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兩個真實的數(shù)據(jù)挖掘故事

中國確實沒有大數(shù)據(jù)的土壤。“差不多先生”、“大概齊”的文化標簽一直存在。很多時候,各級政府不太需要“大數(shù)據(jù)”,形成決策的關鍵性數(shù)據(jù)只有一個數(shù)字比率(GDP)而已;其二,對于行業(yè)主管機構來說,它們擁有大量原始數(shù)據(jù),但它們還在試探、摸索數(shù)據(jù)開放的尺度,比如說,是開放原始數(shù)據(jù),還是開放經(jīng)過各種加工的數(shù)據(jù)?是轉(zhuǎn)讓給擁有更高級計算和儲存能力的大型數(shù)據(jù)公司,還是將數(shù)據(jù)開源,與各種各樣的企業(yè)共享?其三,數(shù)據(jù)挖掘的工具價值并沒有完全被認同。在這個領域,硬件和軟件的發(fā)展并不十分成熟。

  即便如此,沒有人否認數(shù)據(jù)革命的到來,尤其在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。阿里巴巴的馬云將大數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略方向,百度的李彥宏用“框計算”來謀劃未來。即便是CBA(中國男子籃球職業(yè)聯(lián)賽)也學起了NBA(美國男籃職業(yè)聯(lián)賽)五花八門的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析與挖掘。

  在過去兩年間,大量的資本投資一些新型數(shù)據(jù)工具公司,根據(jù)美國道瓊斯風險資源(Dow Jones VentureSource)的數(shù)據(jù),在過去的兩年時間里,11.7億美元流向了119家數(shù)據(jù)庫軟件公司。去年,SAP市值已經(jīng)超過西門子,成為德國市值最高的上市公司,而這樣的業(yè)績部分得益于其數(shù)據(jù)庫軟件HANA的商業(yè)化,去年一年時間里HANA帶給SAP3.92億歐元的收入,增長了142%。

  但是,大數(shù)據(jù)還沒法分析、挖掘出自己的直接變現(xiàn)能力。在截稿日時,我們再重新讀維克托•邁爾-舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch鰊berger)的《大數(shù)據(jù)時代:生活、工作與思維的大變革》一書,作者相信,未來,數(shù)據(jù)會成為有價值的資產(chǎn)。假以時日,它會大搖大擺地進入資產(chǎn)負債表里。

  案例1:農(nóng)夫山泉用大數(shù)據(jù)賣礦泉水

  發(fā)揮你您的想象力,選擇您認為可是的答案



  這里是上海城鄉(xiāng)結合部九亭鎮(zhèn)新華都超市的一個角落,農(nóng)夫山泉的礦泉水堆頭靜靜地擺放在這里。來自農(nóng)夫山泉的業(yè)務員每天例行公事地來到這個點,拍攝10張照片:水怎么擺放、位置有什么變化、高度如何……這樣的點每個業(yè)務員一天要跑15個,按照規(guī)定,下班之前150張照片就被傳回了杭州總部。每個業(yè)務員,每天會產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在10M,這似乎并不是個大數(shù)字。

  但農(nóng)夫山泉全國有10000個業(yè)務員,這樣每天的數(shù)據(jù)就是100G,每月為3TB。當這些圖片如雪片般進入農(nóng)夫山泉在杭州的機房時,這家公司的CIO胡健就會有這么一種感覺:守著一座金山,卻不知道從哪里挖下第一鍬。



  胡健想知道的問題包括:怎樣擺放水堆更能促進銷售?什么年齡的消費者在水堆前停留更久,他們一次購買的量多大?氣溫的變化讓購買行為發(fā)生了哪些改變?競爭對手的新包裝對銷售產(chǎn)生了怎樣的影響?不少問題目前也可以回答,但它們更多是基于經(jīng)驗,而不是基于數(shù)據(jù)。

  從2008年開始,業(yè)務員拍攝的照片就這么被收集起來,如果按照數(shù)據(jù)的屬性來分類,“圖片”屬于典型的非關系型數(shù)據(jù),還包括視頻、音頻等。要系統(tǒng)地對非關系型數(shù)據(jù)進行分析是胡健設想的下一步計劃,這是農(nóng)夫山泉在“大數(shù)據(jù)時代”必須邁出的步驟。如果超市、金融公司與農(nóng)夫山泉有某種渠道來分享信息,如果類似圖像、視頻和音頻資料可以系統(tǒng)分析,如果人的位置有更多的方式可以被監(jiān)測到,那么攤開在胡健面前的就是一幅基于人消費行為的畫卷,而描繪畫卷的是一組組復雜的“0、1、1、0”。

  SAP全球執(zhí)行副總裁、中國研究院院長孫小群接受《中國企業(yè)家》采訪時表示,企業(yè)對于數(shù)據(jù)的挖掘使用分三個階段,“一開始是把數(shù)據(jù)變得透明,讓大家看到數(shù)據(jù),能夠看到數(shù)據(jù)越來越多;第二步是可以提問題,可以形成互動,很多支持的工具來幫我們做出實時分析;而3.0時代,信息流來指導物流和資金流,現(xiàn)在數(shù)據(jù)要告訴我們未來,告訴我們往什么地方走。”

  SAP從2003年開始與農(nóng)夫山泉在企業(yè)管理軟件ERP方面進行合作。彼時,農(nóng)夫山泉僅僅是一個軟件采購和使用者,而SAP還是服務商的角色。

  而等到2011年6月,SAP和農(nóng)夫山泉開始共同開發(fā)基于“飲用水”這個產(chǎn)業(yè)形態(tài)中,運輸環(huán)境的數(shù)據(jù)場景。

  關于運輸?shù)臄?shù)據(jù)場景到底有多重要呢?將自己定位成“大自然搬運工”的農(nóng)夫山泉,在全國有十多個水源地。農(nóng)夫山泉把水灌裝、配送、上架,一瓶超市售價2元的550ml飲用水,其中3毛錢花在了運輸上。在農(nóng)夫山泉內(nèi)部,有著“搬上搬下,銀子嘩嘩”的說法。如何根據(jù)不同的變量因素來控制自己的物流成本,成為問題的核心。

  基于上述場景,SAP團隊和農(nóng)夫山泉團隊開始了場景開發(fā),他們將很多數(shù)據(jù)納入了進來:高速公路的收費、道路等級、天氣、配送中心輻射半徑、季節(jié)性變化、不同市場的售價、不同渠道的費用、各地的人力成本、甚至突發(fā)性的需求(比如某城市召開一次大型運動會)。

  在沒有數(shù)據(jù)實時支撐時,農(nóng)夫山泉在物流領域花了很多冤枉錢。比如某個小品相的產(chǎn)品(350ml飲用水),在某個城市的銷量預測不到位時,公司以往通常的做法是通過大區(qū)間的調(diào)運,來彌補終端貨源的不足。“華北往華南運,運到半道的時候,發(fā)現(xiàn)華東實際有富余,從華東調(diào)運更便宜。但很快發(fā)現(xiàn)對華南的預測有偏差,華北短缺更為嚴重,華東開始往華北運。此時如果太湖突發(fā)一次污染事件,很可能華東又出現(xiàn)短缺。”

  這種沒頭蒼蠅的狀況讓農(nóng)夫山泉頭疼不已。在采購、倉儲、配送這條線上,農(nóng)夫山泉特別希望大數(shù)據(jù)獲取解決三個頑癥:首先是解決生產(chǎn)和銷售的不平衡,準確獲知該產(chǎn)多少,送多少;其次,讓400家辦事處、30個配送中心能夠納入到體系中來,形成一個動態(tài)網(wǎng)狀結構,而非簡單的樹狀結構;最后,讓退貨、殘次等問題與生產(chǎn)基地能夠?qū)崟r連接起來。

  也就是說,銷售的最前端成為一個個神經(jīng)末梢,它的任何一個痛點,在大腦這里都能快速感知到。

  “日常運營中,我們會產(chǎn)生銷售、市場費用、物流、生產(chǎn)、財務等數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都是通過工具定時抽取到SAP BW或Oracle DM,再通過Business Object展現(xiàn)。”胡健表示,這個“展現(xiàn)”的過程長達24小時,也就是說,在24小時后,物流、資金流和信息流才能匯聚到一起,彼此關聯(lián)形成一份有價值的統(tǒng)計報告。當農(nóng)夫山泉的每月數(shù)據(jù)積累達到3TB時,這樣的速度導致農(nóng)夫山泉每個月財務結算都要推遲一天。更重要的是,胡健等農(nóng)夫山泉的決策者們只能依靠數(shù)據(jù)來驗證以往的決策是否正確,或者對已出現(xiàn)的問題作出糾正,仍舊無法預測未來。

  2011年,SAP推出了創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)庫平臺SAP Hana,農(nóng)夫山泉則成為全球第三個、亞洲第一個上線該系統(tǒng)的企業(yè),并在當年9月宣布系統(tǒng)對接成功。

  胡健選擇SAP Hana的目的只有一個,快些,再快些。采用SAP Hana后,同等數(shù)據(jù)量的計算速度從過去的24小時縮短到了0.67秒,幾乎可以做到實時計算結果,這讓很多不可能的事情變?yōu)榱丝赡堋?br />
  這些基于飲用水行業(yè)實際情況反映到孫小群這里時,這位SAP全球研發(fā)的主要負責人非常興奮。基于飲用水的場景,SAP并非沒有案例,雀巢就是SAP在全球范圍長期的合作伙伴。但是,歐美發(fā)達市場的整個數(shù)據(jù)采集、梳理、報告已經(jīng)相當成熟,上百年的運營經(jīng)驗讓這些企業(yè)已經(jīng)能從容面對任何突發(fā)狀況,他們對新數(shù)據(jù)解決方案的渴求甚至還不如中國本土公司強烈。

  這對農(nóng)夫山泉董事長鐘目炎目炎而言,精準的管控物流成本將不再局限于已有的項目,也可以針對未來的項目。這位董事長將手指放在一臺平板電腦顯示的中國地圖上,隨著手指的移動,建立一個物流配送中心的成本隨之顯示出來。數(shù)據(jù)在不斷飛快地變化,好像手指移動產(chǎn)生的數(shù)字漣漪。

  以往,鐘目炎目炎的執(zhí)行團隊也許要經(jīng)過長期的考察、論證,再形成一份報告提交給董事長,給他幾個備選方案,到底設在哪座城市,還要憑借經(jīng)驗來再做判斷。但現(xiàn)在,起碼從成本方面已經(jīng)一覽無遺。剩下的可能是當?shù)卣c農(nóng)夫山泉的友好程度,這些無法測量的因素。

  有了強大的數(shù)據(jù)分析能力做支持后,農(nóng)夫山泉近年以30%-40%的年增長率,在飲用水方面快速超越了原先的三甲:娃哈哈、樂百氏和可口可樂。根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù),飲用水領域的市場份額,農(nóng)夫山泉、康師傅、娃哈哈、可口可樂的冰露,分別為34.8%、16.1%、14.3%、4.7%,農(nóng)夫山泉幾乎是另外三家之和。對于胡健來說,下一步他希望那些業(yè)務員搜集來的圖像、視頻資料可以被利用起來。

  獲益的不僅僅是農(nóng)夫山泉,在農(nóng)夫山泉場景中積累的經(jīng)驗,SAP迅速將其復制到神州租車身上。“我們客戶的車輛使用率在達到一定百分比之后出現(xiàn)瓶頸,這意味著還有相當比率的車輛處于空置狀態(tài),資源尚有優(yōu)化空間。通過合作創(chuàng)新,我們用SAP Hana為他們特制了一個算法,優(yōu)化租用流程,幫助他們打破瓶頸,將車輛使用率再次提高了15%。”

  案例2:阿迪達斯的“黃金羅盤”

  文_本刊記者 昝慧昉 編輯_房煜

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  看著同行大多仍身陷庫存泥潭,葉向陽慶幸自己選對了合作伙伴。

  他的廈門育泰貿(mào)易有限公司與阿迪達斯合作已有13年,旗下?lián)碛?00多家阿迪達斯門店。他說,“2008年之后,庫存問題確實很嚴重,但我們合作解決問題,生意再次回到了正軌。”

  在最初降價、打折等清庫存的“應急措施”結束后,基于外部環(huán)境、消費者調(diào)研和門店銷售數(shù)據(jù)的收集、分析,成為了將阿迪達斯和葉向陽們引向正軌的“黃金羅盤”。



  現(xiàn)在,葉向陽每天都會收集門店的銷售數(shù)據(jù),并將它們上傳至阿迪達斯。收到數(shù)據(jù)后,阿迪達斯對數(shù)據(jù)做整合、分析,再用于指導經(jīng)銷商賣貨。研究這些數(shù)據(jù),讓阿迪達斯和經(jīng)銷商們可以更準確了解當?shù)叵M者對商品顏色、款式、功能的偏好,同時知道什么價位的產(chǎn)品更容易被接受。

  阿迪達斯產(chǎn)品線豐富,過去,面對展廳里各式各樣的產(chǎn)品,經(jīng)銷商很容易按個人偏好下訂單。現(xiàn)在,阿迪達斯會用數(shù)據(jù)說話,幫助經(jīng)銷商選擇最適合的產(chǎn)品。首先,從宏觀上看,一、二線城市的消費者對品牌和時尚更為敏感,可以重點投放采用前沿科技的產(chǎn)品、運動經(jīng)典系列的服裝以及設計師合作產(chǎn)品系列。在低線城市,消費者更關注產(chǎn)品的價值與功能,諸如純棉制品這樣高性價比的產(chǎn)品,在這些市場會更受歡迎。其次,阿迪達斯會參照經(jīng)銷商的終端數(shù)據(jù),給予更具體的產(chǎn)品訂購建議。比如,阿迪達斯可能會告訴某低線市場的經(jīng)銷商,在其轄區(qū),普通跑步鞋比添加了減震設備的跑鞋更好賣;至于顏色,比起紅色,當?shù)叵M者更偏愛藍色。

  推動這種訂貨方式,阿迪達斯得到了經(jīng)銷商們的認可。葉向陽說:“我們一起商定賣哪些產(chǎn)品、什么產(chǎn)品又會熱賣。這樣,我們將來就不會再遇到庫存問題。”

  挖掘大數(shù)據(jù),讓阿迪達斯有了許多有趣的發(fā)現(xiàn)。同在中國南部,那里部分城市受香港風尚影響非常大;而另一些地方,消費者更愿意追隨韓國潮流。同為一線城市,北京和上海消費趨勢不同,氣候是主要的原因。還有,高線城市消費者的消費品位和習慣更為成熟,當?shù)叵M者需要不同的服裝以應對不同場合的需要,上班、吃飯、喝咖啡、去夜店,需要不同風格的多套衣服,但在低線城市,一位女性往往只要有應對上班、休閑、宴請的三種不同風格的服飾就可以。兩相對比,高線城市,顯然為阿迪達斯提供了更多細分市場的選擇。

  實際上,對大數(shù)據(jù)的運用,也順應了阿迪達斯大中華區(qū)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的需要。

  庫存危機后,阿迪達斯從“批發(fā)型”公司轉(zhuǎn)為“零售驅(qū)動型”公司,它從過去只關注把產(chǎn)品賣給經(jīng)銷商,變成了將產(chǎn)品賣到終端消費者手中的有力推動者。而數(shù)據(jù)收集分析,恰恰能讓其更好地幫助經(jīng)銷商提高售罄率。

  “我們與經(jīng)銷商伙伴展開了更加緊密的合作,以統(tǒng)計到更為確切可靠的終端消費數(shù)據(jù),有效幫助我們重新定義了產(chǎn)品供給組合,從而使我們在適當?shù)臅r機,將符合消費者口味的產(chǎn)品投放到相應的區(qū)域市場。一方面降低了他們的庫存,另一方面增加了單店銷售率。賣得更多,售罄率更高,也意味著更高的利潤。”阿迪達斯大中華區(qū)董事總經(jīng)理高嘉禮對大數(shù)據(jù)的應用成果頗為滿意。

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