，入库性能可达50 Mb/s，针对上百亿条记录查询，可以在10 s内返回。取得了很好的实践效果。

3 结束语

电信运营商面临大数据发展的机遇，都在积极推动大数据的试点和商用。在当前大数据技术快速发展的形势下，根据需求和应用场景搭建精简方案，可以帮助运营商在当前激烈竞争环境中快速获得竞争优势，在效率、成本和时间上取得最佳平衡。

参考文献

[1] Cisco Systems. Cisco visual networking index global mobile data traffic forecast update， 2011 - 2016 [EB/OL]. [2013-03-25]. http：//.

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[3] WHITE T. Hadoop权威指南 [M]. 2版. 周敏奇， 王晓玲， 金澈清， 译. 北京：清华大学出版社， 2011.

[4] SNIA. 2012 SNIA Sprint Tutorials-NextGen Infrastructure for Big Data [EB/OL]. [2013-02-15]. http：//

[5] NEUMEYER L， ROBBINS B， NAIR A， et al. S4： Distributed stream computing platform [C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining Workshops （ICDMW’10）， Dec 14-17，2010， Sydney， Australia .Los Alamitos， CA， USA： IEEE Computer Society， 2010：170-177.

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

作者简介

第2篇：电商大数据方案范文

如何充分利用大数据，挖掘大数据的商业价值，从而提升企业的竞争力，已经成为企业关注的一个焦点。这也是甲骨文公司努力的方向。

全面解决方案才能奏效

当前，越来越多企业将大数据的分析结果作为其判断未来发展的依据。同时，传统的商业预测逻辑正日益被新的大数据预测所取代。但是，我们要谨慎管理大家对大数据的期望值，因为海量数据只有在得到有效治理的前提下才能进一步发展其业务价值。

最广为人知的大数据定义是Gartner给出的大数据的3V特性：巨大的数据量（Volume）、数据的快速处理（Velocity）、多变的数据结构和类型（Variety）。根据这一定义，大家首先想到的是IT系统中一直难以处理却又不容忽视的非结构化数据。也就是说，大数据不仅要处理好交易型数据的分析，还把社交媒体、电子商务、决策支持等信息都融入进来。现在，分布式处理技术Hadoop和NoSQL已经能对非结构化数据进行存储、处理、分析和挖掘，但未能为满足客户的大数据需求提供一个全面的解决方案。

事实上，普遍意义上的大数据范围更加广泛，任何涉及海量数据及多数据源的复杂计算，均属大数据范畴，而不仅局限于非结构化数据。因此，诸如电信运营商所拥有的巨量用户的各类详细数据、手机开关机信息、手机在网注册信息、手机通话计费信息、手机上网详细日志信息、用户漫游信息、用户订阅服务信息和用户基础服务信息等，均可划归为大数据。

与几年前兴起的云计算相比，大数据实现其业务价值所要走的路或许更为长远。但是企业用户已经迫不及待，越来越多企业高层倾向于将大数据分析结果作为其商业决策的重要依据。在这种背景下，我们必须找到一种全面的大数据解决方案，不仅要解决非结构化数据的处理问题，还要将功能扩展到海量数据的存储、大数据的分布式采集和交换、海量数据的实时快速访问、统计分析与挖掘和商务智能分析等。

典型的大数据解决方案应该是具有多种能力的平台化解决方案，这些能力包括结构化数据的存储、计算、分析和挖掘，多结构化数据的存储、加工和处理，以及大数据的商务智能分析。这种解决方案应具有以下四个特性：软硬集成化的大数据处理、全结构化数据处理的能力、大规模内存计算的能力、超高网络速度的访问。

软硬件集成是必然选择

我们认为，大数据解决方案的关键在于如何处理好大规模数据计算。过去，传统的前端数据库服务器、后端大存储的架构难以有效存储大规模数据并保持高性能数据处理。这时候，我们让软件和硬件更有效地集成起来进行更紧密的协作。也就是说，我们需要软硬一体化的专门设备来应对大数据的挑战。

坚持开放的战略

第3篇：电商大数据方案范文

【关键词】电力运营；物资招标；大数据管理

1前言

电力物资招标采购随着电力工程项目建设的加速，承担的任务和责任也越来越多、越大。随着信息技术的发展，传统的招标手段和方式已经不能适应当前企业运营的发展需要。大数据作为重要的战略资源，正在成为当今的技术浪潮，席卷各行各业，电力企业也不例外。大数据的应用随处可见，帮助企业运营的同时也改变着企业的发展模式，这是一个崭新的技术新时代的到来，而对于电力物质招标采购来说，运用大数据进行管理无疑是将管理精益化提升的契机。

2电力物资招标的发展趋势

2.1招标集中化

电网建设速度的加快是国家扩大内需的推动作用下的必然趋势。因此电力工程对设备和材料采购的规模和数量是十分巨大的。南方电网以及下属各个省网，对在输配电、变电等工程建设过程所需物资进行物资分类、分批，采取集中、打捆、框架招标的方式，逐步取消三、四级采购权限，改变了各自为政的局面，降本增效，统一管理取得了很好的成效。电力企业在建设项目中对于采购的设备，已经拥有了较为集中和规范的采购和招标标准，例如对于一级、二级物资一般是采用集中年度框架招标采购的方式。集中框架式招标的方式一般是委托一个专业公司完成，实施平台也是统一的。招标工作开展时，公司拥有着庞大的供货商信息库和评标专家库，为寻找投标人和专家节省了时间，节约了成本。招标结束后，根据中标的情况对投标人提出要求，加大竞争性，降低采购成本[1]。

2.2招标电子化

招标已经实现了电子化，取代了传统的纸质招标的方式，将交易费用大幅度降低。这是一种电子化和网络化的发展趋势，通过在线招标的方法，将招标文件等以电子文档的方式加以公布、公示和发售，投标人可以通过在线的方式参加投标，并了解招投标过程。通过这个过程，招标结果可以较为公开和透明，也有利于对招标全程进行管理，帮助加强对供应商的动态评价等。目前南方电网各单位已逐步推行招标电子化。

2.3招标信息化

利用大数据建立动态采购信息数据库，包含招标人、投标人的基本信息和交易信息。基本信息包括注册资本、所有制形式、营业场所和范围、法人代表姓名等。交易信息包括：货物类招标中的性能参数、中标价格和合同条件等；工程类招标中的造价、工期、设计方案、施工组织方案、工程量清单等；服务类招标中的用户体验指标、服务流程与态度、服务与描述的差异性等信息。这些信息有助于招标人查找到类似项目的招标方案、评标方法、合同条件等内容。同时，数据库还可以提供相关标的以往的合同条件及当前的各种报价，方便了解市场状况[2]。

2.4招标系统化

以大数据思想建立承包商履约信息系统，主要包含两类信息：①承包商的基本信息，包含企业及主要管理、技术人员的基本信息以及反映企业资格、能力、业绩等方面的信息；②承包商的诚信档案。企业参与投标以及履行合同时，其信用和履约等信息将被及时收集到数据库中。上述信息都通过联网方式从其他政府部门或公共资源交易数据平台中获得，并成为重要的评审因素。承包商履约信息系统还可以与其他诚信数据库互通，进一步影响到不诚信的承包商参与其他领域的活动，由此提高了违约成本，使得承包商在履约过程中会主动选择诚信。由此便可以降低公共资源交易合同的监督和矫正成本。

3大数据在招标管理中的应用

大数据应用在物资管理领域，目前来说在我国还处在起步阶段，一些理论上的理想运行思路还不能直接加以应用，并且采购管理工作本身有其特点，要将大数据应用在招标采购工作中，需要进行多个方面的思虑，采用几个步骤来完成。（1）将历史性的资料加以挖掘和分析，包括历史的采购数据的分类、整合、质量分析、需求分析、价值分析等等，将这些基础性的历史数据挖掘出来，加以大数据的分析，综合招标采购的业务特点，进行调查研究。根据调查的结果来判定大数据的运用方向，将大数据的应用加以系统化和体系化，将大数据运行与业务流程串联起来，实现业务流程的场景话运作。（2）评估和分析大数据中的要点，将招标采购的大数据的应用点加以规划和设计，根据招标采购中的管理要求提出实时方案。

4电力物资招标大数据应用方法

4.1大数据的挖掘

从历史的招标采购的数据中，挖掘出需要预测、申报采购、管理的业务环节，用于今后对关键业务环节进行诊断的依据，这些数据涉及到申报、采购、供应商等等，经过汇总和数量后，将物资供应链条提高到一定的高度，然后归类整理成清晰的类别，并进行数据质量的比对，还要通过访谈、调研等方法，对采购管理人员对于大数据分析的需求进行充分的了解[3]。

4.2大数据的应用

在对招标采购工作中的各项应用要点拥有了较为详尽的了解后，随着业务的流程，进行大数据招标采购业务的应用，包括物资、招标、供应商、专家几大重要环节在内的十余个大数据应用点，然后划分为事前和时候两个时间阶段。前期阶段准备物资采购的大数据分析点，作为进行采购的策略分析和评标的方法。将供应商进行分类管理和评价，设立供应商行业对标分析和产品信息分析，为供应商的选择和匹配提供基础性的资料，对物资的范围和策略进行酚类，划分物资分类的范围。建立专家评标综合评价版块，提供专家需要的评标依据，将物资分析和招标分析结合起来，将物资类别和招标方式匹配起来，并为物资品类提供招标方式。事后阶段，通过大数据的分析点，将采购的规律进行总结和分析，通过对物资报价的规律的分析，总结出物资的投标报价的规律，进行价格评分的优化，将中标率和中标占比加以详尽的分析，总结分析中标结果等等，对一些围标、串标行为采取方式加以制止和规避。

4.3大数据的应用点评估

对于招标采购业务中的大数据应用点的评估，采用的方法分为定性和定量两种方法。定性的方法是对每个大数据分析点，从业务流程的角度进行了解和分析，包括应用价值、数据分析、可行性研究等等。特别是对可行性和应用价值进行分析，可以将大数据的分析点依照这些分析结果进行分类：应用价值高、可信性强的可以划分为优先级，应用价值低，可行性高的可以划分为二级，应用价值高和可行性低的，划分到四级。通过定性的评级方法，采用层次分析法，对数据点进行定量评价。采用层次分析法，其中的层次包含了目标、准则、方案等，通过定量分析方法综合决策出层次的权重，然后采用物资全供应大数据应用蓝图，对数据分析点加以评价和排序。具体步骤为：层次结构模型；专家对比分析；比较矩阵；权重向量检验，计算权重向量并检验。

5大数据在招标中的具体实施

通过对大数据的评估和分析，可以得到定性和定量评估分析的结果，依照划分好的优先等级的数值高低，来确定大数据分析的第一个目标，短期目标和中长期目标。首要的目标应是对应优先等级第一层次的，短期目标对应第二优先等级，中长期目标对应第三和第四等级。每个等级对应的目标确立好后，在实施阶段，参照定量评估的方法，将顺序加以实施，并依照定量评估的方法，开展采购业务的大数据规划和实施[4]（见表1）。坚持以现代物流业，促进优势业务融合，积极发展电子商务，大力推行阳光采购，全面推进电子招投标系统平台建设，取得了明显的成效。开发物资管理信息系统，实行从电厂生产（管理）项目登记、预算、统计、物资需求计划制定及审批、采购计划平库及审批、销售订单制定及审批、物资出入库、物资台账、物资超市管理、物资配送中心与电厂业务的交互、招投标信息等信息化管理，大力发展电子商务，力争所有物资采购必须通过电子平台实现的总体要求，以立足集团、服务集团为目的，高起点统一规划电子招投标系统平台建设方案，积极创新管理模式，不断完善供应商和专家服务体系。通过机制建设、人才队伍的培养，将大数据工作开展起来，具体实施的内容包括：常态化的绩效考核、大数据应用辅助业务执行情况考评，这些机制体质建设都是为了保障大数据顺利开展的基础性制度。再就是构建标准化数据管理体系基础，将物资数据的管理纳入到数据的深度管理中，通过可视化的呈现手段为物资决策提供辅助参考。所有的机制体制改革离不开人的要素，因此培养大数据分析和应用人才，成立懂技术善管理的运营团队也是非常重要的，未来的大数据运营必须要成立专门的大数据应用项目组，为其开展和实施提供技术保障。全力推进招评标业务全过程网上进行。把原来的招投标系统和电子采购系统当中的会员管理功能剥离出来，结合物资管理信息系统、财务信息系统、业务（合同）管控系统的供应商、电厂等用户信息，建立统一的会员管理系统，进一步规范招标程序，降低招标成本，可以更好地为电网、供应商提供服务。

6结束语

大数据浪潮的涌动是势不可挡的，未来的产业变革和竞争力的凸显都离不开大数据的支持，今后，在招标采购的管理中，大数据的应用必然会增大，因此当前必须要在精益化、规范化等方面加大投入力度，为大数据战略的价值增值而不断创新和努力。

作者:廖小文 单位:广西大学电气工程学院

参考文献

[1]魏亚楠.电力物资招标采购管理大数据应用规划研究[J].招标与投标，2016（4）：32~34.

[2]胡倩倩.电力企业ERP系统和电子商务系统集成研究[J].山东大学，2012.

第4篇：电商大数据方案范文

1 Hadoop迈向商业化

目前，Hadoop的社区环境与10年前的Linux非常类似。Linux在90年代初期开始成立开源社区，在90年代中期涌现了SUSE、RedHat这些主流商业化厂商，并在2000年前后形成了完整的生态系统，成为业界主流的操作系统方案。而Hadoop在2006-2007年起步，在2009年出现了Cloudera、MapR等解决方案。IDC认为，在未来2-3年中，将会有重量级的Hadoop商业化版本。

2 部分早期的Hadoop项目面临挑战

Hadoop具有光明的前景，但并非所有的早期Hadoop项目都能够被推广并得到广泛采用。首先，许多早期Hadoop项目属于试点项目或概念证明性质，目前已经完成了其历史使命：其次，很多Hadoop项目在施行初期没有足够案例可供企业衡量，这将促使这些解决方案在今后几年优胜劣汰。

3 开源软件为大数据市场带来更多机会

IDC认为，与人们的传统理解不同，大数据市场开源软件的盛行不会抑制市场的商业机会，相反开源软件将会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。

4 大数据推动软件公司间的并购

大数据概念覆盖范围非常广，包括非结构化数据从存储、处理到应用的各个环节，与大数据相关的软件厂商也非常多，但是又没有哪一家厂商可以覆盖大数据的各个方面。因此，IDC认为在未来几年中，大型lT厂商将为了完善自己的大数据产品线进行并购，首当其冲的将是信息管理分析软件厂商、预测分析和数据展现厂商等。

5 针对大数据的一体化设备市场迅速增长

自云计算和大数据概念被提出后，针对该市场推出的软硬件一体化设备就层出不穷。IDC认为，在未来几年里，数据仓库一体机、NoSQL一体机以及其它一些将多种技术结合的一体化设备将进一步快速发展。

6 大数据由网络数据处理走向企业级应用

在过去几年中，应用大数据的主要用户局限在互联网、电信运营商等少数企业。IDC认为，市场将逐步了解大数据并不仅指批量处理大量网络记录数据。由于其它各行业的数据容量也在不断增高，行业用户（如能源、金融服务、政府、制造）急需大数据解决方案对数据流进行监测和分析。

7 大数据创造新的细分市场

IDC认为，大数据相关技术的发展，将会创造出一些新的细分市场。例如，以数据分析和处理为主的高级数据服务，将出现以数据分析作为服务产品提交的分析即服务（AnalyzeasaService）业务：将多种信息整合管理，创造对大数据统一的访问和分析的组件产品：基于社交网络的社交大数据分析：甚至会出现大数据技能的培训市场，教授数据分析课程等。

8 出现打包的大数据行业分析应用

随着大数据逐渐走向各个行业，基于行业的大数据分析应用需求也日益增长。IDC认为，未来几年中针对特定行业和业务流程的分析应用将会以预打包的形式出现，这将为大数据技术供应商打开新的市场。这些分析应用内容还会覆盖很多行业的专业知识，也会吸引大量行业软件开发公司的投入。

9 大数据推动基础架构横向拓展

为了支持大数据非结构化、不断刷新的特点，基础架构层面也会在未来发生变化。大数据的基础架构支撑已经不仅限于高性能计算层面，会需要硬件产品更好的支持虚拟化和分布式架构的软件。同时，基于固态存储的分层存储解决方案、智能化的负载均衡网络结构也都会得到更多应用。

10 中国成为全球最重要的大数据市场之一

第5篇：电商大数据方案范文

日前，在戴尔公司召开的2012年高层客户峰会上，戴尔亚太及日本地区总裁、全球新兴市场董事长闵毅达（Amit Midha）表示，IT市场目前呈现出五大趋势：IT系统简化、虚拟化与云计算逐步普及、数据大爆炸、新兴市场发展、IT消费化。因此，他认为，推动部署虚拟化、降低IT系统运营成本、管理快速增加的复杂数据、管理工作人员所使用的各种IT设备，这些都成为企业面临的挑战。戴尔近年来同样通过转型，努力提高全面服务于客户的能力，为用户提供端到端的解决方案。

收购加速能力提升

在IT界，一直以来都不乏通过对具有先进技术的公司的收购，来迅速提升本公司能力的案例，对于以往以PC等终端设备见长的戴尔来说，要想转型进军企业级市场，收购无疑是一条快速实现目标的捷径。从2008年开始，戴尔就将目光投向了在存储、网络、安全、软件、服务等领域有特色的厂商，开始了有计划、有步骤的收购行动。

至今，戴尔已经收购了20多家厂商，其中不少很成功的收购为业界所津津乐道。例如对存储厂商EqualLogic的收购，两年时间就使其业绩达到10亿美元，而用户数增加了8倍；2010年年底收购的智能存储厂商Compellent，使戴尔的存储解决方案上了一个台阶，Compellent的“流动数据”理念现在已经成为戴尔存储的设计理念；对咨询服务厂商佩罗的收购更是填补了戴尔企业级咨询服务的空白，使戴尔的解决方案成为名副其实的“端到端”，并有效地带动了戴尔其他产品线的销售。

正是这一次次的收购，使戴尔迅速转型，业绩不断提升，在当今云计算和大数据时代，也有了更多的话语权。戴尔全球企业解决方案事业部副总裁Cheryl Cook认为，戴尔在大数据方面拥有创新性的解决方案，不仅可以为用户节省大笔资金，同时可提供极高的价值。她认为，大数据从开始到成熟分为5个阶段，即从混乱、保留、优化到简单分析、复杂分析。在这5个阶段里，戴尔针对前3个阶段，可提供大数据保留解决方案；而对于后两个阶段，戴尔则拥有大数据分析解决方案。Cheryl Cook认为，戴尔创新性的解决方案可处理成熟度模型范围内的结构化、半结构化和非结构化内容，她特别说道，戴尔将利用Hadoop，并与从事Hadoop开发的Cloudera公司合作，为用户提供大数据分析解决方案；而在大数据保留解决方案中，戴尔将充分发挥在存储方面的优势，通过存储虚拟化和整合、应用程序优化、数据保护、灾难恢复以及数据保留和管理等技术，为“流动的数据”提供存储和保护。

深谙用户需求

在戴尔2012年高层客户峰会上，戴尔服务部首席创新官James Stikeleather就“IT的未来”进行了演讲，他认为，企业IT未来将面临着来自IT价值、所有权和角色等方面的五大根本性变化，这些变化包括：信息超越流程、IT嵌入在业务服务之中、外部化的服务交付、企业合作伙伴的责任更大、减弱的独立IT角色。

作为IT解决方案供应商，戴尔同样也是一家企业，James Stikeleather认为，在当今这个转型的时代，戴尔已经成功地转型成为高效企业，它将战略性支出从2008年占IT预算的20%提高到今天的52%。这期间，戴尔的IT经过了标准化、简化、自动化，并最终实现云，比如将97%的系统迁移到x86平台；大力推进虚拟化，从而减少了6000台服务器；仅用一个控制台就可管理13万台服务器和客户端；运用云平台聆听客户的声音、信息和进行交互。这些举措使戴尔更加了解用户，更有针对性地为用户提供适合的解决方案，真正解决用户的问题。

闵毅达介绍说，戴尔目前针对不同行业推出了不同的解决方案，尤其在金融、教育、医疗、制造业等行业中更是拥有大量的用户，并与用户一起合作开发和培养人才。在会上，戴尔与教育部教育管理信息中心针对教育信息化建设和管理人才技术培训及试点合作签订了备忘录，与北京大学计算机科学技术研究所签署了戴尔虚拟集成系统（VIS）联合实验室项目备忘录，还与中国东方航空就长期发展签署了合作备忘录。

第6篇：电商大数据方案范文

在2015年，实力推出了延续13年的Touchpoints调研报告《2015年Mega Touchpoints》，该报告是在原有基础上的一个升级，将消费者接触点提升到消费者体验循环（Customer Experience Loop，CXLoop）的层面，考察了在消费者与品牌接触的整个过程中，不同的接触点所起到的作用，从而帮助广告主有的放矢地进行媒介投放。

该报告对实力整体的传播理念起到很大的提升作用，我们不再只是根据一个媒介接触点的高低来判断，而是根据不同的媒介接触点在购买流程中的不同作用，来选择用什么样的内容信息与消费者进行沟通。其次，它是我们在长期积累的各种接触点调研基础上形成的最新的部分总结，这对于我们的整体思考以及数据的延展都有帮助，让我们的数据更为可靠。

同时，在2015年的实力传播ROI研讨会上，我们分享了对“双十一”的见解和心得，这是实力传播在2014年的“双十一”之后，不断地学习、总结，以及在辅助客户电商业务时得出的一些心得与观察。

“双十一”让我们看到，在市场、消费者和广告主中间，还存在着一条鸿沟。“双十一”的火爆代表着电商、移动电商的快速发展，市场和消费者已经走在了前面，而很多广告主在电商上还处在一个试探的阶段。这种落差对广告主和公司来说，意味着在电商上还有空间可以让我们做得更好。

在社交媒体业务上，实力在2015年也有很大的进展。我们的内容营销团队Newcast在这一年获得了华为的社会化媒体日常运营项目，并且随着业务的拓展，在北京成了一个团队；未来，Newcast的业务将朝着线下发展，如电视媒体的内容营销等。Newcast团队也将在广州成立。

随着业务的拓展，对人才的需求成了2016年的一大挑战。客户的需求越来越高，我们希望拓展更多在社交媒体、大数据方面的业务，对这些专项人才的需求也会更为迫切。同时，我们也需要帮助员工提升，因为随着项目的多元化，员工需要提升自我，具备同时应对社交、电商以及大数据的综合能力。

2016营销关键词

大数据

最近几年，大家都在谈论大数据，但是这一两年大家认为，大数据的内涵还是有些空洞。现在的大数据还局限在线上，而真正的大数据，应该是包罗万象的、跨界的，如果只是局限于互联网上的大数据，就比较片面。所以，未来实力传播希望能拓展真正的跨界的大数据，期待在2016年有更多的动作去填补这个空洞。

2015营销感悟

第7篇：电商大数据方案范文

去年3月，贵州・北京大数据产业发展推介会在京举行，成为贵州正式进军大数据产业的标志。此后，贵州省为大数据产业的发展出台了系列优惠政策和有效措施。

如今，这些政策、措施已经颇见成效。200余个大数据信息产业项目签约落户贵州，富士康、阿里巴巴、腾讯、华为等大型企业抢滩贵州发展，国家旅游数据、民政部全国民政综合业务数据、国家质检总局电梯数据库、公安部相关数据明确要存储到贵州.……贵州或将成为未来大数据市场竞争的前沿阵地之一。

贵州经济和信息化委员会主任马宁宇介绍，贵州已经形成了发展大数据产业的先行优势，率先建立大数据交易所、率先建设大数据产业发展聚集区、率先建设大数据产业技术创新实验区，率先举办全球性大数据博览会和峰会，率先实现省级政府统筹存储共享交换，率先成立大数据战略重点实验室，率先开展大数据商业模式大赛和草根创业大赛，率先建设全城公共免费WiFi……

不仅如此，大数据带来的经济效益已经显现。据悉，2014年贵州以大数据为引领的电子信息产业实现规模总量同比增长62%，大数据信息产业工商注册企业数量增长34.5%。2015上半年，以大数据为引领的电子信息产业增长39.4%。在大数据等新兴产业的带动下，贵州GDP增长10.4%，位居全国第二位。

值得一提的是，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》明确指出，开展区域试点，推进贵州等大数据综合试验区建设，促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用。为此，贵州于9月18日正式启动了全国首个大数据综合试验区建设，期望通过3至5年的努力，将贵州建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展集聚区、创业创新首选地、政策创新先行区。

中国移动、中国联通、中国电信三大运营商在贵州建设的数据中心总投资达150亿元，服务器总数超过200万台，与亚马逊的服务器规模相当，完全具备存储、应用大量数据的条件。目前，中国电信云计算贵州信息园1.1期、中国移动（贵州）大数据中心、中国联通贵安云数据中心一期已建成运营。

随着高端平台陆续搭建投入商业运营，如何吸引更多数据入驻，让应用丰富起来、让数据汇集产生价值，成为摆在贵州面前亟待解决的难题。

为此，贵州省各级政府将数据资源招商纳入了政府服务范畴中。2014年以来，贵州通过3次较大规模的大数据产业招商活动，签约投资总额超过1700亿元，引进企业200多家，其中世界500强企业6家。贵阳市贵安新区也针对入驻已建数据中心的单位或企业出台了鼓励政策，打造良好的软环境。

2015年8月，贵州启动了“云上贵州・大数据招商引智再出发活动”。此次数据资源招商进京推介，是“大数据招商引智再出发活动”系列子活动之一。

记者在活动现场了解到，中国电信、中国联通和中国移动三大运营商各显神通，希望吸引更多合作伙伴。

定制化是中国电信贵州信息园的关键词。中国电信贵州信息园已承载了多个“互联网+”各个行业应用，如教育云、政务云、酒店云和金融云，以及中铁建的财务共享系统、为格力公司定制的一主一备数据中心。客户可以通过中国电信自主研发的云计算管理平台，便捷地进行主机、存储、网络等资源申请、资源管理与监控、快速部署应用，并根据需求动态调整租用资源，同时享受安全可靠的备份服务。

第8篇：电商大数据方案范文

有数据显示，过去三年的数据总量增长了四倍，产生的数据量比以往四万年的数据量还要多。一个非常生动的比喻是：数据已经不再仅仅是完善流程的附属品，而是执行业务所必需的原料。

而作为国内第一家进行数据仓库和BI系统建设的电信运营商，山西移动从2001年就开始进行其经营分析系统的规划。从2002年系统上线到现在已经是近10年的时间。对于数据量的急速增长、市场形势的瞬息万变、用户群体的复杂变化，这10年来，经营分析系统在山西移动的业务过程中到底扮演了怎样的角色？对于大数据时代的来临，它发生了哪些变化？就这些问题，记者采访了山西移动业务支撑系统部统计分析室经理王峰。

BI是过程不是产品

地处中西部并不发达的山西省，山西移动却成为国内第一家构建BI系统的电信运营商。谈起当时系统建设的出发点，王峰认为，这还是基于公司对数据、数据分析和数据挖掘的重要性有着充分的认识。山西移动在信息化建设的过程中，并不看重经验，看重的是数据的价值，这也成就了公司在决策层面的领先。

对于当初系统建设的难点，王峰认为，一个纯硬件平台或软件系统的搭建，不是很困难；困难的是，系统建设完成之后要有效地推动业务。与业务运营支撑系统和客服系统建设完成就必须使用的产品特性不同，经营分析系统更像推动业务转化的一个过程，而不是一个建设好就必须使用的产品。正因为如此，经营分析系统并不处于必要的业务流程之内，业务人员可以用也可以不用。这就使系统的推广并不是一件简单的事情。

在经营分析系统部署初期，移动通信市场正处于一个爆炸式发展的时期，市场蛋糕以几何级数增大，这使得经营分析系统的作用并不是那么明显。为此，山西移动甚至整个移动集团内部在2002年到2004年有很多关于经营分析系统的培训，目的就是推动系统在业务中的使用。

而现在的电信领域，已经不是十年前那个迅速膨大的市场蛋糕了，各种移动通信标准的竞争、运营商和终端生产商的联合使得竞争不断加剧。以前，即使没有决策和营销，市场也会发展起来，系统可以查验数据就可以了。而近些年来的制度改革特别是去年3G牌照的发放，使得产品和营销策略的制定越来越需要精细化。在如此激烈的竞争环境下，BI系统支撑业务发展、进行营销、引导决策的重要作用就凸现了出来。王峰举了一个例子：以前移动运营商可以捆绑销售来电显示服务，现在是不被允许的。这时就需要系统根据大量数据通过复杂的运算发现不同的用户需要来电显示服务的概率有多大，然后再对目标用户进行服务推送。精确化的用户和服务匹配，比广撒网式的广告营销效果要好得多，有效地节约了成本。

大数据分析要更精细化

对大数据时代的到来，用户数量众多的电信运营商感觉尤为深刻。山西移动每天流入经营分析系统的数据量大约为300GB，庞大的数据量带来了巨大的潜在价值和决策能力。

对于大数据时代的数据分析，王峰认为，山西移动的片区精细化管理就已经体现了大数据分析的特性。面对北京媒体，王峰以北京为例来说明片区管理的大数据特性。片区管理是地理纬度上的客户分块，例如北京包括东城区、西城区、海淀区等。而每个区又可以向下细分，比如西城区可以细化到金融街区，最后细化到移动基站的一个扇面区域。如果一个用户在昌平入网，却经常在金融街区通话，就要把用户定位成一个金融街用户。每一个细化的片区由一个片区经理管辖，金融街的片区经理就要对定义成金融街的客户进行服务，例如问候短信或新产品通知。片区经理不仅要对现有客户进行服务，还要对潜在客户进行挖掘。山西移动要求片区经理对自己管辖区域内的每一栋写字楼的每一家企业进行记录并录入片区化支持系统。根据掌握的多种数据，对用户进行精细化分类和深度挖掘，进而进行相关的营销活动，这种线上线下的共同合作，体现的正是大数据分析的特点。

片区化支持系统由Teradata公司协助山西移动搭建，目前已经完成了两期。该系统以一年前Teradata提出的地理空间解决方案为基础架构。Teradata的CTO宝立明介绍说，地理空间解决方案并非专门为电信运营商打造的技术，只是由于电信运营商的用户可以通过手机定位其所处的位置，这一优势使电信运营商成为地理空间解决方案的第一批用户。而山西移动又是这一批用户中的领先者。

山西移动的经营分析系统作用于营销层面主要包含两个核心应用。一个是核心客户保有。核心客户是指用户UP值贡献高、漫游行为较多，有重要影响的高价值客户。如果某个核心客户在一段时间内的主叫时长出现了显著的下降，统计分析部就会在核心客户保有的应用上发现这个用户，认定该核心客户有发展为普通客户的可能，并且把与之相关的客户明细提供给相关的市场营销部门，由营销部门对其实施保有措施。另一个应用是离网用户关怀，与核心客户保有应用相比，该应用是更针对离网客户的预警。

对于海量数据的保有，山西移动的策略是数据与应用同在。一个应用上线有自己的生命周期，应用由哪个部门提出、应用的主要功能、开发人员、何时上线、预计使用期限等信息都会被记录在生命周期管理系统中。当应用达到使用期限，根据实际效果如果没有必要进行生命周期的延长，应用下线时就将相关的数据评估为无效，进行清理。

在经营分析系统上线的近十年时间中，山西移动的数据分析和决策进程正变得越来越科学。虽然在外部用户层面，客户很难感知到经营分析系统的存在，但山西移动正通过它进行着各种各样的营销活动，从而为用户提供更精确的服务。而在山西移动内部，经营分析系统的内部客户对数据的满意度得到了非常大的提升，管理层和业务部门在决策上获得了更好的支撑。

未来属于将数据转化为产品的公司。作为电信运营商，山西移动有着先天的优势可以掌握海量的有效数据。面对大数据时代的来临，多角度深层次的数据分析也正在成为山西移动统计分析部门支持决策的重要手段。

链接

Teradata通过收购应对大数据分析

2011年5月19日，Teradata数据仓库峰会在重庆召开。“大数据”是本次峰会中提到最多的一个词。Teradata在2010年实现了19亿美元的营收，与2009年相比增长13%。非GAAP每股盈利为1.86美元，增长19%。它在2011年的发展目标为营收增长14%～16%，每股盈利2.13～2.23美元。

第9篇：电商大数据方案范文

电商营销。营销策划。大数据分析。

的大数据分析基于现代社会中成熟的商业系统和日益成熟的电子商务系统。在整个电子商务社会体系中，消费者将逐步完成从传统消费行为到对电子商务的理解和热衷的转变。在此过程中，大数据分析对消费者的心理特征和行为逻辑进行统计分析，并形成相关结论。为了在未来的业务发展中取得进一步的发展，电子商务营销必须把握大数据的特点进行分析并实现合理的应用。

。在2019年的天猫“双11”购物嘉年华中，11月11日，全球消费者在淘宝网电商平台上购物，仅在凌晨96秒的时间内就在人民币完成了100亿元的营业额。这些数据的背后，反映了电子商务营销对现代消费者心理和消费行为的准确把握指导。在中国电子商务发展过程中，逐步完成了第一代消费者进入电子商务平台的培训。这意味着国电商平台大学的建设已经进入了一个相对稳定的发展时期。当“数量”不再是电子商务营销的焦点时，如何确保电子商务平台提供的商品和服务的“质量”已成为下一个潜在的出口。

毫无疑问，中国电商平台近年来的突破和快速发展是惊人的，但在这种发展的背后，仍然存在许多问题电子商务平台在商品质量、服务准确性和消费者需求控制方面有提升空间。在国内电子商务普遍反思自身营销质量、优化策略的情况下，大数据分析已成为当前背景下电子商务营销领域中一种适用性较高的应用技术。

2.1实现了目标受众的第一次模拟考试。在传统的电子商务营销过程中，

通常被视为从单一企业到庞大消费者的扩散型销售。然而，在模式判断中，很容易忽视电子商务本身在调节产品质量、价格和销售组合方面的灵活性。“电商营销是代表海盗，销售广泛，盲目追求销售”大数据分析可以帮助电商在平台上搜索、收集、浏览、购买和售后的全过程中比较各类消费者行为信息的细节，使电商平台能够完成对平台上巨大消费流的宏观调查，最终确定待营销商品的目标受众形象。Sri Lanca 2.2促进服务的准确交付。在

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的电子商务营销活动中，最重要的是优化售后服务链。如何提高用户对产品的满意度，降低用户对电子商务营销的警惕性，有效降低用户的产品退货率，正是传统电子商务营销规划师在电子商务结束时所坚持的，大数据分析从源头上提供了另一种解决方案，即：，通过对消费者心理预设和消费习惯的分析，明确适合每个消费者的产品和服务类型，从而增加电商平台上的产品和服务与消费者的对应，也就是减少消费者的“试错”提高电子商务平台服务质量所需的时间成本。

23。有利于产品效果的长期跟踪。在

，长期以来，电子商务产品一度被公认为“效果夸大”的代表还有长期价值低。电子商务营销也被认为只重视诱惑和招揽，而忽视了后期的产品质量跟踪。大数据分析只是为电子商务平台提供了一个跟踪产品效果的工具。消费者完成购买行为后，通过各平台消费者活动和行为的变化，分析消费者对产品效果的满意度，并根据消费者满意度的量化评价，完成产品效果的评审和下一步迭代计划的制定，有利于电子商务经济的长远发展。

3.1关注消费者保留率的统计

在传统的传播和营销策划中，我们经常关注链接或广告的点击率和点击转化率的统计，相信电子商务经济通过大规模流失互联网用户群体实现贸易优化。但是，随着消费者网购体验的深入，点击一次与最终购买的直接联系逐渐减弱，消费者越来越关注电商平台上的商品质量，这也意味着大数据分析的方向需要挖掘消费者购买行为背后的新逻辑关系。消费者保留是指消费者点击一次电子商务产品后，选择点击两次进入商户的店铺或进入同一商户的另一商品链接，最终完成关注或收集的过程。这一过程意味着消费者通过自己的体验和判断，已经认识到电子商务平台的营销，并完成了对相关商品的价值感知。在消费者保留率统计中，我们必须使用大数据统计来比较消费者在每个页面上的评论偏好以及不同图片和信息的浏览时间，从而判断消费者是否成功理解和同意预设的电子商务营销策略。在这一过程中，大数据分析不仅成为企业了解目标受众特征的工具，而且成为电子商务的重要工具自我营销策略是分析电子商务营销策略优缺点的工具，有利于电子商务营销策略的进一步调整。

3.2分析消费者偏好和挖掘潜在消费热点

在电子商务平台上的运营基本上可以及时切入和分析。例如，以自由鱼APP的rudder UI设计为例，电商平台已经完成了每个功能块的内容划分，消费者进出功能模块的时间记录可以作为消费者对该类产品偏好的有效参考。同时，结合搜索引擎在电子商务平台数据库中的应用，可以记录消费者输入的相应关键词，使电子商务能够进一步控制消费者在一定类型下的产品特性需求方向。例如，一个25岁的白领可以输入保暖、隔音办公等关键词，电商平台可以得到“白领-隔音办公、保温操作、高性价比-隔音盖耳式耳机”的营销理念。通过对同类型消费群体的行为比较，可以推断出该消费群体未来消费需求的发展方向，为电子商务营销策略和产品迭代开发提供可靠的依据。

3.3阐明了消费者个人需求的重要性。

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-大数据分析绝不是一刀切的“数据网络－整体考量地区”。其实质在于对无限个个体数据进行有效叠加分析，然后通过各种数据之间的比较完成宏观分析。这也决定了大数据分析应用于电子商务营销后，企业必须关注消费者的个性化需求，避免因牟利心理造成的盲目调整行为。例如，当数据分析显示有大量消费者也购买衣服时衣架在购买热水杯时，不能将其捆绑促销，以吸引新的消费热点。消费者的购买行为是复杂的。企业越是使用大数据分析统计消费者行为，就越需要客观看待消费者在消费过程中的各种特征，在分析相似消费群体共性的同时，分析消费者的个性化需求，避免对群体消费需求的误判，导致错误营销策略的出现，使大数据分析指导下的电子商务营销始终处于灵活、灵活的营销状态。

。大数据分析为其提供了从数量到质量改进的可能性。企业必须对目标受众的消费行为、消费习惯和消费心理进行有针对性的分析，调整营销策略，实现营销目标，同时提高电商品牌的美誉度，实现企业与消费者的双赢。

引用

[1]徐丽的新著作。CRM分析与大数据背景下的电子商务前景[J]。现代营销（下一期十天版），2017（06）。

[2]王振江。大数据环境下电子商务精准营销策略分析[J]。经济特区，2018（06）。

[3]张龙辉。大数据背景下电子商务企业个性化精准营销策略研究[J]。辽宁科技学院杂志，2019（03）。