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电商数据分析方案范文1
关键词：数据分析；大数据；可视化；电商服务；大数据技术
0引言
近年来，随着移动互联网、云计算、大数据、人工智能的迅猛发展，全球大数据存储量持续快速增长，其中中国数据量的增长最为迅速。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年至2018年全球大数据储量分别为4.3ZB、6.6ZB、8.6ZB、16.1ZB、21.6ZB、33.0ZB，近年全球大数据储量的增速每年都保持在40%左右。根据IDC最新的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%[1]。IDC最新的《全球半年度大数据支出指南，2018H2》预测在2019年度，大数据与商业分析解决方案全球市场的整体收益将达到1896.6亿美元，相比2018年增长12.1%。IDC预测，2019年中国大数据市场总体收益将达到96.0亿美元，2019-2023年预测期内的年CAGR（复合年均增长率）为23.5%，增速高于全球平均水平。到2023年，市场规模则将增长至224.9亿美元[2]。在这样的背景下，数据在全球市场经济运转中的价值日趋显著，所以数据分析服务应当顺应当前国家政策以及未来市场，收集大型电商网站的数百条关于大数据分析服务的真实信息和数据相关的门户网站，研究当前小型数据分析服务和个人数据分析服务的销售情况与大型门户网站的定价、服务，从小型数据分析服务和个人数据分析服务的需求程度、服务反馈，来分析小型数据分析服务和个人数据分析服务的发展趋势，并分析两者之间的优缺点。
1电商服务现状分析
1.1淘宝
淘宝网是中国现下最受欢迎的专业网购零售平台之一，注册用户数量高达5亿，日均浏览量超过1.3亿。在淘宝出售数据分析等相关服务，在没有知名度的情况下，前期不需要投入大量宣传投入，靠着淘宝自带的流量，也不会担忧没有人流量。但淘宝的数据分析服务也存在如下问题。⑴数据和人工成本估算，以及数据收益机制还不成熟，导致商品的定价没有统一标准，也没有可参考的依据，价格相差过大，客户无法判断商家所给的定价是否与自己的需求相匹配。⑵交易双方信任机制难以建立，把握数据使用流向问题难以解决[3]。淘宝商家在淘宝注册商铺资质最低费用为1000元，若是发生纠纷，商家跑路所需承担的风险很小，个人的权益难以保障。⑶交易评价真实性不可查，涉及电商销售，难免会存在刷单行为，客户也很难辨别商品评论的真实性，存在被误导以及引诱消费的风险。
1.2大型门户网站
本研究以数据为关键词，找寻了四个大型门户，分别对它们的框架、定价、服务对象进行研究分析。火车采集器主打数据采集，有较为清晰的定价，有免费版供需求不多、不需要太深入处理数据的人群使用，更多的版本选择让用户可以自由的根据自己的需求做选择。除此之外，还有在线客服可进行咨询、指导。八爪鱼采集器主打数据采集，操作简单，是人人可用的数据采集器。采集教程有图文版和视频教程，让客户更容易上手。采集软件也有不同的定价，方便客户选择。问题的解决方案也有细分，涵盖了新闻采集、电商采集、金融采集数据服务、市场洞察等十几种，可为不同领域的客户提供有针对性的方案。前嗅主打数据采集和大数据可视化。比起前两个按软件的版本来定价，前嗅的定价更为详细些。前两者的数据采集需要自己动手完成，而前嗅有ForeSpider数据采集引擎可自己爬取数据，也可以选择数据代采。在数据采集这个模块，前嗅就分出了6种服务及定价，对客户来说更详细也更好理解。可视化报告分出了3种不同的需求，预存云数据系统，研究报告和定制报告。还可根据客户数据进行情感分析、用户画像分析、语义识别等。集搜客主打网页抓取和内容分析，主要是对文本的处理和情感分析。集搜客有专门的爬虫软件，分为4个版本，每个版本都有自己的定价。除此之外，也有定制服务的价格，划分出了6个定制项目，并显示每个服务最低的价格。火车采集器、八爪鱼采集器、前嗅、集搜客在页面下方都放了合作的企业，其中有中国人民银行、中国电信、可口可乐、凤凰网、中国平安等知名大型企业，对它们是一种能力的认证，也是交易的认可。
2数据分析服务的商业需求
2.1淘宝：小型数据服务方
本研究以“数据分析”为关键词，于2020年8月通过爬虫技术爬取淘宝电商网站的529条信息。其中包括9个字段：商品名、链接、图片、价格、邮费、店铺名、月销数量、店铺评分、发货地等。去除重复、不符主题的噪声数据，留取了202条有效数据。去除对本次研究没有研究意义的字段，本研究将对这202条有效数据的价格、月销数量、高频关联词、发货地这四个字段进行分析。
2.2门户网站：大型数据服务方
2.2.1火车采集器。火车采集器是目前互联网上应用最广泛的数据处理、分析和挖掘软件。软件凭借其灵活的配置与强大的性能领先国内其他数据采集类产品，并赢得众多企业和用户认可。目前共客户使用的有五个版本，可以免费使用，有需要更强大功能的付费版本，价格在960元至8600元，购买后的版本均可终身使用。2.2.2八爪鱼采集器。八爪鱼采集器是一款拥有百万用户的数据采集软件，其使用方法简单易懂，不懂网络爬虫技术，也能轻松采集想要的数据。目前共客户使用的有七个版本，有免费的版本，付费版本价格在49元至69800元以及根据顾客要求制定节点再定价格。私有部署版、数据服务都没有明确的价格，需要根据客户需求来制定方案，再根据方案制定价格。2.2.3前嗅智能大数据专家。前嗅是可提供数据采集、定制和研究可视化报告、自然语言处理以及大数据周边配套产品等且拥有国内唯一自主知识产权Web服务器系统的大型门户网站。在价格的制定上，比前两者分的更细，许多服务的起步价多为200元至400元。划分板块多，衍生的服务更为多样。2.2.4集搜客GooSeeker。集搜客GooSeeker是一款网页抓取和内容分析，把互联网装进表格和数据库的软件。网络爬虫软件目前有四个版本，除了免费版本外，其他三个版本的价格在49元至20000元之间，还有根据需求的定制服务。通过对以上四个大型门户网站的调研，发现每个服务方所服务的人顾客群体有所区别，需求存在着明显的差异。火车采集器和八爪鱼采集器都是主打数据采集的软件，但价格上却有所差别，火车采集器的价格明显比八爪鱼便宜，可见针对的目标客户是不一样的。前嗅智能大数据专家针对的是有大数据技术需求方面的人群，大数据的衍生服务也包括在内，多样且全能。集搜客是针对有网页抓取和内容分析，主要是对文本的处理和情感分析的需求的顾客群体。以上四个大型门户网站都有自己明确的市场定位，针对不同的需求，发展自己的特点。
3数据调查与分析的方法及过程
利用爬虫技术爬取了2020年8月大型电商网站的数百条关于大数据分析服务的真实信息，研究当前小型数据分析服务和个人数据分析服务的销售价格、月销数量、顾客评分等，结合词频分析和统计技术，以及分析大型电商网站的大数据分析服务质量、价格、服务种类。
3.1价格分析
在本次爬取的信息中，价格较为多样化，单价从1元到500元不等，数字较为随机，可见淘宝的数据分析标准没有统一，差异性较大。大多标价也非实际交易价格，实际交易价格往往是在双方交流后才确定的价格。没有统一的定价标准，会导致顾客在购买服务之前难以了解实际交易价格与自己心理预期价格的差距，从而难以选择与自己心理预期相符的服务。
3.2月销数量
在本次爬取的信息中，单项付款最多人数为717人，最少为0人，月销数量大于100的占总收集信息的10%。但仅看付款数量无法判断实际交易人数，因为一人可拍下数量不可知（如：单价100元，在交流后，所需服务实际需要为400元，可以单价*4拍下）。如图1所示。
3.3高频次关联词
在本次爬取的信息中，标题中除了数据分析出现的高频词汇有：spss、可视化、爬虫、python、stata、统计。出现的频次分别为：可视化出现61次、spss出现59次、stata出现30次、python出现31次、爬虫出现23次、统计出现19次。其中spss、stata、python都是数据分析工具，不同的行业与需求对数据分析工具有不同的要求，可视化的高频次出现体现着客户对数据可视化的需求强烈。如图2所示。
3.4发货地分析
在本次爬取的信息中，发货地有北京、上海、杭州、深圳、南京、成都和武汉等地址。其中出现次数较多的为北京、上海、南京，分别为44次、29次、16次。这三大城市的占比为44%，可见这三大城市的数字经济发展明显优于其他城市。如图3所示。从价格、月销量、高频次关联词、发货地址的分析结果看，以淘宝网为代表的小型数据服务方的定价模糊，没有清晰、明确的定价标准，月销量有高有低，但由于定价模糊的关系，并不能判断它的真实销量。从高频关联词数据分析与可视化关系紧密这一点看，数据可视化是数据分析中的一大需求点，发货地点多为一线城市，可见经济与数据经济关系成正比关系。
4结论与建议
经过研究和分析电商数据分析服务的多方面数据，获知了以淘宝电商为主体的小型数据分析服务在体系上的不完善，多数是在商品标题添加相关词，但商品详情页面没有详细的服务名称、服务范围、服务价格，大多需要咨询客服才能了解；以大型门户网站为主题的数据分析服务为主体的数据分析服务都有着自己明确且清晰的体系，有详细的产品分类，可提供服务的范围，有标准的定价，以及自己的主打的特色产品，火车采集器、八爪鱼采集器、集搜客也提供有免费的服务，供客户体验产品、了解产品。当前我国数据资源流通存在诸多瓶颈问题，尚不具备作为一种生产要素的商品化、资产化机制，无法界定权属、无法评估质量、无法有效定价、无法可信流通等问题较为突出[3]。在此提出以下建议供参考。⑴推进建立商品化、资产化和规范化的数据商品体系。⑵建立第三方数据监督机构。市场的数据质量难以保障，已过期数据、错误数据、没有意义的数据俯拾皆是，第三方机构可监督数据的来源，评判数据的可用性。⑶小型数据分析服务应确立自己的基本框架，将所能提供的服务、服务范围、服务价格，进行清晰的划分并标明，让顾客能更加简单便捷、有对比性的了解所提供的服务。⑷建立成熟的数据和人工成本估算以及数据收益机制。纵观淘宝和大型门户网站对同类服务的定价，价格相差悬殊。建立成熟的数据和人工成本估算以及数据收益机制可以为客户避免“贵的就是对的”的心理；也可以避免客户一味的贪图便宜买到假数据。
电商数据分析方案范文2
〔关键词〕复杂网络；电信大数据；静态数据；动态数据；社团划分
〔中图分类号〕G434〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2014）06-0066-04
大数据是继云计算、物联网之后信息通信技术产业界又一次颠覆性的技术变革。对于整个产业而言，大数据市场是块等待挖掘的“金矿”，因此，如何充分利用大数据，并使其进一步发展壮大，也成为整个业界共同探究的热点话题。在大数据领域探索中，相较于其他企业，电信运营商由于在数据资源、基础资源、平台资源上拥有先天优势，因此对于大数据的探索需求更为深入。但目前电信业在经历近十年来的变革后，各种商业模式被打破。尽管电信运营商一直积极地推进4G网络建设，但网络的持续扩容与升级并未给电信运营商带来十分可观的收入，并且，更为严峻的是，在大数据时代，电信运营商还面临着来自数据、管理方面的巨大挑战。海量的半结构化和非结构化的数据大大降低了数据处理的效率，给运营商带来了巨大的数据存储和读写压力。如若不能缩短数据处理的周期，很多数据的价值都会被极大地稀释。此外，庞大的数据规模和复杂的数据种类也给运营商带来了管理层面的难题。
1电信运营商大数据应用及系统框架
电信运营商关于大数据的应用主要包括以下4种类型。首先，是基本的语音数据分析，运营商可以利用自动语音识别数据对自身的产品进行服务，并通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费；其次，网络流量分析，主要指通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率；第三，在企业经营层面，可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司经营管理和市场竞争策略；第四，在业务创新层面，可以在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，为企业创造新的价值。这样，大数据将帮助运营商实现从网络服务提供商，向信息服务提供商的转变。
结合电信运营商的业务情况以及目前大数据的挑战，业界提出了针对电信运营商大数据管理总体系统框架模型，其核心主要包括4层，即物理层、数据层、模型层和应用层。其中数据层是整个运营商大数据管理的核心部分，为上层应用提供数据支持（如图1所示）。
2电信大数据解决方案与需求分析
目前，中国移动采用Apache Hadoop软件的英特尔分发版来消除数据访问瓶颈和发现用户使用习惯，开展更有针对性的营销利用，同时利用Hadoop分布式数据库（Hadoop HBase）扩展存储。中国联通也是利用Hadoop来实现对大数据的存储和分析，构建了基于Hadoop的结构化访问数据库，还采用数据仓库技术，针对海量数据进行高性能查询和分析工作。但海量数据的出现、数据结构的改变，也给运营商的大数据管理及分析带来了挑战。主要表现在：一是由于多种业务的发展、市场需求的变化和网络规模的扩大使得运营商大数据迅速的增加，这增加了运营商大数据存储和处理的难度，使得现有数据仓库无法线性扩容，这表明传统的数据仓库无法有效存储日益增长的业务数据；二是由于新型大数据服务不同于传统通信业务分析特点，需要对内容等非结构化、大容量信息进行多用户、多应用、实时有效的分析，传统的架构和数据仓库处理已不能满足新的信息服务需求。因此，运营商需要建立新型大数据中心，来存储、分析和处理海量数据。电信运营商采用的传统数据挖掘方法主要包括描述和预测两个方向，具体方法包括关联分析、分类和聚类等，这些方法较多应用于关系数据库系统，而目前电信运营商所面对的数据越来越多样化，复杂化程度不断增加，非结构化数据占据的比重不断攀升，传统的数据挖掘办法已经不能跟上电信业大数据处理的实际需求。自从1998年Watts和Strogatz在Nature杂志上发表文章，引入了小世界网络模型之后，国内外学界注意到了复杂网络研究的趋势，开始展开深入的研究。复杂网络研究的内容主要包括：网络的几何性质，网络的形成机制，网络演化的统计规律，网络上的模型性质，以及网络的结构稳定性，网络的演化动力学机制等问题。上述复杂网络的研究内容恰恰与电信运营商目前所拥有的大数据内容和处理需求紧密地结合在一起，为电信运营商的大数据处理开辟了一条崭新的方向。
3基于复杂网络大数据处理
针对电信运营商大数据处理的第一步是数据预处理及准备，以发生最多、数据量最大的客户通话行为为例，它和用户通话行为直接相关，其中涵盖的具体内容如表1所示，如通话时长，基站信息等等，如果再加入个人年龄、性别等信息，则构成多维数据，为大数据分体提供更多基础数据。接下来，针对基于复杂网络的电信大数据分析研究可以从以下3个方面展开，分别是静态研究、动态研究和社团挖掘研究。
3.1静态数据研究
电信的运营数据的结构随着时间在不断地发生变化，而且是比较典型的多维数据，复杂网络的最初研究对象是某个网络在某个特定时间段的内容，譬如，某个市、区在某几个月的通话数据，由此可以形成一个典型的网络。在这里，以IEEE VAST 2008的数据集作为研究对象，它包括了一组涉及400人左右的10天通话数据，通话记录数为9 834条。
利用复杂网络方法对远程教育网络的研究起始于基本的3项内容，它们分别是度与度分布、平均路径长度和聚类系数。
度的意义是指与该页面节点连接的其他页面节点的数目。在对电信通话数据的实际研究中主要是指一个用户存在的与其他用户通话的信息数目。一个用户节点的呼出与呼入数量又分为出度和入度。所有用户节点度的平均值称为网络的平均度。数据显示该通话记录的节点平均度为3-9，从复杂网络研究角度出发，一个用户节点无论从出度或入度的大小都直接与该用户的重要程度相关。由图2和图3可以看出，个别用户节点拥有较大的出度与入度，他们在整个网络中扮演了核心节点的角色，通过这几个节点将其他用户紧密地联系在一起。
平均路径是基于复杂网络电信大数据的另一个十分重要的指标，它主要是指网络中两个节点之间最短路径的边数。任意两个节点的最大值称为网络的直径，上述网络的直径为8。平均路径长度是衡量网络转发能力的一个重要参数，具有较短路径长度可以降低传输的延迟，对于网站的查找具有决定性的作用，上述网络的平均路径长度为4-2，一般电信每个月的网络直径为20左右，整个网络的直径在15左右，这就充分说明该网络具有紧凑的结构，保证用户可以花费最短的时间联系到自己需要人，这对于电信运营商集团网络的建设及营销策略的细化非常重要。
聚类系数用于描述网络连接的聚集程度，即网络有多紧密，也就是说如果一个网络结点有数个直接的邻居结点，那么这些邻居结点之间有可能也是邻居。Watts和Strogatz首先指出，许多实际网络的聚集系数远大于相同结点规模的随机网络。
3.2动态数据研究
电信运营商大数据的分析具有其自身的特点，它的用户动态性较强，呈现出“生命周期”的特征，时间演化性是电信通话数据的复杂网络化固有属性，任何网络都会随时间呈现出一定的演化规律，但数据分析不能以秒、分、时以单位展开，这样单位内的数据量太有限，要想尝试抓住用户的核心商业价值，制定相应的营销策略，就需要以月或者季为单位进行通话数据分析。
笔者将上述的数据导入复杂网络分析软件中，最终结果如图4所示，其中包括通话日期、持续时间和基站信息，经过运算可以产生对电信数据商进行用户分析的诸多结果。首先，在图中可以发现明显的聚集效应，他们的通话概率是其他用户的2～3倍，这些用户具有更高的活跃度，这些用户在网朋友数目越多，其离网概率越小，由此可以帮助电信运营商建立流失模型，制定相应策略进而防止客户流失。其次，可以发掘出部分的个人特征及通话偏好，譬如，有些用户的通话量极少，有些用户的通话大部分发生在夜间，建立这样的用户模型将有利于发现用户的消费行为，利于各种用户套餐的制定，方便降低运营成本。最后，通过基站数据的分析，可以发现该用户的活跃地区和基站的负载程度，帮助电信运营商进行基站建设的规划。
3.3社团挖掘研究
复杂网络社团是指网络中的顶点可以分成组，组内顶点间的连接比较稠密，组间顶点的连接比较稀疏。社团结构在电信运营商数据分析中扮演着十分重要的角色，它是了解整个网络结构和功能的重要途径。针对电信运营商的大数据处理而言，虽然它们的社团大小和数目是未知的，用户之间的相互联系是随时间改变的，但这种网络结构呈现出比较鲜明的层次结构，可以观察出高密度或者低密度的社团结构。通过图4，可以观察到除了大部分的聚集用户节点之外，还存在着其他类型的用户节点，比如离群点和中心点。这些中心节点将对谣言或者手机病毒的传播起到重要的作用，同时还会对新客户的发掘起到推进作用。而离群节点则是比较典型的噪音数据，对这些数据的摒弃将有助于提高正常数据的处理速度。网络社团结构的研究主要与计算机科学中的图形分割和社会学中的分级聚类有着密切的关系。
目前，基于复杂网络的许多社团网络划分算法都是在K-means基础上提出和演化的，该算法在电信大数据处理中得到广泛的应用。K-means经典算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下：（1）适当选择c个类的初始中心；（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；（3）利用均值等方法更新该类的中心值；（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。该算法的最大优势在于简洁和快速。该算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。在电信大数据背景下，K-means算法在分类效果、实际运行时间方面体现出较强的实用性。通过上述数据的K-means算法社团划分实验分析，可以得到3个结构清晰的社团，他们分别包含59、29和6个用户节点。
4结束语
针对电信运营商数据处理的传统方法虽然能够在一定程度上进行分析处理，但面对规模日益庞大的数据量，这些方法往往在实际过程中显得力不从心，不能满足实际需求。但伴随着Google提出的MapReduee框架及其开源Hadoop等优秀的分布式架构涌现及应用，电信运营商能够引入复杂网络的系统科学方法进行大数据的处理分析。复杂网络对电信大数据目前大量出现的非结构化数据具有极强的适应性，其重要意义在于它对数据的宏观及微观两个方面的研究，宏观研究包括网络结构图的绘制、网络的演化和网络鲁棒性研究等，微观研究主要是个体的研究，比如重要节点的发现、个体演化、社团划分及事件发现等。而且，上述两方面的研究工作是相辅相成的，其目标是对现实的复杂网络进行有效的分析。总体来看，各个电信运营商利用大数据来推动业务转型将是未来电信市场的一个重要方向。电信运营商如果能够通过复杂网络等新技术的进步，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将会成广大用户提供更好的服务体验。
参考文献
[1]郭晓科.大数据[M].北京：清华大学出版社，2012：20-130.
[2]王星.大数据分析：方法与应用[M].北京：清华大学出版社，2013：30-208.
[3]杨胜琦.基于复杂网络的大规模电信数据分析研究[D].北京：北京邮电大学，2010：12-120.
[4]李秋静，叶云.电信大数据解决方案及实践[J].中兴通讯技术，2013，（6）：34-38.
电商数据分析方案范文3
一、安全就是大数据的事
传统信息安全的核心是一个“防”字，就像是为了保证安全给房间装上门、窗和锁。门、窗和锁虽然是必可不少的安全装备，但是在大数据时代，您不觉得在房间里多安装一些“摄像头”会更加保险吗?北京瀚思安信科技有限公司(以下简称瀚思安信)就是一家专门做“摄像头”的大数据安全分析公司。摄像头只是一个比喻，其实就是借助大数据工具，对企业内外部所有相关的数据进行分析，找出传统安全工具无法发现的安全漏洞，从而改善企业的安全状况。
从防御到侦测和响应
IDC预测，到2020年，全球信息安全市场的规模将达到500亿美元，云安全、互联网安全和大数据安全是信息安全市场的三大支柱。大数据安全就是通过分析的手段实现安全的智能化。它是未来保证企业安全的重中之重。
传统的信息安全策略是基于签名和规则的安全模型，对已知的各种安全威胁进行防御。但是在云计算、移动化等趋势出现后，传统的安全边界正在被打破。早在两年前，Gartner就已经预言，安全的边界会越来越模糊，大数据将成为解决安全问题的关键所在。
“随着安全威胁的增多，以及安全攻击变得更有针对性，企业已经不能再依靠传统的安全设备的简单组合，就像门、窗和锁那样应对所有的安全攻击了。”瀚思安信联合创始人董昕分析说，“利用大数据解决安全问题并不是纸上谈兵，而是已经有了实实在在的产品和解决方案。”美国硅谷已经出现了很多从事大数据安全分析的公司。在中国，瀚思安信冲在了前面。
信息安全1.0时代的特征是以防御为中心，它的基础是基于规则和身份验证的安全模型。但是现在，传统的安全手段已经无法有效应对日益增长的高级可持续攻击和内部安全攻击。现在已经步入信息安全2.0时代，其特征是以侦测和响应为中心。现在也是大数据在安全方面真正发挥作用的时候了。
Gartner的数据显示，过去，企业将安全预算的90%投入在防御方面，而今后60%的安全预算将用于侦测与响应。大数据将完全改变安全市场的规则。上一次信息安全市场的大变革发生在1998年，转折点是网络安全取代了单机杀毒。Gartner认为，现在，大数据给安全领域带来的变革比上一次安全变革的意义更加重大，影响也更加深远。
大数据安全不是纸上谈兵
虽然公司成立不久，但瀚思安信基于大数据分析的下一代安全信息分析系统HanSight Enterprise已经在银行、公安等关键行业客户那里得到了部署。董昕举了个例子，国内某银行的网银系统采用瀚思安信HanSight Enterprise，每天分析1TB的日志数据，通过算法和模式识别的方式，找出了很多以前用户没有发现的内部和外部的攻击。
“我们遇到的或刻意寻找的客户都是已经在安全方面有了较大投入的企业，它们很清楚自己的安全问题所在，而且知道必须采用新的方法去解决。”董昕补充说，“采用大数据安全分析解决方案的企业，首先必须部署一个比较完善的安全防护体系，防火墙、入侵检测系统、防信息泄露系统等要一应俱全。在这种情况下，企业还要有分析大量数据的需求，比如1TB以上的数据，这样才能更充分地发挥像HanSight Enterprise这样的产品的能力。不过，使用HanSight Enterprise并不需要掌握复杂的技术，普通的IT管理员就能胜任操作和管理工作。”
Gartner预测，到2016年，25%的全球大型企业将部署大数据分析系统，专门应对信息安全或网络欺诈，而今天这一比例仅为8%。企业在部署大数据分析系统的前6个月就可获得有效的投资回报。
目标是大企业
谈到公司的定位，董昕表示，大数据分析与安全在瀚思安信身上实现了有机统一。一方面，瀚思安信会基于Hadoop等不断提升大数据的处理效率;另一方面，瀚思安信还会将大数据处理工具与企业的业务关联起来，用于安全分析。
解决大数据时代的安全问题，瀚思安信的理念是“数据搜索+安全分析”，具体来说包括存储和索引、搜索和检测、机器学习和模式识别、安全知识库、监控和告警、报表和分析等六大环节。
瀚思安信目前只有21个人，其中18个是工程师。新产品开发对公司的发展来说至关重要。现阶段，瀚思安信只有两个产品：一个是免费版的企业级日志管理系统HanSight DataViewer 2.0，它是基于业界较成熟的分布式生态系统Elasticsearch开发的企业级日志管理平台，支持100TB数据量，提供搜索、大规模日志分析和可视化等服务;另一个是HanSight Enterprise。董昕希望用户通过试用免费版的企业级日志管理系统，先对瀚思安信利用大数据解决安全问题的思路和想法有一个直观的认识，然后在企业需要进行大数据安全分析时就可以更好地采用HanSight Enterprise。
HanSight Enterprise具有三大能力：未知威胁的发现能力、安全事件取证和上下文关联检索能力、全面安全态势展现和长周期分析报告能力。董昕介绍说：“正因为有了HanSight Enterprise，我们才可以帮助银行客户在秒级的时间里处理8亿条数据，并从中发现安全漏洞。”
HanSight Enterprise的目标客户群是大型企业。出于数据保密性和数据处理性能的考虑，现在的用户都是将HanSight Enterprise部署在私有云的环境中。“下一步，瀚思安信会考虑与公有云服务商合作，让中小型企业客户未来也能采用瀚思安信的大数据安全分析工具。”董昕介绍说，“现阶段，我们只能分析IT设备的日志数据。2015年，我们的产品将依靠全量网络流进行更大规模的数据分析。”
与传统安全厂商是互补关系
大数据安全分析产品与传统的网络安全产品并不矛盾，两者是互补的关系。比如，传统安全设备上的数据也能为HanSight Enterprise所分析。
“在很长一段时间里，我们将与传统的安全厂商共存。毕竟‘门和窗’是必需的，但只有‘门和窗’已不能解决安全问题，还需要‘摄像头’，然后对摄像头采集来的数据进行分析。”董昕介绍说，“我们与国内的一些安全厂商，比如绿盟、启明星辰等都保持着密切的沟通。”
其实，像瀚思安信下一代安全信息分析系统中最基本的日志数据分析功能，其他许多厂商的产品也都有，它们的区别到底在哪里呢?董昕解释说，虽然很多厂商也在做日志分析，但是它们的产品只能分析自己系统产生的数据，在关联性分析方面不尽如人意。另外，其他厂商的大数据分析工具在处理能力上还有不足，不能进行全量分析，无法将大数据分析工具的价值全部发挥出来。而瀚思安信的下一代安全信息分析系统是一个企业级的产品，在满足安全性、合规性和审计要求的情况下，可以实现实时的全量数据的安全分析，无论是数据分析的广度还是深度都有明显优势。
二、数据资产要管起来
数据是有价值的，毋庸置疑。但是，在大数据的概念提出前，又有多少企业真正把数据当成资产去经营、管理和更深入地挖掘其中的价值呢?
数据管理新模式
以前，企业在数据管理方面的实践最多就是把数据库中的数据存储起来，然后适当地做一些分析，用于营销或提升客户满意度，但是这些做法并没能充分发挥数据的价值。一方面，并不是所有的企业都做了类似的数据管理和挖掘工作;另一方面，数据挖掘的广度和深度也不理想。
“企业在对一小部分数据进行分析时，可能之前已经扔掉了99%的数据。这是因为有的用户没有意识到这些被扔掉的数据具有价值，还有的是因为用户没有称手的工具能够加工和处理如此庞大的数据量。”亚信大数据事业群总经理张灏告诉记者。
张灏认为，未来人工智能的发展可能会进一步促进人们对大数据的有效利用。通过深度的机器学习，系统可以自动帮用户捕捉所需的数据，其中很多数据可能以前仅凭人的经验是无法获得的。举例来说，现在黑客的攻击越来越有针对性，威胁无处不在，而仅靠银行人员的专业知识和经验来设定安全的规则，已经不能有效防范黑客的攻击。因此，银行希望他们的系统具有自动学习的能力，可以通过大数据分析来判断威胁所在。
针对这样一种趋势，企业应该建立一种新的管理思维模式，即数据资产的管理思维。张灏表示，为了让数据资产管理思维落地，必须做好以下几件事：第一，企业管理者必须认可数据是一种资产，数据存储的时间越长，数据可能越有价值;第二，企业内部要建立数据开放、共享的机制;第三，解决相关的技术难题，包括数据的安全性、隐私性等;第四，让数据流动起来，并建立以流动性为关键点的资产管理思维方式，更好地实现数据可视化。
过去，人们通常以现金资产和设备资产来评估一个企业的价值，而未来一定会以企业所拥有的数据资产的量和活性来评估企业的价值。在这个转变的过程中，数据资产的管理思维是必不可少的。
数据管理的利器
亚信就是数据资产管理思维的倡导者。如今，亚信可以提供包括数据采集、数据处理、分析挖掘等环节在内的大数据整体解决方案。近期，亚信了两款大数据新品——数据资产云图和数据资产管理一体机。
所谓数据资产云图，其实就是一个大数据的挖掘、监测和分析平台，其上搭载了多种数据挖掘应用产品，包括电商价格监控平台、产品口碑监测与分析、企业品牌监测与分析等，可根据用户的需求针对不同类型的数据进行多维度的分析。数据资产管理一体机则顺应了当前软硬件一体化的潮流，是一款集计算、存储、网络、大数据平台软件、大数据分析应用软件等于一体的集成化解决方案。它基于异构计算的理念将应用与硬件进行了深度融合，提供比通用的大数据平台更强大的数据分析和处理性能。
亚信的数据资产管理一体机采用的是标准化的x86硬件，并基于开源软件进行了软件开发。因此，该一体机具有很高的性价比，可以取代国外同类的一体机产品。由于亚信在电信行业拥有多年的开发和应用经验，尤其是在聚合数据、加工数据方面具有很强的能力，此次的数据资产管理一体机1.0版也在处理电信运营商数据方面表现出很强的实力。不过，这并不代表亚信的数据资产管理一体机就是为电信一个行业量身定制的。从其底层数据的处理能力来看，它还是一个适用于多个行业的产品。“我们希望通过自己的技术专长和对用户需求的透彻理解，为行业用户提供一个经过全面优化的软硬件一体的解决方案，提高大数据处理的效率，而不要让用户自己再费心选择和搭配软硬件。”张灏解释说。
虽然亚信的数据资产管理一体机可以适用于不同的行业，但是每个行业的需求、应用场景毕竟有所差异。所以在实际使用中，亚信还是会根据不同用户的特殊需求提品定制化的服务。
转变思维
张灏强调说：“数据资产管理平台对所有行业用户来说都是不可或缺的基础平台。不过，部署一个数据资产管理平台和部署一个Hadoop产品有很大不同，用户需要转变传统的管理思维。接受数据资产管理平台的前提是必须承认数据的价值是因为使用数据资产而产生的，然后才能谈到具体如何管理数据资产，对数据进行聚合、分析、加密，并最终从应用中获取价值。”
亚信是首个在银行和电信运营商两个领域里率先提出数据资产管理这一理念的。这两个行业目前是大数据应用水平最高的行业。这两个行业的客户对于数据的可视化、可管理性、数据挖掘等有很大的需求。亚信的数据资产管理方案对于提升行业用户的大数据应用水平起到了积极的作用。
三、数据交换要有开放的心态
北京腾云天下科技有限公司(以下简称腾云天下)高级总监陈星霖向记者介绍说，“腾云天下专注于移动互联网，目前覆盖的独立智能终端超过10万个，所以在移动数据的采集和分析方面具有明显优势。”
腾云天下在企业和移动应用之间搭建起了一座桥梁，将企业与个人消费者紧密联系在一起。比如，国内TOP10的股份制商业银行都是腾云天下的客户。腾云天下帮助这些银行通过数据的建模和分析提升了营销和征信服务水平。
“我们发现，许多银行客户非常愿意借助大数据工具改善服务，提升营销能力。”陈星霖介绍说，“下一步，我们要做的就是扩展业务范围，覆盖更多的数据消费场景。”
如今，数据的来源渠道越来越丰富，大量用户更倾向于在移动终端上进行浏览、搜索、数据分析和社交。腾云天下的一大优势就是拥有大量的移动端用户数据，可以对用户的消费行为进行分析，并将分析的结果反馈给直接面向终端客户的企业用户，主要包括银行、零售、快销、汽车等行业的客户。陈星霖介绍说：“我们只提供数据和数据分析，而数据与业务应用如何关联还要由相关的应用软件开发商来完成。我们的策略是与这些应用软件开发商进行广泛的合作。”
谈到未来如何在移动互联网领域进一步发展，陈星霖表示，腾云天下的一个努力方向是让数据的来源和形态更丰富，包括线上线下的数据和企业内外部的数据，通过对这些不同来源的数据进行采集和分析，可以了解个人用户喜好和消费行为。陈星霖举例说：“我们在与航空公司接触时发现，它们对于来自于PC和移动终端的数据无法进行关联和统一的识别。而我们的优势就是可以打通移动互联网与用户生态圈，整合不同来源的数据进行统一的身份认证。”
为了丰富数据的来源，腾云天下也愿意在一定条件下与相关单位进行数据的交换。这就涉及到一个十分敏感的问题——数据隐私。“我们不会采集任何与个人身份相关的隐私数据，比如身份证信息。”陈星霖肯定地表示，“相对于像银行这样在数据交换方面较封闭的企业来说，我们的心态比较开放。”
一些移动互联网领域的广告主希望从更多途径了解用户的消费行为，所以愿意在一定条件下将自己的部分数据托管到由第三方可信的机构搭建的数据共享平台上。来自各方的大量数据可以在这个第三方数据共享平台上得到聚合、分析和挖掘，最终的分析结果也会反馈给广告主或相关方。“我们与一些广告主也在就此事进行沟通。”陈星霖介绍说，“这个数据共享平台究竟由谁来负责搭建，是由行业内部自行决定的。参与数据交换的广告主都可以使用这个平台上的数据，但使用之后，数据就要被销毁。这种数据共享模式可能会先在某些垂直行业中得到采用。”
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（1）异地办公阻碍采购活动
随着企业经营活动的扩大，采购部门着眼于企业发展和经营的要求，使得企业采购人员必须通过出差、异地办公等方式全面、详细了解产品信息，完成采购任务。但由于手段缺失，很难满足这种异地办公的需要，在客观上大大降低了采购管理的连续性和及时性，导致很多业务不能及时开展和完成，增加了采购管理的风险。
（2）无法形成大数据研判优势
采购行为是企业日常经营活动中的经常性活动，企业长远累月采购活动所形成的大量采购数据，只能成为纸面上的数字和符号，成为摆在企业文档室内的无用档案。实际上，这些经年积累的数据如若能够通过数据分析和数据挖掘，将可成为企业战略发展、经营决策，采购研判，产品选择，价格分析的有用数据，但传统的数据管理模式早已无法满足企业对于数据价值的应用。
（3）供应商管理薄弱
由于缺乏有效的手段，采购部门对供应商的管理也出现诸多盲点，供应商管理处于无序、散乱和短期合作状态。缺乏对主要供应商的管控能力，当供应商流失或变更时不能主动应变，从而导致未能建立双赢机制。
（4）缺乏采购绩效考评机制
原有采购行为由于管理手段和工作流程的落后，采购管理人员的绩效和能力无法通过长期的数据研判体现，针对采购管理部门的绩效考核往往流于形式，不能真正的反映采购人员的能力和水平，贡献和成绩，也就无法形成真正有效的，能促进企业采购人员发挥更大价值的绩效评估机制。
二、信息化在采购管理中的具体运用
以某大型家电零售企业信息化采购管理应用为例进行探讨。该企业在国内拥有上千家直营门店，巨大的体量规模使得采购系统异常复杂，供应商数量多难以有效管理、采购物品成千上万管理难度高、由于采购周期过长，无法有效掌控市场信息，导致采购成本过高、由于组织庞大，主体分散导致采购部门各自为政，无法将采购的规模优势转变为价格优势，且重复采购现象十分普遍。为了改变这一现状，集团决定利用信息化构建更加高效的采购管理模式。
2.1主要方案
针对存在的问题，实施集中采购，统一采购，创建自己的供销模式，实现ERP管理，建立物流信息系统，并在此基础上，重新梳理采购流程，建立规范化、标准化的业务流程，以此为依据开发采购管理软件系统，进行电子采购。预期效果分析：
（1）通过集中统一采购，获得批量采购优势，降低采购单价；
（2）通过信息化采购系统建设优化业务流程，降低人力和管理成本，提高采购效率；
（3）通过实施ERP系统，实现供应链管理，加强与供应商的战略协同合作；
2.2取得效益
通过一系列信息化改造和流程再造，该集团采购管理提升到一个新的水平。具体成果表现为：
（1）供应商得到大幅优化。由于采用信息化手段，企业将供应商实现了分级评估管理，将企业与供应商的合作全部纳入信息化系统，实现对供应商的全盘考核和评估，并建立起高、中、低三个级别的供应商体系，从而实现根据企业情况适时选择最佳供应商的决策体系。
（2）采购成本明显降低。当“集中采购和统一采购”系统实施后，通过企业集中大批量采购，议价能力大大提升。将各分散的采购主体重新统一管理，避免了重复采购。由于构建了物流信息系统，物流成本大幅降低，通过物流信息系统还进一步优化了采购的物流路线，降低了整个采购链的成本。
（3）采购效率大大提高。在优化供应商的基础上，基于电子采购的实施，公司降低了采购的复杂程度，采购订单的处理时间降低到1天，合同的平均长度减少了5页，内部的员工满意度提升了50%，“独立采购”也减少到8%。电子采购在企业内部产生了效率的飞跃。
电商数据分析方案范文5
这是狄更斯《双城记》中的第一句话，用它来形容这个信息化飞速发展的时代再适合不过了。
互联网时代，颠覆者随时可能出现，原本还是俯视姿态的行业翘楚分分钟就会被压到喘不过气来。移动浪潮下，甚至连互联网企业都已成为传统企业;数字化对传统行业的改造，已经开始从消费服务领域向生产领域渗透。当传统产业与移动互联网结合，可能引爆的创新空间将难以估量。
可以预见，数字化将成为中国产业升级和生产率提升的一个重要推动力。那么，企业如何利用数字化转型来构建新的行业竞争力？当下的移动化浪潮中，企业如何挖掘数字化转型过程中的红利？哪些又是可以预见的数字化转型趋势？
笔者历时3个月，走访北京、上海多家为企业数字化转型提供技术支撑、业务咨询和解决方案实施的企业，并收集大量数字化成功转型的真实案例，力争为读者从不同维度呈现互联网+时代，企业在数字化转型过程中的现状与问题、困惑与感悟。
2015年，“互联网+”火了，一个“+”让想象空间没有了界限。
制造业、零售业、金融、教育、电信、传媒、医疗、餐饮、外贸，甚至农业，一旦与互联网相“+”，就会大幅提高企业效率、营销能力、产品与服务质量，并促进创新。
硅谷精神教父、科技商业预言家凯文・凯利在中国广州做的一次题为《未来20年商业趋势与中国机遇》的演讲中提到：“你看那边是互联网+，我们知道要走到那边去，但是要摆脱我们现在的模式，要走到另一座山峰上去，这是一个漫长又复杂的过程。虽然看起来很近，但不应该被误以为是短的距离。”
的确。
企业在这边，互联网+在那边，它们之间的路径正是数字化转型。如蒸汽机根本性地改变人类发展的历程，数字化正在塑造新的未来。
数字化转型凶猛
不管你是否已经准备好，在中国，一场气势汹涌的数字化转型大潮已经袭来。
埃森哲最近的一项对全球1000名企业高管的调查发现，55%的中国企业意识到数字技术的重要性。显然，中国的企业高管和政策制定者都意识到了飞速发展的数字创新，并希望积极利用技术推动增长和提高竞争力。相比其他领先经济体，中国企业虽然也开始利用数字技术管理企业，不过就目前情况而言，这项工作还仅仅只触及表面，尚未充分挖掘出数字技术的潜力。
来自埃森哲2015年的《数字化密度指数报告》中的数据显示，中国目前的数字化密度在17个主要经济体中排名第十位，居荷兰、美国和瑞典之后（见图1）。 图1：十七大领先经济体的数字化密度数据来源：埃森哲《数字化密度指数报告》
埃森哲与牛津经济研究院合作共同测评的“数字化密度”，揭示了中国数字化的发展现状。对于“数字化密度”，埃森哲大中华区战略与可持续性业务董事总经理李广海解释道：“一言以蔽之，就是数字技术，以及数字业务、数字应用在经济体里的渗透率，或者覆盖率。”
埃森哲战略咨询数字战略董事总经理布鲁诺・贝尔森（Bruno Berthon）指出：“随着企业日益依赖数字技术，数字化密度应当同自然资源的多寡、运输系统的优劣和人才技能的高低一样，成为全球化企业布局的标准之一。而构建数字化竞争力意味着，要将各种新技术应用于一系列的绩效领域，从招募员工、流程自动化，一直延伸到产品与服务创新。仅靠几项意图良好但范围有限的举措无法实现数字化。”
具体来看，中国不同行业间企业应用数字技术的程度差别较大。以百度、阿里巴巴和腾讯等为代表的网络企业，拥有卓越的用户基础，并且在采用大数据、分析法和云计算等技术方面处于领先地位。电信和银行业等被大型国企统治的主要行业，基于巨大的规模经济和丰富的资源，也积极支持应用数字技术，虽然其等级结构和避险倾向不利于其提高创新能力。
相比之下，主要由中小企业组成的各个行业则处于落后地位，不仅承受能力有限，而且其自身以低劳动力成本为竞争基础的低利润业务特性也导致其对数字化转型缺乏紧迫感。此外，虽然中国已经是全球最大的智能手机和笔记本电脑生产商，华为、联想和中兴等中国企业都已成为全球主要的信息通信技术硬件供应商。但在软件和服务方面，却鲜有领先的中国企业。中国企业IT开支方面也存在类似的不平衡，软件和服务所占比例远远低于发达经济体。（见图2） 图2：相比国际样本，中国的数字化密度表现数据来源：埃森哲《数字化密度指数报告》
在经济各个领域全面应用数字技术将推动中国新一轮经济增长，这种转变已经积蓄了巨大势能，促使数字化即将成为中国产业升级和生产率提升的重要推动力。
埃森哲预计，到2020年，全球十大经济体可凭借数字技术新增产值 1.36万亿美元，而中国则有望实现4180亿美元的增加值。这意味着，数字化将给中国经济增长带来超过4000亿美元的红利，增量在17个主要经济体中排名第一位。（见图3） 图3：2020年全球主要经济体凭借数字技术新增产值数据来源：埃森哲《数字化密度指数报告》
李广海强调：“数字化指数是一个指标或要素，但不跟新增产值有必然关联;数字化不是简单的网络化，不同于自动化或帮助企业做优化与提升的IT技术化。数字化带给企业开放的创新、业务模式的创新、新市场覆盖等一系列效应，这些都将给企业带来巨大的发展空间。”
与之不谋而合，对于企业的数字化转型，财经作家吴晓波指出，互联网+不是一次简单的营销革命，而是一次生态革命。如何完成企业整个生态的转换，如何完成从产品到客户，从客户到用户，从资源输出价值到提供独特价值的转型，这些简单的逻辑背后，需要的是企业清晰的战略智慧。
+全方位用户体验
有人认为，传统行业在当今面临的危险，都是马云“惹的祸”，他们说：“如果没有淘宝，也就……”也有人认为，转型没什么了不起，把店搬到网上去就可以了。
其实，互联网对传统企业造成的冲击，不仅是渠道转移这一环，它是根本性的、观念性的，以及系统性的。而最直观的影响便是“用户”的体验与感受。
来自埃森哲的《2015年技术展望》的数据显示，受访中国企业中75%将打造个性化消费者体验列为自身的三大优先任务之一;69%表示自身企业有望通过个性化技术投资取得回报。
产品体验贯穿在用户使用产品时的每一个细节，做得好就成为产品制胜的关键。体验经济时代，人们购买的不仅是产品的使用价值本身，更重要的是追求更好的用户体验，包括产品购买过程的体验和产品使用过程的体验。
好的用户体验，必须能够为用户感知。达索系统公司在2011年，正式提出了3DExperience，即三维体验的愿景，而且在实践中通过自主研发和不断并购，正在将三维体验从理念变为现实。这种三维体验，不仅使消费者可以在产品真正制造和交付市场之前就可以虚拟地体验产品的性能，还可以使产品的架构师建立更合理的系统架构，使设计师开发出消费者更钟爱的产品，使制造工程师将设计成果更快地变成现实，并确保产品的质量，使市场推广人员能够在产品还没有真正开发出来时，就通过逼真的体验效果让客户感知。
在做手术前，医生可以通过3D模拟以验证手术方案的可行性，对手术可能出现的风险准备预案;鞋类生产商在投产前通过3D模型看到鞋实际生产出来后的情况，进而根据需求等进行改进;能源企业可以根据3D模拟真实情境来进行设备的部署和灾备措施防护。正如达索系统公司的首席执行官纳德查尔斯（Bernard Charles）所言：“世界不是平的，世界是三维的。”
所谓体验是指每一个消费者以个性化的方式参与某个事件，使其情绪、体力、智力和精神达到某一特定水平时在意识中产生的美好感觉。体验策划者不仅提供商品或服务，还要提供最终的体验，充满感性的力量，给消费者留下难以忘怀的愉悦记忆。
农产品是可以加工的，商品是有实体的，服务是无形的，而体验则是难忘的。同样是咖啡豆，在农业经济时代的价值只有一两个美分，而到了当今的体验经济时代，去星巴克喝咖啡，成为一种习惯、一种生活方式，价格当然也升值了数百倍。在当今这个移动互联的时代，体验产品的方式，也发生了很多新的变化，非常强调产品的易用性、移动应用，并通过云计算模式来使软件的应用与维护更加便捷。
ERP解决方案提供商IFS（艾菲诗软件）联合IDC开展的一项调研发现，25%的参与受访者表示，他们很期待将移动应用融入到CRM解决方案中。
Gartner近期的报告也显示，通过移动设备检索工作信息的情况日益增加：预计2015年，至少有60%的信息用户将通过移动设备与内容应用程序互动。一切都说明移动ERP已经成为不可阻挡的浪潮。
一直将移动作为重点业务的IFS认为，在新技术环境下，移动ERP更应关注用户体验;甄别不同用户群体的特定需求，充分挖掘移动ERP的价值;同时，保护企业资产安全也是重要的考量因素。
不同的屏幕尺寸、触碰体验、操作系统、配置以及呈现技术，会导致信息以非最佳方式、五花八门地显示出来。比如，移动设备屏幕上冗长的菜单，会让系统可用性大为降低，用户体验自然不会愉悦。
同时，工作方式和使用场景也对移动设备提出了不同的需求。平板电脑拥有较大的触摸屏，分辨率较高，与智能手机相比，更适合与某些ERP功能互动;此外还能提供业务分析数据或图像等丰富的可视选项。而智能手机在屏幕空间和输入方面用户体验有所损失，但在访问网络时，它们能够保持永久在线，具有超强的便携性和适应性。通过点复选框方式授权采购订单、批准费用及其他流程，智能手机为用户简便地完成任务提供了绝佳方式。
面对“用户”、“粉丝”，简单把他们归结为“消费者”的工业化时代思维已经过时，在移动互联时代，企业必须保持开放性，倾听用户的声音，发动用户力量，只有这样，才能够准确发现用户需求，并快速满足，创造出用户价值。 基于大数据分析，GE可以为东航的飞机做远程体检和预测性维护
+高效灵活的业务流程
埃森哲《2015年技术展望》中指出，领先企业也在组织内部推动变革，着力使所有员工、流程、产品和服务均实现数字化。这些努力将使企业逐渐联入到一种数字化肌体之中，可以接触到业务、客户关系、合作伙伴及周边世界的方方面面。受访的中国企业里，有90%相信软件将很快能够自主学习，适应外部环境变化，并基于学习的经验进行决策;72%表示在考虑应用软件自动和认知计算强化其员工队伍的能力。
烟台莱佛士船厂是中国北方的一家造船厂和海上制造商，通过把浮式生产储油卸油船的设计、工程和施工集成到统一的协作环境中，实现了从概念到施工，再到操作与维护的产品开发流程再造。
在一个 80% 的项目都曾经历过近乎灾难性的成本超支及延迟的行业中，绝对不能容忍由于数据传输或者系统和流程不兼容等造成的错误或者延误。
采用达索系统提供的CATIA、ENOVIA VPLM 和 DELMIA虚拟产品全生命周期管理解决方案，烟台莱佛士可以与负责设计工作的挪威工程公司同步合作。在进行正式的资金投入和进度确立之前，确保对浮式生产储油卸油船进行性能、可建设性、运营和可维护性等方面的优化。
运用功能丰富的 3D 技术和一体化的开发环境，设计时间可以缩短大约 70%，且客户的学习曲线得到大幅度改善。烟台莱佛士现在可以和其客户及合作伙伴展开密切合作，确保每个项目的如期、按预算交付，并可强化关系与竞争地位。
“包括造船和能源的全球各个行业，正处于一个关键时刻。而像航空航天和造船等一些行业，正率先使用 3D 和 PLM 来转变业务开展方式。从大型制造商到中小型企业的其他行业，在当今全球性协作的大环境下必须采用这种业务范例，否则就会面临巨大的风险。PLM 可以模拟操作环境，因而能够提高质量、降低生命周期运营成本。”烟台莱佛士船厂首席执行官曹溶辰表示。
到2025年，全球人口将达到81亿，尤其中国、印度和拉美国家将出现快速城市化。为了促进这一快速发展的趋势，公共基础设施建设开支预计将达到9万亿美元。随着对快速低成本交付不断增长的高要求，许多项目都备受应用碎片化、人工手动设计流程和协作不佳的困扰。
中国水电顾问集团成都勘测设计研究院（以下简称“CHIDI”）是中国最大的水电勘测设计企业，主要承担电力、水利、建筑、市政、海洋等21个行业的建设工程设计、项目管理和相关技术与管理服务。
CHIDI面临的最大挑战在于如何加强内部设计和工程的精细化管理及和客户之间的协作，改变水电工程行业传统的工作理念及模式，实现向国际化工程公司的转型。
当前的水电工程行业，传统的业务模式对工程图及工程数据管理的要求并非建立在以3D体验平台为核心的基础之上。然而，在水电工程领域，设计和工程的精细化管理逐渐成为国际标准，这也是CHIDI选择全球领先3D体验解决方案的关键因素。
“研究结果表明，运用达索系统的3D体验平台为整个工作进度的管理带来了全面的提升，包括设计进度、工程实施进度;其次通过工程设计和工程结果数据的精细化管理，减少了工程差错，给客户提供更直观的设计，将非常有益于工程效率的提升和成本控制。”CHIDI信息化技术和专业业务负责人王劲夫说。
随着经济和社会的发展，城市交通问题日益为人们所关注，地铁的运输量大、便捷、快速等特点无疑使其成为城市交通方式中非常重要的一种。然而城市化进程也为大城市的地铁交通运营带来了巨大的压力。
上海地铁目前在运线路14条，有331个车站、 579列车辆配置数，总运营线路达538公里。对网络化设施设备进行维护，确保全时段优化运营成为上海地铁的首要任务。由于所有设施设备的维护和维修活动都只能在晚上11点至凌晨3点间进行， 因此缜密的时间和计划安排对上海地铁来说非常重要。
上海地铁的业务特点要求它需要一套完整的企业资产管理 （EAM） 解决方案，该方案既要满足他们的业务需求，又要为公司的资产提供全生命周期的支持。新方案必须包含丰富的维护和其他功能，对包括车辆信息管理（VIM）、项目管理等核心流程进行支持。另外，上海地铁要求新系统能够基于一个统一的中央数据库，实现所有流程信息透明化。
“通过使用IFS应用系统加强轨道交通设施设备全生命周期跟踪维护，上海地铁列车实现了高利用率，保障每日800多万乘客可以按时到达目的地。”上海地铁维护保障有限公司信息改善部主管薛蓓依说。
IFS应用系统可以根据资产的具体运营使用时间，进行基于日历的排程并执行预防性维护，这为上海地铁带来了巨大的帮助。地铁公司通过主动管理并延长资产生命周期，确保列车的高利用率。
“现在我们能够清楚地了解到设备是什么时候安装的，以及它已经随列车运营了多长时间。我们能够执行常规的维护工作，延长资产生命周期，并提前规划好什么时候购买或替换备件。” 现在员工们可以高效地管理和跟踪备件，并优化对公司设施的管理能力。“当故障被登记后，如果设备还在保修期内，我们可以根据保修政策向供应商索取替换备件，这为我们节约了很多成本。” 薛蓓依说，“更理想的是，当列车门控系统发生故障时，我们只需要提交一个工单，而不像过去那样需要提交120个，这无疑节约了大量的时间和金钱。”通过预防性维护计划，上海地铁现在可以合理调配资源、高效地组织生产、逐步提高维修能力，维修模式也从预防性维修向状态维修迈进。 青岛第二粮库实现三维可视化管理
IFS应用系统帮助上海地铁优化了员工排程，并提高了实时决策的能力。“我们现在可以在正确的时间派遣正确的人员和材料，一键获取及时信息并执行工单，”薛蓓依说，“时间对于派遣维护、清理、网络维修等来讲非常重要，是确保运营的关键，IFS应用系统在这些方面发挥了非常重要的作用。我们现在可以通过系统数据准确地报告运营绩效、监管和质量保障等信息。”
中国企业使用ERP系统的热情很高，而他们确实也需要这样一套系统来解决问题。但ERP实施成功不仅需要有好的软件，还要良好的管理基础和人员素质，以及良好的外部环境，几个方面结合起来才能把它做好。
“要想进行一些改善的话，可以参考国外制定ERP的标准和守则设定标准。”IFS大中华区总经理林时东表示，“目前，中国的ERP市场如果想真正发展起来，需要有一些专业人才、专业的协会来引领市场。让那些真正懂ERP的专家站在顶尖的位置来布局整个ERP的环境，培养更多人才。”正如布鲁诺・贝尔森所说：“提高数字竞争力需要政府和企业建立一套覆盖广泛、相互关联的行动方案。”
+智慧化产品与服务
泛智能化成为移动互联网发展的显著趋势。移动互联网开启了智慧链条，打开了人类社会广泛使用、人人都能享用智能设备之门。
智慧化至少会沿着两个方向发展，一个方向是设备的泛化，除了手机、手环、眼镜、手表，未来会有更多智能可穿戴设备，还有智能家居，智慧汽车，智能环境。
最让人期待的是智慧城市，这其中包括智慧社区、智慧工作园区、智慧医疗、智能教育、智能交通、智能电网和智能销售服务。
人民网的《中国移动互联网发展报告（2015）》显示，2014年，我国移动互联网迈入公共服务“发展起步期”，出行、医疗、教育等与生活密切相关的细分领域应用纷纷涌现，多元化生活服务为用户带来极大便利，O2O成为趋势。移动互联网正在助力智慧城市建设，推动城市公共服务实现均等化。“从城市管理者的角度看，智慧城市希望通过大数据、移动互联网等新兴技术增强政府和民众的互动，打通城市管理中的信息孤岛，实现移动应用与大数据的大联动，最终建设智慧的公共城市环境。”北京东方通科技股份有限公司（简称“东方通”）数据融合中心总经理李晓钢表示。
东方通是国内中间件领域的开拓者，是一家可全面提供基础软件、云计算等一站式软件基础设施及大数据、移动互联等创新应用的综合性厂商。李晓钢认为，中国本土环境下，理论创新、模式创新、技术创新必须符合中国本土的需求。
但由于对于智慧城市的理解不同，国内智慧城市的推动工作乱象丛生且比较缓慢。李晓钢认为，重要的原因是对运行路径的设计没有做好。“现在IT行业到了大融合和大整合的阶段，推动智慧城市的发展并不只是技术上的创新，而是要用突出社会价值的方式参与其中。”他进一步解释，不同的政府部门关心的问题不一样，有的关心经济运行，有的关心民生服务，有的关心城市管理，东方通把跨部门政务信息资源利用起来为政府提供共享信息的按需服务，做一些逻辑和框架上的实践。
多年智慧城市的项目实践经验，东方通已非常熟悉政府相关部门的业务职能、业务系统和数据状态，从数据管理制度的制定、标准规范的设计，以及信息整合工程的各个环节，形成了完整、成熟的“智慧城市大数据融合”模式方法论。
在互联网+背景下，东方通从2014年下半年起进行了一系列的收购：服务器虚拟化软件品牌北京同德一心、移动应用平台产品与解决方案厂商数字天堂、网络优化应用产品厂商惠捷朗，东方通实现了对云计算、大数据、移动互联等新技术领域的资源整合，同时打通了产业链上下游的关系。
过去，企业通过中间件等产品推动IT基础建设，但现在用户更关注如何用移动互联网和云计算来升级他们现有的业务，怎样获得新一代的互联网架构的技术和解决方案。“从去年开始我们发现客户的需求变了，除了管理业务之外，他们更希望通过移动互联网实现它的核心业务，因为只有核心业务才能带来价值。”数字天堂总经理高经梁表示。
早在2003年，数字天堂就提出移动中间件的概念，满足企业将互联网端的服务移植到移动端的需求。2005年，数字天堂MKey无线中间件产品。“借助MKey，企业可以统一移动应用技术路线、简化移动开发过程、无缝对接多个业务系统、快速管理和分发企业移动应用。”高经粱表示。
智能化的另一个方向是智能化程度正在不断加深。在人机互动方面，语音识别、机器翻译很快会获得突破，机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音合成等，都会有长足进步，像微软的小冰、小娜这样的“虚拟秘书”会走向实用。
IDC公布的一组数据显示，2005年时，70%有客服需求的企业都在使用电话客服作为自己客户服务的方式，在线客服的使用比例仅为20%。2015年，企业客服方式早已发生转变，电话客服比例从70%降到30%，而在线客服比例从20%增长到70%。
随着互联网，尤其是移动互联网的高速发展，催生了大量客服需求。传统的人工客服耗费了大量人力成本，客户等待时间过长导致客服体验不佳。同时，客服渠道越来越繁，接入方式越来越多，Web、微信、微博、APP等多渠道对客服人员的管理提出了更高要求。
除此之外，客服知识更新快，客服人员回答参差不齐等很多问题难以解决。北京智齿博创科技有限公司（以下简称“智齿科技”）CEO徐懿表示：“在客服领域，企业客服的痛点是如何正确并且快速地解决用户问题，‘伶牙俐齿’对于企业客服来讲尤为重要。”
智齿科技推出智齿客服，便是在传统客服中加入了更加“智慧”的产品设计理念，将大数据分析、机器人功能更多地融入到客服领域。
智齿科技在国内首创了“人工在线客服+机器人客服”客服产品模式，智齿客服率先将自然语言处理技术及机器学习引入客服产品，实现精准理解用户问题并匹配最佳答案，准确率高达98%。机器人模式、辅助人工模式自由切换，可解决约80%同质化重复问题并自动组织标准答案，帮助客服人员大幅提升回复质量和效率。
PP租车客服总监王旭表示：“PP租车是亚洲最大的P2P租车平台，日常业务访问量非常大，智齿客服帮助我们解决了非常大的问题。我们在做从400到线上的客服牵引，在这个过程里，智齿客服帮我们解决了80%的重复咨询问题，接待能力提升了5～8倍。”
+跨界与创新的商业模式
决定商业模式的要素有两个：企业如何为客户创造价值，以及企业如何创造自身价值。
马云的诺言是“让天下没有难做的生意”，就阿里整个来讲，它正在围绕着电商的核心业务重构传统产业的生态圈。阿里通过B2B践行了中国对制造业行业的改造，通过C2C、B2C践行了中国对零售行业的改造，又通过O2O饯行了对服务业行业的改造。阿里围绕着云服务、大数据基本层的服务，到支付和物流层的服务等。
在这样的一个“+”时代里面，新兴和传统是不断融合的，也是一种彼此的重构和颠覆，不能说互联网重构和颠覆传统产业，也不能说传统产业重构和颠覆互联网。
来自埃森哲的数据显示，87 % 的中国企业高管欲在未来5年通过行业跨界寻求新的市场契机;63 % 的中国企业高管认为， 社交网络、 移动计算、数据分析等数字能力是实现跨行业发展的成功关键。
今年的政府工作报告首次提出“互联网+行动计划”，这意味着将推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合。报告中提出要积极促进工业互联网的健康发展;推进信息化和工业化的深度融合。“互联网+”的发展趋势，将深度融合互联网新技术与制造业，优化制造业的生产方式、投资方式、管理方式和商业模式等，改造提升中国制造业。
在GE中国研发中心的《The Next List 未来技术蓝图》中提到，工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、智能机器以及互联网的高度融合。它通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产率。
“工业互联网是大数据分析和物联网结合的产物。工业互联网发展潜力最大的行业是航空、发电和水处理以及医疗。”GE中国软件及分析卓越中心总经理胡晓表示。
据了解，GE 在中国建立了软件和分析卓越中心，目的是针对中国客户需求，发展高性能的解决方案和大数据分析能力，支持面向工业互联网的应用开发，以帮助医疗、航空、能源、水处理和石油天然气行业的客户提升生产率和运营效率。
胡晓说：“GE 航空集团在上海建立了全球四大航空客户支援中心之一，提供‘7 天 24 小时’不间断服务，可以根据客户的要求为航空公司提供发动机运转的实时信息，对于任何出现的故障信息进行预测性维护。”
东方航空公司在1994年订购了5架空客A340飞机，自此，GE成为了东方航空的发动机供应商。从2000年开始，GE开始为民航客户提供应急响应服务。当发动机出现问题，比如某一项参数突破警戒值时，才会被GE和航空公司发现。“尽管这些小问题并不会直接导致安全事故，但这套略显陈旧的解决方式已不能完全满足航空公司的业务需求。”胡晓说。
工业互联网为解决这一问题提供了可能。2014年初，GE在中国推出了基于预测模型分析的远程诊断平台。
基于GE记录并保留的飞机起降时大部分的发动机远程诊断数据，每个发动机都收集了与其叶片损伤相关联的数百个参数数据。“通过大数据分析，维修团队可以最大限度减少因引擎问题造成的延误。这是对航空公司和乘客最直观的影响。”胡晓补充道，“依靠模型预测的准确率达到了80%以上。”
有了可靠的数据，GE可以针对不同的发动机向航空公司提出定制化的检修建议。“我们会告诉航空公司，基于我们的预测模型，这一台发动机应该以怎样的时间间隔检查叶片损伤。”这不同于以往维修手册上的单纯按执飞里程的“一刀切”式检查策略。
此外，基于预测模型的分析结果，航空公司还可以调整航线安排，降低叶片损伤和报废率，从而降低机队的维护成本。比如由于经常执飞污染程度较高地区的航线，一架客机所配置的发动机叶片损伤程度会更高，GE就会提出建议，让其改飞低污染地区的航线。
不只是GE这样的传统大型工业企业正在进行基于互联网和大数据的转型，在这个“万众创业”时代，还出现了一批通过新型手段改造传统行业的创业公司。
“3D可视化数据中心管理软件平台是我们在互联网上的一次尝试，‘模模搭’是优锘科技从‘让IT可视’走向‘万物可视’的重要一步。”优锘科技创始人、公司CEO陈傲寒表示。 优锘是一家数据中心可视化方案的软件公司，目前为国内很多银行、通讯公司提供企业级物联网数据中心可视化解决方案。而模模搭是优锘推出第一个互联网产品，实质上是一个物联网可视化PaaS云平台。它可以帮助数据中心的管理人员快速在线创建机房3D模型，也可以帮助粮仓提供基于3D模型的可视化的物联网解决方案，甚至在消防救援中大显神通。
在物联网条件较为成熟的地方，可以将3D场景与物联网管理系统结合，提供3D可视化的互动管理界面。通过优锘科技提供的物联网管理API，实现3D场景与物联网管理系统的数据互动，在3D界面上动态展现被管对象的状态、数据、事件和告警，甚至提供反向的控制操作能力，让用户可以直观地掌控和管理物联网世界，为智慧建筑、智慧园区乃至智慧城市提供高效的可视化管理手段。
电商数据分析方案范文6
【关键词】大数据；海关审计；实现途径
上海自由贸易试验区、京津冀、广东地区海关区域通关、长江经济带海关区域通关一体化等重点领域的改革，已打破海关监管的地域藩篱，改变了海关传统的作业模式，对传统的翻单证、看账册的审计监督工作模式提出了挑战，海关审计传统作业模式难以适应海关改革的发展需要。探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力迫在眉睫。
一、大数据技术简介
大数据技术是数据分析的前沿技术。简言之，大数据技术就是一种从海量数据中快速获得有价值信息的能力。对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
作为一项重要的技术革新，大数据技术具有以下几方面特点：一是数据基础必须具备海量特性；二是可以根据设定好的管理或经营目标反向寻找管理中实际存在的关键节点和核心环节；三是数据重新梳理有助于提升决策力和修正决策方案、使既有信息资产爆发更大价值。而这几方面的特点，与海关审计工作的各项需求是相契合的，海关当前林林总总的信息系统的建设，也为运用大数据技术实现审计信息化奠定了良好的基础。
二、海关审计实践中运用大数据技术的必要性和机遇
1.大数据技术在海关审计实践中的必要性
（1）国家对审计信息化建设提出了更高的要求。《国务院关于加强审计工作的意见》提出要“加快推进审计信息化。探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。创新电子审计技术，提高审计工作能力、质量和效率”，给海关审计工作提出了更高的要求。
（2）海关现有监控系统的局限性无法完全满足审计工作需求。目前，对海关执法领域审计的数据分析主要依托综合业务管理平台、海关执法廉政风险预警处置系统等，难以完全满足审计工作提取数据量大、分析相对宏观等业务需求。主要表现在：一是在数据提取上，上述系统对一次性数据的提取均有上限控制，如综合业务管理平台只能支持50000条数据的一次性提取。二是在数据的运算上，上述系统都为在线系统，运算大容量数据时速度较慢，同时会影响其他用户的正常使用。三是海关通用财务管理系统、罚没财物管理等系统主要用于作业信息的记录及统计上报等，缺乏监控分析功能设置，基本建设等关键领域尚缺全国海关统一的管理系统，影响监督的深度和广度。
2.大数据技术给海关审计实践带来的机遇
（1）审计认同感大为加强。海关内审部门作为一个综合性的内部监督部门，早就秉承了用数据说话的传统。审计报告中无论是综合评价，还是揭示问题，无一不是以数字为支撑的。在大数据时代，充分利用数据仓库、联机分析、数据挖掘和数据可视化等技术、把离散存储于不同系统中的海量数据彼此关系并进行深度挖掘分析，可以对海关相关政策实施的效果、财政性资金的使用情况进行评估，从而得出客观的审计结论，从而进一步提升审计自身的地位。
（2）审计所需要的基础数据的获取将变得更为便利。随着大数据技术发展，跨越系统、跨越平台、跨越数据结构的技术将使海关内部、外部得以流畅协同，所有审计所需的数据在设置一定的权限后都可以直接获取，大大节约了审计成本。同时由于利用大数据技术，数据处理及分析响应时间将大幅减少，审计工作的效率将明显提高，可以同时对多个类别，多种领域的数据进行同时分析、处理。
（3）将更有利于提高审计报告的权威性和精准性。通过大数据技术可以对海关长年累月形成的业务和财务数据进行分析，挖掘出某种风险特点，提示违规问题的潜在规律，为海关党组决策提供关键依据，同时还可以评估上级决策的实施效果，从而不断发现问题。随着审计分析的进一步深化，不但是对纯数据可以进行分析挖掘，对视频资料、图表等都可以进行深度挖掘、人工智能。
三、大数据技术在海关审计实践中的实现途径
1.拓展基础数据资源
一是丰富海关执法相关领域基础数据源，打破部门之间存在数据壁垒，实现海关缉私行政执法数据、稽查数据、监管场所信息、口岸单位数据等的关联比对，尤其要打破目前各关区和海关各业务系统之间的数据壁垒，实现信息互联互通。二是海关预算和财务管理方面，引入海关通用财务管理、固定资产管理等现有信息系统的基础数据，打破现有系统之间数据分散、相互独立、无法互通的现状，实现“财”与“物”的联动比对，实现海关所有信息系统之间数据的对碰分析。三是推动海关有关部门进一步加大对物资采购、基建修缮等领域信息系统的开发建设，为实现财务管理、政府采购、基建修缮、资产管理的横向联动分析以及海关总署-直属海关-隶属海关三级纵向联动分析奠定基础。
2.完善现有海关系统
以海关执法廉政风险预警处置系统为依托整合优化执法领域审计数据分析平台，在充分利用现有系统数据资源和监控功能的基础上，开发定制部分海关审计监控指标，完善构建按照不同系统用户形成涵盖全国海关数据指标集中展示和预警模块。同时引入大数据思维，开发适应海关常规审计和经济责任审计实践需要的功能，一方面突出对被审计单位贯彻落实海关总署党组重大决策、重要政策执行、业务发展动态和变化趋势的整体分析把握，更突出对执法统一性、自由裁量权规制、高风险节点指标等落实情况的监控。另一方面，要充分应用结构分析、多维分析、挖掘分析等分析方法，开展海关横向区域间对比分析、跨业务领域数据结合分析和纵向历史趋势分析，为有效发现系统性、区域性风险提供数据支撑。
3.外购公认的优秀大数据服务
先进的分析技术和大数据工具的进步神速，它们正以前所未有的方式帮助用户获取新的统计角度和结果。Tableau、Qlikview和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会，基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速度改变着信息使用者的分析能力。可提供这类工具的供应商不胜枚举，开放资源的开发商数量更是不计其数。作为海关审计的大数据建设，应该不仅仅局限于海关自身的技术开发力量，更为重要的是学会怎么利用现有的比较成熟的数据采集和挖掘手段，以降低成本，提升海关审计监督效益。
4.加强海关审计信息化队伍建设
不论大数据技术和审计信息化系统多么完美、便捷和智能化，但是，信息技术仍然只是一种工具，操作和使用的是审计人员。不论是过去和将来，真正发挥监督作用的，仍然是审计人员敏锐的判断力、分析力和核查能力。要更好发挥大数据技术在海关审计工作中的效果，应从以下几点入手，加强审计队伍的整体能力建设水平：一要加大海关信息化系统应用培训力度，进一步提高审计人员对数据的提取能力、分析能力、挖掘能力，培养一批既懂计算机技术又熟悉海关审计业务的复合型骨干人才。二要在现有海关审计专家基础上建立与信息技术专家合作的研发模式，租赁或引入熟悉大数据技术的人才，发挥“鲶鱼效应”，激活审计队伍学知识、用知识的热情和潜能。
参考资料：
[1]《国务院关于加强审计工作的意见》（国发[2014]48号），2014年10月
[2]刘家义.加快审计信息化建设步伐 全面提升审计能力和技术水平.在全国审计工作座谈会上的讲话，2012年7月10日
[3]王安春.审计信息化的必要性及实施原则.企业管理，2012年第2期
[4]徐正光.浅谈“大数据”背景下的审计分析
