电商大数据建设方案 第1篇
（一）总体建设思路
以国家《职业教育改革实施方案》《职业教育提质培优行动计（2020—2023年）》和河南省职业教育发展政策为指引，依据职业教育示范性虚拟仿真实训基地建设工作要求，以培养企业高素质人才为出发点，引入产业企业。产教融合、校企合作，构建企业全要素虚拟仿真业务场景，建立与企业“同步”数智化运营环境。打破现有商科专业边界、学科边界、学校与社会边界。融合企业运营、大数据、供应链等相关元素，不断提升学生业务处理能力、综合分析能力、判断能力及决策能力，解决中职电商大数据人才培养中正面临的“场景稀缺（看不见）、岗位涉密（进不去）、方案实施（成本高）”等困境。培养适应产业升级转型所需的高素质电商大数据人才。
（二）项目建设思路
1.对接企业，仿真业务场景
实训基地建设将结合企业实际业务，运用虚拟仿真技术，“以虚助实、虚实结合”，构建以技术为支撑、以数据为驱动的数智化自循环教育科技生态，再现新企业“真实”工场。
2.多链交叉，仿真业务流程
实训基地将产业链、数据链、技术链、商业链、工具链融合，围绕数字营销、智慧仓储、智能配送、数智大数据等行业企业，仿真多岗位融合，将现代行业领先企业的运营管理业务流程和科学管理内容，通过“迁移”互联等方式，以新业态、新产业与新技术融合的节点、内容、特征为切入点，将信息技术嵌入商业逻辑，建立与企业“同步”的运营管理的智能化流程，科学引导学习者模拟商业运作，深入挖掘数据内涵服务商业决策，建设可循环、可重演、可创新的数智新商科虚拟仿真基地。
3.技术赋能，仿真业务数据
实训基地着眼于解决学生难以获取企业业务数据、财务数据等高度敏感信息的困境，通过技术手段，抓取行业企业数据，供学生进行数据挖掘、分析决策。同时以真实商业事件（如新冠疫情、中美贸易战等）对企业经营、财务、供应链等方面的影响为背景，虚拟仿真数智化商业场景，构建商务大数据分析、财务大数据分析和物流大数据分析实训项目，培养学生商业数据分析思维、财务分析、供应链管理、风险管控等方面能力。
4.成果转化，服务地方产业
基地将以产业学校为平台，充分发挥校企双方人才力量，促进科研成果转化，为企业发展解决实际问题，推进产业创新与应用研究相融合。同时依据企业发展规划合理调整专业教学计划，定向输出与企业岗位需求高度匹配、高度适切的高素质人才，推进人力资源与人才培养相融合。
电商大数据建设方案 第2篇
在2015年，实力推出了延续13年的Touchpoints调研报告《2015年Mega Touchpoints》，该报告是在原有基础上的一个升级，将消费者接触点提升到消费者体验循环（Customer Experience Loop，CXLoop）的层面，考察了在消费者与品牌接触的整个过程中，不同的接触点所起到的作用，从而帮助广告主有的放矢地进行媒介投放。
该报告对实力整体的传播理念起到很大的提升作用，我们不再只是根据一个媒介接触点的高低来判断，而是根据不同的媒介接触点在购买流程中的不同作用，来选择用什么样的内容信息与消费者进行沟通。其次，它是我们在长期积累的各种接触点调研基础上形成的最新的部分总结，这对于我们的整体思考以及数据的延展都有帮助，让我们的数据更为可靠。
同时，在2015年的实力传播ROI研讨会上，我们分享了对“双十一”的见解和心得，这是实力传播在2014年的“双十一”之后，不断地学习、总结，以及在辅助客户电商业务时得出的一些心得与观察。
“双十一”让我们看到，在市场、消费者和广告主中间，还存在着一条鸿沟。“双十一”的火爆代表着电商、移动电商的快速发展，市场和消费者已经走在了前面，而很多广告主在电商上还处在一个试探的阶段。这种落差对广告主和公司来说，意味着在电商上还有空间可以让我们做得更好。
在社交媒体业务上，实力在2015年也有很大的进展。我们的内容营销团队Newcast在这一年获得了华为的社会化媒体日常运营项目，并且随着业务的拓展，在北京成了一个团队；未来，Newcast的业务将朝着线下发展，如电视媒体的内容营销等。Newcast团队也将在广州成立。
随着业务的拓展，对人才的需求成了2016年的一大挑战。客户的需求越来越高，我们希望拓展更多在社交媒体、大数据方面的业务，对这些专项人才的需求也会更为迫切。同时，我们也需要帮助员工提升，因为随着项目的多元化，员工需要提升自我，具备同时应对社交、电商以及大数据的综合能力。
2016营销关键词
大数据
最近几年，大家都在谈论大数据，但是这一两年大家认为，大数据的内涵还是有些空洞。现在的大数据还局限在线上，而真正的大数据，应该是包罗万象的、跨界的，如果只是局限于互联网上的大数据，就比较片面。所以，未来实力传播希望能拓展真正的跨界的大数据，期待在2016年有更多的动作去填补这个空洞。
2015营销感悟
电商大数据建设方案 第3篇
- 数据收集
- 数据来源
- 数据采集技术
- 数据存储
- 数据库选择
- 数据存储策略
- 数据处理
- 处理技术
- 处理流程
- 数据分析
- 分析方法和技术
- 分析场景和指标
- 数据可视化
- 可视化工具
- 可视化方案
电商大数据建设方案 第4篇
有数据显示，过去三年的数据总量增长了四倍，产生的数据量比以往四万年的数据量还要多。一个非常生动的比喻是：数据已经不再仅仅是完善流程的附属品，而是执行业务所必需的原料。
而作为国内第一家进行数据仓库和BI系统建设的电信运营商，山西移动从2001年就开始进行其经营分析系统的规划。从2002年系统上线到现在已经是近10年的时间。对于数据量的急速增长、市场形势的瞬息万变、用户群体的复杂变化，这10年来，经营分析系统在山西移动的业务过程中到底扮演了怎样的角色？对于大数据时代的来临，它发生了哪些变化？就这些问题，记者采访了山西移动业务支撑系统部统计分析室经理王峰。
BI是过程不是产品
地处中西部并不发达的山西省，山西移动却成为国内第一家构建BI系统的电信运营商。谈起当时系统建设的出发点，王峰认为，这还是基于公司对数据、数据分析和数据挖掘的重要性有着充分的认识。山西移动在信息化建设的过程中，并不看重经验，看重的是数据的价值，这也成就了公司在决策层面的领先。
对于当初系统建设的难点，王峰认为，一个纯硬件平台或软件系统的搭建，不是很困难；困难的是，系统建设完成之后要有效地推动业务。与业务运营支撑系统和客服系统建设完成就必须使用的产品特性不同，经营分析系统更像推动业务转化的一个过程，而不是一个建设好就必须使用的产品。正因为如此，经营分析系统并不处于必要的业务流程之内，业务人员可以用也可以不用。这就使系统的推广并不是一件简单的事情。
在经营分析系统部署初期，移动通信市场正处于一个爆炸式发展的时期，市场蛋糕以几何级数增大，这使得经营分析系统的作用并不是那么明显。为此，山西移动甚至整个移动集团内部在2002年到2004年有很多关于经营分析系统的培训，目的就是推动系统在业务中的使用。
而现在的电信领域，已经不是十年前那个迅速膨大的市场蛋糕了，各种移动通信标准的竞争、运营商和终端生产商的联合使得竞争不断加剧。以前，即使没有决策和营销，市场也会发展起来，系统可以查验数据就可以了。而近些年来的制度改革特别是去年3G牌照的发放，使得产品和营销策略的制定越来越需要精细化。在如此激烈的竞争环境下，BI系统支撑业务发展、进行营销、引导决策的重要作用就凸现了出来。王峰举了一个例子：以前移动运营商可以捆绑销售来电显示服务，现在是不被允许的。这时就需要系统根据大量数据通过复杂的运算发现不同的用户需要来电显示服务的概率有多大，然后再对目标用户进行服务推送。精确化的用户和服务匹配，比广撒网式的广告营销效果要好得多，有效地节约了成本。
大数据分析要更精细化
对大数据时代的到来，用户数量众多的电信运营商感觉尤为深刻。山西移动每天流入经营分析系统的数据量大约为300GB，庞大的数据量带来了巨大的潜在价值和决策能力。
对于大数据时代的数据分析，王峰认为，山西移动的片区精细化管理就已经体现了大数据分析的特性。面对北京媒体，王峰以北京为例来说明片区管理的大数据特性。片区管理是地理纬度上的客户分块，例如北京包括东城区、西城区、海淀区等。而每个区又可以向下细分，比如西城区可以细化到金融街区，最后细化到移动基站的一个扇面区域。如果一个用户在昌平入网，却经常在金融街区通话，就要把用户定位成一个金融街用户。每一个细化的片区由一个片区经理管辖，金融街的片区经理就要对定义成金融街的客户进行服务，例如问候短信或新产品通知。片区经理不仅要对现有客户进行服务，还要对潜在客户进行挖掘。山西移动要求片区经理对自己管辖区域内的每一栋写字楼的每一家企业进行记录并录入片区化支持系统。根据掌握的多种数据，对用户进行精细化分类和深度挖掘，进而进行相关的营销活动，这种线上线下的共同合作，体现的正是大数据分析的特点。
片区化支持系统由Teradata公司协助山西移动搭建，目前已经完成了两期。该系统以一年前Teradata提出的地理空间解决方案为基础架构。Teradata的CTO宝立明介绍说，地理空间解决方案并非专门为电信运营商打造的技术，只是由于电信运营商的用户可以通过手机定位其所处的位置，这一优势使电信运营商成为地理空间解决方案的第一批用户。而山西移动又是这一批用户中的领先者。
山西移动的经营分析系统作用于营销层面主要包含两个核心应用。一个是核心客户保有。核心客户是指用户UP值贡献高、漫游行为较多，有重要影响的高价值客户。如果某个核心客户在一段时间内的主叫时长出现了显著的下降，统计分析部就会在核心客户保有的应用上发现这个用户，认定该核心客户有发展为普通客户的可能，并且把与之相关的客户明细提供给相关的市场营销部门，由营销部门对其实施保有措施。另一个应用是离网用户关怀，与核心客户保有应用相比，该应用是更针对离网客户的预警。
对于海量数据的保有，山西移动的策略是数据与应用同在。一个应用上线有自己的生命周期，应用由哪个部门提出、应用的主要功能、开发人员、何时上线、预计使用期限等信息都会被记录在生命周期管理系统中。当应用达到使用期限，根据实际效果如果没有必要进行生命周期的延长，应用下线时就将相关的数据评估为无效，进行清理。
在经营分析系统上线的近十年时间中，山西移动的数据分析和决策进程正变得越来越科学。虽然在外部用户层面，客户很难感知到经营分析系统的存在，但山西移动正通过它进行着各种各样的营销活动，从而为用户提供更精确的服务。而在山西移动内部，经营分析系统的内部客户对数据的满意度得到了非常大的提升，管理层和业务部门在决策上获得了更好的支撑。
未来属于将数据转化为产品的公司。作为电信运营商，山西移动有着先天的优势可以掌握海量的有效数据。面对大数据时代的来临，多角度深层次的数据分析也正在成为山西移动统计分析部门支持决策的重要手段。
链接
Teradata通过收购应对大数据分析
2011年5月19日，Teradata数据仓库峰会在重庆召开。“大数据”是本次峰会中提到最多的一个词。Teradata在2010年实现了19亿美元的营收，与2009年相比增长13%。非GAAP每股盈利为美元，增长19%。它在2011年的发展目标为营收增长14%～16%，每股盈利～美元。
电商大数据建设方案 第5篇
如何充分利用大数据，挖掘大数据的商业价值，从而提升企业的竞争力，已经成为企业关注的一个焦点。这也是甲骨文公司努力的方向。
全面解决方案才能奏效
当前，越来越多企业将大数据的分析结果作为其判断未来发展的依据。同时，传统的商业预测逻辑正日益被新的大数据预测所取代。但是，我们要谨慎管理大家对大数据的期望值，因为海量数据只有在得到有效治理的前提下才能进一步发展其业务价值。
最广为人知的大数据定义是Gartner给出的大数据的3V特性：巨大的数据量（Volume）、数据的快速处理（Velocity）、多变的数据结构和类型（Variety）。根据这一定义，大家首先想到的是IT系统中一直难以处理却又不容忽视的非结构化数据。也就是说，大数据不仅要处理好交易型数据的分析，还把社交媒体、电子商务、决策支持等信息都融入进来。现在，分布式处理技术Hadoop和NoSQL已经能对非结构化数据进行存储、处理、分析和挖掘，但未能为满足客户的大数据需求提供一个全面的解决方案。
事实上，普遍意义上的大数据范围更加广泛，任何涉及海量数据及多数据源的复杂计算，均属大数据范畴，而不仅局限于非结构化数据。因此，诸如电信运营商所拥有的巨量用户的各类详细数据、手机开关机信息、手机在网注册信息、手机通话计费信息、手机上网详细日志信息、用户漫游信息、用户订阅服务信息和用户基础服务信息等，均可划归为大数据。
与几年前兴起的云计算相比，大数据实现其业务价值所要走的路或许更为长远。但是企业用户已经迫不及待，越来越多企业高层倾向于将大数据分析结果作为其商业决策的重要依据。在这种背景下，我们必须找到一种全面的大数据解决方案，不仅要解决非结构化数据的处理问题，还要将功能扩展到海量数据的存储、大数据的分布式采集和交换、海量数据的实时快速访问、统计分析与挖掘和商务智能分析等。
典型的大数据解决方案应该是具有多种能力的平台化解决方案，这些能力包括结构化数据的存储、计算、分析和挖掘，多结构化数据的存储、加工和处理，以及大数据的商务智能分析。这种解决方案应具有以下四个特性：软硬集成化的大数据处理、全结构化数据处理的能力、大规模内存计算的能力、超高网络速度的访问。
软硬件集成是必然选择
我们认为，大数据解决方案的关键在于如何处理好大规模数据计算。过去，传统的前端数据库服务器、后端大存储的架构难以有效存储大规模数据并保持高性能数据处理。这时候，我们让软件和硬件更有效地集成起来进行更紧密的协作。也就是说，我们需要软硬一体化的专门设备来应对大数据的挑战。
坚持开放的战略