细数大数据的商业价值
一、“大数据”的商业价值
1、对顾客群体细分
“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境
运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。
3、提高投入回报率
提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
4、数据存储空间出租
企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系
客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售
前售后服务等。
6、个性化精准推荐
在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，类似于广告买卖网的咨询通服务，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索
数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。
2013年人民网投资分 析报告 2013年5月
目录 一、公司概况:依托中央重点新闻网站，定位综合信息服务商 (4) 二、行业受益文化体制改革与互联网技术发展 (6) 1、文化体制改革促进传媒产业纵深发展 (6) （1）国家级专项规划指明文化发展支柱产业路径 (6) （2）新闻网站借力体制改革调整发展思路 (8) （3）体制改革与技术革新极大提高了媒体的传播力和影响力 (9) 2、互联网新闻服务用户规模稳步提升 (11) （1）网民规模持续扩大 (11) （2）互联网使用行为呈现多元化 (12) （3）互联网新闻服务用户规模继续扩大 (13) （4）互联网广告收入高速增长 (14) 3、移动互联网孕育巨大增长空间 (16) （1）手机网民规模与付费能力均稳步增长 (16) （2）整体市场规模2012年同比增速近100% (17) （3）手机阅读作为最主要应用快速增长 (20) （4）手机视频业务具有巨大潜力 (20) 三、商业模式与竞争优势:植入互联基因拥有核心传播力的先进平台 (22) 1、商业模式:“多语种、全媒体、全球化、全覆盖”的综合信息服务提供商 22 2、竞争优势一:内容的深度性与权威性是传播力和影响力提升的源头 (23) （1）互联网拥有文字、图片、视频等多种展现方式，但深度与权威内容才是决定 影响力的源头 (23) （2）公司既秉承人民日报的深度与权威影响力，同时更好融入市场与先进技术的 互联特征 (24) （3）公司拥有互联网对内容不同展现方式 (25)
3、竞争优势二:渠道运营商结盟提升公司新兴业务拓展 (26) 4、竞争优势三:受众群体特征提升公司价值与广告收入拓展 (27) 四、经营分析:互联广告与信息服务稳步发展，移动增值撬动新增长点 (28) 1、广告业务:受众特征及内容稀缺性决定广告未来空间 (29) 2、信息服务:一体化经营服务提升公司舆论信息影响力 (34) 3、移动增值业务:快速发展未来有望形成新的增长点 (38) 五、风险因素 (41) 1、募投项目风险 (41) 2、税收优惠风险 (42) 3、政府采购波动风险 (42)
利用大数据玩转新零售良品铺子实践之路
“流量红利期已过，新零售的窗口又将打开无限想像的空间。消费升级趋势正在成为全新的市场导向，日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。” 关于零售未来的发展趋势，概念名词之争如火如荼。从良品铺子作为实践者的感知来说，无论是“新零售”“无界零售”还是“智慧零售”，都代表着第五次零售革命（前四次分别为百货、超市、连锁经营和线上电商）的大势所趋。对于零售企业而言，我们需要思考的不是概念和方向的正确与否，而是面对未来你要做什么样的变革，才能实现零售效率的提高，从而可以在潮头搏击。 对于为什么需要零售创新？其实国家层面已经给予了答案：党的十九大报告指出：“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。”中央财经领导小组办公室主任刘鹤也在2018冬季达沃斯论坛上指出，“中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，就是从总量扩张向结构优化转变，就是从‘有没有’向‘好不好’转变”。这意味着消费升级的需求，用新零售的语言描绘就是：一是回归“人”为核心，读懂和满足消费者更高需求；二是由量到质的转化保持效率提高。 以电商业务为例，2013年左右，电商平台还处在流量红利期，只要把握好流量的来源，销售增长速度就很快。2012年，良品铺子线上电商刚起步，当年营收是1200万元，而在2017年已实现五年近300倍高速增长，接近于良品铺子线下门店花了十年才实现的年销售规模，这是传统零售方式不可能达到的增速。2012年良品铺子全力以赴决定投入线上电商发展时，
许多同类零售企业还在观望或研讨该不该做业务转型变革，而今天，差距已经明显拉开，就算今天你花十亿，也无法再造良品铺子电商的奇迹。 时至今日，“当上帝为你关上门，必然打开新的一扇窗”，流量红利期已过，新零售的窗口又将打开无限想像的空间。消费升级趋势正在成为全新的市场导向，日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。 从人群来看，在本轮消费升级中，80、90后数字新生代是主体，对比传统世代，这个群体有更强的消费信心、更开阔的视野和更成熟的消费理念；从机会品类来看，未来十年消费升级的机会将集中出现在食品、服装、文化娱乐等能够提升幸福感的领域。而我们如何应用零售创新的思维和工具呢？我受公司委托，给中欧新零售新锐成长营的同学们分享良品铺子走过的路，也许可以给大家一些启发。 12年来，良品铺子专注的四件事 创立12年来，良品铺子一直在做四件事情。 1. 消费者洞察 兵马未动，粮草先行。早在良品铺子创立之初，消费者洞察就是赋予我们决胜力量的一座“粮仓”，直至今日从未更改。
技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工
供应链金融（解读版） 一、供应链金融及其特征 “未来的时代不是单个企业之间的竞争，而是供应链之间的竞争，谁拥有供应链的优势，谁就拥有竞争上的优势。”一直以来，Big Lots 公司都为自身的供应链管理能力自豪，近年来却遇到了供应链资金和财务流的压力和挑战。 BigLots 公司是美国一家折扣零售企业，世界 500 强企业之一，拥有近 1500 家门店，主要出售食品、饮料、玩具、家具、服装、家居用品、小电子产品等。公司的供应商有很多是中小企业，它们长期面临现金流的挑战，对 Big Lots 的供应链产生了不利影响。而供应商高达18％的借贷成本也会反映在产品价格中，最终增加了 Big Lots 的采购成本。 于是，Big Lots 与 PrimeRevenue（一家第三方供应链金融服务商）及美国国民城市银行一起推动了应收账款融资计划。一旦 Big Lots 采购了供应商的产品，供应商就对 Big Lots形成了应收账款，Big Lots 接受货物并认可该供应商开出的发票后，相关信息就输入了PrimeRevenue 运营的云端系统（这个平台操作类似于网络银行，每周七天全天候 24 小时）中。供应商在网上看到自己所有被认可的票据后，就可以选择等待 Big Lots 全额付款，或将应收账款转让给美国国民城市银行。如果供应商选择收到 Big Lots 已批复的发票账款（扣除贴现利息），PrimeRevenue 就会指示 Big Lots 将款项再付给美国国民城市银行，并从供应商收取的融资费用中赚取一定比例的费用，而美国国民城市银行则获得了相应的贴现收益。 这就是供应链金融实践的典型案例。这里，Big Lots 是核心企业，它与供应商之间形成了供应链上下游，与 PrimeRevenue 都是供应链金融的平台服务提供商。而美国国民城市银行则是风险承担者，帮助解决供应商的现金流问题。可见，各参与方在其中发挥了不同的作用，从而使供应链金融模式成功运转。 1．供应链金融的价值所在。 通过 Big Lots 案例不难发现，供应链金融的产生有其必然性。随着经济全球化和网络化的发展，不同公司、不同国家甚至一国之内的不同地区之间的比较优势被不断地挖掘和强化。一些经济和金融欠发达地区或资金实力不强的中小企业，却常常遭遇“成本洼地”。它们有发展潜质、在供应链中不可或缺，却往往缺乏大企业的金融资源，受到现金流的制约。我们知道，“资金流是企业的生命源泉”，当企业支出和收入的资金分别发生在不同时刻，就产生了资金缺口，中小企业常常因为上下游优势企业的付款政策而出现现金短缺问题。“目前来看，供应链融资模式是解决这一问题最好的可尝试的方式之一。”因此，探讨供应链金融，解决供应链中出现的金融财务问题，对于中小企业、对于整个供应链顺利运转意义重大。 2．供应链金融的概念及特点。 “供应链金融是一种集物流运作、商业运作和金融管理为一体的管理行为和过程，它将贸易中的买方、卖方、第三方物流以及金融机构紧密地联系在了一起，实现了用供应链物流盘活资金，同时用资金拉动供应链物流的作用。” 供应链金融的实质，是金融服务提供者，针对供应链各渠道运作过程中企业拥有的流动性较差的资产，以资产所产生的确定的未来现金流为直接还款来源，运用不同的金融产品，采用闭合性资金运作模式（即设置封闭性贷款操作流程来保证专款专用），借助中介企业的渠道优势，提供个性化的金融服务方案。通过为企业、渠道及供应链提供全面的金融服务，提升供应链的协同性，降低运作成本。具体
大数据的商业价值有哪些？ 大数据为什么这么火？为什么很多公司不惜花高价聘请大数据工程师，对于企业来说，大数据具有哪些商业价值呢？ 1、对顾客群体细分 “大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。 2、模拟实境 运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。 云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类
行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。 3、提高投入回报率 提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。 4、数据存储空间出租 企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。 5、管理客户关系 客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。 6、个性化精准推荐 在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析
全球十大大数据企业有哪些
全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。
5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工
供应链金融的发展现状 供应链金融的目的主要是为供应链上的核心企业、上下游企业而服务，实现银行、企业以及物流公司的合作共赢。面对中小企业的融资高需求，供应链金融未来市场规模巨大，目前国内还处于发展起步阶段。随着金融科技的快速发展，将会在供应链金融上得到广泛的应用，对于降低成本、提高效率都起到了关键性的作用。 供应链金融是指将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看做一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。 一、供应链金融的国内发展现状 我国供应链金融业务最早产生于深圳发展银行。1999年，深圳发展银行在华南地区以“票据贴现”业务最先介入供应链金融领域。近年来，供应链金融已经在我国迅速的发展，已成为银行和企业拓展发展空间增强竞争力的一个重要领域，也为融资困难的中小企业拓宽了融资渠道。 在供应链金融模式中，由于融资依据的资产主要为应收账款、存货等资产，这些资产的规模大小也将影响我国供应链金融的整体市场规模。根据国家统计局的数据，我国2006～2015年工业企业应收账款净额年均复合增长率为15.6%，从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元，增幅超过了3倍；我国2006～2015年工业企业存货复合增长率为12.0%，2015年达到102804亿元，相比2006年的36999.26亿元，十年里增长了1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测，2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。 数据来源：国家统计局 数据来源：国家统计局 二、供应链金融的发展趋势 （一）更多的市场主体参与 传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛，主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展，更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势，直接开展供应链金融服务，包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。
网络舆情调研报告三篇推荐 指定舆情信息人员，按照工作安排，确实加强舆情信息队伍建设，抓好舆情信息报送工作。在全镇53个行政村建立舆情信息员和兼职信息员，要求信息员必须从基层搞调研，要求信息员深入基层，掌握第一手材料，通过切身体会，深刻理解相关活动的重大现实意义。镇委领导聘请市技术学院老师开展网站管理人员、舆情信息专职人员的培训工作，通过开课讲解防治错误思想和腐朽文化在网上泛滥，引导镇内舆情信息认真开展，也积极配合舆情信息的收集、报送工作，安排组织人员担任专职信息通讯员，全力配合舆情信息的收集、报送工作。积极培训信息队伍的业务工作能力，我们还积极与各新闻媒体加强联系，达成共识，合力开创新局面。 对一些网路中出现本单位工作中容易误解的问题，为了避免出现更大范围的不良社会反响，需要及时采取有效的措施予以解决;作为工作人员，在发现问题之后应该及时向本单位相关部门反映，及时向领导汇报情况，为避免造成更大范围的不良影响而及时采取相应对策。积极解决问题的同时
协调相关人和部门控制出现问题的影响并采取删除相关帖子，此外，对于前期工作做得不到的地方及时纠正，并且说明今后在工作过程中注意信息的及时公开，也请大家对于我们的工作能够予以理解和支持。 二、提升舆论引导能力，营造良好上网氛围 强化管理，加强沟通。江南镇党委召开专题会议，明确要求相关网站、论坛负责人做好对涉及较敏感问题的相关言论、帖子，认真审核把关，同时在发生网络舆情事件时一定要配合工作。镇委领导积极推动镇网站的创建。积极创建推动镇内网站的建立，树立“两手抓、两手都要硬”的意识，并要求网站建立好后和日常管理。 强化互动微信平台，加强沟通协调。形成“领导带头、人人参与”的良好局面，党委领导牵头建立微信平台，通过微信平台与镇里副职领导协调工作安排布置。并建立工作群、工作微信平台。强化运用网络平台，健康适度上网。积极开展微信平台，镇委机关各部门创建微信平台，200余人创建
“人民网”品牌资质分析报告 尊敬的用户： 随着经济全球化的深入发展，各市场领域的竞争已逐渐表现为品牌竞争。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）公布的最新数据显示,中国网民规模已达8.02亿，互联网普及率57.7%。而网民规模增长的推动力正是由于互联网商业模式的不断创新以及线上线下服务融合的加速，因此，互联网时代的到来也意味着网络品牌标识的价值提升。习总书记不断强调知识产权战略的重要性，同时每年5月10日“中国品牌日”的确立也标志着品牌建设与保护已经刻不容缓。 根据您查询的“人民网”品牌，及“商务服务-市场营销,网络服务-技术咨询,网络服务-网络建站,网络服务-网络通讯,网络服务-软件开发”行业，人民网的品牌分析报告如下： 目录 一、人民网品牌商标分析 1、行业注册分析 1.1 商务服务-市场营销行业注册分析 1.1.1 商务服务-市场营销行业品牌注册量 1.1.2 人民网品牌在商务服务-市场营销行业的主要注册情况 1.1.3 商务服务-市场营销行业下人民网同名品牌的主要竞争对手 1.2 网络服务-技术咨询行业注册分析 1.2.1 网络服务-技术咨询行业品牌注册量 1.2.2 人民网品牌在网络服务-技术咨询行业的主要注册情况 1.2.3 网络服务-技术咨询行业下人民网同名品牌的主要竞争对手 1.3 网络服务-网络建站行业注册分析 1.3.1 网络服务-网络建站行业品牌注册量 1.3.2 人民网品牌在网络服务-网络建站行业的主要注册情况 1.3.3 网络服务-网络建站行业下人民网同名品牌的主要竞争对手 1.4 网络服务-网络通讯行业注册分析 1.4.1 网络服务-网络通讯行业品牌注册量 1.4.2 人民网品牌在网络服务-网络通讯行业的主要注册情况 1.4.3 网络服务-网络通讯行业下人民网同名品牌的主要竞争对手 1.5 网络服务-软件开发行业注册分析
大数据与现代物流新零售模式分析 摘要：随着现代互联网技术、大数据和云计算的广泛应用，“互联网+零售”的新零售模式不断得到发展和扩展，成为了零售业的主流发展方向。物流配送环节是零售业发展的重中之重，是联系供应方、零售商和消费者之间的纽带。本文在分析零售业主要发展模式的基础上，探索零售业在大数据与物流相融合的发展阶段所具有的主要特点，梳理了依托互联网发展的新零售模式，并提出了升级路径。 关键词：大数据;现代物流;新零售模式;深度融合 零售业的主要发展模式 （一）传统单店零售模式。我国早期零售模式的发展是通过实体店在数量和规模上的扩张来完成的，传统模式更强调区位对于门店的重要性，零售商通过门店的方式和消费者建立紧密的联系，因此好的位置对于店铺未来的发展非常重要。这种模式的零售商先通过广告宣传等形式扩大自身的知名度和影响力，吸引更多的消费者进入门店，然后通过门店、商场和导购等直面顾客，完成从介绍、试用到最后出售的过程。传统零售模式具有一些独有的特点：一是体验感强。这种模式一般都在门店或者是商场中摆放真实的产品以供消费者体验试用，可以让消费者感受到真实的产品和服务。尤其是对使用方法较为复杂的产品或者对产品要求较高的消费者而言，真实的产品更易于让人接受，更易于让消费者全面地了解产品。二是提供面对面的服务。由于消费者接触的是真实的物品，获得的是面对面讲解，所以传统零售商提供的服务是其他形式的零售方式无法取代的，消费者和导购之间的交流和情感也在交谈过程中不断加深。但是随着网络的普及，传统零售模式不断受到冲击，店面租金居高不下和人工成本持续走高，都使得传统零售业发展面临困境。图1反应的是我国近年来社会消费品的零售总额。从图1可以看出，我国社会消费品零售总额在2013年之后增长趋势放缓，增长比例逐年下滑，电商平台对于传统零售模式的冲击已经显而易见了。（二）零售企业的连锁化和集团化过程。随着零售企业规模的不断扩大，越来越多的零售企业选择在不同地方建立实体店，在这样的背景下，零售业连锁化和集团化逐渐发展起来。这里的连锁化是一种基于统一规划和经营管理模式下的零售业发展形势。具体而言，连锁化零售企业围绕一个核心企业进行发展，在这个企业的管理下，多个地
大数据应用的五个典型应用场景 来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者： 数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。 的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠 明确发力点 在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现
便利店新零售大数据分析平台方案
目录 1、技术方案概述 (5) 1.1、建立系统的原则 (5) 1.2、系统总体目标 (7) 2、连锁零售系统整体解决方案 (19) 2.1、构建系统的原则 (19) 2.2、系统逻辑结构 (21) 2.3、网络拓扑结构 (24) 3、总部系统 (30) 3.1、总部系统的业务范围 (30) 3.2、系统的基础数据管理 (31) 3.2.1、公司管理架构的定义 (31) 3.2.2、供应商分类 (31) 3.2.3、供应商档案 (32) 3.2.4、供应商合同 (32) 3.2.5、客户档案 (33) 3.2.6、商品分类 (34) 3.2.7、商品档案 (35) 3.3、总部系统业务流程 (37) 3.4、总部系统的报表体系 (37) 3.4.1、日常管理报表 (37) 4.3.2、分析性管理报表 (38) 4.3.3、数据挖掘 (38) 3.5、总部系统的权限机制 (38) 4、配送中心系统 (38) 4.1、配送中心系统的业务范围 (38) 4.2、配送中心系统的基础数据管理 (39) 4.3、主要业务流和处理方法 (39) 4.3.1、采购管理 (39)
4.3.3、配送中心的仓库管理 (41) 4.3.4、进货验收流程和管理 (42) 4.3.5、配送分拣出库确认流程 (43) 4.3.6、盘点作业流程 (44) 4.3.7、越库配送流程 (45) 4.4、配送中心的结算处理 (46) 4.4.1、对供应商进货的结算 (46) 4.4.2、利润的结算 (46) 4.4.3、库存结算 (46) 4.4.5、配送价格体系 (46) 4.5、配送中心的查询报表体系 (47) 5、加工中心系统 (47) 5.1、加工中心的业务范围 (47) 5.2、加工中心的业务流程 (48) 5.3、加工中心的成本核算方式 (48) 6、门店POS/SC系统 (49) 6.1、门店系统的业务范围 (49) 6.2、门店主要业务流程和处理方法 (49) 6.2.1、门店和总部的数据交换流程 (49) 6.2.2、门店申请变价流程 (50) 6.2.3、门店补货流程 (50) 6.2.4、门店进货流程 (50) 6.2.5、门店盘点流程 (51) 6.3、门店POS系统 (51) 6.4、门店系统的报表体系 (52) 7、财务系统接口 (52) 8、系统集成 (52) 8.1、系统基础支撑设备 (52)
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
医疗大数据分析应用平台产品解决方案 （初稿） 本应用平台产品的总体方案思路是：基于目前医疗服务机构及相关机构已有的HLI、NHLI、HIS等有关系统形成并积累的医药医疗大数据和信息，采用最新的大数据技术、云计算技术、BI和数据挖掘技术，形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果（Insight），揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势，揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗，将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合，达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。“医药医疗大数据”是具有更强的决策力、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，但需要新计算处理模式。 1.背景介绍 根据国际著名分析机构Gartner给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。 随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。2009 年2 月27 日，我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，截止至2008 年，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到2.6亿，占全国总人
数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%，同时这些病人中的治疗率只有25%，控制率仅为6%，糖尿病病人中，能坚持做到规范治疗的也只有33%。由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。通过慢性病的早期诊断和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。另一方面，我国公共医疗卫生资源紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的2.5倍以上，比如，占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%，而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其是大城市。因此，实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。 同时，随着国家积极倡导“3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗大数据。医疗大数据通常具有以下特征: (1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域，并且数据呈持续增长的趋势。依照医疗行业的相关规定，患者的数据通常至少需要保留50 年。 (2) 服务实时性: 医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。例如: 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。 (3) 存储形式多样化: 医疗数据的存储形式多种多样，例如各种结构化数据表、非( 半) 结构化文本文档、医疗影像等。 (4) 高价值性: 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克
人民网发布2014中国媒体移动传播指数报告
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人民网发布2014中国媒体移动传播指数报告 人民网北京2月9日电 2014中国媒体移动传播指数发布会今天在京举行，人民网副总裁、人民网研究院院长官建文出席发布会，清华大学新闻与传播学院沈阳教授对报告作了解读，人民网对发布会进行了网络视频直播。 《中国媒体移动传播指数报告》通过对我国报纸、杂志、电视、广播等媒体在微博、微信、聚合新闻客户端、媒体自有APP等各个移动传播平台的影响力进行评估，推出“报纸移动传播百强榜”、“杂志移动传播百强榜”、“电视频道移动传播排行榜”、“电视节目移动传播百强榜”、“广播频道移动传播百强榜”等五大排行榜单，并对国内媒体移动传播的发展现状、特点和趋势进行了分析。该报告由人民网研究院策划编制，相关数据采集由清华大学新闻研究中心完成。这是人民网研究院继去年2月发布中国报刊2013年移动传播指数报告后，第二次发布移动传播指数年度报告。 中国媒体移动传播指数主要通过采集分析实际数据进行评价，分别选取影响力较大的报纸、杂志，全国省级以上电视、广播，对其在新浪微博、微信公众号、聚合新闻客户端、媒体自有APP等四大平台的4个一级指标和17个二级指标进行量化评估。对4个平台传播影响力的大小，赋予不同的权重。报刊微博、微信、入驻聚合新闻客户端的客观数据以及媒体自有APP的下载量等都通过相关软件获取。微信和APP中的内容栏目及功能设置等指标，由研究小组按统一的评分标准进行评估。 注：广播、电视的评估体系在此基础上调整，增加点播数、收听人数，入驻视频、广 播客户端的评估并适当提高权重。
一：大数据的定义。 1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop 的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二：大数据的类型和价值挖掘方法 1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。 2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。 3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。 2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种： 1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。 2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。 3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。 4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备
高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。
金融科技在供应链金融中的应用 一、智慧化供应链金融与传统的供应链金融相比，具有哪些优势？ 这个问题首先要从什么叫智慧化供应链金融的内涵说起。智慧化供应链金融是建立在数字化、智能化的基础上的。 所谓数字化在计算机虚拟环境中对整个供应链过程进行评估和优化，并进一步推动整个生命周期的新型组织方式。数字化本身的概念内涵是在于什么，在于提高本身供应链的信息之间协同，这是数字化的含义。 而智能化呢，它在数字化的基础上，通过我们互联网、监控技术，来加强整个供应链信息管理、服务，来提高对供应链的可控性，并且初步，我们说的智能手段和智能体系，建构高效的运营系统，它的核心是在于提高我们整合供应链的效果，降低我们整个供应链的交易成本。 到了智慧化阶段，它在整个供应链过程中进行治理性的活动，也就是依赖我们所能获取各种数据，进行分析、推理、判断、构思和决策，某种意义上部分取代了我们人工分析方法、分析过程，它把整个供应链推到柔性化和高度集成的过程。 二、互联网供应链金融目前比较好的模式有哪几种？互联网供应链金融在大宗商品电商领域的应用实战可否举几个例子？ 供应商金融的模式各不相同，所有供应链金融基本的组织单元有四个：供应链上下游、平台服务提供商、风险管理者、流动性提供者，伴随着这四者的不同
组合而产生不同的模式。这里就有集合四个元素为一体的，譬如UPS和GE，这种模式一般是产业中的大企业。 我举几个好的例子，比如香港利丰集团，利丰集团从去年开始也在大规模推送供应链金融，他们在应用过程中涉及大量海外供应商，特别是我们中国的供应商。问题是即便一个供应商生产出产品，从形成提单到海运，到通关、清关、就地分拨，这时候发出账单有周期。假如周期是60天，也就意味着60天拿不到钱。可是我们今天大量中小型供应商承受不起几十天资金压力，正是在这样情况下，香港利丰集团2014年专门成立一家金融公司就是利丰信用，一旦我给你下单之后就可能形成潜在的应付账款，供应商可以把应收账款进行一次转让，我们大家知道金融当中最通俗一种金融做法叫保理。 有一个问题出来了，实际上我们今天很多供应商，如何去贴现，贴现是多少。再加上今天很多供应商没有给它下单，它需要引进设备提升能力，这种情况下让一个金融机构给它进行融资很难。所以也正是在这样一种状态下，今年利丰集团提出数字供应链，就是用大数据来驱动供应链金融。什么叫大数据所驱动的供应链金融，就是你们现在看到这个图。伴随供应链的每一个活动，怎么能够通过我们的信息化，能够把所有的供应链作用活动，能够把它高度数据化、信息化之后贯通，形成这种贯通。 再举一个例子，蚂蚁金服最近这两年大规模农村供应链金融。他们现在怎么做呢？首先在农村端建立了店小二，反过头来抓住产业龙头，跟龙头企业进行合作，对龙头企业整个生产经营进行支持，这样就渗透到客户的底层。两周前我来江苏，江苏有一个最重要的养殖大企业益客，益客现在中国禽类养殖三剑客之一。