京東分享：企業(yè)大數(shù)據(jù)的新認(rèn)識與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)和我們每個人日常生活已經(jīng)非常緊密地聯(lián)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表的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)昨晚的睡眠質(zhì)量并不是太好，早上洗臉?biāo)⒀莱赃^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(dá)奧林匹克公園，在地鐵上我通過京東手機客戶端發(fā)現(xiàn)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(jié)省了100多塊錢，并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(chǎn)了睡眠數(shù)據(jù)、步行距離數(shù)據(jù)、地鐵刷卡消費數(shù)據(jù)、地鐵起點終點地理數(shù)據(jù)、京東購物數(shù)據(jù)、微信朋友圈數(shù)據(jù)，所以作為大數(shù)據(jù)生產(chǎn)者我一下子生產(chǎn)了這么多數(shù)據(jù)。而作為大數(shù)據(jù)消費者，在我以后瀏覽京東商城或app的時候，系統(tǒng)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(guān)的其他商品，而我朋友圈的朋友看到我的分享信息后，他們也可能因為我的分享而去購買。

而我們生產(chǎn)的這些數(shù)據(jù)，企業(yè)尤其是互聯(lián)網(wǎng)公司拿到后，通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計和挖掘的算法將其進(jìn)行聚類、拆分和預(yù)測得到更多相關(guān)數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)對我們每個人進(jìn)行標(biāo)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、行為特征、社交網(wǎng)絡(luò)、心理特征、興趣愛好等等。

企業(yè)掌握了這些數(shù)據(jù)之后，他們?nèi)绾蝸砝眠@些數(shù)據(jù)呢？是通過這些數(shù)據(jù)來做營銷，如精準(zhǔn)營銷，廣告的精準(zhǔn)投放，商品的精準(zhǔn)推薦？還是通過這些數(shù)據(jù)精細(xì)化企業(yè)內(nèi)部運營管理？又或是通過這些數(shù)據(jù)改善生產(chǎn)工藝流程、指導(dǎo)產(chǎn)品的二次研發(fā)？那就看企業(yè)大數(shù)據(jù)修行的層次了。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的好，可以真正提升到戰(zhàn)略高度，用的不好，大數(shù)據(jù)也就是錦上添花，可有可無的東西。

按照數(shù)據(jù)挖掘的聚類思維，企業(yè)數(shù)據(jù)可以分為內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，內(nèi)部數(shù)據(jù)又可以簡單分為財務(wù)數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)（大供應(yīng)鏈概念）。當(dāng)然不同行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營內(nèi)容差別很多，如金融行業(yè)，涉及到投資、融資、現(xiàn)金管理等財務(wù)方面可能多一些，涉及到供應(yīng)鏈很少，而生產(chǎn)制造或流通服務(wù)行業(yè)，涉及供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)就會多一些。

財務(wù)數(shù)據(jù)主要是以財務(wù)報表，尤其是財務(wù)發(fā)布的三大報表為主，資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表以及現(xiàn)金流量表。之后是總帳，總帳里面記賬會涉及到科目、科目不夠用我們也會設(shè)置輔助核算，還有大多企業(yè)每年都會做預(yù)算，預(yù)算大多也是圍繞財務(wù)指標(biāo)制定的，或者是以財務(wù)預(yù)算為主倒推業(yè)務(wù)預(yù)算。當(dāng)然財務(wù)管理中其中一大塊還有資金管理。

供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)種類就會更多一些，從供應(yīng)鏈上游的供應(yīng)商到下游的消費者，包括采購，倉儲，物流，生產(chǎn)，銷售，售后等數(shù)據(jù)。當(dāng)然每個環(huán)節(jié)我們還是可以再進(jìn)一步去細(xì)化。

另外，相信沒有一家是自己關(guān)起來門來做生產(chǎn)，做營銷的，都要積極地去參考外部數(shù)據(jù)，這其中就包括國家政策、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、股市行情、競爭對手、主要原材料價格等。

大數(shù)據(jù)整體架構(gòu)

大多數(shù)企業(yè)應(yīng)該實施了BI系統(tǒng)或報表自動化系統(tǒng)，如果這些系統(tǒng)是由乙方單位負(fù)責(zé)規(guī)劃建設(shè)，他們在規(guī)劃或者實施過程中制定的系統(tǒng)方案架構(gòu)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(shù)據(jù)層或者數(shù)據(jù)源層，就是我們業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，財務(wù)，供應(yīng)鏈，人力資源，預(yù)算等等。

第二層次叫做大數(shù)據(jù)存儲層，就是把下面每個層次的數(shù)據(jù)源采集到一個數(shù)據(jù)倉庫里面去，之后就到了第三個層次，分析模型層，基于數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建分析模型，有的方案甚至將分析模型層直接省略掉，直接到了最后一個層次數(shù)據(jù)展示層，將分析模型中的數(shù)據(jù)展示出來。根據(jù)筆者多年從業(yè)經(jīng)驗，這樣的組織形式頂多稱之為BI系統(tǒng)，還不能稱之為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

京東大數(shù)據(jù)并不是一個單獨的系統(tǒng)或產(chǎn)品，京東大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)融入到每個業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)當(dāng)中了。我們的大數(shù)據(jù)采集平臺在不影響系統(tǒng)或產(chǎn)品效率以及客戶體驗的前提自動將所有數(shù)據(jù)定時、實時采集到Hadoop平臺上，以大數(shù)據(jù)平臺為核心，將經(jīng)過加工、處理、分析和挖掘后的結(jié)果分發(fā)后各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品中，如商城、采銷、數(shù)據(jù)羅盤、領(lǐng)航等。下圖僅供參考：

企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用層次

不是每家企業(yè)都是京東，也不是每家企業(yè)都是互聯(lián)網(wǎng)公司，不是每家企業(yè)的業(yè)務(wù)都必須需要大數(shù)據(jù)的支撐。在滿足自己業(yè)務(wù)需求的前提下，企業(yè)是不是也能玩一玩小數(shù)據(jù)應(yīng)用呢？答案是肯定的，大數(shù)據(jù)應(yīng)用也是可以分層次的，每個層次滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)不同層次的需要。大致分為5個層次，每個層次是逐級遞進(jìn)的關(guān)系。

1.業(yè)務(wù)監(jiān)測

這是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的初級階段，即傳統(tǒng)的DW/BI階段。在這個階段，企業(yè)部署商業(yè)智能(BI)解決方案，其實就是一套自動化報表系統(tǒng)，用以監(jiān)測現(xiàn)有業(yè)務(wù)的運行狀況。

業(yè)務(wù)監(jiān)測，有時也被稱為業(yè)務(wù)績效管理(Business Performance Management)，指企業(yè)使用基本的分析手段，來預(yù)警業(yè)務(wù)運行低于或高于預(yù)期的情況，并自動發(fā)送相關(guān)警示信息給相應(yīng)業(yè)務(wù)和管理人員。企業(yè)業(yè)務(wù)和管理人員可以根據(jù)之前制定的預(yù)警規(guī)則，提前掌握業(yè)務(wù)經(jīng)營情況，實現(xiàn)提前預(yù)警，幫助他們有針對性、有預(yù)見性的采取一些措施和手段，來防范于未然。

這個階段最關(guān)鍵有兩個要點，一個是預(yù)警規(guī)則的設(shè)計，經(jīng)常采用的方法包括參照方法(同期比較、同類營銷活動比較、同業(yè)標(biāo)桿比較)或指標(biāo)方法(品牌開發(fā)、客戶滿意度、產(chǎn)品績效、財務(wù)分析)，指標(biāo)分析法就是選擇合理的指標(biāo)，當(dāng)然這里合理指標(biāo)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(dāng)時是給一個做離散制造的企業(yè)做方案設(shè)計，他們在庫存管理方面績效考核一個非常重要的指標(biāo)就是存貨周轉(zhuǎn)率或存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)，這本來是一個非常正常也是經(jīng)常使用的指標(biāo)，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(zhuǎn)率這個績效指標(biāo)看起來非常好看，后來我們經(jīng)過考慮改用動銷比，存銷比作為指標(biāo)，將庫存指標(biāo)和銷售指標(biāo)聯(lián)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(yè)務(wù)監(jiān)控的時候，指標(biāo)選擇很重要，既要準(zhǔn)確、公正地反映出該塊業(yè)務(wù)運營情況，同時還要避免人為造假的情況。

2.業(yè)務(wù)洞察

業(yè)務(wù)洞察意味著系統(tǒng)不只是提供數(shù)據(jù)報表，而是“智能”報表或“智能”儀表盤，需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)一步預(yù)測、挖掘出我們通過前面多維分析還不知道的一些數(shù)據(jù)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(jù)該酒店在全國范圍內(nèi)投資過酒店的經(jīng)營情況數(shù)據(jù)來做些更好玩的東西出來，如我們需要根據(jù)之前投資過的酒店的裝修投入情況，不同檔次當(dāng)前出租率，酒店餐飲部門的上座率和翻臺率，營業(yè)收入，成本費用以及當(dāng)?shù)爻鞘懈偁帉κ志频昵闆r來預(yù)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(wù)分析中經(jīng)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(wù)的角度對整個企業(yè)財務(wù)績效情況進(jìn)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(quán)益乘數(shù)，ROA又可以分為銷售凈利率×資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，之后再次分解，最后成一個全是財務(wù)指標(biāo)的樹形結(jié)構(gòu)。由于這些財務(wù)指標(biāo)都是通過財務(wù)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(guān)系，這樣的話，我們可以計算一些技術(shù)手段實現(xiàn)模擬預(yù)測，如做下一年預(yù)算或規(guī)劃的時候，想讓某些財務(wù)指標(biāo)達(dá)到什么水平，我們事先將其進(jìn)行調(diào)整，和他相關(guān)的指標(biāo)也會聯(lián)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(biāo)就需要達(dá)到什么程度?這樣可以幫我們做到事先預(yù)測，更好地做規(guī)劃和預(yù)算。

當(dāng)然這個階段可以做預(yù)測的還有很多，比如零售行業(yè)，大多品類的銷售是有銷售周期的，基于銷售周期我們可以對銷售進(jìn)行預(yù)測。也可以根據(jù)歷史用戶對不同營銷方式的響應(yīng)程度、營銷費用、營銷商品以及營銷效果之間的關(guān)系，較為準(zhǔn)確的鎖定目標(biāo)人群進(jìn)行有針對性的營銷，提高營銷效率，降低營銷成本。

3.業(yè)務(wù)優(yōu)化

業(yè)務(wù)優(yōu)化對于絕大多數(shù)企業(yè)來說還是很具備吸引力的，這也是很多企業(yè)日思夜想的目標(biāo)。其實在這個階段我們可以一步步來，一點點來做，至少企業(yè)是有能力將分析技術(shù)嵌入到業(yè)務(wù)運營之中。這里舉個我們之前給傳統(tǒng)企業(yè)做過一個案例，像大多數(shù)企業(yè)一樣， 這家企業(yè)也有ERP系統(tǒng)，在采購環(huán)節(jié)，我們可以將供應(yīng)績效模型引入進(jìn)來，當(dāng)然這個供應(yīng)商績效模型可能要考慮的因素會比較多，如供貨質(zhì)量、供貨效率，次品率，售后服務(wù)等等很多因素，采購人員在進(jìn)行采購的時候可以根據(jù)供應(yīng)商績效模型自主選擇合適的供應(yīng)商，這是一個例子，另外還可以將主要原材料的市場價格進(jìn)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(yè)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(guān)聯(lián)關(guān)系，就像大伙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，大多電商是怎么做的，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(guān)聯(lián)關(guān)系，這種關(guān)聯(lián)關(guān)系并不是對等的，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(guān)系的，而且是強關(guān)系。手機殼和手機之間關(guān)系是弱關(guān)系，這里關(guān)系的強弱我們用系數(shù)來說明。所以商品和商品之間的這種關(guān)系，我們就形成一個商品模型。基于這個商品模型，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(guān)系?；谟脩糁g的行為關(guān)系，我們可以向用戶推薦其他和他相關(guān)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(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)盈利

數(shù)據(jù)盈利也就是我們經(jīng)常談到數(shù)據(jù)變現(xiàn)，數(shù)據(jù)盈利的一種方式就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品化。目前有很多數(shù)據(jù)服務(wù)類公司，可以采集到移動端游戲， app使用情況，用戶行為等數(shù)據(jù)，通過他們數(shù)據(jù)挖掘和分析的技術(shù)，再通過產(chǎn)品或服務(wù)的行為進(jìn)行輸出即可實現(xiàn)變現(xiàn)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(shù)據(jù)，甚至包括支付數(shù)據(jù)。能變現(xiàn)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(tǒng)廠商將產(chǎn)品數(shù)據(jù)化了，如汽車+大數(shù)據(jù) 變成了特斯拉，家居+大數(shù)據(jù)變成了智能家居，當(dāng)然這里能舉的例子還有很多。

5.業(yè)務(wù)重塑

業(yè)務(wù)重塑應(yīng)該是大數(shù)據(jù)成熟度模型的最高階段。在這個階段，某些企業(yè)希望利用對客戶使用方式、產(chǎn)品效能行為及總體市場趨勢的分析，將商業(yè)模式轉(zhuǎn)換到新市場的新服務(wù)，例如：京東的新開展的業(yè)務(wù)，京東金融、京東智能。此外，我們可以發(fā)揮一下想象力，BAT有哪些業(yè)務(wù)是以主營業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)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(shù)據(jù)的企業(yè)不多，我們是幸運的，擁有電商全價值鏈的大數(shù)據(jù)，如何挖掘這座金礦？限制我們的只有我們自己的想法。