JD.com은 기업 빅데이터에 대한 새로운 이해와 적용을 공유합니다.

JD.com 공유: 기업 빅 데이터에 대한 새로운 이해와 적용

빅 데이터는 우리 각자의 일상 생활과 매우 밀접하게 연결되어 있습니다.

가정의 무작위 예를 들자면, 아침에 일어났을 때 스마트워치 데이터를 통해 어젯밤 수면의 질이 별로 좋지 않다는 사실을 발견했습니다. 세수하고 이를 닦고 아침을 먹고 1,000미터 이상을 걸어 류다오커우 지하철로 가서 카드를 긁어 지하철을 타고 올림픽공원까지 가는데 3위안이 들었습니다. , JD.com 모바일 클라이언트를 통해 이전에 검색했던 Nike 농구화 한 켤레가 가격 인하되었다는 사실을 발견했습니다. JD.com에서 이 제품 정보를 적극적으로 알려 주었고 즉시 주문하여 100위안 이상을 절약했습니다. 나는 또한 이 정보를 WeChat을 통해 친구들과 공유했습니다.

이 과정에서 저는 수면 데이터, 도보 거리 데이터, 지하철 카드 소비 데이터, 지하철 출발 및 도착 지리 데이터, JD 쇼핑 데이터, 위챗 친구 서클 데이터를 직접 제작하여 빅데이터 생산자로서 너무 많은 데이터가 한꺼번에 생성되었습니다. 빅 데이터 소비자로서 앞으로 JD.com이나 앱을 탐색할 때 시스템은 나에게 수면 지능을 향상시키는 베개, 농구화 또는 농구화와 관련된 기타 제품을 추천할 수 있으며, 내 친구들은 이를 볼 수 있습니다. 정보를 공유한 후에는 내가 공유했기 때문에 구매할 수도 있습니다.

기업, 특히 인터넷 기업은 우리가 생산하는 데이터를 얻은 후 수학적 통계 및 마이닝 알고리즘을 통해 이를 클러스터링, 분할 및 예측하여 보다 관련성이 높은 데이터를 얻을 수 있습니다. 설명. 성별, 결혼 여부, 취미, 소득, 스포츠 좋아하는지, 승진 민감도 등을 통해 기본 인구통계학적 특성, 구매력, 행동 특성, 소셜 네트워크, 심리적 특성, 취미 등 우리 각자의 많은 특성을 얻습니다. , 등.

기업은 이 데이터를 마스터한 후 이를 어떻게 사용합니까? 이 데이터가 정밀 마케팅, 정밀 광고, 정밀 상품 추천 등 마케팅에 활용되나요? 아니면 이러한 데이터를 사용하여 회사의 내부 운영 및 관리를 개선하시겠습니까? 아니면 이러한 데이터를 사용하여 생산 공정을 개선하고 제품의 2차 연구 및 개발을 안내하시겠습니까? 이는 기업의 빅데이터 실행 수준에 따라 다릅니다. 빅데이터를 잘 활용하면 그야말로 전략적 수준으로 올라갈 수 있고, 잘 활용하지 못한다면 빅데이터는 금상첨화일 뿐이고 불필요한 존재일 뿐이다.

데이터 마이닝의 클러스터링 사고에 따르면 기업 데이터는 내부 데이터와 외부 데이터로 나눌 수 있고, 내부 데이터는 간단히 금융 데이터와 공급망 데이터로 나눌 수 있다(대규모 공급망 개념). 물론 다양한 산업 분야의 기업 운영은 매우 다릅니다. 예를 들어 금융 산업에서는 투자, 자금 조달, 현금 관리와 같은 재정적 측면이 더 많을 수 있지만 제조 분야에서는 공급망 데이터가 거의 없습니다. 또는 유통 서비스 산업의 경우 공급망과 관련된 데이터가 적습니다.

재무 데이터는 주로 재무제표를 기준으로 하며, 특히 3대 재무제표, 대차대조표, 손익계산서, 현금흐름표를 기준으로 합니다. 그리고 총계정원장의 회계에는 주제가 포함됩니다. 주제가 충분하지 않으면 보조 회계도 설정합니다. 대부분의 회사는 재무 지표를 중심으로 예산을 책정합니다. 주로 재정 예산을 기반으로 사업 예산을 거꾸로 진행합니다. 물론 재무 관리의 가장 큰 부분은 자금 관리입니다.

조달, 창고, 물류, 생산, 판매, 애프터서비스 및 기타 데이터를 포함하여 업스트림 공급업체부터 다운스트림 소비자까지 공급망에는 더 많은 유형의 데이터가 있을 것입니다. 물론 각 링크를 더욱 구체화할 수 있습니다.

또한 어떤 회사도 비밀리에 생산이나 마케팅을 하는 회사는 없으며, 국가 정책, 경제 환경, 주식 시장 상황, 경쟁사, 주요 원자재 가격, 등. 빅데이터의 전반적인 아키텍처

대부분의 기업은 BI 시스템이나 보고 자동화 시스템을 구현했어야 합니다. 이러한 시스템을 B측에서 계획하고 구축한 경우 계획 또는 구현 과정에서 개발하는 시스템 솔루션 아키텍처 다이어그램은 다음과 같습니다. 3개 레벨로 나누어지며 최대 4개 레벨로 나누어집니다.

아래에서 위로 첫 번째 수준의 메타데이터 계층 또는 데이터 소스 계층은 비즈니스 애플리케이션 시스템, 재무, 공급망, 인적 자원, 예산 등의 데이터입니다.

두 번째 수준은 빅데이터 저장 계층으로, 아래 각 수준의 데이터 소스를 데이터 웨어하우스로 수집한 후, 이를 기반으로 분석을 구축하는 세 번째 수준인 분석 모델 계층에 이른다. 모델에서 일부 솔루션은 분석 모델 계층을 직접 생략하고 마지막 계층인 데이터 표시 계층으로 직접 이동하여 분석 모델의 데이터를 표시합니다. 저자의 다년간의 업계 경험에 따르면 이러한 조직 형태는 기껏해야 BI 시스템이라고 부를 수는 있지만 빅데이터 시스템이라고 부를 수는 없다.

JD 빅데이터는 별도의 시스템이나 제품이 아닙니다. JD 빅데이터 애플리케이션은 모든 비즈니스 애플리케이션 시스템에 통합되어 있습니다. 당사의 빅데이터 수집 플랫폼은 시스템이나 제품 효율성 및 고객 경험에 영향을 주지 않고 정기적으로 실시간으로 모든 데이터를 Hadoop 플랫폼에 자동으로 수집합니다. 빅데이터 플랫폼을 핵심으로 하여 결과를 처리, 처리, 분석 및 마이닝합니다. 유통, 쇼핑몰, 조달판매, 데이터나침반, 파일럿 등 다양한 비즈니스 시스템과 데이터 상품에 유통됩니다.

다음 그림은 참고용입니다. 기업 빅 데이터 애플리케이션 수준

모든 회사가 JD.com인 것은 아니며 모든 회사가 인터넷 회사인 것은 아니며 모든 회사의 비즈니스에 빅 데이터 지원이 필요한 것도 아닙니다. 기업은 자체 비즈니스 요구 사항을 충족한다는 전제하에 소규모 데이터 애플리케이션을 사용할 수도 있습니까? 대답은 '예'입니다. 빅 데이터 애플리케이션도 여러 수준으로 나눌 수 있으며, 각 수준은 다양한 수준의 데이터에 대한 기업의 요구 사항을 충족합니다. 대략 5단계로 나누어지며, 각 단계는 진보적인 관계입니다.

1. 비즈니스 모니터링

빅데이터 적용의 초기 단계, 즉 전통적인 DW/BI 단계입니다. 이 단계에서 기업은 기존 비즈니스의 운영 상태를 모니터링하기 위한 자동화된 보고 시스템인 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션을 배포합니다.

비즈니스 성과 관리라고도 하는 비즈니스 모니터링은 비즈니스 운영이 예상보다 낮거나 높을 때 기업이 기본 분석 방법을 사용하여 조기 경고를 제공하고 관련 경고를 자동으로 해당 담당자에게 보내는 것을 의미합니다. 비즈니스 및 관리 인력. 기업 비즈니스 및 관리 인력은 이전에 설정된 조기 경보 규칙에 따라 비즈니스 운영 상황을 미리 파악하고 조기 경보를 달성하여 문제가 발생하기 전에 예방할 수 있는 목표적이고 예측 가능한 조치와 수단을 취할 수 있습니다.

이 단계에서 가장 중요한 두 가지 사항이 있는데, 그 중 하나는 조기경보규칙의 설계이며, 자주 사용되는 방법에는 참조방법(동일기간 비교, 유사 마케팅 활동 비교, 동종 벤치마크 비교)이 포함됩니다. 또는 지표 방법(브랜드 개발, 고객 만족도, 제품 성능, 재무 분석) 중 지표 ​​분석 방법은 합리적인 지표를 선택하는 것입니다. 물론 여기서 합리적인 지표를 선택하는 것은 말하기 쉽지만 실제로는 많은 생각이 필요합니다. 예전에 접한 예를 들어보겠습니다. 예를 들어, 저는 개별 제조에 종사하는 회사를 위한 솔루션을 설계하고 있었습니다. 재고 관리 측면에서 성과 평가에 대한 매우 중요한 지표는 재고 회전율 또는 재고 회전일이었습니다. 원래는 아주 평범하고 자주 사용되는 지표였는데, 각 단위의 재고 관리에 잘못된 배송과 잘못된 도착이 있었습니다. 이로 인해 재고 회전율에 대한 성과 지표가 매우 좋아 보였습니다. 나중에 이사로 전환하는 것을 고려했습니다. 재고를 줄이기 위한 지표인 매출 대비 재고 비율과 매출 대비 재고 지표와 매출 지표를 함께 사용하여 잘못된 배송과 잘못된 도착을 방지합니다. 이 예를 제공하는 목적은 비즈니스 모니터링을 수행할 때 비즈니스 운영을 정확하고 공정하게 반영할 뿐만 아니라 인위적인 사기를 방지하기 위해 지표 선택이 매우 중요하다는 것을 설명하는 것입니다.

2. 비즈니스 통찰력

비즈니스 통찰력은 시스템이 단순히 데이터 보고서를 제공하는 것이 아니라, 이를 기반으로 추가 예측과 마이닝이 필요한 "지능형" 보고서 또는 "지능형" 대시보드를 제공한다는 것을 의미합니다. 과거 다차원 분석을 통해 몰랐던 일부 데이터가 드러났습니다.

예를 들어 저자가 항저우의 특정 호텔 체인을 위한 프로젝트를 진행하고 있을 때 저자가 전국에 투자한 호텔의 운영 데이터를 기반으로 좀 더 흥미로운 것을 만들어야 했습니다. 이전에 투자한 호텔의 장식 투자, 등급별 현재 점유율, 호텔 케이터링 부서의 점유율 및 회전율, 영업 수입, 비용 및 비용, 지방 도시의 경쟁 호텔의 수익률 및 투자 회수 기간. 또, 재무분석에서 흔히 사용되는 듀폰분석(DuPont Analysis)이 있는데, 듀폰분석(DuPont Analysis)에 대해 간단히 얘기해보자면, 듀폰분석은 재무적 관점에서 기업 전체의 재무성과를 종합적으로 분석하는 모델이다. ROE는 ROA × 자기자본승수로 분해할 수 있고, ROA는 순매출이자율 × 자산회전율로 나눈 후 다시 분해하여 최종적으로 재무지표로 가득한 트리 구조를 형성할 수 있습니다. 이러한 재무지표는 재무제표 항목, 회계과제, 보조회계를 통해 계산되기 때문에 이들 사이에는 매우 긴박한 논리적 관계가 있으며, 이 경우 내년도 예산을 편성하거나 예산을 편성하는 등 시뮬레이션 예측을 달성하기 위한 몇 가지 기술적 수단을 계산할 수 있습니다. 계획을 세울 때 특정 재무지표가 어느 수준에 도달하고 싶은지 미리 조정하고, 순이익 1% 증가, 매출, 마케팅 비용, 관리비 등 관련 지표도 연계할 예정이다. 지표를 달성해야 합니까? 이는 사전에 예측하고 더 나은 계획과 예산을 세우는 데 도움이 될 수 있습니다.

물론 이 단계에서 예측할 수 있는 것들이 많이 있습니다. 예를 들어, 소매업에서는 대부분의 카테고리에 판매 주기가 있으며 판매 주기를 기준으로 판매를 예측할 수 있습니다. 또한, 다양한 마케팅 방법에 대한 과거 사용자의 반응, 마케팅 비용, 마케팅 제품, 마케팅 효과 간의 관계를 기반으로 타겟 마케팅을 위한 타겟 그룹을 보다 정확하게 타겟팅하고, 마케팅 효율성을 향상시키며, 마케팅 비용을 절감할 수 있습니다.

3. 비즈니스 최적화

비즈니스 최적화는 여전히 대부분의 기업에게 매우 매력적이며, 많은 기업이 밤낮으로 생각하는 목표이기도 합니다. 실제로 이 단계에서는 단계적으로, 조금씩 수행할 수 있습니다. 적어도 기업은 분석 기술을 비즈니스 운영에 포함시킬 수 있는 능력을 갖게 될 것입니다.

다음은 이전에 전통적인 기업에 대해 수행한 사례입니다. 대부분의 기업과 마찬가지로 이 기업에도 조달 프로세스에서 공급 성과 모델을 도입할 수 있습니다. 물론 이 공급업체 성과 모델에는 고려해야 할 요소가 있을 수 있습니다. 공급 품질, 공급 효율성, 불량률, 애프터 서비스 및 기타 여러 요소가 있으며 구매 시 공급업체 성과 모델을 기반으로 적합한 공급업체를 독립적으로 선택할 수 있습니다. 주요 원자재의 시장 가격도 실시간으로 조달 인터페이스에 연결될 수 있어 조달 관리자가 조달 주기를 제어하고 조달 계획을 합리적으로 조정할 수 있습니다.

유통업계에서는 모두가 흔히 이야기하는 맥주와 기저귀의 예처럼 제품과 상품, 사용자와 사용자, 사용자와 제품 사이에 강한 상관관계가 있다는 사실을 우리 모두 알고 있습니다. , 초콜릿 및 콘돔의 예. 여기서는 대부분의 전자상거래 회사가 이를 어떻게 수행하는지에 대해 조금 이야기할 수 있습니다. 우리는 이러한 제품을 사용하여 구매 기록에서 각 두 제품 간의 관계를 찾습니다. 예를 들어, 휴대폰을 구매하는 사용자는 이 관계가 동일하지 않습니다. 일반적으로 휴대폰 케이스도 동시에 구매하며, 휴대폰 케이스를 구매하는 사람들이 반드시 휴대폰도 구매하는 것은 아닐 수도 있습니다. 이는 휴대폰과 휴대폰 케이스 사이에 밀접한 관계가 있음을 보여줍니다. 휴대폰 케이스와 휴대폰의 관계는 약한 관계입니다. 여기서는 관계의 강도를 설명하기 위해 계수를 사용합니다. 따라서 상품과 상품 간의 이러한 관계는 상품 모델을 형성합니다. 이 제품 모델을 기반으로 사용자가 검색하고, 구매하고, 수집하고, 댓글을 남긴 제품을 사용자에게 더 효과적으로 추천할 수 있습니다. 제품에 대한 이야기를 한 후, 사용자에 대한 이야기를 나누면 유사한 탐색 행동, 검색 행동, 댓글 행동, 구매 행동을 통해 사용자 간의 관계를 찾을 수 있습니다. 사용자 간의 행동 관계를 기반으로 해당 사용자와 관련성이 높은 다른 사용자가 구매했거나 관심이 있는 일부 제품을 사용자에게 추천할 수 있습니다. 이는 많은 인터넷 회사에서 광고, 제품 및 판촉 정보를 추천하기 위해 사용하는 일반적인 관행입니다.

4. 데이터 수익

데이터 수익은 흔히 데이터 수익화에 대해 이야기하는 것을 의미합니다. 현재 모바일 게임, 앱 사용, 사용자 행동 및 기타 데이터를 수집할 수 있는 데이터 서비스 회사는 많습니다. 데이터 마이닝 및 분석 기술을 통해 제품이나 서비스의 행동을 통해 수익화의 목적을 달성할 수 있습니다. 또한 샤오미, 화웨이 등 휴대폰 제조업체는 수억 명의 활성 사용자를 보유하고 있으며 결제 데이터를 포함한 휴대폰 사용자 행동 데이터를 직접적으로 보유하고 있습니다. 실현할 수 있는 측면은 많지만, 이를 제한하는 것은 그들의 아이디어입니다. 또한, 점점 더 많은 전통적인 제조업체들이 제품을 디지털화하고 있습니다. 예를 들어 자동차+빅데이터가 Tesla가 되었고, 집+빅데이터가 스마트홈이 되었습니다. 물론 여기에 인용할 수 있는 사례가 많이 있습니다.

5. 비즈니스 재창조

비즈니스 재창조는 빅데이터 성숙도 모델의 가장 높은 단계여야 합니다. 이 단계에서 일부 회사는 고객 사용 패턴, 제품 성능 행동 및 전반적인 시장 동향에 대한 분석을 사용하여 JD.com의 신규 비즈니스, JD.com Finance, JD.com과 같은 새로운 시장의 새로운 서비스로 비즈니스 모델을 전환하기를 희망합니다. 지능. 또한, 주요 사업 데이터를 바탕으로 BAT의 어떤 사업이 전개되는지 상상해 볼 수도 있습니다.

진정으로 빅데이터를 보유하고 있는 중국 기업은 많지 않습니다. 우리는 전자상거래 가치 사슬 전반에 걸쳐 빅데이터를 보유하고 있는 행운을 누리고 있습니다. 우리를 제한하는 유일한 것은 우리 자신의 생각입니다.

위 내용은 JD.com의 기업 빅데이터에 대한 새로운 이해와 활용에 대해 에디터가 공유한 내용입니다. 자세한 내용은 글로벌 아이비를 팔로우하시면 더 유용한 정보를 공유하실 수 있습니다