時間：2023-06-08 11:29:45
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇電商大數據方案，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
在近日舉行的SAP中國商業同略會（China SAPPHIRE）上，華為推出了經過SAP HANA認證的華為FusionCube融合一體機解決方案，這是繼今年CeBIT 2013（德國漢諾威電子信息及通信技術博覽會）上華為推出通過SAP HANA認證的單節點RH5885服務器解決方案后，華為與SAP深化在大數據方面合作的又一新舉措。華為云計算產品線總裁任志鵬向記者表示：“我們將努力使FusionCube成為中國市場上經SAP HANA認證的最好的一體機。”
提供開放的大數據平臺
在云計算、大數據時代，企業更需要以互聯網的思維方式構建面向未來的分布式應用，這就需要一個全新的技術架構。從這個角度說，FusionCube融合一體機解決方案與面向大數據應用的SAP HANA相得益彰。
“SAP HANA是一個能夠充分挖掘和體現大數據價值的解決方案。與傳統的數據分析、商業智能解決方案不同，SAP HANA提供了一整套模型和工具，可以通過對大數據的分析預測未來的業務發展，給企業帶來新的商機。”任志鵬分析說，“針對SAP HANA，華為提供了一個創新的技術平臺FusionCube，將計算、存儲、網絡有機地結合在一起，并融合了華為分布式存儲引擎以及云管理軟件，使得大數據的實時分析與處理可以達到更高的水平。”在TPC-H測試中，華為FusionCube 刷新了基于Sybase IQ的集群性能世界記錄，充分展示了其融合架構帶來的性能優勢。
大規模定制是云計算、大數據時代的一個典型特征。許多企業客戶都需要廠商提供基于其個性化需求定制的解決方案。今天，針對不同企業的不同需求，華為提供了支持單節點HANA的RH5885方案和多節點HANA的FusionCube方案。任志鵬介紹說：“SAP HANA對基礎設施有很嚴格的要求。華為FusionCube for HANA一體機具備更快的同步寫性能、更低延時和更高的讀寫帶寬，以及很好的線性擴展能力。FusionCube可實現一站式交付、家電化安裝，并能按需靈活擴展應用，運維非常簡單。”
華為FusionCube for HANA一體機已經在許多行業得到了應用。以金融行業為例，FusionCube for HANA在包括銀行小微貸項目等在內的新興業務中得到了成功應用。華為內部還成立了一支技術團隊，專門負責支持SAP HANA。
交付“三位一體”
華為進軍IT領域后始終堅持“被集成”的策略。因此在IT解決方案的推廣過程中，華為與集成商、分銷商一直保持緊密合作。華為FusionCube for HANA一體機就是通過富通集團在中國市場上進行銷售的。“華為、SAP與富通集團基于FusionCube for HANA實現了三位一體的交付。”任志鵬表示。
談到為什么會選擇華為FusionCube for HANA，富通集團董事長陳健表示：“華為擁有極強的綜合研發能力，其大數據解決方案FusionCube for HANA的綜合性能指標在業內居于領先地位。華為以前在電信領域主要是通過直銷方式，而進入IT領域后，非常需要借助系統集成商進行行業拓展。”
如今，一體機成了頗受行業用戶喜歡的解決方案。“零售、金融等行業的用戶已經開始嘗試部署大數據解決方案，并且獲得了較好的收益。”陳健表示，“在推廣華為FusionCube for HANA一體機的過程中，我們將政府、制造、流通等作為重點突破的行業。”
以前，系統集成商的價值主要表現在，可以針對用戶的需求將各類硬件集成在一起，提供一個整合的解決方案。現在，諸如FusionCube for HANA這樣的一體機，其本身就是一個高度集成的解決方案，包括服務器、存儲和網絡等硬件設備。那么銷售一體機，系統集成商的價值又能體現在哪里呢？“銷售一體機對系統集成商的要求更高了。”陳健向記者表示，“在大數據時代，一切解決方案都應‘以客戶為中心’。作為系統集成商，我們要掌握更多的互聯網業務知識，以滿足用戶的需求為切入點，幫助客戶的業務發展，而不是單純做硬件設備的集成。”接下來，富通集團將在國內多個城市舉辦針對FusionCube for HANA的巡展。
然而，在此背后，大家卻或多或少地帶有一絲顧慮：“我的上網流量超了沒有？”“月底了，不敢再用了！”我們有時甚至能夠聽到這樣的投訴：“我就發發微博聊聊天，扣了我這么多錢！”在智能手機走進千家萬戶，3G網絡普及，流量飛速增長的今天，對于流量、上網記錄的投訴也同時以不可控制的速度遞增，甚至運營商也曾被消費者以“欺詐”等名義，類似于“您的智能手機可能進行了系統或軟件的更新”等含糊的解答再也應對不了消費者的質疑。就在業務爆炸性增長的同時，信譽的危機也悄然來到了電信運營商的面前。一個便捷、透明的上網記錄查詢系統成為了唯一的出路。
為客戶提供上網記錄查詢并非我們想象的這么簡單。這個查詢系統需要提供海量級的數據應用。今年上半年，我國移動互聯網用戶已達3.88億，同期國內某電信運營商月移動上網記錄也增至上萬億條之多，而且每半年時間其上網記錄數量都會成倍遞增。在這樣的情況下，傳統的關系數據庫根本無法應對上網記錄的存儲、管理和處理重任，有運營商已進行過測試：當傳統關系型數據庫承載百億條數據的時候，就已開始有心無力，一個查詢請求有可能幾個小時都不能返回結果。
還好，這個困局隨著“大數據”逐漸成為IT產業的關注熱點，也迎來了轉機。此前曾讓電信運營商束手無策的移動上網記錄，就擁有高容量、數據類型多樣化、持續不斷增長刷新以及能夠從中挖掘出有價值的信息這四個基本特征，算是典型的“大數據”，所以，針對大數據的一系列管理和處理技術也就成為了運營商構建高效透明查詢系統，樹立誠信服務的關鍵技術。
這一切都引發了人們對大數據解決方案的渴求。某3G服務的運營商近期采用的一套大數據解決方案在一定程度上化解了這個難題。這套解決方案的核心硬件和軟件平臺分別是基于英特爾至強處理器的服務器，以及英特爾Hadoop發行版，前者不僅性能在主流服務器處于領先地位，而且還在可擴展性上擁有獨到的優勢。后者則可以直接利用這一優勢，為大數據提供分布式、橫向可擴展的數據組織與管理功能，并將應用負載分散到硬件系統的每個節點上。而且，與開源版本和其他發行版的Hadoop相比，它對于英特爾硬件平臺的優化也更為充分，能夠讓其性能充分釋放，使應用效率更高、計算存儲分布更均衡。
海量數據電信解決方案
最終，通過配備高存儲容量至強服務器，以及英特爾Hadoop 發行版在軟件層面的支持，該運營商成功構建了移動用戶上網記錄查詢與分析支持系統。該系統使得相關記錄檢索速度達到了秒級，即輸入任何一個城市的號碼，它的詳細上網記錄會在1-2秒種被檢索出來。在用戶界面中輸入號碼后，瞬間就可以得到每天的流量記錄，詳細的網站地址，在什么位置上的網，用的是什么網絡以及起始時間等等，用戶再有任何質疑，運營商的客服人員都可以通過清晰明確地答復，消除他的疑慮。
“因為有了大數據，有了現在的這些技術支持，以前需要3-6各月才能查詢的記錄我們現在只需要幾分鐘，甚至更快。“該運營商負責人在談到這個系統時興奮地表示：“基于英特爾架構的大數據軟硬件技術，給電信行業帶來了很大機遇，這些數據的挖掘分析還會為最終客戶的使用體驗展現出更高的價值，為未來移動互聯網的發展奠定了良好的基礎。”
SUSE Manager簡化Linux管理
近日，SUSE公司在美國SUSECon用戶大會上宣布推出其最新版用于企業Linux環境的系統管理解決方案SUSE Manager 1.7。SUSE Manager通過單一集中化的解決方案幫助企業全面綜合管理SUSE Linux Enterprise Server和Red Hat Enterprise Linux服務器。1.7版本中包括增強的靈活性與合規，可幫助客戶發展Linux部署，并減輕管理工作。
一部分屬于單純以大數據技術為核心的新興企業，希望為市場帶來創新方案并推動技術發展。
另有一些原本打理數據庫/數據倉儲業務的老牌廠商，他們打算利用自身優勢地位沖擊大數據領域，將現有安裝基礎及產品線口碑推廣到新一輪技術浪潮當中。
下面我們就一起來看今天的十五家大數據企業名單，其中十家早已名滿天下、另外五家則屬初來乍到。
10大老牌：
1、IBM
根據Wikibon的報告，作為2012年大數據業務營收成績最好的公司，IBM過去一年從大數據相關產品及服務中獲得了13億美元收益。其具體產品包括服務器與存儲硬件、數據庫軟件、分析應用程序以及相關服務等。在IBM圍繞大數據開發出的產品中，DB2、Informix與InfoSphere數據庫平臺、Cognos與SPSS分析應用可謂最為知名。IBM同時也為Hadoop開源數據分析平臺提供支持。
2、惠普
惠普在2012年獲得的大數據營收名列第二，總值為6.64億美元。這家供應商還提供與之相關的硬件、軟件以及服務，其最為知名的方案當數Vertica分析平臺。
3、Teradata
Teradata在2012年獲得全球第三大大數據廠商頭銜，其營收總額達4.35億美元。Teradata憑借自家硬件平臺、數據庫以及分析軟件而聲名遠播。它同時針對零售及運輸行業推出了專門的分析工具。
4、甲骨文
盡管在大家眼中，甲骨文一直以其冠絕群雄的數據庫產品聞名，但事實上他們也是大數據領域的主要競逐者之一。其甲骨文大數據設備將英特爾服務器、Cloudera Hadoop發行版以及甲骨文的NoSQL數據庫結合到了一起。2012年甲骨文名列大數據企業榜單第五位，營收總額為4.15億美元。
5、SAP
SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的當數其HANA內存內數據庫。2012年該公司在大數據企業競爭中位居第六，營收總額為3.68億美元。
6、EMC
EMC一方面幫助客戶保存并分析大數據，另外也充當著大數據分析智囊營銷科學實驗室的所在地這家實驗室專門分析營銷類數據。EMC推出的最新爆炸性消息是與VMware及通用電氣一道支持Pivotal公司。Pivotal將對Hadoop與EMC的Greenplum數據庫與HAWQ查詢工具進行整合。EMC在2012年的大數據企業排行榜中位列第七，營收總額為3.36億美元。
7、Amazon
Amazon向來以企業云平臺聞名于世，但同時也推出過一系列大數據產品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大數據數據庫以及能夠與Amazon Web Services順利協作的Redshift規模化并行數據倉儲方案。
8、微軟
微軟的大數據發展戰略可謂雄心勃勃，包括與Hortonworks建立合作關系、建立一家大數據新興企業以及推出基于Hortonworks數據平臺的HDInsights工具。微軟的SQL Server數據庫也頗具知名度，且于2012年的大數據企業比拼之中位列第九，營收總額為1.96億美元。
9、谷歌
谷歌公司推出的大數據產品包括BigQuery一款基于云的大數據分析平臺。該公司在過去一年中拿下3600萬美元大數據營收。
10、VMware
VMware向來以云計算及虛擬化解決方案著稱，不過近來也開始逐步踏入大數據領域。今年六月虛擬巨頭公布的VMware vSphere大數據擴展版就很說明問題，這套方案使得vSphere能夠控制Hadoop部署并幫助企業用戶簡化大數據項目啟動流程。VMware在過去一年中獲得3200萬美元大數據營收，幾乎與谷歌公司持平。
業界新生代：
11、Cloudera
相信目前已經沒人敢在列舉頂級大數據供應商時漏掉Cloudera。這家新興企業獲得1.41億美元風險投資，支持陣營中甚至包括谷歌、Facebook、甲骨文以及雅虎等在大數據領域赫赫有名的老將。該公司于2008年首次為企業客戶帶來Apache Hadoop平臺。
12、Hortonworks
Hortonworks是另一家Hadoop供應商，并在2011年從雅虎公司分離出來之后獲得超過7000萬美元的風險投資支持。它在發展中將矛頭直指Cloudera，這位年輕選手背后則站著微軟、Rackspace、紅帽、Teradata等多家戰略合作伙伴。
13、Splunk
根據WIkibon的統計，Splunk是目前純大數據供應商中占據市場份額最大的企業，2012年全年營收總額達1.86億美元。該公司主要關注機器數據分析業務。
14、10Gen
10Gen最具影響力的得意佳作要數其開源MongoDB一款業界領先的NoSQL數據庫。該公司的戰略投資伙伴包括英特爾、紅帽以及In-Q-Tel。10Gen去年在純Hadoop及NoSQL業務企業中名列第三，營收總額為3600萬美元。
1 大數據技術與營銷
根據麥肯錫的定義，大數據是在獲取、存儲、管理、分析等方面的規模大大超出傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量規模、快速流轉、多樣類型和低價值密度等特征。對海量數據的挖掘和運用正在推動新一波生產率增長的到來：谷歌流感趨勢（Google Flu Trends）預測系統利用用戶輸入的搜索關鍵詞預測禽流感的散布；攜程利用數據模型訓練平臺預測用戶行為，于用戶出行前在網頁和營銷郵件中作出個性化推薦，從而提高打_率和轉化率。可以說，大數據時代已經來臨，且大數據的核心就是預測。[1]在互聯網行業，擁有海量數據和對海量數據的強大運算能力意味著擁有制勝砝碼。借助技術和營銷的雙重手段，通過收集、分析數據來傾聽、理解用戶需求，并在洞察和整合的基礎上實施個性化營銷，能夠使廣告更加精準、有效，從而為品牌企業帶來更高的投資回報率。綜上所述，大數據營銷是基于大數據的技術與營銷的無縫融合，在“玩轉”數據基礎上的大規模個性化營銷將幫助企業形成新的核心競爭力。
航運業是與經濟貿易發展相關性極強的行業，航運經營活動中產生的數據具有大數據的天然屬性。在即將到來的智能化工業革命浪潮中，作為全球經濟貿易活動的關鍵環節，航運業必須與信息網絡實現深層次對接與合作，通過分析航運數據識別客戶行為，并據此制定營銷方案，以應對航運業長期低位運行的現狀。
2 航運電商大數據的類別
2.1 產品數據
產品數據指船公司或其人在航運電商平臺上的航線產品信息。航運電商平臺按照裝貨港、卸貨港、延伸服務、航班密度等來區分航線產品，并積累、管理同一航線產品不同航次（時間）的價格信息。
2.2 用戶數據
用戶數據指反映用戶訪問行為特征和屬性的數據，包括訪問產品類別、訪問頻率、訪問時間、地理位置和訪問歷史等。用戶數據可用于分析用戶的訪問行為特征，并預測用戶的消費傾向。
用戶數據分析的基礎是用戶識別。用戶識別指識別日志數據中由同一用戶所觸發的訪問記錄，并基于該用戶的訪問記錄得到其在特定時間段內的瀏覽序列。用戶識別的方法如下：（1）如果用戶的互聯網協議（Internet Protocol，IP）地址不同，則認為是不同用戶；（2）如果用戶的IP 地址相同，但使用的瀏覽器或操作系統不同，則認為是不同用戶；（3）如果用戶的IP 地址相同，使用的操作系統和瀏覽器也相同，則根據網站頁面之間的邏輯結構來識別用戶，即如果請求頁面無法從已訪問的頁面到達，則判斷該用戶是新用戶；（4）如果用戶的IP地址、操作系統、瀏覽器、網站頁面等均相同，但網頁瀏覽記錄中的賬號相關字段名發生變化，則判斷該用戶是新用戶。
2.3 搜索數據
搜索數據指反映用戶搜索行為特征的數據，如瀏覽用戶數量、瀏覽用戶增長率、新老瀏覽用戶比例、瀏覽用戶停留時間等。搜索數據可用于分析用戶對產品的興趣度，以用戶停留時間為例：通常情況下，用戶在自己感興趣的產品頁面停留時間較長，在不感興趣的產品頁面停留時間較短；因此，用戶停留時間越長，其購買該類產品的傾向越大。
搜索數據可分為平臺基礎數據、用戶關系管理數據、產品管理數據等，其中：平臺基礎數據包括用戶數量、成交數量、成交金額等數據；用戶關系管理數據包括瀏覽及成交用戶分布、用戶成交記錄、用戶流失預警等數據；產品管理數據包括用戶關注產品、用戶成交產品、用戶定制產品等數據。
2.4 成交數據
成交數據指反映產品成交情況的數據，包括成交產品的區域分布、時間段分布和價格區間分布等數據。成交數據可用于分析市場供需狀況，為產品優化及合理定價提供參考。
2.5 集裝箱動態數據
航運電商平臺通過與船公司之間的數據交換掌握集裝箱動態，并通過推送、查詢等功能向客戶提供提箱、返場、裝船、海運、抵港、卸船、提貨、還箱等集裝箱動態數據，將原來需要由收發貨人自行查詢集裝箱動態的服務模式轉變為主動向收發貨人推送關鍵節點動態信息的服務模式，從而實現集裝箱全程運輸的可視化，使收發貨人可隨時掌握集裝箱動態，為提升集裝箱海運質量提供信息保障。
2.6 衍生數據
衍生數據指貨主向船公司訂艙時所提供的貨物品名等信息。未來，航運電商平臺可以利用衍生數據，向用戶提供各類貨物的流向、流量等信息，以便用戶據此調整商品生產及貿易行為，從而提升社會效率，使社會資源得到更加充分的利用。
3 航運電商大數據在集裝箱航運業中的
應用
3.1 個性化精準營銷
個性化精準營銷既能讓需要信息的客戶及時獲得信息，又不打擾對該信息沒有興趣的人，即在不影響客戶體驗的前提下達到營銷目的。通過對大數據的深度挖掘，航運電商平臺能夠準確預測客戶需求，并向客戶提供個性化的運輸解決方案，適時向客戶推送其感興趣的運輸路徑、運輸價格、艙位情況等信息，從而使信息更有價值且更加人性化。例如，客戶在航運電商平臺上搜索某條運輸路徑時發現艙位已售完，此后，一旦推出該運輸路徑的新艙位，航運電商平臺可立即告知客戶。對于客戶而言，此即有價值的信息，而非垃圾廣告，尤其是在旺季艙位緊張的情況下，個性化精準營銷的優勢更為突出。
全球付費電視用戶預計2017年超10億，其中IPTV用戶凈增0.8億至1.8億，全球視頻行業空間超過5000億元，其中電信運營商所能觸及的電視業務分發領域空間接近1000億元，巨大的視頻流量增長給運營商網絡帶來巨大挑戰。中興通訊作為全球領先的信息及通信解決方案供應商，基于對視頻及網絡深入的研究和現網經驗，以及對視頻行業未來的見解，了《中興通訊大視頻方案白皮書》提出了運營商如何應對視頻業務的流量沖擊，如何構建面向視頻業務的網絡，如何在大視頻時代占據先機的思路和方法。
四“大”特征
目前，大視頻有四“大”特征，即大內容，大網絡，大數據，大生態。
所謂大內容，主要體現在兩方面，一方面是格式多樣化，目前有普清、高清、4K三種格式；另一方面是方式多樣化，主要以IPTV、OTT視頻、移動視頻三種方式存在。大網絡是指有線無線網絡，涵蓋從接入到承載，同時與NFV/SDN，CDN融合交互。大數據是指海量的視頻網絡數據、業務數據以及用戶行為特征支撐運維、運營。大生態還需要基于開放平臺構建共贏生態，提升盈利能力。
中興通訊深刻理解大視頻內涵，提出運營商可以從用戶體驗，網絡架構，創新業務，生態圈四個方面深入著手，以此來實現構建滿足4K視頻到家庭，高清視頻到移動的極致視頻體驗的精品網絡的目標。
構建4K視頻網絡
1.構建超寬帶，低時延的FBB/MBB網絡。
FTTH/G.fast接入網產品支撐百兆，千兆到戶，400G BRAS，1T CR平臺支撐超寬城域網。
4G/Pre5G無線產品大大提升移動基站帶寬，核心網支持TCP優化等多種視頻優化能力。
2.構建固移融合，分層部署，彈性調度的CDN網絡。
固移融合的CDN不僅能夠為有線網絡下的IPTV/OTT視頻提供服務，而且也能夠為移動網絡下的視頻提供服務。滿足用戶多屏化的業務需求，在TV屏和手機屏上為用戶提供一致的視頻體驗。
分層部署，CDN支持進一步下沉到OLT/RAN側：4K視頻來臨后的巨大體量將造成城域網的擁堵，所以CDN繼續下沉必將成為下一步趨勢。在有線網絡CDN節點可以進一步下沉到OLT節點。在移動網絡下，將CDN部署到RAN側可以極大地縮短傳輸時延，極大地提升用戶移動視頻體驗。
CDN部署云化/SDN化實現資源的彈性調度：CDN部署在SDN化的vDC架構之上，通過軟硬件解耦來支持自動部署，彈性伸縮。通過vDC之間的互聯可以做到CDN節點所有的資源成池，在不同節點之間進行存儲計算資源共享，大幅度提升系統整體運行效率，降低系統回源流量。CDN部署的網絡SDN化后則能將網絡資源虛擬化，CDN能將業務資源，服務等級與網絡資源進行匹配，提供更好的用戶服務。
3.超清，融合智慧家庭方案。
4K機頂盒：全面支持4K@60P視頻，HDMI2.0，標準4K視頻體驗。
xPON+機頂盒融合智能網關：簡化家庭網絡，簡化設備操作，降低產品成本，提升業務體驗。
大數據實現智能化
1.V-QOE視頻指標體系
基于視頻網絡端到端服務能力的度量以及有效的視頻業務質量評估需求，建立一套以用戶體驗為中心的視頻評價體系，用統一的衡量標準，來評價不同網絡、不同屏幕、不同場景應用下的視頻體驗的好壞即為V-QOE視頻指標體系。
2.大數據智能運維
構建大數據智能運維系統通過部署系列探針，采集終端、CDN、業務平臺以及網絡側的KPI數據，基于大數據技術，構建V-QOE指標體系，實現視頻體驗的實時監控、故障快速定界定位以及面向視頻體驗的網規網優等功能。
3.大數據智能運營
構建大數據平臺，從海量的視頻數據中，進行用戶行為的深入分析，構建用戶畫像，支撐視頻推薦，精準廣告，數據變現等運營需求，基于開放的視頻平臺，提供多樣化的業務，更好的盈利和吸引用戶。
1.多樣化的廣告業務：構建智能廣告平臺，實現開機廣告，VOD廣告，頻道廣告，掛角廣告等多種廣告形態，同時基于手機和電視的多屏互動功能，實現超聲波廣告等新型廣告形式。
2.可視通信：基于IMS+RCS的可視通信方案，可以實現手機與電視，電視與電視的可視通信業務，可以提供比OTT視頻通信更有質量保障，效果更好的視頻通信業務。
3.固移一體化：將IPTV業務進一步拓展到移動側，提供手機IPTV業務，并確保為手機和TV端提供一致的視頻體驗，同時利用多屏互動，手機操作靈活的特點，開發更多的創新業務（如電視紅包等）。
今年，軟件行業普遍面臨資本寒冬，久其軟件是如何做到一枝獨秀的呢？筆者采訪了久其軟件副總裁錢暉，他總結的經驗為：“內生外延，構建大數據生態圈。”“內生”即內部鼓勵創業，深挖行業，發揮傳統管理軟件的優勢；“外延”則是通過資本市場收購、合作、合資等方式，發展互聯網、云計算、大數據、物聯網等新業務。久其軟件在保持傳統業務穩定增長基礎上，拓展外延業務，通過資源整合利用，構建大數據生態體系，新老業務相互補充，為企業注入了強勁的爆發力。
推進大數據變革
久其軟件成立于1997年，在中國信息技術變革升級的大潮下，憑借核心技術和快速響應的優勢，贏得了政府部門和大型央企的信賴，在短短的幾年間全國業務全面鋪開，先后在各省市成立了分支機構，完成全國一盤棋的戰略布局。在此后的十多年里，為政府部委、大型企業集團及其下屬機構提供自主研發的管理軟件，是久其軟件的核心業務。
時至今日，“互聯網+”熱潮席卷，各大軟件企業都將重心放在了拓展互聯網業務上。這期間，也有不少軟件企業重新認識到傳統業務的重要性，開始回歸傳統軟件業務。久其軟件則選擇，在發展互聯網業務的同時，堅持深耕細作傳統業務，將傳統軟件業務的根不斷向深處延伸開來。
針對政府行政事業單位，久其軟件以財政資金為核心，提供報表、統計業務一套業務解決方案，久其軟件稱其為四算合一，即預算、結算、核算、決算四算合一的解決方案。這套方案以大數據為依托，與傳統報表業務不同的是，該方案以資金鏈條即財政資金為核心，政府行政事業單位拿到劃撥的資金后就知道錢該怎么花。
針對大型企業集團，久其軟件提供GMC（集團管控）業務，相比于傳統的ERP，GMC提供的是以財務管控為核心的戰略、運營、財務和風險四大領域的整體解決方案。
久其軟件副總裁錢暉說：“20年來，久其軟件只做了一件事情，就是跟數據打交道，所有的報表就是數據采集、處理、分析，一直就干這一件事情。過去給政府提供結構化數據分析，主要基于政府的報表數據，現在有了更大的數據量，更快的計算速度，久其軟件針對助力政府大數據和智慧轉型的工作目標，在綜合服務模式、綜合服務平臺框架方面做好了準備。”
技術驅動為久其軟件帶來了大數據變革。為推進大數據變革，久其軟件不斷夯實基礎設施建設。隨著新的研發基地的建成使用，久其云平臺和自有的大數據中心將為客戶提供全方位的數據支撐服務。
基于大數據的發展，久其軟件啟動了內部的變革，將傳統報表業務、商業智能BI業務進行整合，成立新品牌久其唯數，該品牌實際是基于大數據的一套解決方案，完成技術到數字營銷的工作。
組織結構上，久其軟件成立了大數據研究院、大數據交付中心、大數據咨詢團隊和數字營銷事業部四大部門，從項目接納到社會應用，形成內部生態圈。
而更大的生態圈，久其軟件通過外延完成。
構建大數據生態圈
保持傳統業務穩定增長的情況下，久其軟件迅猛發展互聯網等領域新業務，目前已經成為集大數據、集團管控、電子政務和移動互聯領域軟件的研發與推廣于一身的B2B2C的大數據解決方案提供商。
久其軟件的傳統業務是通過內部資源整合，交由新品牌久其唯數承擔。而新業務，以及更大的生態圈，久其軟件則通過資本市場整合完成。久其軟件錢暉稱其為外延式發展策略。
2012年，久其軟件云計算戰略啟動，正式進軍互聯網大數據領域。久其軟件成立海南云計算公司，并引進互聯網精英，開始發展2C的業務，定位于國內領先的B2B2C的大數據綜合服務供應商。
2014年，久其軟件4.8億元收購億起聯科技。億起聯科技是全球移動大數據營銷平臺，在移動大數據營銷領域積淀深厚。通過收購億起聯科技，久其軟件擁有了技術后盾，開始探索幫助客戶實現優質數據資源變現。同年，久其軟件與大數據公司智通勝創合資成立久其智通，是目前國內為數極少的能將大數據直接產品化的公司。
2015年，久其軟件6億元全資收購華夏電通，進一步完善它在電子政務領域業務布局，垂直深耕法院信息化業務，夯實并延伸政務大數據服務體系。同年，與龍信數據（北京）有限公司聯合設立久其龍信，專門針對與財稅工商相關的數據分析、咨詢業務，打造中國領先的政府大數據方案供應商。也是2015年，久其軟件設立北京久其互聯網金融信息服務有限公司，戰略布局互聯網金融業務領域。
2016年，久其軟件2.05億元全資收購瑞意恒動，深耕社會化營銷領域的數字營銷業務。
久其軟件與中關村大數據產業聯盟合作，成立大數據產業基金，發揮資本協同效應。
至此，憑借在數據管理方面的深厚積累，經過兩年多的資本市場運作和自身研發投入，以久其股份（久其唯數）為中心，通過久其智通、久其龍信、億起聯科技、久其海南云計算等四家成員企業，前后延伸構建起了完整的久其大數據生態體系，已經具備了云計算服務、大數據技術平臺、大數據咨詢，以及大數據移動營銷等領域的能力和技術儲備，為用戶在大數據管理與分析方面提供全面解決方案。
據悉，通過外延，久其軟件業務規模迅速擴大，外延式發展為久其軟件帶來一半以上的業務。
推進大數據應用
久其軟件大數據布局縝密，框架思路清晰明了，傳統業務已經獲取、接觸了大量政務數據、企業數據。在政務大數據爆發的今天，通過內生和外延，久其大數據生態圈已經完善，可以充分利用在手數據資源，服務于政企客戶，大力推進大數據應用的。
據介紹，久其軟件在教育決策、智慧交通、精準扶貧、媒體融合、農業、社保、協會等方面正不斷發力，先后完成了大數據相關項目26個，正在建設的有17個，真正實現了將技術與政府部門的實際需求切實融合。
錢暉表示：“我們對于政府大數據應用的目標非常明確，就是幫助政府，利用大數據技術提升政府的治理能力，優化政府治理體系。”
錢暉重點分享了久其軟件“精準扶”的實踐應用。錢暉介紹，久其軟件依托自主可控技術平臺承建的國務院扶貧辦精準扶貧決策支持系統，系統整合了全國7000多萬貧困人口的所有數據，以及項目、資金的使用情況數據，實現了貧困戶的精準識別、精準幫扶和精準脫貧，助力扶貧舉措精準到位、扶貧資金優化配置和扶貧成效量化評估，為國家精準扶貧提供有效的決策支持。
錢暉表示：“大數據時代意味著政府的決策都以數據來說話，在扶貧項目中，通過對貧困人口數據的分析，發現40%的人是由于大病成為貧困戶或者返貧，對此扶貧辦提出醫療助貧的決策更加精準了。”
教育現代化方面，久其軟件為教育部建設了國家教育科學決策服務系統，整合了自1949年以來所有教育統計數據和十大教育領域數據。
除此之外，在助殘、養老、林業、農業以及交通出行等領域，久其軟件在國家衛計委、民政部等中央部門建設的大數據決策支持系統都取得了良好的效果。
久其軟件通過大數據應用，協助地方政府進行產業分析、產業布局，為地方政府決策提供戰略支撐。用錢暉的話說是：“大數據不僅促進管理軟件生態體系升級，更對大數據企業如何利用技術優勢增進民生福祉提出了更高要求。”
除了政府應用，久其軟件大數據也在人民日報用戶行為分析、銀聯日志分析等大型企業集團數據分析中發揮作用。
[關鍵詞] 大數據技術；O2O跨境電商；客戶信息；數據挖掘
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 21. 080
[中圖分類號] F713.36 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2016）21- 0154- 03
在信息飛速發展的時代，消費者的消費觀念發生了很大的變化，對消費的前期服務也越來越重視。然而如何滿足這種消費需求，僅靠人力已經不足以處理，這就需要我們提出新的技術和想法。近幾年，O2O跨境電商中的客戶信息在持續上漲，但是對于此類客戶的數據卻沒有充分的利用。本文基于大數據技術，通過對O2O跨境電商客戶數據信息進行挖掘，經過詳細分析對比，從中獲取有價值的信息，創造更高的商業價值。
1 O2O跨境電商在客戶信息方面存在的問題
目前，O2O跨境電商企業面臨著前所未有的市場化和客戶個性化的挑戰。在這種大環境下，只有那些能夠及時吸收先進的管理理念，利用大數據對客戶信息進行深入分析、了解市場變化的企業，才有可能成為競爭的贏家。雖然某些企業已經取得了階段性成果，但是仍存在一些問題：
（1）數據挖掘技術應用不足。缺乏客戶關系模型的建立，對客戶數據多數停留在統計分析的層面上，少有利用更加有效的數據分析技術對客戶進行深入地了解。
（2）忽視對客戶需求的分析。很多企業對客戶關系管理只是停留在集成化和自動化上，目的單單是提高自身的工作效率，很少將注意力放在客戶需求上。
2 大數據下的O2O跨境電商
2.1 O2O跨境電商
跨境電商是指分屬不同關境的交易主體，通過電商平臺達成交易、進行支付結算，并通過跨境物流送達商品、完成交易的一種國際商業活動。跨境電商是基于網絡發展起來的，網絡空間相對于物理空間來說是一個新空間，是一個由網址和密碼組成的虛擬但存在的世界。網絡空間獨特的價值標準和行為模式深刻地影響著跨境電商，使其不同于傳統的交易方式而呈現出自己的特點。
O2O電子商務模式（Online-to-Offline）是一種線上、線下消費形式，泛指通過有線或無線互聯網提供商家的銷售信息，將線下商務的機會與互聯網結合在一起，聚集有效的購買群體，并在線支付相應的費用，再憑各種形式的憑據，去現實世界的商品或服務供應商那里完成消費。O2O電子商務模式是傳統電商發展的延伸，通過這種消費行為極大的滿足了消費者個性化需求，為客戶提供更加完善的服務。而且商家能夠通過網店信息傳播快、遠、廣的特點，在最短的時間內聚集強大的消費能力，同時滿足商家和消費者雙方需求。在電商的發展推動下O2O為商家的經營帶來無限可能，加強線下商家的競爭力，而且O2O不僅僅是簡單的將線上消費者引領到線下實體店，它能夠做到線上與線下的無縫連接，最大限度方便客戶。目前在消費形式中本地消費仍占較大比例，O2O模式能很好地將電商優勢發揮到本地消費中，促進線下商家的發展。在此環境下，企業要提高自身服務意識，密切關注客戶行為，加深與客戶之間的聯系，以便有效發揮O2O模式的積極作用。
2.2 O2O跨境電商的優勢
將跨境電商與O2O電子商務模式緊密結合后，O2O跨境電商也將極大的發揮出它的優勢。首先，O2O模式充分利用了互聯網跨地域、無邊界、海量信息、海量客戶的優勢，同時充分挖掘線下資源，進而促成線上客戶與線下商品與服務的交易。其次，O2O模式可以對跨境電商商家的營銷效果進行直觀的統計和追蹤評估，規避傳統營銷模式的推廣效果不可預測性。再次，O2O模式可以及時獲取跨境電商商家的促銷活動、折扣信息等，并且能在實體店中體驗滿意后再確定消費。最后，O2O模式將拓寬跨境電商的發展方向，由規模化走向多元化，具體流程如圖1所示。
2.3 大數據
大數據，或稱巨量資料，是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術，其具有如下四個特征：
（1）數量大。大多數企業每日產生的客戶數據已經達到TB級，其中包括社交網絡數據、移動互聯網數據及其他網絡數據。而O2O跨境電商客戶數據擁有了更加廣泛的數據源，其數據規模從TB級別躍升到PB級別甚至是EB級別，并能夠有效地利用這些數據促進O2O跨境電商的發展。未來企業會將更多的TB 級數據應用到O2O 跨境電商中。
（2）類型多。客戶數據信息來源廣闊、類型復雜，不僅可以從交易平臺上獲得客戶數據，而且以不同的方式在不同范圍內最大限度的獲取客戶數據。O2O 跨境電商模式下，這些數據來源主要包括客戶基本資料、客戶消費記錄、跨境電商企業內部業務信息等海量的結構化和半結構化數據，還包括客戶評論等反饋數據、客戶行為記錄、移動終端數據和社交媒體等非結構數據。
（3）速度快。客戶行為產生了客戶數據，而這些數據具有瞬時性，因此對客戶數據實時處理的要求較高。在O2O 跨境電商模式下，需要實時分析客戶數據并根據分析結果對客戶進行個性化服務。
（4）價值高。客戶數據有著巨大的商業價值。O2O 跨境電商模式下，客戶是 O2O跨境電商的核心，企業對客戶數據進行精準的預測與分析，并能夠提高自身在同行業中的競爭力。
3 大數據技術在O2O跨境電商客戶信息方面的應用
大數據技術通過對客戶的興趣愛好、消費習慣、以及不同客戶的消費理念進行收集、分類、加工、處理等，針對這些分析結果推斷出客戶的下一步消費方向，以此為契機，對這類客戶制定營銷計劃，從而達到節約成本的目的，同時也滿足了消費者的消費心理，以獲得更高的收益。論文將從以下幾點探討大數據技術是如何幫助企業解決客戶信息在實際中遇到的問題：
3.1 穩定客戶關系
商務部數據顯示，在2015年進出口雙降的背景下，跨境電商增速卻超過30%。有專家預測，2016年我國跨境電商進出口額將達6.5萬億元。顯然，跨境電商在進出口貿易中占有很大比重，而跨境電商中最重要的則是依靠大數據對客戶數據進行收集，O2O跨境電商平臺中客戶的行為分析可以通過數據挖掘進行，我們可以發現客戶、鎖定目標客戶，保留已存在的客戶，并通過客戶分析尋找潛在的消費者，并針對這些客戶的行為特征提供個性化服務。而個性化服務則是根據O2O跨境電商中客戶的興趣愛好和購買方向為客戶推薦感興趣的信息和商品。在一些社會網絡中，客戶數據在預測客戶流失和推銷方面有相當大的效果，比如某客戶的朋友此前體驗了O2O跨境電商平臺服務并高度點評后，此人也有很大的可能性關注此O2O跨境電商平臺及其服務，這對O2O跨境平臺的發展有一定的推進作用，更容易鎖定潛在客戶。
對O2O跨境平臺來說，也可以利用數據與客戶進行溝通，使客戶對平臺更為關注，極大的改善客戶忠誠度與客戶關系。在客戶方面，可以通過跨境平臺提供的商家信息，以及商家推薦來購買合適的商品，使客戶的消費更加便捷。根據對客戶在跨境平臺的瀏覽數據的分析，可以從中了解到客戶訪問頁面的相關性以及客戶所要找尋的具體種類。針對這一類型的客戶，跨境平臺增加其所期望種類的網頁鏈接，提高客戶的瀏覽、消費滿意度。通過數據的分析，商家能夠實時掌握市場動態，使商家根據客戶需求為客戶制定出個性化、經濟性的服務，穩定客戶關系，并積極發掘潛在客戶。海量客戶數據的深度分析和廣泛利用，可以大大提升對老客戶的維護與營銷效果，提高客戶瀏覽滿意度，具體流程如圖2所示。
3.2 廣告精準投放
艾瑞咨詢的研究數據顯示，跨境進口電商在2014、2015兩年的平均增長率達到42.1%，在進口總額中的滲透率已達8.6%；預計2016年跨境進口電商的規模將突破1萬億元，在進口總額中的滲透率達到11.7%。通過對這些數據以及客戶在跨境電商平臺的瀏覽數據的分析，可以從中了解到客戶訪問頁面的相關性以及客戶所要找尋的具體種類。從而為O2O跨境電商平臺的網絡廣告提供素材，并有針對性的對客戶進行廣告的投放，通過分析客戶點擊的廣告種類以及對廣告的反應程度，最終確定對客戶實行定向廣告的投放。隨著規模的不斷擴大，數據分析的結果也越來越準確、可靠，采取這種廣告精準投放方式，可以為O2O跨境電商平臺帶來可觀的利益。客戶在獲取廣告信息后，再到跨境電商O2O體驗店進行體驗，覺得滿意再下單購買，這樣一種模式，減少了退貨率，也激發了消費者購買欲，實現了線上線下的完美結合。
3.3 優化營銷方案
客戶數據挖掘還可以為O2O跨境電商平臺提供精準的營銷方案，從而及時地滿足客戶的需求，使消費者更加方便、快捷的完成消費。通過對客戶數據的分析可以讓O2O跨境電商平臺的營銷方案更合理，比如價格和庫存的調整等。同時，數據挖掘可以幫助O2O跨境電商平臺發現客戶的深層次需求，更可能發掘、識別潛在商機。利用對客戶數據的挖掘，O2O跨境電商平臺也可以區別客戶價值的高低，針對不同價值的客戶采用不同的營銷策略，從而達到營銷目的。例如，通過對客戶瀏覽數據的挖掘，確定客戶的消費興趣和習慣，從而推斷出客戶的下一個消費行為，利用網頁的關聯性與客戶的期望值相結合，在客戶期望的頁面上添加導航鏈接、合理安排服務器緩存、減少服務器響應時間等對客戶制定特殊的營銷策略。
3.4 擴展增值業務
當O2O跨境電商平臺的客戶數據積累到一定程度時，可以建立完整的客戶數據庫，通過對客戶數據的深入分析，從而對客戶提供其他的產品和業務，實現客戶數據的擴充。現階段大型O2O跨境電商平臺都在利用大數據開發新的應用，發現其附加值，能夠更好的開發新業務，例如阿里巴巴聚石塔和淘寶數據魔方就是典型的應用。還可以通過開展其他企業因缺乏數據而難以涉足的某些業務，如消費信貸、企業的小額貸款等，阿里集團面向其平臺商家提供日息千分之零點五的小額信貸服務，該服務就是通過分析大量客戶數據來進行業務擴展。
4 結 語
O2O跨境電商進入了數據爆炸的時代，電商企業已經意識到，最準確的商務決策來自于數據支持。通過對O2O跨境電商客戶信息的深度分析，以及挖掘出客戶的行為特征、消費習慣和興趣，讓O2O跨境電商各方參與者獲得具有極大價值的數據。大數據技術在客戶信息方面的應用必將成為O2O跨境電商深入發展的重中之重，為其帶來巨大的商業價值。
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隨著移動互聯網、云計算、4K大視頻、大數據、物聯網等新業務的迅猛發展，爆發式的數據流量增長和海量的設備連接對通信網絡提出了更高的要求，傳統的剛性、煙囪式網絡已難以為繼，運營商需要打造更加敏捷、智能、開放的新一代網絡架構，用來承載未來更加多樣化、智能化的業務應用。隨著IT和CT的深度融合，由此而產生的云計算、SDN/NFV等新技術，為運營商的網絡與業務轉型帶來了巨大的機遇。
作為國際知名信息通信網絡產品與解決方案提供商，烽火通信近年來積極探索并加速ICT轉型，立足于光通信，業務深入拓展至信息技術與通信技術融合而生的廣泛領域，如云計算、智慧城市、4K融合視訊、SDN/NFV等，客戶遍布國內、國際和信息化三大市場，為客戶提供領先的端到端信息通信網絡產品和解決方案。
在12月27日舉行的2016中國通信產業大會暨第十一屆中國通信技術年會上，烽火通信NFV產品線市場總監鄭發金向《通信產業報》（網）記者詳細介紹了烽火通信面向ICT轉型的云、網、端產業布局和基于SDN/NFV的FitNet戰略。
深化ICT轉型 全面布局云、網、端
近年來，隨著“寬帶中國”、“智慧城市”、“互聯網+”、“中國制造2025”等國家戰略的實施和推進，光通信、4G網絡、數據中心等經歷了較快的發展階段，大數據、云計算、SDN/NFV、物聯網等新技術有望迎來新的發展機遇。烽火通信基于穩健增長的光通信、光纖光纜等傳統網絡業務，業務領域逐漸向云和端進行擴展，已經取得了令人矚目的成績。烽火通信在武漢、南京、西安、成都、長春、珠海等地部署產業基地，深化ICT轉型進行產業布局和新技術研究開發。
云：烽火通信積極布局云計算、智慧城市等業務，借力“智慧湖北”建設的重要發展契機推動大數據業務的開展，在原有烽火集成、烽火網絡、烽火星空、南京數據中心等業務范圍基礎上，積極構建“大集成”框架，并成立智慧地鐵公司、教育資源平臺運營公司、武漢光谷智慧科技有限公司、湖北省楚天云有限公司等，并了“智慧城市解決方案暨FitCloud云網一體化技術戰略”，全自主開發的“大數據平臺+應用開發+數據分析”產業鏈正逐步形成。烽火通信在南京投資建設的云計算中心一期項目順利進行，自主研發的FitCloud云計算平臺現已成功應用在湖北省教育云、湖北省政務云（楚天云）中。
網：伴隨全球加快邁向信息社會，光通信產業成為最具潛力、增長速度最快的領域之一，大容量、高帶寬仍是未來光網絡發展的基本需求。烽火通信立足于光通信，目前已擁有光通信O備、數據通信設備、SDN/NFV、關鍵芯片等全系列網絡產品和解決方案。烽火通信光通信系統、光纖光纜的綜合競爭力均排名世界前五，數通市場排名世界前七。在SDN/NFV新技術方面，烽火通信不斷加大研發投入，目前有從接入到核心的全系列SDN產品，包括SPTN、SIPRAN、SDON、光與IP協同SDN控制器等，并已在多個項目中成功應用；在NFV方面，積極布局X86服務器NFVI基礎設施，在虛擬化、VNFs、MANO等方面不斷加強產品方案的研究開發。
端：烽火通信終端產品從無到有，經過幾年的沉淀與積累，現已擁有寬帶終端、智能網關、OTT盒子、無線路由等全系列終端產品，銷售額裂變式地增長，全球累計出貨超過1200萬臺，全線產品大規模應用于亞歐拉美市場，樹立了全球知名的終端品牌形象。2016年4月，烽火通信了全新一代4K融合視訊平臺及CDN解決方案，助力運營商做大做強視頻業務和提供基礎服務保障的同時，也在不斷地挖掘新的商業價值。
網絡云化 推出FitNet解決方案
從語音時代，到數據時代，再到未來的智能化時代，通信網絡也經歷了數字化、IP化和IT化的階段。隨著IT和CT技術的深度融合，國內外運營商紛紛提出了網絡轉型計劃，如AT&T提出了Domain2.0計劃，中國聯通提出了CUBE-Net 2.0新一代網絡架構，中國移動提出了NovoNet 2020未來網絡，中國電信提出了CT-Net 2025計劃。在此背景下，烽火通信提出了FitNet網絡解決方案，以SDN、NFV、云計算等技術為基礎，以DC為中心重構未來網絡，不斷豐富產品方案，助力運營商未來網絡和業務轉型。
FitNet是烽火通信面向ICT轉型，基于光與IP融合、云網一體化以及SDN/NFV等新技術，面向運營商、行業用戶推出的泛在、超寬、極簡、隨需、開放的網絡整體解決方案。烽火通信FitNet解決方案通過SDN實現網絡靈活控制、業務自動部署，通過NFV實現網絡軟硬件解耦，硬件平臺標準化、網絡功能虛擬化，廣泛應用于政企承載、園區網、廣域網、數據中心等業務場景，實現業務隨需部署，資源全局調度，容量彈性伸縮，架構靈活調整，能力全面開放，為客戶提供最佳的網絡解決方案和業務體驗。
烽火通信FitNet解決方案有以下幾個特點：1.極簡網絡架構，以DC為中心，實現光與IP融合、云和網融合、網絡與數據融合、CT與IT融合。2.泛在連接，超寬管道，全網SDN智能控制，網元功能虛擬化部署，實現資源池化、彈性部署、按需使用、自助服務。3.運營級品質，電信級可靠性，以用戶為導向，開放式設計，傳統網絡平滑演進，異廠家兼容互通，合作共贏。FitNet戰略體現了烽火通信對云計算、大數據時代ICT融合架構演進的深入思考，是烽火通信整體實力的集中呈現。
深耕SDN/NFV 重構未來網絡
根據Infonetics預測，到2018年，全球SDN市場規模將達180億美元。HIS預測，到2019年，全球NFV軟硬件及服務市場達116億美元。2016年4月中國SDN/NFV大會《NFV產業發展白皮書》，指出未來五年，SDN/NFV國內市場規模接近2500億元。SDN/NFV市場將會逐漸覆蓋數據中心組網、DCI互聯、光網絡、接入網、移動核心網、IMS等領域。
目前烽火通信擁有從接入、匯聚到核心的全系列SDN產品和解決方案，如SPTN、SD-UTN、SIPRAN、SDON、SD-WAN等，同時自主研發了全系列“光+IP”協同控制器、數據中心SDN交換機等產品，通過開放標準的API接口，實現了跨域、跨網、跨廠商互通，并實現了傳統網絡平滑升級，控制器與網管完美融合。烽火通信在SDN國際標準領域取得重大突破，主導制定的G.7711標準已獲得ITU正式批準。
[摘 要] 隨著數字化轉型的逐步深入和“大數據”時代的到來，歐美大眾出版商開啟了大數據應用的艱難探索，與讀者建立直接關
>> 國際數字出版商的用戶策略及啟示 國外數據庫出版商移動服務方案分析及啟示 做自己的出版商 國內外數據庫出版商移動應用分析 “小小出版商” 國外學術期刊數據出版商的運作模式研究 淺議新形勢下教輔出版商的營銷策略 總統與出版商 蘋果與出版商合謀的新證據 內容出版商創建數位經營的新模式 圖書館電子書的DDA模式及其對出版商的影響研究 美國出版商與高校數字版權糾紛判例解析與啟示 調查顯示四成蘋果用戶愿意與出版商分享數據 科學數據開放共享中出版商政策研究 大數據背景下科技圖書的出版策略 出版商：你在哪個行業？ 分析美國雜志出版商的定制出版業務 移動運營商在大數據方面的應用及策略 大數據的啟示 淺談大數據在出版業的應用 常見問題解答 當前所在位置：l
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（收稿日期：2011-10-09）
電商是否真如馬云所言，正在吃掉傳統零售業？電商兇猛，傳統零售轉型電商又面臨著怎樣的問題？
渠道變了
電商迅猛發展的劇烈沖擊、實體店經營成本日益加重等因素導致傳統零售企業經營困難。據可靠數據顯示，今年5月，全國50家重點大型零售企業零售額增速同比回落5.2個百分點。雖然電商的發展讓傳統零售業感受到了前所未有的壓力，但也讓曾對電子商務抱有敵意的傳統零售企業看到了轉型和提升的一個新模式——向電子商務轉型。
許多零售企業已經在行動。富士康3月宣布，將其在中國的零售業務的重點轉向網絡銷售；伊利乳業堅持采用多平臺試水運營電商，其產品在天貓、亞馬遜、當當網、1號店等電商平臺上銷售……有業界人士預測，到2015年，中國網絡零售業占社會消費品零售總額將升至10%以上，電子商務正飛速蠶食著傳統零售業的市場份額，傳統零售企業需要打通已出現阻滯的“血脈”。由此可見，轉型電商不是傳統零售業的一個選擇項，而是必然行為，多渠道銷售更是大勢所趨。
然而，傳統零售業向電商轉型絕不僅僅是辦個網站這么簡單。在開展電子商務的業務中，傳統零售商面臨著技術水平不足、欠缺專業團隊、營銷經驗不足等劣勢。
從技術上來講，電子商務對網絡建設、營銷技術手段、消費者分析和數據挖掘技術等方面都有著很高的要求。以數據挖掘為例，沃爾瑪、Target、亞馬遜、Tesco等國際商業巨頭已運用大數據技術多年，并用大數據驅動市場營銷、驅動成本控制、驅動產品和服務創新、驅動管理和決策的創新、驅動商業模式的創新，大數據技術應用初具雛形。而我國絕大部分傳統零售商接觸大數據不超過3年。
從專業團隊和營銷經驗來說，我國眾多傳統零售企業所謂的轉型，僅是將網絡零售業務交給信息部門來做。而傳統零售商對網絡營銷的認識有限，在短時間內，其注意力很難從傳統零售商有限的貨架空間轉移到線上線下融合、合理的定價方案等方面。
并非線下模式的復制
固然，電子商務的低成本、高開放性、靈活性等特點，能夠幫助零售業繞開中間環節，實現個性化、批量化、定制化的訂單生產模式，也成為傳統零售業打造自有品牌的一條捷徑。然而，在電商深刻改變消費者習慣的今天，傳統零售商如果僅通過電子商務讓消費者完成購買流程——挑選、比價、購買等，傳統零售商鋪就很可能倫為電商的“產品展示店”。因此，向電商轉型，零售商單純地將線下模式復制到線上，必是死路一條。
在幫助國美在線完成從零開始的戰略與平臺規劃發展到今天的規模，戴爾咨詢對于雙線問題有著獨特理解。戴爾咨詢負責電商戰略與實施的董事總經理楊念農在接受《中國計算機報》記者采訪時表示，對傳統企業來說，雙線業務共同發展是零售業轉型電商的核心，而良好的定價策略則是關鍵。“價格優惠可以吸引客戶，而電商燒錢則會陷入惡性競爭的怪圈。良好的定價策略要保證企業既能留住客戶，也能讓企業保持健康良性的發展。”面對線上線下的營銷矛盾，楊念農表示，企業可以采取差異化戰略，比如海爾的許多型號的產品并不在線下銷售。
楊念農強調，在零售業中，過去線下大的采購量級，或將成為企業線上采購帶來價格優勢。針對如何處理線上線下兩種銷售渠道，上海商學院教授顧國建提出了自己的觀點，在一定條件下這兩類不同的零售商可以實現業務鏈的重組和配合。在初級階段，實體零售企業可以先明確以“實體門店為主，網絡商店為輔”的整體戰略，可讓電子商務成為實體零售的補充。
總之，傳統零售商轉型電商，應運用信息技術制定良好的定價策略，來影響消費者的消費決策，并通過雙線業務的融合，保證傳統零售商鋪“實體體驗”的優勢和線上的價格、采購等優勢。
除此之外，物流配送也是傳統企業轉型電商面臨的一大問題，對于產品走量相對較大、客戶群大、訂單數量大量化、客戶空間區域廣的零售業更是如此。
“對伊利集團來說，消費者對乳制品新鮮度的敏感度日趨上升，如何將受到保質期、保存條件嚴格限制的產品及時送到全國各地消費者手中成為了伊利集團經營的重要問題。”伊利CIO王曉剛表示。據了解，伊利液態奶事業部采用從工廠直接送達客戶、在全國重點城市布局分倉兩種方式進行物流配送。
“節點分散、覆蓋面廣等特點造成了電商與傳統渠道配送截然不同的需求，同時對企業的倉儲物流體系建設也提出了新的要求。”戴爾服務負責IT戰略規劃的董事總經理趙津寧表示。
提前布局大數據
面臨線上線下業務的沖突，定價和物流方面的戰略需求，零售業轉型破冰離不開對新技術的關注，正如上文所提到的目前我國零售業電子商務在數據挖掘技術等方面很弱。
零售業是大數據產生廣泛應用的領域，一個極具品牌商、顧客以及銷售行為產生的大量數據無疑對零售業是一種隱性價值資產，若將這些隱性數據價值釋放出來，利用數據和商業分析結果來指導決策，那么零售業高層將做出更加理性的商業決策。
大悅城IT資訊部負責人張巖表示，大悅城通過“多維度的大數據分析方法”，通過每家商戶的銷售變化，針對商戶短板開展精準高效的市場行銷活動，朝陽大悅城保持了總銷售額增長近40%的商業奇跡。
這是國內零售業關于大數據的前沿應用，事實上，我國傳統零售業對大數據的應用微乎其微。我國使用大數據的技術瓶頸較多，如難以預測大數據可以增加的價值、技術限制或分析技巧不足、較難聘雇專業人員處理分析巨量數據、購物者隱私權與安全方面的顧慮等，這些問題將伴隨著傳統零售業電子商務的發展。
如今，零售業紛紛向電商轉型，大數據的作用將凸顯。以伊利集團為例，伊利產品的試用裝和體驗裝的發放已由線下逐漸轉移到了線上，與試用裝線下發放的成本高、效果無法控制相比，電子商務渠道可以更準確地找到目標消費人群，獲得更精準的數據，并做到出貨的可追溯。
面臨數據挖掘等技術瓶頸，協調線上和線下業務發展的需要，選擇一個高效的IT平臺對正轉型電商的零售來說格外重要。就連發展較早的線上零售也需一個極具前瞻性的電子商務發展規劃，通過更深入的數據分析了解客戶與市場需求，贏得市場競爭優勢。
關鍵詞：大數據；云計算；虛擬化
1認識大數據
相信大家都還記得2013年5月10日淘寶十周年晚會上，阿里巴巴集團董事局主席馬云在其卸任集團CEO職位的演講中說到：“大家還沒搞清PC時代的時候，移動互聯網來了，還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了。”
什么是大數據？
早在1980年，當時著名的未來學家阿爾文·托夫勒便在其著作《第三次浪潮》中熱情洋溢地將大數據贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。不過直到時光抵達2009年，“大數據”才開始成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。
環顧四周，我們都已經切身感受到了當今的信息量正在以前所未有的速度膨脹。當我們的普通民眾在上世紀90年代剛剛接觸個人計算機的時候，1MB的磁盤，1GB的硬盤已經是不錯的配置。然而現在呢？GB、TB都已經無法滿足我們丈量數據大小的需要，PB、EB、ZB已經義無反顧地承擔起了丈量數據的大任。
隨著互聯網自媒體的普及，每天都有數以億計的人在發微博、寫微信、更新個人主頁、使用社交網站、發表個人評論……全球互聯網上每天會有220萬TB的新數據產生，90%的數據都是在過去的24個月內創造出來的，如今，這個比例還在不斷上升。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中，他們對大數據的表述是：大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。他們對大數據的特性進行了歸納，提出了4V特點，即Volume(數據量大)、Velocity(要求實時性強)、Variety(數據的種類多樣)、Value(數據是有價值的)。
而《互聯網周刊》則認為“大數據”的概念遠不止大量的數據和處理大量數據的技術，或者所謂的“4V特點”之類的簡單概念。大數據是涵蓋了人們在大規模數據的基礎上所能做到的事務，而這些事務在小規模數據的基礎上是無法實現的。換句話說，大數據讓我們能夠以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得具有巨大價值的產品和服務，或者深刻的洞見，進而最終形成變革世界的力量。
2大數據應用的現狀分析
最早提出世界已經迎來“大數據”時代的機構則是全球知名的咨詢公司——麥肯錫。麥肯錫在其研究報告中指出：數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。
大家都或多或少地意識到應該能從這些海量的數據中獲取些什么，然而究竟我們能獲取到什么呢？
一個被廣為傳播的典型案例是：在2012年初美國的一家Target超市，一位憤怒的父親突然闖進來對店鋪經理咆哮道：“你們竟然給我17歲的女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券，她才17歲啊！”經理下意識地認為是店里出了問題，也許是誤發了優惠券，于是立即向這位父親道歉。然而經理卻沒有意識到，其實這是公司正在運行的一套大數據系統得出的分析結論。
Target會從其會員的購買記錄中去了解該顧客的性格、類別等一些列業務活動。上面的例子正是Target為適齡女性創建的一套懷孕期變化分析模型，如果相關客戶第一次購買了嬰兒用品，系統將會在接下去的幾年中根據嬰兒的生長周期向顧客推薦相關的產品，從而培養和提高客戶的忠誠度。
果然，一個月后，該名憤怒的父親打電話給商鋪道歉，因為Target發來的嬰兒用品優惠券不是誤會，他的女兒確實懷孕了。
利用數據挖掘用戶的行為習慣和喜好，在凌亂紛繁的數據背后發掘出更符合用戶興趣和習慣的信息、產品和服務，并對這些目標化的信息、產品和服務進行針對性地調整和優化，這便是大數據能帶給商家最誘人的價值之一。
隨著社交網絡在人們生產生活中地位的快速提升，大量UGC(User Generated Content用戶自生成的內容)進入互聯網，上述價值的實現也變得越來越明顯。
事實上，全球IT業巨頭都已經意識到數據的重要意義和“大數據”時代的到來。包括IBM、EMC、惠普、微軟在內的全球知名跨國公司都陸續通過收購與“大數據”相關的廠商來實現技術整合。
目前典型的大數據應用領域有：
商業智能。例如：用戶行為分析，即結合用戶資料、產品、服務、計費、財務等信息進行綜合分析，得出細致、精確的結果，實現對用戶個性化的策略控制，這在營銷網絡的流量經營分析中占有越來越舉足輕重的地位。個性化推薦，即在各類增值業務中，根據用戶喜好推薦各類業務或應用，這已成為運營商和門戶提供商服務用戶的一個最有效方式之一，比如應用商店的軟件推薦、IPTV視頻節目的點播推薦、購物或旅游網站的猜你喜歡等。
公共服務。一方面，公共機構可以利用大數據技術把積累的海量歷史數據進行挖掘利用，從而提供更為廣泛和深度的公共服務，如實時路況和交通引導；另一方面，公共機構也可以通過對某些領域的大數據實時分析，提高危機的預判能力，如疾病預防、環境保護等，為實現更好、更科學的危機響應提供技術基礎。
政府決策。通過對數據的挖掘，從而有效提高政府決策的科學性和時效性。例如：日本大地震發生后僅僅9分鐘，美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)就了詳細的海嘯預警。并且隨即NOAA通過對海洋傳感器獲得的實時數據進行了計算機模擬，制定出詳細的應急方案，并將制作的海嘯影響模型實時在了YouTube等網站上。
3大數據解決方案的現狀分析
以往談及大的數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化的數據。如今把“大數據”作為一個專有名詞提及，通常指的是解決問題的一種方法，即通過收集和整理生產生活中方方面面的數據，然后對其進行整理、挖掘、分析、處理，進而從中獲得有用的價值信息。這種衍化出的新的商業模式即為通常意義上的大數據解決方案。
雖然通常意義上的大數據解決方案描述了一種通常的行為，但要實現這種通常的行為，往往會遇到諸多技術和硬件上的問題。一個顯而易見的問題就是：大數據包絡萬象，而且像音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數據正以突飛猛進的速度增長，加上移動互聯網的普及所帶來的如位置、生活信息等富含價值的數據，現有的，或者傳統的對數據的處理手段和硬件配置已越來越跟不上數據發展的步伐。
于是革命爆發了！
哈佛大學社會學教授加里·金就說道：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”
數據需要存儲，存儲需要設備，存儲設備的容量和可擴展性以及讀取的速度成為了一大問題(容量問題)；大數據不是一日而成的，往往都需要一定周期的積累，在數據的積累過程中，以前的數據和現在的數據在存儲上應該是能保持一致的，無論設備升級與否，而且這些數據要長期有效，這是一個持久的問題(積累問題)；與持久相對應的，互聯網是變化的、經濟活動是變化的、整個世界都是變化的，針對某些實時問題，如交易、金融等，用已經過去的數據顯然是不合適的，這也是一大問題(延遲問題)；大數據包絡萬象，有些是可以隨意獲得、和消除的，有些，如金融數據、醫療信息、政府情報等，則是需要按不同級別進行保護和加密的，特別是在需要交叉數據參考的應用中，不同部分的數據有著不同的安全需要，這又是一大問題(安全問題)；為了滿足上述問題，我們顯然可以通過不斷加大投入，購買更多的存儲設備、雇傭跟多的工作人員、建設更多的數據中心和分析中心，但這一切都是由成本的，特別是對于以盈利為目的的商業機構而言，成本和收益永遠都是最優先考慮的問題之一(成本問題)；當然還有很多其他的問題，這里就不一一羅列了。
驅動商業機構解決上述問題的動力肯定是商業利益。以全球知名的IT制造與服務和咨詢提供商IBM為例，其全球CEO調研顯示，唯有在數據獲取、將數據轉換為洞察力、再將洞察力轉化為行動力等方面表現優秀的企業，才能有持續的績效表現。績效突出者從海量數據中挖掘出有價信息的能力是績效不佳者的2倍。
IBM認為由于當今企業、市場、社會、政府之間的聯系變得越來越緊密，傳統的數據分析正日益呈現出“大數據”時代的新特點，即容量要求更高、速度要求更快、數據類型多樣和數據來源復雜4個方面。結合多家領先市場咨詢機構的調研數據顯示：
2010-2015年，“大數據”市場年均符合增長率為39.4%，將是整個信息與通信技術市場增速的7倍；管理及維護數據的成本將是購買存儲設備所需成本的4倍；全球數據量的年均復合增長速度為59%；未來需要分析的信息源中，混合類型數據所占比重將高達85%；數據分析直接受到服務器性能制約的數據量將占到總體的87%；僅2012年一年，服務器在整體“大數據”市場投資中就將占去14%的比重。
這就意味著傳統計算的低效正在為企業發展帶來阻礙，企業感到當前的IT系統變得更加復雜且難以管理。數據顯示：企業用于運營和維護IT系統的費用已經超過整體預算的70%，并且這一比例仍在持續增長；企業有三分之二的IT項目及解決方案部署超出了原定計劃；IT架構的復雜度將以當前速度每兩年就增加一倍。
于是出乎絕大多數人意料的事情發生了：IT部門，這個曾經作為企業現代化和創新化能力標志的部門，正越來越成為企業新創新的阻力而非動力。
怎么辦？
很多人立即想到了另外一個熱詞：“云計算”。
IBM全球高級副總裁Rod Adkins認為，當前全球IT領域有了令人振奮的發展趨勢和挑戰，現在每天有大量數據和信息生成，這為大數據分析提供了機會；數據中心的挑戰也為IT提供了新機會，比如云計算，能降低數據中心成本。
EMC資深產品經理李君鵬認為，大數據本身就是一個問題集，云技術是目前解決大數據問題集最重要有效的手段。云計算提供了基礎架構平臺，大數據應用在這個平臺上運行。目前公認處理大數據集最有效手段的分布式處理，也是云計算思想的一種具體體現。Teradata技術總監Stephen Brobst則表示，公有云架構對數據倉庫沒有影響，因為企業的CIO不會無緣無故把財務數據或者客戶數據放到云上，那樣很危險。然而，是私有云架構確實有影響：第一，通過私有云，可以鞏固數據集市，減少利用率不足的問題；第二，可以通過靈敏的方式將數據集成，實現業務價值。
于是有人就此理解為：大數據的最佳解決方案是采用云計算和分布式處理，利用互聯網將運算能力、存儲能力都做分布式的處理，認為這樣做就可以最大程度上地降低成本、增加擴展性和靈活性。
然而事實真的如此嗎？
讓我們來分析一下最近IBM公司在國內針對百萬人口的城市級信息中心制定的解決方案：
面對數量龐大且增長迅速的各類交通信息：120萬輛機動車電子卡、4萬輛機動車的實時GPS定位、200萬筆公交IC卡數據、518個高清卡口的113億張圖片等，該市信息中心的領導意識到，當前多個項目能源消耗大、占地要求非常高、并且原有的網絡設備難以滿足新增的需求，網絡設備經常更換，并且這些相互獨立的數據庫、服務器和存儲，以及不同的訪問權限和沒有統一的管理界面，讓本就壓力巨大的數據中心的效率大打折扣，同時也極大浪費了寶貴的人力、能源和其他各種資源。
IBM給出的解決方案是：
首先，在基礎平臺上摒棄了分布式的服務器架構，而是采用大型服務器在基礎架構上對處理能力、I/O吞吐和主存儲進行了整合，這樣做的最大亮點是，將原有成百計的分布式服務器整合到了個位數，極大地節省了空間和能源，做到綠色環保；因為不用考慮各分布式服務器之間的互通互聯和各服務器之間的狀態及負載均衡與調配，節省了相當數量的管理人員；另外大型服務器自身端到端的管理功能和適用于異構工作負載且基于策略的框架，有效幫助信息中心實現中心控制，實現極高的性能。
其次，在整合的基礎平臺之上，采用“云計算”框架虛擬化設計，實現了智能交通和政務網站的整合。這一方案讓用戶在使用上可以享受與分布式架構相同甚至更加優越的性能。由基礎平臺通過虛擬化形成的任意數量的虛機，在統一云管理軟件URM的配置下，能夠提供統一的管理視圖和管理機制，簡化在多套異構業務系統環境下系統的運營和維護工作。
而在本方案中的存儲部分則采用了運行穩定、性能領先、技術成熟的SAN網絡架構，具有很好的穩定性，能為前端各應用提供可靠的數據存儲平臺，并且整個SAN網絡中的部件都配置了雙冗余組件，保證任一部件的損壞不會影響整個系統的運行，而關鍵數據庫的數據都通過合理的備份策略，定期備份在了物理磁帶上，保證關鍵數據的絕對安全。
總結下來，整合的基礎平臺，“云計算”框架的虛擬化設計，和定制化的高速存儲，打造出了最穩定、最可靠、最安全、最綠色的運行環境，讓政府的大數據應用完美落地。
可見，大數據的解決方案不同于純粹云計算的解決方案，雖然云計算帶來了看上去更便宜的處理能力和存儲能力，但對于往往都有相當數量級規模的大數據應用而言，在基礎架構上巧妙地整合和部分的集中，反而能更好地解決安全性、可靠性、穩定性和綠色環保的需要。
4結束語
2016年，中國互聯網的發展風起云涌、波瀾壯闊。人工智能技術引發新革命，席卷全球并改造著各行各業，中國企業在人工智能領域的角色日益重要；《國家網絡空間安全戰略》，建設網絡強國成為國家戰略；大數據國家戰略加速落地，大數據基礎設施建設如火如荼。尤其是工信部近日印發了《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》，特別提出加快推進大數據產業應用能力，到2020年，大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元，年均復合增長率保持30%左右。
顯然，大數據的產業應用能力建設不容忽視。
截至目前，國雙已在商業、運營商、政府、新媒體、司法等五條業務線方向取得了優勢和突破。
數據洞察
2017年2月28日下午，“關鍵洞察――國雙2017年數據報告會”于在北京召開。
會上，國雙除了重磅《2016中國互聯網發展報告》外，還展示了基于用戶的電商購買、品牌搜索和自媒體評論等行為數據分析提煉而成的定制化報告《數往知來――用戶競爭態勢分析報告》。另外，還推出了其全新的CMP汽車營銷解決方案。
2013年和2016年，國雙先后兩次被國家知識產權局評為“北京（中關村）審查員實踐基地”；2014年和2015年，連續兩年發明專利申請量位居中關村前十，并連續入選中關村知識產權領軍企業，2016年入選國家知識產權優勢企業。
國雙聯席總裁李峰表示：“國雙數據中心自2013年成立以來，每年都會中國互聯網發展報告，揭示中國互聯網用戶行為發展態勢和趨勢。迄今為止，國雙已經連續五年這一主題報告。”一直以來，國雙“專注數據，創造價值”，在數往知來的趨勢中，洞察關鍵動向。他們協助企業主從海量數據中，找到關鍵數據，形成決策依據。
國雙數據中心基于獨有的交互式數據挖掘平臺，全方位采集Web端、移動端等源頭的海量數據，運用多維度數據剖析方法，打造了《2016中國互聯網發展報告》（以下簡稱《報告》），從全網概況、訪問特征、渠道分析、行業視角等四個方面，以女裝、IP影視劇植入、汽車、美妝等四個行業領域為典型案例，多維透視解讀了2016年中國互聯網的發展大勢。
會上，國雙數據中心總監徐瑛對《報告》進行了解讀，指出2014年以來手機端訪問量增長率呈逐年上升的趨勢。2016年手機端訪問量較去年再創新高，全年增長率由7.4%上升至20.4%；與此同時，PC端訪問量增長率逐年下降，由-7.9%跌至-19.2%。而訪問終端方面，來自于國產手機品牌華為的訪問量超越三星位居第二位，與蘋果的差距進一步縮小。
網民每日上網時間分布方面的統計顯示，在PC端，人們的活躍時間依然呈現出雙峰“馬鞍”狀的分布，即最高峰出現在早10時，下午15時；但是在移動端，訪問的高峰期出現在夜間的21時左右，對于新媒體內容營銷運營者來說，要掌握消費者上線訪問的時間點，非常關鍵。
在IP影視劇的植入方面，2016年飲料、食品、美妝等行業較多品牌選擇IP影視劇植入，其次是手機、零售、汽車等。就單一品牌來看，OPPO、三只松鼠等植入更多IP影視劇。康師傅及百度地圖因分別植入《青云志》及《從你的全世界路過》等IP電視劇獲得較高關注，收獲了很好的品牌效益。
而在汽車行業方面，2016年人們對汽車行業的關注度呈上升趨勢。緊湊型車關注度占比45.9%，位居第一位；SUV關注度占比達19.2%，超越中型車，成為本年熱議的細分市場。緊湊型車在經歷4月、10月的兩個關注高峰后，均出現平緩回落趨勢，SUV關注度則成波動式爬升，表明近年來興起的SUV熱還在持續燃燒。
數據解讀
本次會上，國雙產品市場總監張桐介紹了國雙為客戶推出的系列定制化報告《數往知來――用戶競爭態勢分析報告》（以下簡稱《競爭態勢報告》）。《競爭態勢報告》基于用戶的電商購買行為數據、品牌搜索行為數據和自媒體評論行為數據，去量化分析品牌搜索競爭格局、品牌電商競爭格局和品牌口碑競爭格局，幫助品牌主實現清晰化運營、優化營銷內容和指導媒介投放。
在市場瞬息萬變的今天，對于企業來說，時刻關注競爭對手變得尤為重要，而大數據帶來了更大范圍的競品監測，更高效率的情報反饋，更有效的橫向對比。國雙“數往知來”系列報告是以競品情報為核心的報告體系，通過追蹤每個用戶的搜索行為，購買行為和評論行為，深度刻畫用戶競爭格局，找出用戶的品牌篩選因素、購買決策因素和二次傳播因素，從而幫助品牌實現清晰化運營，量化指導營銷內容決策和投放媒體的選擇。會上所展示的用戶競爭態勢分析報告，通過動態可視化的數據分析呈現，讓企業主可以很直觀捕捉數據分析結果，快速調整營銷策略。
數據支撐
近年來，中國汽車銷量增速放緩，市場趨于飽和，競爭加劇。數據顯示，77%的購車者從萌生購車想法到成交提車只花了不足90天時間，購買決策窗口期更短。而在比較篩選階段，高達61%的消費者改變了他們原有的車型偏好，消費者更加善變。這些都為汽車企業帶來了嚴峻的挑戰，預示著車企需要在研發、制造、營銷、售后等從上下游產業鏈環節，隨時掌握消費者需求變化，靈活應變調整，才能在競爭中穩步發展，立于不敗之地。
