大數(shù)據(jù)在提高商業(yè)決策水平方面的案例分析

文/桂峰蘭，遼寧行政學院 國際交流部

大數(shù)據(jù)在提高商業(yè)決策水平方面的案例分析

文/桂峰蘭，遼寧行政學院 國際交流部

本文摘要：大數(shù)據(jù)技術(shù)雖然發(fā)展時間不長，但是已展現(xiàn)出巨大的應用價值和實踐價值，能夠從根本上改變傳統(tǒng)的商業(yè)模式，在政務、社會、商業(yè)決策等領域發(fā)揮越來越重要的作用。本文挑選了一些大數(shù)據(jù)在商業(yè)領域典型應用的案例，并進行分析，來具體說明大數(shù)據(jù)在商業(yè)決策方面的應用。

數(shù)據(jù)分析；商業(yè)決策；大數(shù)據(jù)；Hadoop

大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心價值和資源，傳統(tǒng)的面向應用商業(yè)開發(fā)模式已經(jīng)逐步被數(shù)據(jù)驅(qū)動開發(fā)的商業(yè)模式所取代，數(shù)據(jù)驅(qū)動開發(fā)模式是基于對核心數(shù)據(jù)分析，在此基礎下發(fā)展出新的應用模式和服務，推動了企業(yè)的創(chuàng)新，提高了商業(yè)的決策水平。典型應用的案例如下：

1 沃爾瑪?shù)摹捌【婆c尿布”和“颶風與蛋撻”

沃爾瑪?shù)馁徫锘@分析案例“啤酒與尿布”，在數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)中已成為從所周知的經(jīng)典案例。其原因歸結(jié)為周未都是爸爸負責去超市購物，他們在買尿布的同時，順便犒勞一下自己，買一件啤酒。沃爾瑪根據(jù)這個數(shù)據(jù)分析結(jié)果，將啤酒和尿布放在一起銷售，來方便用戶和提高銷量。

在美國部分地區(qū)常飽受颶風的影響。在颶風到來之前為民眾提供好的服務，有助民眾度過危機，為此，沃爾瑪以此為課題利用大數(shù)據(jù)進行分析，將用戶銷售數(shù)據(jù)、貨物數(shù)據(jù)放在一起進行分析，并沒有發(fā)現(xiàn)明顯的特征，于是對分析的數(shù)據(jù)范圍進行擴大，加入了如天氣、周邊人流量、交通流量等，結(jié)果得到了有趣的發(fā)現(xiàn)，就是在颶風到時來之前，手電筒和蛋撻的銷量會大幅度的增加，“颶風”、“手電筒”、“蛋撻”之間似乎有種神奇的聯(lián)系，因此在颶風季節(jié)，手電筒和蛋撻就成為沃爾瑪貨物配送、貨架擺放的準則。

這兩個案例有一定的區(qū)別 ，“啤酒與尿布”的數(shù)據(jù)來自內(nèi)部系統(tǒng)，而“颶風與蛋撻”來自所有可能的數(shù)據(jù)源，不再局限于內(nèi)部數(shù)據(jù)，這就是大數(shù)據(jù)的核心思想，使用全量的數(shù)據(jù)進行分析。

2 航空公司信息化數(shù)據(jù)集成平臺

國內(nèi)的航空公司面臨巨大的數(shù)據(jù)日益復雜的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計需要，現(xiàn)有的航空公司網(wǎng)站的數(shù)據(jù)有很多問題，如數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)源多、用戶行為數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)量巨大但數(shù)據(jù)分析水平低下，迫切需要建立一個即能支持產(chǎn)品決策和運營，又能強化對用戶和市場的掌控力的信息化數(shù)據(jù)集成平臺。清華大學數(shù)據(jù)處理中心使用大數(shù)據(jù)來解決以上問題，打造航空公司直銷網(wǎng)站大數(shù)據(jù)解決方案。

2.1 搭建大數(shù)據(jù)存儲平臺，開成穩(wěn)定的運行及監(jiān)控機制。

2.2 建立機票直銷網(wǎng)站用戶行為日志采集模型，實現(xiàn)用戶行為日志數(shù)據(jù)的采集，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2.3 建立數(shù)據(jù)挖掘和分析基礎平臺，為數(shù)據(jù)分析打好基礎。

2.4 根據(jù)基礎平臺完成用戶分類、用戶群體喜好分析、代理點分析、網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率模型、用戶搜索分析等應用。

最終，在基于X86架構(gòu)的PC服務集群上實現(xiàn)了存儲容量超過50TB，對TB級別的數(shù)據(jù)分析在分鐘級別完成。相對于以前的Oracle數(shù)據(jù)庫存儲節(jié)點，減少70%以上成本。

3 電信運營商的管理決策

電信運營商存在巨大各種信息，包括通信網(wǎng)數(shù)據(jù)、通話數(shù)據(jù)、網(wǎng)上瀏覽行為數(shù)據(jù)、客戶服務信息等。為了將如此巨大的數(shù)據(jù)產(chǎn)生效益，電信運營商以Hadoop為核心搭建數(shù)據(jù)挖掘平臺，通過MapRedure并行框架對原始數(shù)據(jù)進行抽取和預處理，并聯(lián)合高校數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜疫M行數(shù)據(jù)建模和算法甄選，將決策樹、LSVR預測、Canopy等算法遷到Hadoop平臺，實現(xiàn)了管理決策模型庫，對數(shù)據(jù)、模型、應用、用戶進行統(tǒng)一的管理。該平臺的分析結(jié)果為移動終端促銷、數(shù)據(jù)業(yè)務套餐制定、客戶服務質(zhì)量改善提供了決策支持，極大地提升了業(yè)務發(fā)展空間。在3G/4G移動用戶上網(wǎng)詳單查詢方面的應用，又是一個典型的案例，隨著移動上網(wǎng)成為常態(tài)，用戶上網(wǎng)流量增漲迅速，隨之而來的數(shù)據(jù)流量爭議和投訴也不斷增多，據(jù)統(tǒng)計手機用戶一次訪問網(wǎng)頁，大約會產(chǎn)生數(shù)十條至上百條上網(wǎng)記錄，每月的上網(wǎng)記錄詳單超過2萬億，并以每月7%的速度遞增。移動用戶上網(wǎng)詳單記錄是一個典型的大數(shù)據(jù)處理問題，詳單記錄日志信息一旦寫入就不會更改，非常符合Hadoop的“一次寫多次讀”的特點。運營商通過組建一個涵蓋3個主結(jié)節(jié)、200個數(shù)據(jù)節(jié)點的Hadoop集群，實現(xiàn)了全國范圍內(nèi)近4個月歷史記錄的數(shù)據(jù)庫，為用戶提供歷史數(shù)據(jù)查詢服務。該系統(tǒng)部署后，用戶可以直接查詢到10分鐘前的上網(wǎng)記錄，平均查詢時間不超過1 秒。該系統(tǒng)使3G流量業(yè)務投訴比例大大降低，有的問題降到不到原來的1%。采用的Hadoop集群在獲得高性能的同時大大降低了硬件成本，服務質(zhì)量和經(jīng)濟效益大大提高。

4 房地產(chǎn)數(shù)據(jù)服務

房地產(chǎn)項目投資巨大，見效周期長，受政策、法規(guī)、市場因素影響巨大。因此，房地產(chǎn)開發(fā)商在進行新項目時，需要對購地價格、開發(fā)面積、容積率等內(nèi)容進行規(guī)劃，對投資回報進行測算。面對這一情況，房地產(chǎn)投資領域形成了一些以提供房地產(chǎn)數(shù)據(jù)為核心的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)服務公司，這些數(shù)據(jù)公司會收集一個地區(qū)歷年地皮的招拍掛信息，周邊樓盤銷售數(shù)量、用戶的面積和成交價、入住率、人口分布、文化、交通等數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘手段為用戶提供地產(chǎn)數(shù)據(jù)服務。其數(shù)據(jù)支撐平臺已由過去的關系型數(shù)據(jù)庫升級為以Hadoop為基礎的數(shù)據(jù)平臺，該平臺實現(xiàn)了各類數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲和計算，在MapRedure計算框架下實現(xiàn)了分析計算，數(shù)據(jù)挖掘用時的大幅度縮減，能夠快速為用戶提供多套咨詢方案，大大提升數(shù)據(jù)服務的價值。

5 大數(shù)據(jù)帶來產(chǎn)品創(chuàng)新

企業(yè)利用大數(shù)據(jù)獲取客戶需求和偏好，并充分利用這些信息用于改進自身產(chǎn)品設計和服務。我國很多中小企業(yè)從銀行貸不了款，因為他們沒有擔保，阿里巴巴公司根據(jù)淘寶網(wǎng)上的交易數(shù)據(jù)情況篩選出財務健康和誠信的中小企業(yè)，對這些企業(yè)不需要擔保就可以貸款。目前阿里巴巴放貸300多億元，壞賬率僅為0.3%。另一個例子，F(xiàn)arecast公司為消費者搜索各家航空公司的最低票價，還能幫助消費者預測未來一段時間票價將上漲還是下跌。消費者根據(jù)Farecast.com給出的預測決定現(xiàn)在買機票或是在將來用更低的價格購票。Farecast的預測是基于海量數(shù)據(jù)做出的，F(xiàn)arecast.com應用了超過115個每天更新的變量對每條航線的價格做出新的預測，不僅分析歷史的價格模式，也考慮了例如航油價格、天氣等其他能夠影響票價的因素，據(jù)稱Farecast的預測準確率能達到75%，并給予該預測推出一項叫做Fare Guard機票價格保險服務。

6 電子商務數(shù)據(jù)服務

利用大數(shù)據(jù)根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)訪問用戶分析和用戶行為分析，實現(xiàn)推薦系統(tǒng)、廣告追蹤等應用。來提高服務，創(chuàng)造價值。

推薦系統(tǒng)是電子商務企業(yè)大數(shù)據(jù)應用的關鍵，亞馬遜、當當網(wǎng)等電商企業(yè)就是根據(jù)大量用戶交易行為的數(shù)據(jù)進行相關分析，為讀者推薦相關書目，如根據(jù)同樣興趣愛好者的購買行為，為用戶推薦書目，以同理心來刺激購物消費。有關數(shù)據(jù)顯示，馬遜、當當網(wǎng)等電子商務企業(yè)近1/3的收入來自它的個性化推薦系統(tǒng)。

綜上所述，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷創(chuàng)新和飛速發(fā)展，其影響將不斷深入，大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的應用案例也層出不窮，大數(shù)據(jù)需要依賴全量、多維、實時的數(shù)據(jù)和相應的分析方式才能發(fā)揮其巨大的價值。因此，商業(yè)模式的變革和創(chuàng)新必須適應時代的發(fā)展要求，大數(shù)據(jù)在提高商業(yè)決策水平方面將發(fā)揮越來越重要的作用，基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式創(chuàng)新及轉(zhuǎn)型是商業(yè)模式未來的發(fā)展方向。

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