大数据的传统业务应用实践案例.pptx

大数据的传统业务应用实践案例

2课前秀：我们的未来能否被预测在澳大利亚被发现之前，生活在十七世纪欧洲的人们都相信一件事：所有的天鹅都是白色的。因为当时所能见到的天鹅的确都是白色的，所以根据经验，那简直就是一个真理，直到1697年，探险家在澳大利亚发现了黑天鹅，人们才知道以前的结论是片面的。这证明了我们的认知是多么局限：虽然你是在观察了几百万只天鹅之后才得出了“所有的天鹅都是白色的”结论，但只需要另一个发现就能将它彻底推翻——2007年，全球最具影响力的商业思想家塔勒布用一本《黑天鹅》几乎让世人绝望：我们总是以为自己知道得很多，能够预测未来，但一次极端事件，就足以影响整个历史的走势。每一天，我们的电子邮件都保存在电邮供应商的日志文件中；我们的通话记录都被加上时间标记备份在电话公司的大容量硬盘上；我们何时何地买了什么东西，我们的喜好、品味以及支付能力都被信用卡提供商编目归档；我们的所有个人网页、空间、微博、即时通讯文件，还有博客信息，都被保存在多个服务器上；我们的即时行踪完全被手机供应商掌握；我们的容貌和穿着打扮都被安装在各大商场和街角的摄像头捕捉并记录……我们通常不太在意，但我们的生活完全能被这些如雨后春笋般出现的数据库所记录的信息串联起来。进而，全球复杂网络权威巴拉巴西通过研究大胆地认为，93%的人类行为是可以预测的。如果真有93%的人类行为可以被预测，这还意味着，我们的商业行为同样可以进入可掌控的范围。

3课前秀：所有的产业将按照数据信息重新构建

4案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水这里是上海城乡结合部九亭镇新华都超市的一个角落，农夫山泉的矿泉水堆头静静地摆放在这里。来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到这个点，拍摄10张照片：水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何……这样的点每个业务员一天要跑15个，按照规定，下班之前150张照片就被传回了杭州总部农夫山泉全国有10000个业务员，这样每天的数据就是100G，每月为3TB。展示大数据采集农夫山泉的大数据采集

5案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水如果按照数据的属性来分类，“图片”属于典型的非关系型数据，还包括视频、音频等。要系统地对非关系型数据进行分析是胡健设想的下一步计划，这是农夫山泉在“大数据时代”必须迈出的步骤。如果超市、金融公司与农夫山泉有某种渠道来分享信息，如果类似图像、视频和音频资料可以系统分析，如果人的位置有更多的方式可以被监测到，那么摊开在胡健面前的就是一幅基于人消费行为的画卷，而描绘画卷的是一组组复杂的“0、1、1、0”。展示大数据整理农夫山泉的大数据整理

6案例2：Zara的快时尚走进店内，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。当客人向店员反映：“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”，这些细微末节的细项，店员向分店经理汇报，经理通过Zara内部全球资讯网络，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部作出决策后立刻传送到生产线，改变产品样式。关店后，销售人员结帐、盘点每天货品上下架情况，并对客人购买与退货率做出统计。再结合柜台现金资料，交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排名，然后，数据直达Zara仓储系统。展示大数据采集Zara的大数据采集

7案例2：Zara的快时尚2010年秋天，Zara开始推出网络商店，除了增加营收，线上商店强化了双向搜寻引擎、资料分析的功能Zara将网络上的海量资料看作实体店面的前测指标。因为会在网络上搜寻时尚资讯的人，对服饰的喜好、资讯的掌握，催生潮流的能力，比一般大众更前卫。再者，会在网络上抢先得知Zara资讯的消费者，进实体店面消费的比率也很高。Zara选择迎合网民喜欢的产品或趋势，果然在实体店面的销售成绩，依旧亮眼。这些珍贵的顾客资料，除了应用在生产端，同时被整个Zara所属的英德斯(Inditex)集团各部门运用：包含客服中心、行销部、设计团队、生产线和通路等。根据这些巨量资料，形成各部门的KPI，完成Zara内部的垂直整合主轴。展示大数据采集与决策应用2Zara的大数据采集与决策应用2

8案例2：Zara的快时尚H&M一直想跟上Zara的脚步，积极利用大数据改善产品流程，成效却不彰，两者差距愈拉愈大，这是为什么?大数据最重要功能是缩短生产时间，让生产端依照顾客意见，能于第一时间迅速修正。但是，H&M内部的管理流程，却无法支撑大数据供应的庞大资讯。H&M的供应链中，从打版到出货，需要三个月左右，完全不能与Zara两周相比。因为H&M不像Zara，后者设计生产近半维持在西班牙国内，而H&M产地分散到亚洲、中南美洲各地。跨国沟通的时间，拉长了生产的时间成本。如此一来，大数据即使当天反映了各区顾客意见，无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让H&M内部的大数据系统功效受到限制展示有了大数