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關(guān)鍵詞: 大數(shù)據(jù);電信網(wǎng)絡(luò);精簡架構(gòu);數(shù)據(jù)即服務(wù)
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(hào):TN915.03; TP393.03 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1009-6868 (2013) 04-0039-003
1 電信運(yùn)營商建設(shè)大數(shù)據(jù)
思路及關(guān)鍵技術(shù)
運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)和用戶是運(yùn)營商的核心資產(chǎn),而其中流動(dòng)的數(shù)據(jù)(包括用戶配置基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信令數(shù)據(jù)、網(wǎng)管/日志數(shù)據(jù)、用戶位置數(shù)據(jù)、終端信息)是運(yùn)營商的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)。對(duì)于運(yùn)營商來說,最有價(jià)值的數(shù)據(jù)來自基礎(chǔ)電信網(wǎng)絡(luò)本身,對(duì)于基礎(chǔ)管道數(shù)據(jù)的挖掘和分析是運(yùn)營商大數(shù)據(jù)挖掘的最重要方向。抓取、管理和挖掘這些數(shù)據(jù)是運(yùn)營商的當(dāng)務(wù)之急[1-2]。運(yùn)營商基于核心數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用可從兩個(gè)方面入手:
(1)通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用提升自身運(yùn)營效率。比較典型的應(yīng)用包括:信令多維分析、網(wǎng)絡(luò)綜合管理及分析、業(yè)務(wù)和運(yùn)營支撐系統(tǒng)(BOSS)經(jīng)營綜合分析、精準(zhǔn)營銷等。
(2)通過數(shù)據(jù)即服務(wù)(DAAS)拓展新的服務(wù)內(nèi)容,提供對(duì)外服務(wù)。包括個(gè)體及群體的位置信息以及用戶行為分析等,對(duì)于第三方公司(比如零售業(yè)或者咨詢公司、政府等)都是非常有價(jià)值的信息。運(yùn)營商可以基于這些數(shù)據(jù)提供對(duì)外DAAS服務(wù),拓展市場空間。
為了構(gòu)建電信運(yùn)營的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,從技術(shù)能力的角度可以分為數(shù)據(jù)收集與存儲(chǔ)、信息檢索匯聚、知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及智慧4個(gè)層面。電信大數(shù)據(jù)技術(shù)層面如圖1所示。自下而上數(shù)據(jù)挖掘深度增加,難度加大,對(duì)于系統(tǒng)的智能需求提升。其中關(guān)鍵的技術(shù)包括抽取轉(zhuǎn)換裝載(ETL)、并行計(jì)算框架、分布式數(shù)據(jù)庫、分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。
面對(duì)海量的大數(shù)據(jù),如何有效進(jìn)行數(shù)據(jù)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(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫多采用共享磁盤(Sharing-disk)架構(gòu),當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定程度,將面臨處理的“瓶頸”以及擴(kuò)展的困難,同時(shí)成本也偏高。當(dāng)前有效的做法是采用分布式文件系統(tǒng)/分布式數(shù)據(jù)庫結(jié)合做分布并行處理。目前基于開源的Hadoop平臺(tái)是業(yè)界采用較廣泛的一個(gè)實(shí)現(xiàn)方案。Hadoop[3]的核心思想是基于Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)存儲(chǔ)文件或者基于HBase數(shù)據(jù)庫(也是基于HDFS),使用分布式并行計(jì)算框架MapReduce來并行執(zhí)行分發(fā)Map操作以及Reduce歸約操作。在Hadoop的計(jì)算模型中,計(jì)算節(jié)點(diǎn)與存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)合一。存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的普通PC服務(wù)器可以執(zhí)行MapReduce的任務(wù)。而在Sharing-disk模型中,存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)與計(jì)算節(jié)點(diǎn)是分離的,存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)需要傳送到計(jì)算節(jié)點(diǎn)做計(jì)算。Hadoop計(jì)算模型適合離線批處理的場景,比如Log日志分析、文檔統(tǒng)計(jì)分析等。它是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)的有益補(bǔ)充。
在私有技術(shù)上實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)和并行處理,在調(diào)用接口上與Hadoop兼容,這是一個(gè)可行的技術(shù)方案。這種方案可以避免上述Hadoop的缺點(diǎn),同時(shí)在性能上做更多的優(yōu)化。有效的手段包括增加數(shù)據(jù)本地性(Data Locality)特性,在多次迭代的計(jì)算過程減少數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)之間的傳送;使用索引和緩存加快數(shù)據(jù)的處理速度。結(jié)合存儲(chǔ)和計(jì)算硬件進(jìn)行調(diào)優(yōu)也是有效的手段,可以使用數(shù)據(jù)的分層存儲(chǔ),將數(shù)據(jù)分布在內(nèi)存、固態(tài)硬盤(SSD)、硬盤等不同介質(zhì)上[4],使得與計(jì)算資源達(dá)到很好的平衡。
面對(duì)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的要求,比較有效的方式是采用復(fù)雜事件處理(CEP)[5]。實(shí)時(shí)流處理采用事件觸發(fā)機(jī)制,對(duì)于輸入的事件在內(nèi)存中及時(shí)處理。同時(shí)對(duì)于多個(gè)事件能合成一個(gè)事件[6]。實(shí)時(shí)流處理需要支持規(guī)則以滿足靈活的事件處理要求。實(shí)時(shí)流處理可以使用分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、消息總線等機(jī)制來實(shí)現(xiàn)快速實(shí)時(shí)響應(yīng)。目前商用的CEP產(chǎn)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(chǎn)品是關(guān)鍵。
針對(duì)大數(shù)據(jù)中大量的半結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。NoSQL數(shù)據(jù)庫放棄關(guān)系模型,弱化事務(wù),支持海量存儲(chǔ)、高可擴(kuò)展性、高可用及高并發(fā)需求。NoSQL數(shù)據(jù)庫在特定應(yīng)用場景下有很高的優(yōu)勢,是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的有效補(bǔ)充。按照數(shù)據(jù)模型,NoSQL主要有四大類:鍵-值(Key-Value)型、列存儲(chǔ)型、文檔型、圖型,它們對(duì)應(yīng)不同的應(yīng)用場景。比如Key-Value型適合簡單鍵-值對(duì)的高效查詢,而圖型適合社交關(guān)系的存儲(chǔ)和高效查詢。
針對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘分析、搜索以及機(jī)器自適應(yīng)學(xué)習(xí)等技術(shù)在企業(yè)系統(tǒng)中逐步應(yīng)用。相關(guān)的算法種類很多,當(dāng)前需求較多的是分布式挖掘和分布式搜索。
由于數(shù)據(jù)類型以及數(shù)據(jù)處理方式的改變,傳統(tǒng)ETL已經(jīng)不適用。運(yùn)營商需要根據(jù)應(yīng)用場景做不同的規(guī)劃。目前來說,由于運(yùn)營商應(yīng)用系統(tǒng)差別較大,尚未有一種統(tǒng)一的處理模式。比較可行的一種方法是依據(jù)數(shù)據(jù)的功用以及特性做分層處理,比如大量的數(shù)據(jù)源首先做初篩,初篩完之后有部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫或者RDBMS或者其他應(yīng)用。初篩可以使用Hadoop或者CEP或者定制的方式來完成。
針對(duì)運(yùn)營商的不同應(yīng)用場景,需要采用不同的技術(shù)或者技術(shù)組合。比如用戶實(shí)時(shí)詳單查詢,數(shù)據(jù)量巨大,但是它的數(shù)據(jù)類型簡單,數(shù)據(jù)以讀為主,不需要復(fù)雜的Join操作,數(shù)據(jù)的分布性好。相比傳統(tǒng)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(yīng)用可能需要多種技術(shù)的組合。比如信令采集及多維分析,信令數(shù)據(jù)特別是分組域(PS)信令數(shù)據(jù)量大且實(shí)時(shí)性要求高,有效解決海量數(shù)據(jù)處理與實(shí)時(shí)性要求是它的關(guān)鍵,需要CEP與Hadoop的組合。在當(dāng)前階段,不同的技術(shù)成熟度不一,由于業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)展較快,我們認(rèn)為當(dāng)前針對(duì)不同應(yīng)用的精簡方案是最合適的,也就是依據(jù)應(yīng)用場景,挑選最合適的組件做組合,摒棄通用化的大平臺(tái)。
2 中興通訊大數(shù)據(jù)實(shí)踐
中興通訊依托在云計(jì)算等領(lǐng)域的長期積累,針對(duì)大數(shù)據(jù)形成了一套完整的技術(shù)體系架構(gòu)。ZTE大數(shù)據(jù)技術(shù)體系架構(gòu)如圖2所示。架構(gòu)依據(jù)運(yùn)營商的不同的應(yīng)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(gè)具體的案例進(jìn)行說明。
(1)用戶實(shí)時(shí)位置信息服務(wù)系統(tǒng)
該系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶的動(dòng)態(tài)位置信息,并通過規(guī)范接口提供DAAS服務(wù)。實(shí)際工程中,當(dāng)期接入的用戶數(shù)達(dá)兩千多萬,每天用戶位置更新數(shù)據(jù)可達(dá)40多億條,高峰期更新達(dá)到每秒幾十萬次。除了采集的位置,還可以結(jié)合其他數(shù)據(jù)源比如用戶年齡等屬性做分析,以應(yīng)用編程接口(API)開放給上層應(yīng)用。此外該系統(tǒng)需要有良好的可擴(kuò)展性,后續(xù)可以接入其他區(qū)域的數(shù)據(jù)源。另外這套系統(tǒng)需要有良好的性價(jià)比,成本可控,時(shí)間可控。依據(jù)這些需求,我們?cè)诔墒斓慕M件K-V NoSQL 數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上搭建了系統(tǒng)。用戶實(shí)時(shí)位置信息服務(wù)系統(tǒng)如圖3所示。
用戶實(shí)時(shí)位置信息服務(wù)系統(tǒng)是一個(gè)典型的精簡方案,它基于分布式Key-Value NoSQL數(shù)據(jù)庫的分布式緩存(DCache),組裝了對(duì)位置流事件實(shí)時(shí)處理的系統(tǒng)。DCache既是消息總線,也是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,能很好地滿足實(shí)時(shí)性的要求。同時(shí)DCache基于x86刀片服務(wù)器,采用分布式架構(gòu),系統(tǒng)的擴(kuò)展性很好,成本較低。該系統(tǒng)性能優(yōu)越,穩(wěn)定可靠,取得良好的效果。
(2)信令監(jiān)測多維分析系統(tǒng)
隨著運(yùn)營商數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)快速增長,運(yùn)營商對(duì)于網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提升、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營效率有著更大的壓力。通過采集網(wǎng)絡(luò)Gn接口、Mc接口信令并加以處理分析,可以獲得網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的完整視圖,基于信令的相關(guān)專題分析,比如網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析、流量效率分析、多網(wǎng)協(xié)同分析、客戶投訴及服務(wù)分析等對(duì)于運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營有極大的價(jià)值。
信令監(jiān)測多維分析的難點(diǎn)在于信令流量大且數(shù)據(jù)量大,比如某運(yùn)營商省公司Gn接口峰值流量可以達(dá)到4 Gb/s,每天信令數(shù)據(jù)可達(dá)1 TB。需要采集信令并做多種分析以服務(wù)于不同的部門。
信令監(jiān)測多維分析系統(tǒng)采用分層的架構(gòu),便于數(shù)據(jù)共享及和應(yīng)用的擴(kuò)展。信令監(jiān)測多維分析系統(tǒng)如圖4所示。使用實(shí)時(shí)流處理滿足實(shí)時(shí)性高的數(shù)據(jù)分析要求,對(duì)于會(huì)話或事務(wù)詳單(XDR)初步處理完的數(shù)據(jù)采用傳統(tǒng)RDBMS存儲(chǔ)供后續(xù)分析查詢使用。對(duì)于數(shù)據(jù)量龐大的XDR采用Hadoop HBase存儲(chǔ)并查詢,原始信令采用分布式文件系統(tǒng)存放在本地。
在這個(gè)方案中,數(shù)據(jù)根據(jù)它的使用特性采用不同的方式存儲(chǔ)和處理,突破RDBMS處理“瓶頸”和擴(kuò)展性的“瓶頸”,達(dá)到了很好的效果。在測試中,4節(jié)點(diǎn)PC服務(wù)器可以全部承擔(dān)某運(yùn)營商省公司PS域XDR的存儲(chǔ),入庫性能可達(dá)50 Mb/s,針對(duì)上百億條記錄查詢,可以在10 s內(nèi)返回。取得了很好的實(shí)踐效果。
3 結(jié)束語
電信運(yùn)營商面臨大數(shù)據(jù)發(fā)展的機(jī)遇,都在積極推動(dòng)大數(shù)據(jù)的試點(diǎn)和商用。在當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)快速發(fā)展的形勢下,根據(jù)需求和應(yīng)用場景搭建精簡方案,可以幫助運(yùn)營商在當(dāng)前激烈競爭環(huán)境中快速獲得競爭優(yōu)勢,在效率、成本和時(shí)間上取得最佳平衡。
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作者簡介
如何充分利用大數(shù)據(jù),挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,從而提升企業(yè)的競爭力,已經(jīng)成為企業(yè)關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn)。這也是甲骨文公司努力的方向。
全面解決方案才能奏效
當(dāng)前,越來越多企業(yè)將大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果作為其判斷未來發(fā)展的依據(jù)。同時(shí),傳統(tǒng)的商業(yè)預(yù)測邏輯正日益被新的大數(shù)據(jù)預(yù)測所取代。但是,我們要謹(jǐn)慎管理大家對(duì)大數(shù)據(jù)的期望值,因?yàn)楹A繑?shù)據(jù)只有在得到有效治理的前提下才能進(jìn)一步發(fā)展其業(yè)務(wù)價(jià)值。
最廣為人知的大數(shù)據(jù)定義是Gartner給出的大數(shù)據(jù)的3V特性:巨大的數(shù)據(jù)量(Volume)、數(shù)據(jù)的快速處理(Velocity)、多變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型(Variety)。根據(jù)這一定義,大家首先想到的是IT系統(tǒng)中一直難以處理卻又不容忽視的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。也就是說,大數(shù)據(jù)不僅要處理好交易型數(shù)據(jù)的分析,還把社交媒體、電子商務(wù)、決策支持等信息都融入進(jìn)來?,F(xiàn)在,分布式處理技術(shù)Hadoop和NoSQL已經(jīng)能對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、處理、分析和挖掘,但未能為滿足客戶的大數(shù)據(jù)需求提供一個(gè)全面的解決方案。
事實(shí)上,普遍意義上的大數(shù)據(jù)范圍更加廣泛,任何涉及海量數(shù)據(jù)及多數(shù)據(jù)源的復(fù)雜計(jì)算,均屬大數(shù)據(jù)范疇,而不僅局限于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此,諸如電信運(yùn)營商所擁有的巨量用戶的各類詳細(xì)數(shù)據(jù)、手機(jī)開關(guān)機(jī)信息、手機(jī)在網(wǎng)注冊(cè)信息、手機(jī)通話計(jì)費(fèi)信息、手機(jī)上網(wǎng)詳細(xì)日志信息、用戶漫游信息、用戶訂閱服務(wù)信息和用戶基礎(chǔ)服務(wù)信息等,均可劃歸為大數(shù)據(jù)。
與幾年前興起的云計(jì)算相比,大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)其業(yè)務(wù)價(jià)值所要走的路或許更為長遠(yuǎn)。但是企業(yè)用戶已經(jīng)迫不及待,越來越多企業(yè)高層傾向于將大數(shù)據(jù)分析結(jié)果作為其商業(yè)決策的重要依據(jù)。在這種背景下,我們必須找到一種全面的大數(shù)據(jù)解決方案,不僅要解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理問題,還要將功能擴(kuò)展到海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的分布式采集和交換、海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)快速訪問、統(tǒng)計(jì)分析與挖掘和商務(wù)智能分析等。
典型的大數(shù)據(jù)解決方案應(yīng)該是具有多種能力的平臺(tái)化解決方案,這些能力包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算、分析和挖掘,多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、加工和處理,以及大數(shù)據(jù)的商務(wù)智能分析。這種解決方案應(yīng)具有以下四個(gè)特性:軟硬集成化的大數(shù)據(jù)處理、全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的能力、大規(guī)模內(nèi)存計(jì)算的能力、超高網(wǎng)絡(luò)速度的訪問。
軟硬件集成是必然選擇
我們認(rèn)為,大數(shù)據(jù)解決方案的關(guān)鍵在于如何處理好大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算。過去,傳統(tǒng)的前端數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、后端大存儲(chǔ)的架構(gòu)難以有效存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)并保持高性能數(shù)據(jù)處理。這時(shí)候,我們讓軟件和硬件更有效地集成起來進(jìn)行更緊密的協(xié)作。也就是說,我們需要軟硬一體化的專門設(shè)備來應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。
堅(jiān)持開放的戰(zhàn)略
【關(guān)鍵詞】電力運(yùn)營;物資招標(biāo);大數(shù)據(jù)管理
1前言
電力物資招標(biāo)采購隨著電力工程項(xiàng)目建設(shè)的加速,承擔(dān)的任務(wù)和責(zé)任也越來越多、越大。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的招標(biāo)手段和方式已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)前企業(yè)運(yùn)營的發(fā)展需要。大數(shù)據(jù)作為重要的戰(zhàn)略資源,正在成為當(dāng)今的技術(shù)浪潮,席卷各行各業(yè),電力企業(yè)也不例外。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用隨處可見,幫助企業(yè)運(yùn)營的同時(shí)也改變著企業(yè)的發(fā)展模式,這是一個(gè)嶄新的技術(shù)新時(shí)代的到來,而對(duì)于電力物質(zhì)招標(biāo)采購來說,運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理無疑是將管理精益化提升的契機(jī)。
2電力物資招標(biāo)的發(fā)展趨勢
2.1招標(biāo)集中化
電網(wǎng)建設(shè)速度的加快是國家擴(kuò)大內(nèi)需的推動(dòng)作用下的必然趨勢。因此電力工程對(duì)設(shè)備和材料采購的規(guī)模和數(shù)量是十分巨大的。南方電網(wǎng)以及下屬各個(gè)省網(wǎng),對(duì)在輸配電、變電等工程建設(shè)過程所需物資進(jìn)行物資分類、分批,采取集中、打捆、框架招標(biāo)的方式,逐步取消三、四級(jí)采購權(quán)限,改變了各自為政的局面,降本增效,統(tǒng)一管理取得了很好的成效。電力企業(yè)在建設(shè)項(xiàng)目中對(duì)于采購的設(shè)備,已經(jīng)擁有了較為集中和規(guī)范的采購和招標(biāo)標(biāo)準(zhǔn),例如對(duì)于一級(jí)、二級(jí)物資一般是采用集中年度框架招標(biāo)采購的方式。集中框架式招標(biāo)的方式一般是委托一個(gè)專業(yè)公司完成,實(shí)施平臺(tái)也是統(tǒng)一的。招標(biāo)工作開展時(shí),公司擁有著龐大的供貨商信息庫和評(píng)標(biāo)專家?guī)?,為尋找投?biāo)人和專家節(jié)省了時(shí)間,節(jié)約了成本。招標(biāo)結(jié)束后,根據(jù)中標(biāo)的情況對(duì)投標(biāo)人提出要求,加大競爭性,降低采購成本[1]。
2.2招標(biāo)電子化
招標(biāo)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了電子化,取代了傳統(tǒng)的紙質(zhì)招標(biāo)的方式,將交易費(fèi)用大幅度降低。這是一種電子化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展趨勢,通過在線招標(biāo)的方法,將招標(biāo)文件等以電子文檔的方式加以公布、公示和發(fā)售,投標(biāo)人可以通過在線的方式參加投標(biāo),并了解招投標(biāo)過程。通過這個(gè)過程,招標(biāo)結(jié)果可以較為公開和透明,也有利于對(duì)招標(biāo)全程進(jìn)行管理,幫助加強(qiáng)對(duì)供應(yīng)商的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)等。目前南方電網(wǎng)各單位已逐步推行招標(biāo)電子化。
2.3招標(biāo)信息化
利用大數(shù)據(jù)建立動(dòng)態(tài)采購信息數(shù)據(jù)庫,包含招標(biāo)人、投標(biāo)人的基本信息和交易信息。基本信息包括注冊(cè)資本、所有制形式、營業(yè)場所和范圍、法人代表姓名等。交易信息包括:貨物類招標(biāo)中的性能參數(shù)、中標(biāo)價(jià)格和合同條件等;工程類招標(biāo)中的造價(jià)、工期、設(shè)計(jì)方案、施工組織方案、工程量清單等;服務(wù)類招標(biāo)中的用戶體驗(yàn)指標(biāo)、服務(wù)流程與態(tài)度、服務(wù)與描述的差異性等信息。這些信息有助于招標(biāo)人查找到類似項(xiàng)目的招標(biāo)方案、評(píng)標(biāo)方法、合同條件等內(nèi)容。同時(shí),數(shù)據(jù)庫還可以提供相關(guān)標(biāo)的以往的合同條件及當(dāng)前的各種報(bào)價(jià),方便了解市場狀況[2]。
2.4招標(biāo)系統(tǒng)化
以大數(shù)據(jù)思想建立承包商履約信息系統(tǒng),主要包含兩類信息:①承包商的基本信息,包含企業(yè)及主要管理、技術(shù)人員的基本信息以及反映企業(yè)資格、能力、業(yè)績等方面的信息;②承包商的誠信檔案。企業(yè)參與投標(biāo)以及履行合同時(shí),其信用和履約等信息將被及時(shí)收集到數(shù)據(jù)庫中。上述信息都通過聯(lián)網(wǎng)方式從其他政府部門或公共資源交易數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲得,并成為重要的評(píng)審因素。承包商履約信息系統(tǒng)還可以與其他誠信數(shù)據(jù)庫互通,進(jìn)一步影響到不誠信的承包商參與其他領(lǐng)域的活動(dòng),由此提高了違約成本,使得承包商在履約過程中會(huì)主動(dòng)選擇誠信。由此便可以降低公共資源交易合同的監(jiān)督和矯正成本。
3大數(shù)據(jù)在招標(biāo)管理中的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)應(yīng)用在物資管理領(lǐng)域,目前來說在我國還處在起步階段,一些理論上的理想運(yùn)行思路還不能直接加以應(yīng)用,并且采購管理工作本身有其特點(diǎn),要將大數(shù)據(jù)應(yīng)用在招標(biāo)采購工作中,需要進(jìn)行多個(gè)方面的思慮,采用幾個(gè)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(shù)據(jù)的分類、整合、質(zhì)量分析、需求分析、價(jià)值分析等等,將這些基礎(chǔ)性的歷史數(shù)據(jù)挖掘出來,加以大數(shù)據(jù)的分析,綜合招標(biāo)采購的業(yè)務(wù)特點(diǎn),進(jìn)行調(diào)查研究。根據(jù)調(diào)查的結(jié)果來判定大數(shù)據(jù)的運(yùn)用方向,將大數(shù)據(jù)的應(yīng)用加以系統(tǒng)化和體系化,將大數(shù)據(jù)運(yùn)行與業(yè)務(wù)流程串聯(lián)起來,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的場景話運(yùn)作。(2)評(píng)估和分析大數(shù)據(jù)中的要點(diǎn),將招標(biāo)采購的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用點(diǎn)加以規(guī)劃和設(shè)計(jì),根據(jù)招標(biāo)采購中的管理要求提出實(shí)時(shí)方案。
4電力物資招標(biāo)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法
4.1大數(shù)據(jù)的挖掘
從歷史的招標(biāo)采購的數(shù)據(jù)中,挖掘出需要預(yù)測、申報(bào)采購、管理的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié),用于今后對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)進(jìn)行診斷的依據(jù),這些數(shù)據(jù)涉及到申報(bào)、采購、供應(yīng)商等等,經(jīng)過匯總和數(shù)量后,將物資供應(yīng)鏈條提高到一定的高度,然后歸類整理成清晰的類別,并進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量的比對(duì),還要通過訪談、調(diào)研等方法,對(duì)采購管理人員對(duì)于大數(shù)據(jù)分析的需求進(jìn)行充分的了解[3]。
4.2大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
在對(duì)招標(biāo)采購工作中的各項(xiàng)應(yīng)用要點(diǎn)擁有了較為詳盡的了解后,隨著業(yè)務(wù)的流程,進(jìn)行大數(shù)據(jù)招標(biāo)采購業(yè)務(wù)的應(yīng)用,包括物資、招標(biāo)、供應(yīng)商、專家?guī)状笾匾h(huán)節(jié)在內(nèi)的十余個(gè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用點(diǎn),然后劃分為事前和時(shí)候兩個(gè)時(shí)間階段。前期階段準(zhǔn)備物資采購的大數(shù)據(jù)分析點(diǎn),作為進(jìn)行采購的策略分析和評(píng)標(biāo)的方法。將供應(yīng)商進(jìn)行分類管理和評(píng)價(jià),設(shè)立供應(yīng)商行業(yè)對(duì)標(biāo)分析和產(chǎn)品信息分析,為供應(yīng)商的選擇和匹配提供基礎(chǔ)性的資料,對(duì)物資的范圍和策略進(jìn)行酚類,劃分物資分類的范圍。建立專家評(píng)標(biāo)綜合評(píng)價(jià)版塊,提供專家需要的評(píng)標(biāo)依據(jù),將物資分析和招標(biāo)分析結(jié)合起來,將物資類別和招標(biāo)方式匹配起來,并為物資品類提供招標(biāo)方式。事后階段,通過大數(shù)據(jù)的分析點(diǎn),將采購的規(guī)律進(jìn)行總結(jié)和分析,通過對(duì)物資報(bào)價(jià)的規(guī)律的分析,總結(jié)出物資的投標(biāo)報(bào)價(jià)的規(guī)律,進(jìn)行價(jià)格評(píng)分的優(yōu)化,將中標(biāo)率和中標(biāo)占比加以詳盡的分析,總結(jié)分析中標(biāo)結(jié)果等等,對(duì)一些圍標(biāo)、串標(biāo)行為采取方式加以制止和規(guī)避。
4.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用點(diǎn)評(píng)估
對(duì)于招標(biāo)采購業(yè)務(wù)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用點(diǎn)的評(píng)估,采用的方法分為定性和定量兩種方法。定性的方法是對(duì)每個(gè)大數(shù)據(jù)分析點(diǎn),從業(yè)務(wù)流程的角度進(jìn)行了解和分析,包括應(yīng)用價(jià)值、數(shù)據(jù)分析、可行性研究等等。特別是對(duì)可行性和應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行分析,可以將大數(shù)據(jù)的分析點(diǎn)依照這些分析結(jié)果進(jìn)行分類:應(yīng)用價(jià)值高、可信性強(qiáng)的可以劃分為優(yōu)先級(jí),應(yīng)用價(jià)值低,可行性高的可以劃分為二級(jí),應(yīng)用價(jià)值高和可行性低的,劃分到四級(jí)。通過定性的評(píng)級(jí)方法,采用層次分析法,對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。采用層次分析法,其中的層次包含了目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等,通過定量分析方法綜合決策出層次的權(quán)重,然后采用物資全供應(yīng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用藍(lán)圖,對(duì)數(shù)據(jù)分析點(diǎn)加以評(píng)價(jià)和排序。具體步驟為:層次結(jié)構(gòu)模型;專家對(duì)比分析;比較矩陣;權(quán)重向量檢驗(yàn),計(jì)算權(quán)重向量并檢驗(yàn)。
5大數(shù)據(jù)在招標(biāo)中的具體實(shí)施
通過對(duì)大數(shù)據(jù)的評(píng)估和分析,可以得到定性和定量評(píng)估分析的結(jié)果,依照劃分好的優(yōu)先等級(jí)的數(shù)值高低,來確定大數(shù)據(jù)分析的第一個(gè)目標(biāo),短期目標(biāo)和中長期目標(biāo)。首要的目標(biāo)應(yīng)是對(duì)應(yīng)優(yōu)先等級(jí)第一層次的,短期目標(biāo)對(duì)應(yīng)第二優(yōu)先等級(jí),中長期目標(biāo)對(duì)應(yīng)第三和第四等級(jí)。每個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)確立好后,在實(shí)施階段,參照定量評(píng)估的方法,將順序加以實(shí)施,并依照定量評(píng)估的方法,開展采購業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)規(guī)劃和實(shí)施[4](見表1)。堅(jiān)持以現(xiàn)代物流業(yè),促進(jìn)優(yōu)勢業(yè)務(wù)融合,積極發(fā)展電子商務(wù),大力推行陽光采購,全面推進(jìn)電子招投標(biāo)系統(tǒng)平臺(tái)建設(shè),取得了明顯的成效。開發(fā)物資管理信息系統(tǒng),實(shí)行從電廠生產(chǎn)(管理)項(xiàng)目登記、預(yù)算、統(tǒng)計(jì)、物資需求計(jì)劃制定及審批、采購計(jì)劃平庫及審批、銷售訂單制定及審批、物資出入庫、物資臺(tái)賬、物資超市管理、物資配送中心與電廠業(yè)務(wù)的交互、招投標(biāo)信息等信息化管理,大力發(fā)展電子商務(wù),力爭所有物資采購必須通過電子平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的總體要求,以立足集團(tuán)、服務(wù)集團(tuán)為目的,高起點(diǎn)統(tǒng)一規(guī)劃電子招投標(biāo)系統(tǒng)平臺(tái)建設(shè)方案,積極創(chuàng)新管理模式,不斷完善供應(yīng)商和專家服務(wù)體系。通過機(jī)制建設(shè)、人才隊(duì)伍的培養(yǎng),將大數(shù)據(jù)工作開展起來,具體實(shí)施的內(nèi)容包括:常態(tài)化的績效考核、大數(shù)據(jù)應(yīng)用輔助業(yè)務(wù)執(zhí)行情況考評(píng),這些機(jī)制體質(zhì)建設(shè)都是為了保障大數(shù)據(jù)順利開展的基礎(chǔ)性制度。再就是構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)管理體系基礎(chǔ),將物資數(shù)據(jù)的管理納入到數(shù)據(jù)的深度管理中,通過可視化的呈現(xiàn)手段為物資決策提供輔助參考。所有的機(jī)制體制改革離不開人的要素,因此培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用人才,成立懂技術(shù)善管理的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)也是非常重要的,未來的大數(shù)據(jù)運(yùn)營必須要成立專門的大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目組,為其開展和實(shí)施提供技術(shù)保障。全力推進(jìn)招評(píng)標(biāo)業(yè)務(wù)全過程網(wǎng)上進(jìn)行。把原來的招投標(biāo)系統(tǒng)和電子采購系統(tǒng)當(dāng)中的會(huì)員管理功能剝離出來,結(jié)合物資管理信息系統(tǒng)、財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)、業(yè)務(wù)(合同)管控系統(tǒng)的供應(yīng)商、電廠等用戶信息,建立統(tǒng)一的會(huì)員管理系統(tǒng),進(jìn)一步規(guī)范招標(biāo)程序,降低招標(biāo)成本,可以更好地為電網(wǎng)、供應(yīng)商提供服務(wù)。
6結(jié)束語
大數(shù)據(jù)浪潮的涌動(dòng)是勢不可擋的,未來的產(chǎn)業(yè)變革和競爭力的凸顯都離不開大數(shù)據(jù)的支持,今后,在招標(biāo)采購的管理中,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用必然會(huì)增大,因此當(dāng)前必須要在精益化、規(guī)范化等方面加大投入力度,為大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的價(jià)值增值而不斷創(chuàng)新和努力。
作者:廖小文 單位:廣西大學(xué)電氣工程學(xué)院
參考文獻(xiàn)
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[2]胡倩倩.電力企業(yè)ERP系統(tǒng)和電子商務(wù)系統(tǒng)集成研究[J].山東大學(xué),2012.
1 Hadoop邁向商業(yè)化
目前,Hadoop的社區(qū)環(huán)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(qū),在90年代中期涌現(xiàn)了SUSE、RedHat這些主流商業(yè)化廠商,并在2000年前后形成了完整的生態(tài)系統(tǒng),成為業(yè)界主流的操作系統(tǒng)方案。而Hadoop在2006-2007年起步,在2009年出現(xiàn)了Cloudera、MapR等解決方案。IDC認(rèn)為,在未來2-3年中,將會(huì)有重量級(jí)的Hadoop商業(yè)化版本。
2 部分早期的Hadoop項(xiàng)目面臨挑戰(zhàn)
Hadoop具有光明的前景,但并非所有的早期Hadoop項(xiàng)目都能夠被推廣并得到廣泛采用。首先,許多早期Hadoop項(xiàng)目屬于試點(diǎn)項(xiàng)目或概念證明性質(zhì),目前已經(jīng)完成了其歷史使命:其次,很多Hadoop項(xiàng)目在施行初期沒有足夠案例可供企業(yè)衡量,這將促使這些解決方案在今后幾年優(yōu)勝劣汰。
3 開源軟件為大數(shù)據(jù)市場帶來更多機(jī)會(huì)
IDC認(rèn)為,與人們的傳統(tǒng)理解不同,大數(shù)據(jù)市場開源軟件的盛行不會(huì)抑制市場的商業(yè)機(jī)會(huì),相反開源軟件將會(huì)給基礎(chǔ)架構(gòu)硬件、應(yīng)用程序開發(fā)工具、應(yīng)用、服務(wù)等各個(gè)方面的相關(guān)領(lǐng)域帶來更多的機(jī)會(huì)。
4 大數(shù)據(jù)推動(dòng)軟件公司間的并購
大數(shù)據(jù)概念覆蓋范圍非常廣,包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)、處理到應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié),與大數(shù)據(jù)相關(guān)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(shù)據(jù)的各個(gè)方面。因此,IDC認(rèn)為在未來幾年中,大型lT廠商將為了完善自己的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品線進(jìn)行并購,首當(dāng)其沖的將是信息管理分析軟件廠商、預(yù)測分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)廠商等。
5 針對(duì)大數(shù)據(jù)的一體化設(shè)備市場迅速增長
自云計(jì)算和大數(shù)據(jù)概念被提出后,針對(duì)該市場推出的軟硬件一體化設(shè)備就層出不窮。IDC認(rèn)為,在未來幾年里,數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)、NoSQL一體機(jī)以及其它一些將多種技術(shù)結(jié)合的一體化設(shè)備將進(jìn)一步快速發(fā)展。
6 大數(shù)據(jù)由網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理走向企業(yè)級(jí)應(yīng)用
在過去幾年中,應(yīng)用大數(shù)據(jù)的主要用戶局限在互聯(lián)網(wǎng)、電信運(yùn)營商等少數(shù)企業(yè)。IDC認(rèn)為,市場將逐步了解大數(shù)據(jù)并不僅指批量處理大量網(wǎng)絡(luò)記錄數(shù)據(jù)。由于其它各行業(yè)的數(shù)據(jù)容量也在不斷增高,行業(yè)用戶(如能源、金融服務(wù)、政府、制造)急需大數(shù)據(jù)解決方案對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行監(jiān)測和分析。
7 大數(shù)據(jù)創(chuàng)造新的細(xì)分市場
IDC認(rèn)為,大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,將會(huì)創(chuàng)造出一些新的細(xì)分市場。例如,以數(shù)據(jù)分析和處理為主的高級(jí)數(shù)據(jù)服務(wù),將出現(xiàn)以數(shù)據(jù)分析作為服務(wù)產(chǎn)品提交的分析即服務(wù)(AnalyzeasaService)業(yè)務(wù):將多種信息整合管理,創(chuàng)造對(duì)大數(shù)據(jù)統(tǒng)一的訪問和分析的組件產(chǎn)品:基于社交網(wǎng)絡(luò)的社交大數(shù)據(jù)分析:甚至?xí)霈F(xiàn)大數(shù)據(jù)技能的培訓(xùn)市場,教授數(shù)據(jù)分析課程等。
8 出現(xiàn)打包的大數(shù)據(jù)行業(yè)分析應(yīng)用
隨著大數(shù)據(jù)逐漸走向各個(gè)行業(yè),基于行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求也日益增長。IDC認(rèn)為,未來幾年中針對(duì)特定行業(yè)和業(yè)務(wù)流程的分析應(yīng)用將會(huì)以預(yù)打包的形式出現(xiàn),這將為大數(shù)據(jù)技術(shù)供應(yīng)商打開新的市場。這些分析應(yīng)用內(nèi)容還會(huì)覆蓋很多行業(yè)的專業(yè)知識(shí),也會(huì)吸引大量行業(yè)軟件開發(fā)公司的投入。
9 大數(shù)據(jù)推動(dòng)基礎(chǔ)架構(gòu)橫向拓展
為了支持大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化、不斷刷新的特點(diǎn),基礎(chǔ)架構(gòu)層面也會(huì)在未來發(fā)生變化。大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)支撐已經(jīng)不僅限于高性能計(jì)算層面,會(huì)需要硬件產(chǎn)品更好的支持虛擬化和分布式架構(gòu)的軟件。同時(shí),基于固態(tài)存儲(chǔ)的分層存儲(chǔ)解決方案、智能化的負(fù)載均衡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也都會(huì)得到更多應(yīng)用。
10 中國成為全球最重要的大數(shù)據(jù)市場之一
日前,在戴爾公司召開的2012年高層客戶峰會(huì)上,戴爾亞太及日本地區(qū)總裁、全球新興市場董事長閔毅達(dá)(Amit Midha)表示,IT市場目前呈現(xiàn)出五大趨勢:IT系統(tǒng)簡化、虛擬化與云計(jì)算逐步普及、數(shù)據(jù)大爆炸、新興市場發(fā)展、IT消費(fèi)化。因此,他認(rèn)為,推動(dòng)部署虛擬化、降低IT系統(tǒng)運(yùn)營成本、管理快速增加的復(fù)雜數(shù)據(jù)、管理工作人員所使用的各種IT設(shè)備,這些都成為企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。戴爾近年來同樣通過轉(zhuǎn)型,努力提高全面服務(wù)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(duì)具有先進(jìn)技術(shù)的公司的收購,來迅速提升本公司能力的案例,對(duì)于以往以PC等終端設(shè)備見長的戴爾來說,要想轉(zhuǎn)型進(jìn)軍企業(yè)級(jí)市場,收購無疑是一條快速實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的捷徑。從2008年開始,戴爾就將目光投向了在存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、安全、軟件、服務(wù)等領(lǐng)域有特色的廠商,開始了有計(jì)劃、有步驟的收購行動(dòng)。
至今,戴爾已經(jīng)收購了20多家廠商,其中不少很成功的收購為業(yè)界所津津樂道。例如對(duì)存儲(chǔ)廠商EqualLogic的收購,兩年時(shí)間就使其業(yè)績達(dá)到10億美元,而用戶數(shù)增加了8倍;2010年年底收購的智能存儲(chǔ)廠商Compellent,使戴爾的存儲(chǔ)解決方案上了一個(gè)臺(tái)階,Compellent的“流動(dòng)數(shù)據(jù)”理念現(xiàn)在已經(jīng)成為戴爾存儲(chǔ)的設(shè)計(jì)理念;對(duì)咨詢服務(wù)廠商佩羅的收購更是填補(bǔ)了戴爾企業(yè)級(jí)咨詢服務(wù)的空白,使戴爾的解決方案成為名副其實(shí)的“端到端”,并有效地帶動(dòng)了戴爾其他產(chǎn)品線的銷售。
正是這一次次的收購,使戴爾迅速轉(zhuǎn)型,業(yè)績不斷提升,在當(dāng)今云計(jì)算和大數(shù)據(jù)時(shí)代,也有了更多的話語權(quán)。戴爾全球企業(yè)解決方案事業(yè)部副總裁Cheryl Cook認(rèn)為,戴爾在大數(shù)據(jù)方面擁有創(chuàng)新性的解決方案,不僅可以為用戶節(jié)省大筆資金,同時(shí)可提供極高的價(jià)值。她認(rèn)為,大數(shù)據(jù)從開始到成熟分為5個(gè)階段,即從混亂、保留、優(yōu)化到簡單分析、復(fù)雜分析。在這5個(gè)階段里,戴爾針對(duì)前3個(gè)階段,可提供大數(shù)據(jù)保留解決方案;而對(duì)于后兩個(gè)階段,戴爾則擁有大數(shù)據(jù)分析解決方案。Cheryl Cook認(rèn)為,戴爾創(chuàng)新性的解決方案可處理成熟度模型范圍內(nèi)的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容,她特別說道,戴爾將利用Hadoop,并與從事Hadoop開發(fā)的Cloudera公司合作,為用戶提供大數(shù)據(jù)分析解決方案;而在大數(shù)據(jù)保留解決方案中,戴爾將充分發(fā)揮在存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢,通過存儲(chǔ)虛擬化和整合、應(yīng)用程序優(yōu)化、數(shù)據(jù)保護(hù)、災(zāi)難恢復(fù)以及數(shù)據(jù)保留和管理等技術(shù),為“流動(dòng)的數(shù)據(jù)”提供存儲(chǔ)和保護(hù)。
深諳用戶需求
在戴爾2012年高層客戶峰會(huì)上,戴爾服務(wù)部首席創(chuàng)新官James Stikeleather就“IT的未來”進(jìn)行了演講,他認(rèn)為,企業(yè)IT未來將面臨著來自IT價(jià)值、所有權(quán)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(yè)務(wù)服務(wù)之中、外部化的服務(wù)交付、企業(yè)合作伙伴的責(zé)任更大、減弱的獨(dú)立IT角色。
作為IT解決方案供應(yīng)商,戴爾同樣也是一家企業(yè),James Stikeleather認(rèn)為,在當(dāng)今這個(gè)轉(zhuǎn)型的時(shí)代,戴爾已經(jīng)成功地轉(zhuǎn)型成為高效企業(yè),它將戰(zhàn)略性支出從2008年占IT預(yù)算的20%提高到今天的52%。這期間,戴爾的IT經(jīng)過了標(biāo)準(zhǔn)化、簡化、自動(dòng)化,并最終實(shí)現(xiàn)云,比如將97%的系統(tǒng)遷移到x86平臺(tái);大力推進(jìn)虛擬化,從而減少了6000臺(tái)服務(wù)器;僅用一個(gè)控制臺(tái)就可管理13萬臺(tái)服務(wù)器和客戶端;運(yùn)用云平臺(tái)聆聽客戶的聲音、信息和進(jìn)行交互。這些舉措使戴爾更加了解用戶,更有針對(duì)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(dá)介紹說,戴爾目前針對(duì)不同行業(yè)推出了不同的解決方案,尤其在金融、教育、醫(yī)療、制造業(yè)等行業(yè)中更是擁有大量的用戶,并與用戶一起合作開發(fā)和培養(yǎng)人才。在會(huì)上,戴爾與教育部教育管理信息中心針對(duì)教育信息化建設(shè)和管理人才技術(shù)培訓(xùn)及試點(diǎn)合作簽訂了備忘錄,與北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)研究所簽署了戴爾虛擬集成系統(tǒng)(VIS)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目備忘錄,還與中國東方航空就長期發(fā)展簽署了合作備忘錄。
在2015年,實(shí)力推出了延續(xù)13年的Touchpoints調(diào)研報(bào)告《2015年Mega Touchpoints》,該報(bào)告是在原有基礎(chǔ)上的一個(gè)升級(jí),將消費(fèi)者接觸點(diǎn)提升到消費(fèi)者體驗(yàn)循環(huán)(Customer Experience Loop,CXLoop)的層面,考察了在消費(fèi)者與品牌接觸的整個(gè)過程中,不同的接觸點(diǎn)所起到的作用,從而幫助廣告主有的放矢地進(jìn)行媒介投放。
該報(bào)告對(duì)實(shí)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(jù)一個(gè)媒介接觸點(diǎn)的高低來判斷,而是根據(jù)不同的媒介接觸點(diǎn)在購買流程中的不同作用,來選擇用什么樣的內(nèi)容信息與消費(fèi)者進(jìn)行溝通。其次,它是我們?cè)陂L期積累的各種接觸點(diǎn)調(diào)研基礎(chǔ)上形成的最新的部分總結(jié),這對(duì)于我們的整體思考以及數(shù)據(jù)的延展都有幫助,讓我們的數(shù)據(jù)更為可靠。
同時(shí),在2015年的實(shí)力傳播ROI研討會(huì)上,我們分享了對(duì)“雙十一”的見解和心得,這是實(shí)力傳播在2014年的“雙十一”之后,不斷地學(xué)習(xí)、總結(jié),以及在輔助客戶電商業(yè)務(wù)時(shí)得出的一些心得與觀察。
“雙十一”讓我們看到,在市場、消費(fèi)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(dòng)電商的快速發(fā)展,市場和消費(fèi)者已經(jīng)走在了前面,而很多廣告主在電商上還處在一個(gè)試探的階段。這種落差對(duì)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(yè)務(wù)上,實(shí)力在2015年也有很大的進(jìn)展。我們的內(nèi)容營銷團(tuán)隊(duì)Newcast在這一年獲得了華為的社會(huì)化媒體日常運(yùn)營項(xiàng)目,并且隨著業(yè)務(wù)的拓展,在北京成了一個(gè)團(tuán)隊(duì);未來,Newcast的業(yè)務(wù)將朝著線下發(fā)展,如電視媒體的內(nèi)容營銷等。Newcast團(tuán)隊(duì)也將在廣州成立。
隨著業(yè)務(wù)的拓展,對(duì)人才的需求成了2016年的一大挑戰(zhàn)??蛻舻男枨笤絹碓礁撸覀兿M卣垢嘣谏缃幻襟w、大數(shù)據(jù)方面的業(yè)務(wù),對(duì)這些專項(xiàng)人才的需求也會(huì)更為迫切。同時(shí),我們也需要幫助員工提升,因?yàn)殡S著項(xiàng)目的多元化,員工需要提升自我,具備同時(shí)應(yīng)對(duì)社交、電商以及大數(shù)據(jù)的綜合能力。
2016營銷關(guān)鍵詞
大數(shù)據(jù)
最近幾年,大家都在談?wù)摯髷?shù)據(jù),但是這一兩年大家認(rèn)為,大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵還是有些空洞?,F(xiàn)在的大數(shù)據(jù)還局限在線上,而真正的大數(shù)據(jù),應(yīng)該是包羅萬象的、跨界的,如果只是局限于互聯(lián)網(wǎng)上的大數(shù)據(jù),就比較片面。所以,未來實(shí)力傳播希望能拓展真正的跨界的大數(shù)據(jù),期待在2016年有更多的動(dòng)作去填補(bǔ)這個(gè)空洞。
2015營銷感悟
去年3月,貴州?北京大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展推介會(huì)在京舉行,成為貴州正式進(jìn)軍大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的標(biāo)志。此后,貴州省為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展出臺(tái)了系列優(yōu)惠政策和有效措施。
如今,這些政策、措施已經(jīng)頗見成效。200余個(gè)大數(shù)據(jù)信息產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目簽約落戶貴州,富士康、阿里巴巴、騰訊、華為等大型企業(yè)搶灘貴州發(fā)展,國家旅游數(shù)據(jù)、民政部全國民政綜合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、國家質(zhì)檢總局電梯數(shù)據(jù)庫、公安部相關(guān)數(shù)據(jù)明確要存儲(chǔ)到貴州.……貴州或?qū)⒊蔀槲磥泶髷?shù)據(jù)市場競爭的前沿陣地之一。
貴州經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)主任馬寧宇介紹,貴州已經(jīng)形成了發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的先行優(yōu)勢,率先建立大數(shù)據(jù)交易所、率先建設(shè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展聚集區(qū)、率先建設(shè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū),率先舉辦全球性大數(shù)據(jù)博覽會(huì)和峰會(huì),率先實(shí)現(xiàn)省級(jí)政府統(tǒng)籌存儲(chǔ)共享交換,率先成立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,率先開展大數(shù)據(jù)商業(yè)模式大賽和草根創(chuàng)業(yè)大賽,率先建設(shè)全城公共免費(fèi)WiFi……
不僅如此,大數(shù)據(jù)帶來的經(jīng)濟(jì)效益已經(jīng)顯現(xiàn)。據(jù)悉,2014年貴州以大數(shù)據(jù)為引領(lǐng)的電子信息產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)??偭客仍鲩L62%,大數(shù)據(jù)信息產(chǎn)業(yè)工商注冊(cè)企業(yè)數(shù)量增長34.5%。2015上半年,以大數(shù)據(jù)為引領(lǐng)的電子信息產(chǎn)業(yè)增長39.4%。在大數(shù)據(jù)等新興產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)下,貴州GDP增長10.4%,位居全國第二位。
值得一提的是,國務(wù)院印發(fā)的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》明確指出,開展區(qū)域試點(diǎn),推進(jìn)貴州等大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè),促進(jìn)區(qū)域性大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的整合和數(shù)據(jù)資源的匯聚應(yīng)用。為此,貴州于9月18日正式啟動(dòng)了全國首個(gè)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè),期望通過3至5年的努力,將貴州建設(shè)成為全國數(shù)據(jù)匯聚應(yīng)用新高地、綜合治理示范區(qū)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展集聚區(qū)、創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新首選地、政策創(chuàng)新先行區(qū)。
中國移動(dòng)、中國聯(lián)通、中國電信三大運(yùn)營商在貴州建設(shè)的數(shù)據(jù)中心總投資達(dá)150億元,服務(wù)器總數(shù)超過200萬臺(tái),與亞馬遜的服務(wù)器規(guī)模相當(dāng),完全具備存儲(chǔ)、應(yīng)用大量數(shù)據(jù)的條件。目前,中國電信云計(jì)算貴州信息園1.1期、中國移動(dòng)(貴州)大數(shù)據(jù)中心、中國聯(lián)通貴安云數(shù)據(jù)中心一期已建成運(yùn)營。
隨著高端平臺(tái)陸續(xù)搭建投入商業(yè)運(yùn)營,如何吸引更多數(shù)據(jù)入駐,讓應(yīng)用豐富起來、讓數(shù)據(jù)匯集產(chǎn)生價(jià)值,成為擺在貴州面前亟待解決的難題。
為此,貴州省各級(jí)政府將數(shù)據(jù)資源招商納入了政府服務(wù)范疇中。2014年以來,貴州通過3次較大規(guī)模的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)招商活動(dòng),簽約投資總額超過1700億元,引進(jìn)企業(yè)200多家,其中世界500強(qiáng)企業(yè)6家。貴陽市貴安新區(qū)也針對(duì)入駐已建數(shù)據(jù)中心的單位或企業(yè)出臺(tái)了鼓勵(lì)政策,打造良好的軟環(huán)境。
2015年8月,貴州啟動(dòng)了“云上貴州?大數(shù)據(jù)招商引智再出發(fā)活動(dòng)”。此次數(shù)據(jù)資源招商進(jìn)京推介,是“大數(shù)據(jù)招商引智再出發(fā)活動(dòng)”系列子活動(dòng)之一。
記者在活動(dòng)現(xiàn)場了解到,中國電信、中國聯(lián)通和中國移動(dòng)三大運(yùn)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(guān)鍵詞。中國電信貴州信息園已承載了多個(gè)“互聯(lián)網(wǎng)+”各個(gè)行業(yè)應(yīng)用,如教育云、政務(wù)云、酒店云和金融云,以及中鐵建的財(cái)務(wù)共享系統(tǒng)、為格力公司定制的一主一備數(shù)據(jù)中心??蛻艨梢酝ㄟ^中國電信自主研發(fā)的云計(jì)算管理平臺(tái),便捷地進(jìn)行主機(jī)、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源申請(qǐng)、資源管理與監(jiān)控、快速部署應(yīng)用,并根據(jù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整租用資源,同時(shí)享受安全可靠的備份服務(wù)。
有數(shù)據(jù)顯示,過去三年的數(shù)據(jù)總量增長了四倍,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量比以往四萬年的數(shù)據(jù)量還要多。一個(gè)非常生動(dòng)的比喻是:數(shù)據(jù)已經(jīng)不再僅僅是完善流程的附屬品,而是執(zhí)行業(yè)務(wù)所必需的原料。
而作為國內(nèi)第一家進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫和BI系統(tǒng)建設(shè)的電信運(yùn)營商,山西移動(dòng)從2001年就開始進(jìn)行其經(jīng)營分析系統(tǒng)的規(guī)劃。從2002年系統(tǒng)上線到現(xiàn)在已經(jīng)是近10年的時(shí)間。對(duì)于數(shù)據(jù)量的急速增長、市場形勢的瞬息萬變、用戶群體的復(fù)雜變化,這10年來,經(jīng)營分析系統(tǒng)在山西移動(dòng)的業(yè)務(wù)過程中到底扮演了怎樣的角色?對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,它發(fā)生了哪些變化?就這些問題,記者采訪了山西移動(dòng)業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)部統(tǒng)計(jì)分析室經(jīng)理王峰。
BI是過程不是產(chǎn)品
地處中西部并不發(fā)達(dá)的山西省,山西移動(dòng)卻成為國內(nèi)第一家構(gòu)建BI系統(tǒng)的電信運(yùn)營商。談起當(dāng)時(shí)系統(tǒng)建設(shè)的出發(fā)點(diǎn),王峰認(rèn)為,這還是基于公司對(duì)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的重要性有著充分的認(rèn)識(shí)。山西移動(dòng)在信息化建設(shè)的過程中,并不看重經(jīng)驗(yàn),看重的是數(shù)據(jù)的價(jià)值,這也成就了公司在決策層面的領(lǐng)先。
對(duì)于當(dāng)初系統(tǒng)建設(shè)的難點(diǎn),王峰認(rèn)為,一個(gè)純硬件平臺(tái)或軟件系統(tǒng)的搭建,不是很困難;困難的是,系統(tǒng)建設(shè)完成之后要有效地推動(dòng)業(yè)務(wù)。與業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)和客服系統(tǒng)建設(shè)完成就必須使用的產(chǎn)品特性不同,經(jīng)營分析系統(tǒng)更像推動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化的一個(gè)過程,而不是一個(gè)建設(shè)好就必須使用的產(chǎn)品。正因?yàn)槿绱耍?jīng)營分析系統(tǒng)并不處于必要的業(yè)務(wù)流程之內(nèi),業(yè)務(wù)人員可以用也可以不用。這就使系統(tǒng)的推廣并不是一件簡單的事情。
在經(jīng)營分析系統(tǒng)部署初期,移動(dòng)通信市場正處于一個(gè)爆炸式發(fā)展的時(shí)期,市場蛋糕以幾何級(jí)數(shù)增大,這使得經(jīng)營分析系統(tǒng)的作用并不是那么明顯。為此,山西移動(dòng)甚至整個(gè)移動(dòng)集團(tuán)內(nèi)部在2002年到2004年有很多關(guān)于經(jīng)營分析系統(tǒng)的培訓(xùn),目的就是推動(dòng)系統(tǒng)在業(yè)務(wù)中的使用。
而現(xiàn)在的電信領(lǐng)域,已經(jīng)不是十年前那個(gè)迅速膨大的市場蛋糕了,各種移動(dòng)通信標(biāo)準(zhǔn)的競爭、運(yùn)營商和終端生產(chǎn)商的聯(lián)合使得競爭不斷加劇。以前,即使沒有決策和營銷,市場也會(huì)發(fā)展起來,系統(tǒng)可以查驗(yàn)數(shù)據(jù)就可以了。而近些年來的制度改革特別是去年3G牌照的發(fā)放,使得產(chǎn)品和營銷策略的制定越來越需要精細(xì)化。在如此激烈的競爭環(huán)境下,BI系統(tǒng)支撐業(yè)務(wù)發(fā)展、進(jìn)行營銷、引導(dǎo)決策的重要作用就凸現(xiàn)了出來。王峰舉了一個(gè)例子:以前移動(dòng)運(yùn)營商可以捆綁銷售來電顯示服務(wù),現(xiàn)在是不被允許的。這時(shí)就需要系統(tǒng)根據(jù)大量數(shù)據(jù)通過復(fù)雜的運(yùn)算發(fā)現(xiàn)不同的用戶需要來電顯示服務(wù)的概率有多大,然后再對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行服務(wù)推送。精確化的用戶和服務(wù)匹配,比廣撒網(wǎng)式的廣告營銷效果要好得多,有效地節(jié)約了成本。
大數(shù)據(jù)分析要更精細(xì)化
對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,用戶數(shù)量眾多的電信運(yùn)營商感覺尤為深刻。山西移動(dòng)每天流入經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量大約為300GB,龐大的數(shù)據(jù)量帶來了巨大的潛在價(jià)值和決策能力。
對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析,王峰認(rèn)為,山西移動(dòng)的片區(qū)精細(xì)化管理就已經(jīng)體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析的特性。面對(duì)北京媒體,王峰以北京為例來說明片區(qū)管理的大數(shù)據(jù)特性。片區(qū)管理是地理緯度上的客戶分塊,例如北京包括東城區(qū)、西城區(qū)、海淀區(qū)等。而每個(gè)區(qū)又可以向下細(xì)分,比如西城區(qū)可以細(xì)化到金融街區(qū),最后細(xì)化到移動(dòng)基站的一個(gè)扇面區(qū)域。如果一個(gè)用戶在昌平入網(wǎng),卻經(jīng)常在金融街區(qū)通話,就要把用戶定位成一個(gè)金融街用戶。每一個(gè)細(xì)化的片區(qū)由一個(gè)片區(qū)經(jīng)理管轄,金融街的片區(qū)經(jīng)理就要對(duì)定義成金融街的客戶進(jìn)行服務(wù),例如問候短信或新產(chǎn)品通知。片區(qū)經(jīng)理不僅要對(duì)現(xiàn)有客戶進(jìn)行服務(wù),還要對(duì)潛在客戶進(jìn)行挖掘。山西移動(dòng)要求片區(qū)經(jīng)理對(duì)自己管轄區(qū)域內(nèi)的每一棟寫字樓的每一家企業(yè)進(jìn)行記錄并錄入片區(qū)化支持系統(tǒng)。根據(jù)掌握的多種數(shù)據(jù),對(duì)用戶進(jìn)行精細(xì)化分類和深度挖掘,進(jìn)而進(jìn)行相關(guān)的營銷活動(dòng),這種線上線下的共同合作,體現(xiàn)的正是大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)。
片區(qū)化支持系統(tǒng)由Teradata公司協(xié)助山西移動(dòng)搭建,目前已經(jīng)完成了兩期。該系統(tǒng)以一年前Teradata提出的地理空間解決方案為基礎(chǔ)架構(gòu)。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(yùn)營商打造的技術(shù),只是由于電信運(yùn)營商的用戶可以通過手機(jī)定位其所處的位置,這一優(yōu)勢使電信運(yùn)營商成為地理空間解決方案的第一批用戶。而山西移動(dòng)又是這一批用戶中的領(lǐng)先者。
山西移動(dòng)的經(jīng)營分析系統(tǒng)作用于營銷層面主要包含兩個(gè)核心應(yīng)用。一個(gè)是核心客戶保有。核心客戶是指用戶UP值貢獻(xiàn)高、漫游行為較多,有重要影響的高價(jià)值客戶。如果某個(gè)核心客戶在一段時(shí)間內(nèi)的主叫時(shí)長出現(xiàn)了顯著的下降,統(tǒng)計(jì)分析部就會(huì)在核心客戶保有的應(yīng)用上發(fā)現(xiàn)這個(gè)用戶,認(rèn)定該核心客戶有發(fā)展為普通客戶的可能,并且把與之相關(guān)的客戶明細(xì)提供給相關(guān)的市場營銷部門,由營銷部門對(duì)其實(shí)施保有措施。另一個(gè)應(yīng)用是離網(wǎng)用戶關(guān)懷,與核心客戶保有應(yīng)用相比,該應(yīng)用是更針對(duì)離網(wǎng)客戶的預(yù)警。
對(duì)于海量數(shù)據(jù)的保有,山西移動(dòng)的策略是數(shù)據(jù)與應(yīng)用同在。一個(gè)應(yīng)用上線有自己的生命周期,應(yīng)用由哪個(gè)部門提出、應(yīng)用的主要功能、開發(fā)人員、何時(shí)上線、預(yù)計(jì)使用期限等信息都會(huì)被記錄在生命周期管理系統(tǒng)中。當(dāng)應(yīng)用達(dá)到使用期限,根據(jù)實(shí)際效果如果沒有必要進(jìn)行生命周期的延長,應(yīng)用下線時(shí)就將相關(guān)的數(shù)據(jù)評(píng)估為無效,進(jìn)行清理。
在經(jīng)營分析系統(tǒng)上線的近十年時(shí)間中,山西移動(dòng)的數(shù)據(jù)分析和決策進(jìn)程正變得越來越科學(xué)。雖然在外部用戶層面,客戶很難感知到經(jīng)營分析系統(tǒng)的存在,但山西移動(dòng)正通過它進(jìn)行著各種各樣的營銷活動(dòng),從而為用戶提供更精確的服務(wù)。而在山西移動(dòng)內(nèi)部,經(jīng)營分析系統(tǒng)的內(nèi)部客戶對(duì)數(shù)據(jù)的滿意度得到了非常大的提升,管理層和業(yè)務(wù)部門在決策上獲得了更好的支撐。
未來屬于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的公司。作為電信運(yùn)營商,山西移動(dòng)有著先天的優(yōu)勢可以掌握海量的有效數(shù)據(jù)。面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,多角度深層次的數(shù)據(jù)分析也正在成為山西移動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析部門支持決策的重要手段。
鏈接
Teradata通過收購應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)分析
2011年5月19日,Teradata數(shù)據(jù)倉庫峰會(huì)在重慶召開?!按髷?shù)據(jù)”是本次峰會(huì)中提到最多的一個(gè)詞。Teradata在2010年實(shí)現(xiàn)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(fā)展目標(biāo)為營收增長14%~16%,每股盈利2.13~2.23美元。
電商營銷。營銷策劃。大數(shù)據(jù)分析。
的大數(shù)據(jù)分析基于現(xiàn)代社會(huì)中成熟的商業(yè)系統(tǒng)和日益成熟的電子商務(wù)系統(tǒng)。在整個(gè)電子商務(wù)社會(huì)體系中,消費(fèi)者將逐步完成從傳統(tǒng)消費(fèi)行為到對(duì)電子商務(wù)的理解和熱衷的轉(zhuǎn)變。在此過程中,大數(shù)據(jù)分析對(duì)消費(fèi)者的心理特征和行為邏輯進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并形成相關(guān)結(jié)論。為了在未來的業(yè)務(wù)發(fā)展中取得進(jìn)一步的發(fā)展,電子商務(wù)營銷必須把握大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行分析并實(shí)現(xiàn)合理的應(yīng)用。
。在2019年的天貓“雙11”購物嘉年華中,11月11日,全球消費(fèi)者在淘寶網(wǎng)電商平臺(tái)上購物,僅在凌晨96秒的時(shí)間內(nèi)就在人民幣完成了100億元的營業(yè)額。這些數(shù)據(jù)的背后,反映了電子商務(wù)營銷對(duì)現(xiàn)代消費(fèi)者心理和消費(fèi)行為的準(zhǔn)確把握指導(dǎo)。在中國電子商務(wù)發(fā)展過程中,逐步完成了第一代消費(fèi)者進(jìn)入電子商務(wù)平臺(tái)的培訓(xùn)。這意味著國電商平臺(tái)大學(xué)的建設(shè)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的發(fā)展時(shí)期。當(dāng)“數(shù)量”不再是電子商務(wù)營銷的焦點(diǎn)時(shí),如何確保電子商務(wù)平臺(tái)提供的商品和服務(wù)的“質(zhì)量”已成為下一個(gè)潛在的出口。
毫無疑問,中國電商平臺(tái)近年來的突破和快速發(fā)展是驚人的,但在這種發(fā)展的背后,仍然存在許多問題電子商務(wù)平臺(tái)在商品質(zhì)量、服務(wù)準(zhǔn)確性和消費(fèi)者需求控制方面有提升空間。在國內(nèi)電子商務(wù)普遍反思自身營銷質(zhì)量、優(yōu)化策略的情況下,大數(shù)據(jù)分析已成為當(dāng)前背景下電子商務(wù)營銷領(lǐng)域中一種適用性較高的應(yīng)用技術(shù)。
2.1實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)受眾的第一次模擬考試。在傳統(tǒng)的電子商務(wù)營銷過程中,
通常被視為從單一企業(yè)到龐大消費(fèi)者的擴(kuò)散型銷售。然而,在模式判斷中,很容易忽視電子商務(wù)本身在調(diào)節(jié)產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格和銷售組合方面的靈活性?!半娚虪I銷是代表海盜,銷售廣泛,盲目追求銷售”大數(shù)據(jù)分析可以幫助電商在平臺(tái)上搜索、收集、瀏覽、購買和售后的全過程中比較各類消費(fèi)者行為信息的細(xì)節(jié),使電商平臺(tái)能夠完成對(duì)平臺(tái)上巨大消費(fèi)流的宏觀調(diào)查,最終確定待營銷商品的目標(biāo)受眾形象。Sri Lanca 2.2促進(jìn)服務(wù)的準(zhǔn)確交付。在
·
的電子商務(wù)營銷活動(dòng)中,最重要的是優(yōu)化售后服務(wù)鏈。如何提高用戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度,降低用戶對(duì)電子商務(wù)營銷的警惕性,有效降低用戶的產(chǎn)品退貨率,正是傳統(tǒng)電子商務(wù)營銷規(guī)劃師在電子商務(wù)結(jié)束時(shí)所堅(jiān)持的,大數(shù)據(jù)分析從源頭上提供了另一種解決方案,即:,通過對(duì)消費(fèi)者心理預(yù)設(shè)和消費(fèi)習(xí)慣的分析,明確適合每個(gè)消費(fèi)者的產(chǎn)品和服務(wù)類型,從而增加電商平臺(tái)上的產(chǎn)品和服務(wù)與消費(fèi)者的對(duì)應(yīng),也就是減少消費(fèi)者的“試錯(cuò)”提高電子商務(wù)平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量所需的時(shí)間成本。
23。有利于產(chǎn)品效果的長期跟蹤。在
,長期以來,電子商務(wù)產(chǎn)品一度被公認(rèn)為“效果夸大”的代表還有長期價(jià)值低。電子商務(wù)營銷也被認(rèn)為只重視誘惑和招攬,而忽視了后期的產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤。大數(shù)據(jù)分析只是為電子商務(wù)平臺(tái)提供了一個(gè)跟蹤產(chǎn)品效果的工具。消費(fèi)者完成購買行為后,通過各平臺(tái)消費(fèi)者活動(dòng)和行為的變化,分析消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品效果的滿意度,并根據(jù)消費(fèi)者滿意度的量化評(píng)價(jià),完成產(chǎn)品效果的評(píng)審和下一步迭代計(jì)劃的制定,有利于電子商務(wù)經(jīng)濟(jì)的長遠(yuǎn)發(fā)展。
3.1關(guān)注消費(fèi)者保留率的統(tǒng)計(jì)
在傳統(tǒng)的傳播和營銷策劃中,我們經(jīng)常關(guān)注鏈接或廣告的點(diǎn)擊率和點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率的統(tǒng)計(jì),相信電子商務(wù)經(jīng)濟(jì)通過大規(guī)模流失互聯(lián)網(wǎng)用戶群體實(shí)現(xiàn)貿(mào)易優(yōu)化。但是,隨著消費(fèi)者網(wǎng)購體驗(yàn)的深入,點(diǎn)擊一次與最終購買的直接聯(lián)系逐漸減弱,消費(fèi)者越來越關(guān)注電商平臺(tái)上的商品質(zhì)量,這也意味著大數(shù)據(jù)分析的方向需要挖掘消費(fèi)者購買行為背后的新邏輯關(guān)系。消費(fèi)者保留是指消費(fèi)者點(diǎn)擊一次電子商務(wù)產(chǎn)品后,選擇點(diǎn)擊兩次進(jìn)入商戶的店鋪或進(jìn)入同一商戶的另一商品鏈接,最終完成關(guān)注或收集的過程。這一過程意味著消費(fèi)者通過自己的體驗(yàn)和判斷,已經(jīng)認(rèn)識(shí)到電子商務(wù)平臺(tái)的營銷,并完成了對(duì)相關(guān)商品的價(jià)值感知。在消費(fèi)者保留率統(tǒng)計(jì)中,我們必須使用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來比較消費(fèi)者在每個(gè)頁面上的評(píng)論偏好以及不同圖片和信息的瀏覽時(shí)間,從而判斷消費(fèi)者是否成功理解和同意預(yù)設(shè)的電子商務(wù)營銷策略。在這一過程中,大數(shù)據(jù)分析不僅成為企業(yè)了解目標(biāo)受眾特征的工具,而且成為電子商務(wù)的重要工具自我營銷策略是分析電子商務(wù)營銷策略優(yōu)缺點(diǎn)的工具,有利于電子商務(wù)營銷策略的進(jìn)一步調(diào)整。
3.2分析消費(fèi)者偏好和挖掘潛在消費(fèi)熱點(diǎn)
在電子商務(wù)平臺(tái)上的運(yùn)營基本上可以及時(shí)切入和分析。例如,以自由魚APP的rudder UI設(shè)計(jì)為例,電商平臺(tái)已經(jīng)完成了每個(gè)功能塊的內(nèi)容劃分,消費(fèi)者進(jìn)出功能模塊的時(shí)間記錄可以作為消費(fèi)者對(duì)該類產(chǎn)品偏好的有效參考。同時(shí),結(jié)合搜索引擎在電子商務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用,可以記錄消費(fèi)者輸入的相應(yīng)關(guān)鍵詞,使電子商務(wù)能夠進(jìn)一步控制消費(fèi)者在一定類型下的產(chǎn)品特性需求方向。例如,一個(gè)25歲的白領(lǐng)可以輸入保暖、隔音辦公等關(guān)鍵詞,電商平臺(tái)可以得到“白領(lǐng)-隔音辦公、保溫操作、高性價(jià)比-隔音蓋耳式耳機(jī)”的營銷理念。通過對(duì)同類型消費(fèi)群體的行為比較,可以推斷出該消費(fèi)群體未來消費(fèi)需求的發(fā)展方向,為電子商務(wù)營銷策略和產(chǎn)品迭代開發(fā)提供可靠的依據(jù)。
3.3闡明了消費(fèi)者個(gè)人需求的重要性。
-
-大數(shù)據(jù)分析絕不是一刀切的“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)-整體考量地區(qū)”。其實(shí)質(zhì)在于對(duì)無限個(gè)個(gè)體數(shù)據(jù)進(jìn)行有效疊加分析,然后通過各種數(shù)據(jù)之間的比較完成宏觀分析。這也決定了大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于電子商務(wù)營銷后,企業(yè)必須關(guān)注消費(fèi)者的個(gè)性化需求,避免因牟利心理造成的盲目調(diào)整行為。例如,當(dāng)數(shù)據(jù)分析顯示有大量消費(fèi)者也購買衣服時(shí)衣架在購買熱水杯時(shí),不能將其捆綁促銷,以吸引新的消費(fèi)熱點(diǎn)。消費(fèi)者的購買行為是復(fù)雜的。企業(yè)越是使用大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)消費(fèi)者行為,就越需要客觀看待消費(fèi)者在消費(fèi)過程中的各種特征,在分析相似消費(fèi)群體共性的同時(shí),分析消費(fèi)者的個(gè)性化需求,避免對(duì)群體消費(fèi)需求的誤判,導(dǎo)致錯(cuò)誤營銷策略的出現(xiàn),使大數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)下的電子商務(wù)營銷始終處于靈活、靈活的營銷狀態(tài)。
。大數(shù)據(jù)分析為其提供了從數(shù)量到質(zhì)量改進(jìn)的可能性。企業(yè)必須對(duì)目標(biāo)受眾的消費(fèi)行為、消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)心理進(jìn)行有針對(duì)性的分析,調(diào)整營銷策略,實(shí)現(xiàn)營銷目標(biāo),同時(shí)提高電商品牌的美譽(yù)度,實(shí)現(xiàn)企業(yè)與消費(fèi)者的雙贏。
引用
[1]徐麗的新著作。CRM分析與大數(shù)據(jù)背景下的電子商務(wù)前景[J]?,F(xiàn)代營銷(下一期十天版),2017(06)。
[2]王振江。大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子商務(wù)精準(zhǔn)營銷策略分析[J]。經(jīng)濟(jì)特區(qū),2018(06)。
[3]張龍輝。大數(shù)據(jù)背景下電子商務(wù)企業(yè)個(gè)性化精準(zhǔn)營銷策略研究[J]。遼寧科技學(xué)院雜志,2019(03)。
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