【PConline 杂谈】大数据以及电商时代的到来,对于传统零售行业冲击真是不小,但是根据权威的调查显示,现在仍然有超过半数的销售额是存在于线下销售的,也就是说,线下零售仍然在这个电商时代占据着举足轻重的地位。 📷 越来越多的数据开始证明,随着大数据技术的广泛应用,很多购物中心和商场通过对用户的实际购买行为和习惯进行海量数据分析,从而针对不同人群制定出相对应的营销策略和促销手段,已经使得很多的消费者逐渐回归到线下零售的大军当中。 📷 购物中心当中的兼顾吃喝玩乐的服务体验,以及通过融合社交与消费功能的大数据平
在业务增涨过程中,每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少,企业都希望让“数据说话”,通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
物流产业是物流资源产业化而形成的一种复合型或聚合型产业。物流资源包括运输、仓储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息平台等。这些资源产业化后就形成了运输业、仓储业、装卸业、包装业、加工配送业、物流信息业等。它是一种复合型产业,因为所有产业的物流资源不是简单的垒加,而是一种整合。
近年来,实体零售低迷成为趋势,客流下降、渠道管理混乱、高库存、反应慢、以及落后的供应链问题暴露的更加明显。而随着互联网人口红利逐渐消失,电商步入成熟期,许多企业电子商务的发展也逐渐遇到瓶颈。价格战、关店潮、倒闭潮、裁员潮、资金链断裂、股价暴跌等故事在零售业舞台不断上演。
新媒体大数据平台“清博“获2100万元A轮融资 近日,新媒体大数据平台“清博大数据”宣布完成A轮融资,融资金额为2100万人民币,由飞图创投领投,本轮融资之后估值将达2.1亿元人民币。 据悉,清博大数
作者: Divakar Mysore等 来源: DeveloperWorks 摘要:本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题,您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度,就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。 简介 在确定投资大数据解决方案之前,评估可用于分析的数据;通过分析这些数据而获得的洞察;以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查
数据中台最近讨论非常火热,本文总结了数据中台最常见的10个问题并一一作答,便于读者更好的理解数据中台的内涵。
2016年初,京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点;今年11.11,京东印尼站当天单量同比增长845%,连续三年保持超高速增长。
先说观点:因为还没找到更好的。 接下来说原因,首先来看看大数据平台都在干什么。 原因 结构化数据计算仍是重中之重 大数据平台主要是为了应对海量数据存储和分析的需求,海量数据存储的确不假,除了生产经营产生的结构化数据,还有大量音视频等非结构化数据,这部分数据很大,占用的空间也很多,有时大数据平台 80% 以上都存储着非结构化数据。不过,数据光存储还不行,只有利用起来才能产生价值,这就要进行分析了。 大数据分析要分结构化和非结构化数据两部分讨论。 结构化数据主要是企业生产经营过程中产生的业务数据,可以说是企业的
数据猿导读 在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下,互联网金融领域的跨界融合正在成为一种趋势。但在互联网金融与普惠金融业务中存在的风险不可小觑,需要借助大数据手段进行智能营销和风控。 本篇
在电子商务系统中,SKU(Stock Keeping Unit,库存单位)和SPU(Standard Product Unit,标准产品单位)是两种不同的概念,它们共同用于商品管理和库存控制。虽然理论上可以只使用SKU来管理商品,但在实际应用中,同时使用SPU和SKU有其明显的优势和必要性。
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了,随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用,并通过持续不断的发展,大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据,并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长,包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息,数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
2017年12月25日,腾讯社交广告、微信支付与绫致时装集团达成合作,在全国首次推出人脸智慧时尚店。依靠社交大数据能力,腾讯社交广告联合微信支付为绫致时装集团定制智能推荐引擎,将线上线下消费场景链接在一起,提供定制化推荐的产品推荐服务。 同时,利用微信朋友圈广告,腾讯社交广告联合微信支付助力绫致时装集团向更多高价值顾客投放精准品牌广告,快速定位、高效导流,帮助商家打造营销闭环,促进线上线下消费融合。 绫致时装集团是欧洲最大的时装集团之一,旗下拥有JACK&JONES、SELECTED、ONLY、VERO
怎样才能用起来大数据?障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研,更多家企业进行了书面资料调研,我们发现: ■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为:大数据运
揭开大数据生态圈背后的真相,切实了解开发者对大数据平台的需求,用真实数据分析大数据行业发展趋势及产品方向。近日,在2014中国大数据技术大会召开前夕,CSDN特推出“2014中国大数据有奖调查”活动,旨在更全方位地洞察中国大数据产业现状,为大数据技术从业者和创业者们提供良好的参考与建议。 公司使用大数据的基本情况 时至今日,无论你是来自互联网行业、通信行业,还是金融行业、服务业或是零售业,相信都不会对大数据感到陌生。据调查报告显示,32.5%的公司正在搭建大数据平台,处于测试阶段;29.5%的公司已经在生
我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业,距离这场 革命还有多远?而追上领先者又需要多快的步伐? 研究结论 怎样才能用起来大数据?障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的
什么是“三三制”? 三三制是抗日战争时期林彪提出来的,当时,鉴于当时八路军一窝蜂的班组自由冲锋经常被敌人优势火力压制,他提出了三三制战术。面对火力密度很高,战斗意志和素养都很强的敌人,不能再进行简单
除了支撑集团的大数据建设,团队还提供To B服务,因此我也有机会接触到一些正在做数字化转型的传统企业。从2018年末开始,原先市场上各种关于大数据平台的招标突然不见了,取而代之的是数据中台项目,建设数据中台俨然成为传统企业数字化转型的首选,甚至不少大数据领域的专家都认为,数据中台是大数据下一站。
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年,国内大数据时代到来,一方面如果做的事情与大数据不沾边,都显得自己水平不够,另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展,所以传统的方式已经跟不上业务的发展了,为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618:探秘京东技术取胜之道》,两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短
数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。
【案例】国美金控:让消费金融可视更可靠
作者:fisherman,时任推荐部门推荐系统负责人,负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi,时任推荐部门推荐系统架构师,负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自:《决战618:探秘京东技术取胜之道》 零,题记 在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
【数商云】电子商务网站建设公司为各种规模的企业提供灵活、安全、稳定、高效的智慧电商解决方案,帮助电商企业从容面对业务高峰、安全压力等,在市场竞争中脱颖而出。通过弹性扩缩架构,快速实现应用容器化部署,弹性扩缩;高可用,高性能,开发友好,降低人员成本。100T储备带宽、全球 1300+ CDN 节点、高达T级的防护服务,助力电子商务企业从容应对促销活动的超大流量。通过 EMR 快速构建 Hadoop 集群,结合多样化工具,精准用户画像,轻松实现商城网站低成本高效率的大数据处理。
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热,由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作,因此决定在大数据领域对自己的所见所闻,来对该行业之外的人士所做一个讲述,以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队,案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
如何对人员流动加以管控,如何准确识别潜在的传染风险,成为摆在各地防控部门面前的难题。
随着数据成为生产要素,数据安全风险与数字经济发展如影随形,如何解决好数据安全领域的突出问题、提升数据安全治理能力都是社会各界的关注重点。
随着数字化转型的不断深入,在企业中,大数据平台建设是许多技术人关心的内容。随着企业的发展,数据量不断增长,原有的数据平台和数据库已经无法满足企业的需求。这时,企业需要对数据平台和数据库进行升级或迁移。但是,这个过程并不容易,需要耗费大量的时间和精力。 在大数据平台升级或迁移过程中,企业需要考虑很多因素,如数据的安全性、可靠性、稳定性等。同时,企业还需要考虑如何保证数据的一致性和完整性。如果在升级或迁移过程中出现问题,可能会导致数据丢失或损坏,给企业带来不可估量的损失。 为你给你提供更多可靠的实践案例,在即将
9月9日,由腾讯安全联合北京城市大数据研究院有限公司、中安威士(北京)科技有限公司、闪捷信息科技有限公司、北京三未信安科技有限公司、杭州世平信息科技有限公司等生态合作伙伴,共同举办的《政务大数据平台数据安全体系建设指南》(以下简称《指南》)发布会在线上举办。
【数据猿导读】海关大数据的建设,主要需建立一个多方数据共享,互联互通的海关大数据平台,并在此基础上重新构建新的业务系统,实现业务系统的互联互通,并利用大数据驱动海关、监管、征税、查私和编制海关统计智能化和自动化的处理
日前,中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》,阐述了城市大数据的概念和内涵,分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义,并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。
曾经有一个笑话“隔着互联网,没有人知道对面是不是一条狗。”如今再看这个笑话却已是有几分老古董的味道,互联网不再是蒙住人们双眼的纱布,反而透过这个介质我们的生活习惯,兴趣偏好等等都会展露无遗。可以说,“隔着互联网,所有人都知道对面是条哈士奇。”这意味着随着信息技术的发展,数字化的虚拟世界逐步和现实世界进一步融合,虚拟世界的影响力会不断地渗透到现实,这样的未来有点像电影《黑客帝国》的场景,每个人都是由0,1这两个数字拟合的具象物,不论我们在网络上每一次购买,收藏,评论,还是在小说网站的搜索,放入书架都会在我们的
我在一次社区活动中做过一次分享,演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中,我主要分析了大数据平台架构的生态环境,并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解,并结合具体的技术选型与需求场景,给出了我个人对大数据平台的理解。本文是演讲内容的第一部分。 大数据平台是一个整体的生态系统,内容涵盖非常丰富,涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中,除了一些最基础的平台框架之外,针对不同的需求场景,也有不同的技术选择。这其中,显然有共性与差异性的特征。若从整个开发生命周期的角
近些年互联网电商从线上+线下的全渠道模式去转型业务,在新零售电商全渠道转型方面也带来了实质性的进展,新零售平台模式愈发成熟的过程中,实力强大的电商企业更注重如何提高用户在消费过程的无缝化购物体验,如何解决消费者需求响应滞后,如何解决供应链环节带来的成本、仓储、物流等问题。
1、什么是精准营销,预测营销? 说到精准营销,不得不先提个性化的用户画像,我们针对每一类数据实体,进一步分解可落地的数据维度,刻画他/她的每一个特征,在聚集起来形成人群画像。比如下面就是两种典型年轻消
面对复杂的大数据安全环境,需要从四个层面综合考虑以建立全方位的大数据安全体系:边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控。如下图所示:
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Aileen、钱天培、加号 8 月 13 日至 8 月 17 日,每年一度的数据挖掘领域的顶级会议 ACM SIGKDD 2017 在加拿大的 Halifax 召开。 8月15日下午,SIGKDD中国分会组织了本次会议中的分支活动Data Science of China。这是SIGKDD继2016年后第二次举办中国专场。也是现场除了印度专场之外,另外一家完全为了一个国家举办的专场会议。 大数据文摘前方记者为你带回了三场讲座的文字报道,同时附上新鲜出炉的PPT全文。
本文内容整理自《数据安全与数据要素治理研讨会》中,清华大学软件学院教授叶晓俊所做的《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》国家标准修订思考的主题演讲。 下面由我向大家介绍由清华大学牵头制定的GB/T 35274-2017 《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》国家标准在本次修订过程中我们的一些感想。今天汇报包括以下部分:1)标准修订的背景2)标准修订情况3)标准内容介绍4)标准修订思考5)后续工作安排。 首先回顾该标准修订的背景。2016年全国信息技术安全标准化委员会(简称信安标委)成立大数据安全标准特
招商引资是实现城市发展目标、构建现代化产业体系、形成发展优势的重要抓手,是促进经济社会高质量发展的重要手段和必然选择。改革开放以来,各个地方都不遗余力大力开展招商引资活动,很多经济发达地区都是招商引资活动成功开展的典范。有效的招商引资活动对于合理配置社会资源、推动地方经济更具有现实意义。
本文作者 耿立超,架构师,14年IT系统开发和架构设计经验,CSDN博客专家,著有《大数据平台架构与原型实现:数据中台建设实战》一书。 原文链接: https://laurence.blog.csdn.net/article/details/106851739 故事缘起 我们需要工程原型! 从2008年Hadoop成为Apache的顶级项目开始,大数据技术迎来了十多年的持续发展,其间随着Spark的异军突起,整个大数据生态圈又经历了一次“装备升级”,变得更加完善和强大。 今天,很多企业已经完成了早期对大数据
今天越来越多的企业认识到,大数据的掌控和分析能力将成为竞争力的核心,企业对大数据的投资也在不断扩大。Gartner调查显示,73%的企业计划在未来两年内投资大数据。以开源Hadoop、Spark等为基础的大数据基础平台解决方案和云服务如雨后春笋不断涌现,形成了近200亿美元的市场规模。然而对于很多企业用户来说,如何评价一个大数据平台的综合能力,常常是选型、平台建设和系统优化时面临的一大挑战。目前来看,国内外还缺乏一套能体现大数据特点,又简便易行,且被工业界广泛认可的大数据平台性能测试标准与工具。 记者日前
2009年,Gartner发布2010年全球Top10技术趋势,高级分析取代上一年列第二位的BI,成为2010年第二位新技术;2011年,麦肯锡全球研究院(MGI)发布了报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿阵地》,预测高级分析这一职位对于数据科学家人才的需求缺口到2018年将达到14万~19万。从此,数据科学家成为最抢手的职业,以大数据为花名的数据科学得到了全球从政府到各行各业的青睐,并因此得以持续迅猛发展。
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摘要:国家标准委正在着手制定首批共十项大数据标准,分别是大数据术语、大数据技术参考模型、数据交易平台交易数据描述、数据交易服务平台通用功能要求、数据能力成熟度评价模型、多媒体数据语义描述要求、科学数据引用、数据溯源描述模型、数据质量评价指标和通用数据导入接口规范。大数据企业如何发展,市场正在做出自己的选择。 8月末,北京某酒店的一场大数据企业展上,聚集了全国各地的企业。现场展示有随着《江南style》起舞的机器人,有早期科幻电影里走出来的“触摸式数据可视化屏幕”…… “你们的具体业务是做什么的”、“和大数据
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