㈠ 京東分享 企業大數據的新認識與應用
京東分享：企業大數據的新認識與應用
大數據和我們每個人日常生活已經非常緊密地聯系在一起了。
隨便舉個場景的例子，比如說，早上醒來的時候我通過智能手錶的數據，發現昨晚的睡眠質量並不是太好，早上洗臉刷牙吃過早飯，步行1000多步來到六道口地鐵刷卡坐地鐵，兩站3塊錢到達奧林匹克公園，在地鐵上我通過京東手機客戶端發現一雙我之前瀏覽過的Nike籃球鞋降價了，京東將這條商品信息主動推送過來，我立馬下單購買，節省了100多塊錢，並且我把這條信息通過微信分享到了朋友圈。
在這個過程中，我個人生產了睡眠數據、步行距離數據、地鐵刷卡消費數據、地鐵起點終點地理數據、京東購物數據、微信朋友圈數據，所以作為大數據生產者我一下子生產了這么多數據。而作為大數據消費者，在我以後瀏覽京東商城或app的時候，系統可能會向我推薦改善睡眠智能的枕頭、籃球鞋或與籃球鞋相關的其他商品，而我朋友圈的朋友看到我的分享信息後，他們也可能因為我的分享而去購買。
而我們生產的這些數據，企業尤其是互聯網公司拿到後，通過數學統計和挖掘的演算法將其進行聚類、拆分和預測得到更多相關數據，通過這些數據對我們每個人進行標簽化的描述。如性別，婚姻狀況，興趣愛好，收入情況，是否喜歡運動，促銷敏感度等等，這樣就得到了我們每個人的很多屬性，如人口基本屬性、購買能力、行為特徵、社交網路、心理特徵、興趣愛好等等。
企業掌握了這些數據之後，他們如何來利用這些數據呢？是通過這些數據來做營銷，如精準營銷，廣告的精準投放，商品的精準推薦？還是通過這些數據精細化企業內部運營管理？又或是通過這些數據改善生產工藝流程、指導產品的二次研發？那就看企業大數據修行的層次了。大數據應用的好，可以真正提升到戰略高度，用的不好，大數據也就是錦上添花，可有可無的東西。
按照數據挖掘的聚類思維，企業數據可以分為內部數據和外部數據，內部數據又可以簡單分為財務數據和供應鏈數據（大供應鏈概念）。當然不同行業的企業經營內容差別很多，如金融行業，涉及到投資、融資、現金管理等財務方面可能多一些，涉及到供應鏈很少，而生產製造或流通服務行業，涉及供應鏈的數據就會多一些。
財務數據主要是以財務報表，尤其是財務發布的三大報表為主，資產負債表、利潤表以及現金流量表。之後是總帳，總帳裡面記賬會涉及到科目、科目不夠用我們也會設置輔助核算，還有大多企業每年都會做預算，預算大多也是圍繞財務指標制定的，或者是以財務預算為主倒推業務預算。當然財務管理中其中一大塊還有資金管理。
供應鏈的數據種類就會更多一些，從供應鏈上游的供應商到下游的消費者，包括采購，倉儲，物流，生產，銷售，售後等數據。當然每個環節我們還是可以再進一步去細化。
另外，相信沒有一家是自己關起來門來做生產，做營銷的，都要積極地去參考外部數據，這其中就包括國家政策、經濟環境、股市行情、競爭對手、主要原材料價格等。
大數據整體架構大多數企業應該實施了BI系統或報表自動化系統，如果這些系統是由乙方單位負責規劃建設，他們在規劃或者實施過程中制定的系統方案架構圖無非就是分三個層次頂多四個層次。
從下往上說，第一個層次元數據層或者數據源層，就是我們業務應用系統的數據，財務，供應鏈，人力資源，預算等等。
第二層次叫做大數據存儲層，就是把下面每個層次的數據源採集到一個數據倉庫裡面去，之後就到了第三個層次，分析模型層，基於數據倉庫構建分析模型，有的方案甚至將分析模型層直接省略掉，直接到了最後一個層次數據展示層，將分析模型中的數據展示出來。根據筆者多年從業經驗，這樣的組織形式頂多稱之為BI系統，還不能稱之為大數據系統。
京東大數據並不是一個單獨的系統或產品，京東大數據應用已經融入到每個業務應用系統當中了。我們的大數據採集平台在不影響系統或產品效率以及客戶體驗的前提自動將所有數據定時、實時採集到Hadoop平台上，以大數據平台為核心，將經過加工、處理、分析和挖掘後的結果分發後各個業務系統以及數據產品中，如商城、采銷、數據羅盤、領航等。下圖僅供參考：
企業大數據應用層次不是每家企業都是京東，也不是每家企業都是互聯網公司，不是每家企業的業務都必須需要大數據的支撐。在滿足自己業務需求的前提下，企業是不是也能玩一玩小數據應用呢？答案是肯定的，大數據應用也是可以分層次的，每個層次滿足企業對數據不同層次的需要。大致分為5個層次，每個層次是逐級遞進的關系。
1.業務監測
這是大數據應用的初級階段，即傳統的DW/BI階段。在這個階段，企業部署商業智能(BI)解決方案，其實就是一套自動化報表系統，用以監測現有業務的運行狀況。
業務監測，有時也被稱為業務績效管理(Business Performance Management)，指企業使用基本的分析手段，來預警業務運行低於或高於預期的情況，並自動發送相關警示信息給相應業務和管理人員。企業業務和管理人員可以根據之前制定的預警規則，提前掌握業務經營情況，實現提前預警，幫助他們有針對性、有預見性的採取一些措施和手段，來防範於未然。
這個階段最關鍵有兩個要點，一個是預警規則的設計，經常採用的方法包括參照方法(同期比較、同類營銷活動比較、同業標桿比較)或指標方法(品牌開發、客戶滿意度、產品績效、財務分析)，指標分析法就是選擇合理的指標，當然這里合理指標的選擇說起來容易，其實做起來也要費一番腦筋的，給大家舉個我之前碰到的例子，當時是給一個做離散製造的企業做方案設計，他們在庫存管理方面績效考核一個非常重要的指標就是存貨周轉率或存貨周轉天數，這本來是一個非常正常也是經常使用的指標，但是這家單位的庫存管理存在假出庫、假入庫的情況，這種情況就造成了存貨周轉率這個績效指標看起來非常好看，後來我們經過考慮改用動銷比，存銷比作為指標，將庫存指標和銷售指標聯合起來組合使用，就避免了假出庫、假入庫的情況。舉這個例子的目的，就是想說明我們在做業務監控的時候，指標選擇很重要，既要准確、公正地反映出該塊業務運營情況，同時還要避免人為造假的情況。
2.業務洞察
業務洞察意味著系統不只是提供數據報表，而是「智能」報表或「智能」儀表盤，需要根據歷史數據進一步預測、挖掘出我們通過前面多維分析還不知道的一些數據了。
比如說，筆者以前在給杭州某家連鎖酒店做項目的時候，我們需要根據該酒店在全國范圍內投資過酒店的經營情況數據來做些更好玩的東西出來，如我們需要根據之前投資過的酒店的裝修投入情況，不同檔次當前出租率，酒店餐飲部門的上座率和翻台率，營業收入，成本費用以及當地城市競爭對手酒店情況來預測新投資一家酒店的投資回報率和投資回收期。另外，還有就是財務分析中經常會用到的杜邦分析，簡單說下杜邦分析，杜邦分析就是從財務的角度對整個企業財務績效情況進行綜合分析的一個模型，他基本原理就是頂端是ROE，針對ROE我們可以分解為ROA×權益乘數，ROA又可以分為銷售凈利率×資產周轉率，之後再次分解，最後成一個全是財務指標的樹形結構。由於這些財務指標都是通過財務報表項目，會計科目和輔助核算計算出來的，所以他們之間存在著非常緊急的邏輯關系，這樣的話，我們可以計算一些技術手段實現模擬預測，如做下一年預算或規劃的時候，想讓某些財務指標達到什麼水平，我們事先將其進行調整，和他相關的指標也會聯動，比如將凈利潤提高1%，銷售收入、營銷成本、管理費用等其他指標就需要達到什麼程度?這樣可以幫我們做到事先預測，更好地做規劃和預算。
當然這個階段可以做預測的還有很多，比如零售行業，大多品類的銷售是有銷售周期的，基於銷售周期我們可以對銷售進行預測。也可以根據歷史用戶對不同營銷方式的響應程度、營銷費用、營銷商品以及營銷效果之間的關系，較為准確的鎖定目標人群進行有針對性的營銷，提高營銷效率，降低營銷成本。
3.業務優化
業務優化對於絕大多數企業來說還是很具備吸引力的，這也是很多企業日思夜想的目標。其實在這個階段我們可以一步步來，一點點來做，至少企業是有能力將分析技術嵌入到業務運營之中。這里舉個我們之前給傳統企業做過一個案例，像大多數企業一樣， 這家企業也有ERP系統，在采購環節，我們可以將供應績效模型引入進來，當然這個供應商績效模型可能要考慮的因素會比較多，如供貨質量、供貨效率，次品率，售後服務等等很多因素，采購人員在進行采購的時候可以根據供應商績效模型自主選擇合適的供應商，這是一個例子，另外還可以將主要原材料的市場價格進行實時接入到采購界面，讓采購管理人員可以自己掌握采購周期，合理安排采購計劃。
在零售行業我們都知道，商品和商品之間，用戶和用戶之間，用戶和商品之間是存在著很強的關聯關系，就像大夥常說啤酒和尿布的例子，巧克力和避孕套的例子。這里可以大家稍微說下，大多電商是怎麼做的，我們通過這些商品在被購買的記錄中找出每兩個商品之間的關聯關系，這種關聯關系並不是對等的，比如說購買了手機的用戶一般也會同時購買手機殼，而買手機殼的人不一定也買手機，這就說明手機和手機殼之間是有關系的，而且是強關系。手機殼和手機之間關系是弱關系，這里關系的強弱我們用系數來說明。所以商品和商品之間的這種關系，我們就形成一個商品模型。基於這個商品模型，我們就可以更好向用戶推薦他瀏覽過、購買過、收藏過、評論過的商品了。說完商品，我們再說用戶，用戶通過類似的瀏覽行為，搜索行為，評論行為以及購買行為，我們可以找到用戶和用戶之間的關系。基於用戶之間的行為關系，我們可以向用戶推薦其他和他相關度很強的用戶購買或感興趣的一些商品。這也就是好多互聯網公司做廣告推薦，商品推薦，促銷信息推薦等常用的做法。
4.數據盈利
數據盈利也就是我們經常談到數據變現，數據盈利的一種方式就是數據產品化。目前有很多數據服務類公司，可以採集到移動端游戲， app使用情況，用戶行為等數據，通過他們數據挖掘和分析的技術，再通過產品或服務的行為進行輸出即可實現變現的目的。另外，手機廠商，如小米、華為等，他們都擁有幾億的活躍用戶，掌握一手用戶在手機的行為數據，甚至包括支付數據。能變現的方面就有很多了，限制他們的就是他們的想法了。另外也越來越多的傳統廠商將產品數據化了，如汽車+大數據 變成了特斯拉，家居+大數據變成了智能家居，當然這里能舉的例子還有很多。
5.業務重塑
業務重塑應該是大數據成熟度模型的最高階段。在這個階段，某些企業希望利用對客戶使用方式、產品效能行為及總體市場趨勢的分析，將商業模式轉換到新市場的新服務，例如：京東的新開展的業務，京東金融、京東智能。此外，我們可以發揮一下想像力，BAT有哪些業務是以主營業務數據為基礎開拓出來的，是不是能想到很多？
中國乃至世界真正擁有大數據的企業不多，我們是幸運的，擁有電商全價值鏈的大數據，如何挖掘這座金礦？限制我們的只有我們自己的想法。
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㈡ 2.京東的大數據分析與利用給你的啟示有哪些
京東大數據在數據、模型、技術、工具等多個層面高度的整合蔽帆和統一，大宏仿雹大大碰提升了大數據在整個集團內融合和利用的效率
㈢ 京東大數據幫手是幹嘛的
1、保障網路安全。
2、維持信息彎並孫化運轉。
3、數據源與挖掘。京東大數據平台的離線計算基於Hadoop分布式技術構建。隨著集群規模的迅速埋鏈擴張，基於Yarn的資源蔽衫管理已出現性能瓶頸，無法滿足規模擴展的要求。
㈣ 京東數科是什麼公司
京東數科即原來的京東金融，2018年9月17日，京東金融更名為京東數科。京東數科的業務板塊包括企業金融、消費金融、財富管理、支付、眾籌眾創、保險、證券、農村金融、金融科技、海外事業、城市計算。
京東數科擁有超過侍扒2.4億的京東活躍用戶，並擁有大量用戶交易數據。在數據技術能力方面，京東數科基於大數據，開發了人工智慧，圖像識別，圖形網路和區塊鏈等技術應用。在數據模型產品功能方御派面，開發了風險量化模型，營銷模型和用戶洞察模型。
京東數科其核心價值在於創造長期的鎮談賀行業價值和社會價值，並不斷提高效率和用戶體驗。通過不斷創新和技術為核心動力，公司將技術能力應用於更多情景，全力支持實體經濟發展，促進消費升級和經濟結構優化。京東數科關注數據，用戶和關系三個關鍵點，明確風險管理和風險定價能力為第一服務策略。京東數科以數據為基礎，以技術為手段，構建服務金融機構和非金融機構的開放生態系統，與金融機構共同為企業和個人服務，提高金融服務效率，降低金融服務成本。
㈤ 在智能倉儲領域,京東的倉儲系統是如何進行升級的
自動化倉儲技術的應用，大數據和人工智慧技術的應用。
1、自動化倉儲技術的應用：京東在倉儲自枯蘆蘆動化方面進行了大量的投資和嘗試，例如使用AGV（自動導航小車）和機器人等設備，實現貨物的自動存儲和取出。同時，京東在自動化設備控制、管理和優化方面也在不斷地進行創新和升級，以提高倉儲系統的效率和安全性。
2、大數據和人工智慧技術的應用：京東通過對大數據的收集和分析，對倉儲系統進行了智能化管理。例如，基於大沒帶數據和人工智慧技術，京東可以預測客戶需求，從而合理規劃倉嘩游儲資源，提高倉儲效率。
㈥ 大數據都體現在哪些方面
大數據體現在方方面面。 以今年疫情防控為例，大數據把海陸空交通、醫院，政府，公安，安檢信息全部整合到一起，比如一架飛機落地後，其中一名乘客被確診為疑似病例。 其他乘客就可以通過大數據來一個個全部找到，主要是通過他們訂票信息，得知他們的聯系方式，頭像，行走路徑，就可以找到與疑似病例的密切接觸者有哪些，都去過哪兒，等等。 另外，現在所有的交通事故，安全生產事故都可以通過大數據來統一調度，救援，等。 你對這個回答的評價是？ 成都加米穀大數據科技有限公司是一家專注於大數據人才培養的機構。 公司由來自華為、京東、星環、勤智等國內知名企業的多位技術大牛聯合創辦。 面向社會提供大數據、人工智慧等前沿技術的培訓業務。
㈦ 京東金融採用了以下哪種大數據金融模式
第一件事是風控。風控是京東金融最底層的基礎建設，一直扎扎實實地做。依託京東生態平台積累的交易記錄數據和信用體系，基於大數據、厚數據、動數據的風險管理體系，京東金融建立了新型金融信用模型。
以消費金融業務舉例，風控模型已經不僅可以實現直接支撐toC端的產品，還可以作為toB的服務對外輸出，例如對外輸出白條的風控，輸出支付的技術爛彎隱解決方案等。如今，京東金融不僅利用集團已有的大量交易數據、物流數據，同時還通過投資戰略合作等方式，廣泛牽手合作夥伴共同做好風控。
第二件事是賬戶。京東金融基於通道支付、賬戶支付和信用支付建成了大支付體系，京東金融力圖讓用戶通過一個京東賬戶，打飢廳通京東金融所有業務，打造更方便快捷安全的用戶體驗，目前，京東金融已經有能力對外輸出京東支付的行業解決方案。
第三件事是連接。京東金融不是顛覆者，而是共贏者，京東金融未來會連接更多市場的金融機構、服務機構，更為開放，創造出更多有利於社會，有利於用戶的金融服務。
京東金融做金融有效鬧瞎整合了京東集團生態資源優勢，包括品牌、大數據、物流渠道、用戶和合作夥伴資源等，已經超越了很多競爭對手，成為了消費金融、產品眾籌、股權眾籌三個行業的第一，大大降低社會交易成本，提升社會交易效率，創造更多的社會價值。
「金融+互聯網」打造開放生態
金融科技有兩個關鍵點，一個是技術，一個是效率。京東金融定位金融科技公司，致力於用大數據、機器學習和人工智慧等技術，優化金融行業的效率、降低金融行業的成本；另一方面，藉助技術創造出原來這個行業沒有的產品和服務，給客戶提供更好的產品體驗和服務。
在新技術爆炸的時代，用戶的需求和習慣已經發生極大的改變，這時，金融行業所面臨的市場環境也已經發生了質的改變。京東金融所堅持的模式和方向，恰好能幫助傳統金