零售大数据解决方案范文

引言：寻求写作上的突破？我们特意为您精选了12篇零售大数据解决方案范文，希望这些范文能够成为您写作时的参考，帮助您的文章更加丰富和深入。

篇1

不断膨胀的网购市场刺激着传统零售业向线上业务进击，O2O模式要求在技术上实现各零售实体店仓储系统、会员系统、支付系统、销售系统、财务系统、退货系统等的对接。而仓储系统数据库的信息服务对接技术复杂程度较高，需要零售企业的大量前期投入。相比之下，欧美国家成熟的智能化物流体系和信息系统使它们转型O2O模式的成功率极高。

霍尼韦尔传感与生产力解决方案部基于对客户的全面理解与对零售行业全渠道发展趋势的分析，为客户提供一系列传条码扫描器、手持移动数据终端、语音识别设备和工业打印机产品和全面、一站式的解决方案，帮助推动国内零售业仓储物流智能化体系的发展。

提升智能化零售水平

软件大有可为

在大数据正热的今天，除了部署硬件加仓储物流数据采集的准确性和效率，物流流程的管理和数据的分析也对发展实体零售智能化尤为重要。近年来，霍尼韦尔定位传统零售业对于数据分析及应用的缺失，将软件开发作为首要发展项目，从实体零售的品类管理水平、商品采购、供应链和效率等方面入手，助力实体零售智能化发展。

近年来，霍尼韦尔先后于今年3月及7月宣布收购Movilizer云端软件平台和仓储自动化领军企业Intelligrated。这一系列的收购行动不仅体现了霍尼韦尔向软件转型的决心，还充分扩展了在软件业务领域发展的业务范围。Movilizer公司创建了全球首个为现场服务提供应用程序的云平台，被在外的远程工作人员用于执行维护、修理、销售、配送和仓储等工作。

语音解决方案，提升生产力

篇2

过去的一年里，大数据浪潮风起云涌，基于开源软件与系统的全球大数据生态链格局已基本形成，同时也开启了大数据面向企业客户服务的新篇章。百分点的“数商”在判断未来大数据发展趋势和制定相应战略中又是如何体现的呢？

发展战略四步走

苏萌介绍称，百分点的创新体现在大数据技术、产品和应用这些层面。

在技术层面，百分点正专注于四个领域。首先是大数据基础架构，百分点搭建了多种多样的数据存储服务，并在此之上构建了实时处理、离线处理和数据查询三位一体的数据处理基础架构；其次是百分点特别重视多源异构数据的采集，开发出了大数据桥接、实时抓取、多源数据探头和大数据总线等系统，能有效地采集企业内部与外部数据；再次是百分点针对大数据的特点和应用场景设计了很多的算法和模型，包括多源异构数据整合、多重用户ID识别和打通、品牌/品类识别算法、自动分类算法、针对长尾分布的挖掘算法、用户价值模型等；最后是百分点大数据平台通过开放设置，可实现为客户提供一整套数据开发和应用工具，包括Big Data CEP（大数据复杂事件处理系统，是支持实时数据处理和建模的工具集）、Big Data Modeling Studio（大数据建模工作室，是支持离线数据处理和建模的工具集）、Data Visualization Studio（数据可视化工作室，支持数据可视化组件和报表开发）。

而在产品与应用创新上，百分点专注在两个方面。首先，以个性化推荐引擎为核心，推出了个性化微信、个性化邮件等新产品应用；其次，全面进入大数据应用领域，完成大数据底层技术平台、大数据管理平台，以及一系列大数据应用的系统级开发。

另外，通过产业格局分析，百分点总结出了全球大数据生态系统未来的六大趋势。第一是应用化，即从投入基础设施转向可执行的分析与应用的趋势，大数据将从概念测试进入到企业生产环境，能够迅速落地的应用将成为市场主导；第二是服务化，一切技术都将转换为服务，百分点看到了SaaS、PaaS、IaaS的崛起，未来还有可能会看到更多；第三是云端化，即一切服务皆为云，所有企业数据和分析最终都会转移到云端；第四是整体化，大数据整体解决方案包括数据的获取、存储、整合、分析、可视化；第五是实用化，大数据分析包括从低到高的四个层次：描述性分析（发生了什么）、诊断性分析（为什么发生）、预测性分析（将会发生什么）、和建议性分析（该如何做），其中，预测性分析和建议性分析才是真正对企业有实用价值的部分；第六是低成本化，去年阿里云的架构已不再采用IBM的小型机、Oracle的数据库、EMC的存储设备，但大多数企业不具有阿里云的技术能力，这些企业需要接受基于2B技术的服务来帮助降低“去IOE”的技术和成本门槛。

百分点认为，谁能帮助数以千万计的广大企业级用户应用大数据技术，谁就有机会取代Oracle成为大数据领域的BAT。

苏萌表示，百分点的业务发展战略将分四步走。首先是大数据基础平台的产品化，将数据探头系统、数据抓取系统、调度与监控系统、虚拟化系统、数据管理系统等封装成一个基础平台产品；其次是应用平台的模块化，针对不同的需求允许企业客户自主选择不同的应用模块，比如自动化营销系统、个性化推荐系统、用户洞察系统、微店个性化服务系统、老会员再营销系统等；再次是通过大数据开放平台搭建从数据到分析，再到应用的生态系统，支持第三方和开发者最大限度地利用开放平台；最后是将企业级大数据解决方案沿着垂直行业纵深实施。“不存在一个跨行业的通用大数据解决方案，不同的行业必然会有不同的数据特征和应用要求，要想有真正落地的大数据应用解决方案，必然需要技术公司深入调研行业需求，提供行业级的大数据解决方案。”苏萌说。

主攻线下零售

篇3

几周前，当费埃哲（FICO）首席执行官William Lansing参加斯坦福大学有关大数据会议的时候，他发现，业界关于大数据的热烈讨论已经从三个“V”增加到四个“V”，即Volume（数据量）、Variety（数据类型）、Velocity（处理速度）以及Value（数据价值）。而第四个“V”正意味着业界开始关注数据洞察，强调如何获取大数据的价值。“挖潜数据价值正是FICO成立50余年来一直专注的事。我们的核心业务就是分析各种数据，并做出智能的决策。”Lansing表示，“FICO的市值也在近一年来连续攀升，如今已经达到15亿美元。”

1956年，斯坦福大学的几名数学专家创立了FICO，公司当时的愿景就是希望利用数据分析预测风险变量，从而帮助银行控制信用贷款的规模。如今，FICO的分析技术正保护着全球2/3的信用卡业务，仅在美国就帮助各类机构实现高达100亿美元的审批贷款决策，可见其数据分析与预测技术的功底。“对我们而言，大数据也是大机会。”Lansing近日来到中国，并与本报记者分享了他对大数据的观点。

数据分层的价值

的确，如今大数据是个热门话题，但关于大数据的讨论多数还是围绕基础架构层面展开，比如Hadoop等技术。这些讨论多集中在数据存储、数据处理以及实时管理等方面。Lansing透露，即使是在硅谷，很多新兴企业也都是专注在大数据基础架构领域，比如Cloudera，它能够为开源技术提供商业软件级别支持，在大数据领域，就如红帽支持Linux一样，Cloudera 也在支持 Hadoop，议题多围绕在开发技术如何让大数据更易于读取和存储。然而，围绕大数据分析的话题还远远不够。大家都在讨论如何存储、捕捉大数据，但却很少提及客户究竟可以用这些大数据做什么。

其实，无论哪种类型的企业最关心的就是价值，这意味着，企业需要找出大数据中最相关的变量，然后基于这些变量数据进行建模，并基于模型做出更好的决策。这正是FICO的专长：如果数据处理能力无限，我们能不能基于所有数据做出更好的决策？我们能够为这些额外增加的数据量花费多少资金和精力？这些额外的数据对决策是否重要？处理所有数据的投入产出比如何？这样做是否会影响决策速度甚至是准确度？

这一系列问题的核心就是，数据生来就是不等价的。这至少意味着三个关键点：一、总有一些数据是更重要的数据，应该首先去关注这些更重要的数据，并基于这些重要的数据去进行分析和预测；二、数据的重要性有一个顺序，一些数据是我们要优先采用的数据，一些可以作为分析预测的依据；三、与所有的数据源相同，大数据也难免掺杂着虚假的线索、噪音和干扰，这是数据清洗的问题。所以，我们必须要非常智能地来使用这些数据。

Lansing认为：“数据处理是有范围的，我们会关注某些数据的范围，基于这些数据的范围来做出决策，找出那些更为实用的数据。因此，今天我们还是需要更关注于那些有实用价值的数据，这样的数据更多的是结构化数据。”

举例来说，银行机构需要通过所有数据了解他们的客户。这些大数据可能包括很多非结构化的数据，比如文本数据、图像数据，甚至是Facebook上面的数据。如果有一个银行的客户经常喝醉酒，我们是否可以根据他醉酒的频率来进行预测并确定他的信用评分呢？显然，这些数据可能有一定的额外价值，但并非是最实用的数据，而且我们还需要考虑在这些额外的琐碎数据上花费如此多的精力是否值得。如今，无论是美国还是中国的银行机构，都更关注实用的数据，并且采用那些被经验认为具有预测性的数据去进行分析。这些数据可能不见得是大数据中的非结构性数据，但是银行认为它们具有良好的预测性，可以进行分析。

分析方式的改变

大数据时代另一个值得关注的“V”就是Velocity（处理速度），这意味着在大数据的处理方面，不能简单应用传统的数据挖掘技术，数据分析的方式正在发生改变。Lansing也认为，大数据时代同样重要的是速度和效率的提升，客户正从“分批决策”过渡到“即时决策”。

事实上，数据分析大体有两种模型，一种是基于假设的模型，比如说我们要关注那些高价值的数据，关注相关领域的数据，关注那些能够提升效率的数据。

FICO在数据流特征分析领域不断推动创新，尤其是在欺诈防范这一领域。 其反欺诈解决方案模型依靠交易特征，概括了数据在交易过程中的特征，以便计算相关的欺诈特点的变量，而不依赖由此生成的既有数据。

另一种模型就是一种非基于假设的模型。因为，由大数据带来的变化是分析时必须减少对于固有数据的依赖，分析模型将能够根据数据流中的动态数据自我调整。为了应对不断增加的数据流中的动态数据，就需要集中研发自我学习的技术，包括自适应分析和自我矫正分析技术。Lansing相信，这些关键技术将弥补传统方式的不足，甚至将可能在某些领域取代传统的模式。

据悉，现在就已经有一些新兴银行在利用FICO的这种自学习分析方式进行小额贷款。这些贷款并不按照传统的贷款审批模式，而是针对次贷或一些特定的人群随机发放小额贷款。由于采用系统学习的模型方法，小额贷款出现坏账后，相关信息将自动输入系统，以供系统学习，然后再发放更多的贷款，并不断重复进行这个自我学习的过程。

这一做法只是在一个很窄的人群范围内采用，事实上很多大型银行接受这种方式也需要相当长的时间。但是不可否认，这种小额贷款方式可以逐渐补充原有的信贷方式，更好地为客户提供服务。

个性与共性

数据分析和预测的技术有没有可延展性，即能不能从银行业拓展到其他领域呢？实际上FICO对于客户行为的了解，不仅仅局限于银行业，还包括保险业和零售业，这是因为客户行为从数据分析角度看具有共性。

Lansing表示：“比如，在保险行业当中的欺诈行为和银行当中的信用卡欺诈的行为是非常相似的。在营销解决方案方面，很多零售业的用户行为和银行业的用户行为也是非常相似的。同样我们在金融行业的客户管理经验，也可以应用到零售行业。”

FICO擅长于分析一些复杂、困难的问题，而公司声誉也正是基于在金融行业里的优秀表现所建立起来的。因此，FICO除了开展信用评价为核心的业务之外，还开展了应用软件业务，帮助全球金融机构提供诸如巴塞尔合规咨询、账户管理系统、反欺诈系统、催收与资产保全系统、信用评分模型和技术等多方面的产品和服务，为非金融机构提供基于数据分析的市场营销解决方案等，并扩展到利用分析工具帮助客户解决任何分析业务方面。

篇4

荣之联在云计算方面拥有比较多的成功经验，尤其是在生物云、动漫云等方面已经是国内的佼佼者。

举例来说，荣之联帮助华大基因构建了生物云，存储容量达到20PB，计算能力达到200万亿次。由于生物学方面的数据量非常庞大，而且大多数是非结构化的数据，在过去一年中，荣之联一直探索如何在生物领域提高数据处理和分析的性能，降低复杂度。在选择与Alpine合作之前，荣之联曾经对Alpine进行了大约一年的考察。荣之联的高层也亲赴美国Alpine总部参观，同时走访了很多Alpine在美国的用户。荣之联总经理张彤表示：“与Alpine合作，荣之联可以更好地在生物学领域深耕大数据市场。双方的合作是战略性的，对于扩大双方在中国大数据市场上的份额十分有益。”

Alpine首席执行官Anderson Wong表示：“荣之联一直专注于数据中心市场，拥有良好的技术基础和客户基础，并在全国拥有近20个分支机构。这有利于Alpine迅速打开中国市场，为客户提供良好的本地化服务。”

IDC的报告显示，全球信息总量每两年就会翻一番，到2020年，全球信息总量将达到25ZB。处理复杂的海量数据需要有与之对应的创新性的解决方案。

Anderson Wong介绍说：“在美国，目前有大约150万名IT经理需要直接使用大数据分析的结果。”与已经存在了30多年的传统商业智能（BI）解决方案相比，Alpine的大数据分析解决方案是一个涉及整个数据处理流程的智能化的解决方案，可以对不断变化的信息进行实时分析，从而为商业决策提供更好的支持。

在大数据领域，一体机的理念越来越流行。Anderson Wong对大数据一体机方案表示认可。他表示：“提高大数据应用的计算能力、存储能力，还是要依靠优化的集成化硬件。在大数据领域，一体机的应用是未来的一个趋势。举例来说，Oracle公司10%的数据库用户已将应用平台转到了Exadata一体机上。”

Anderson Wong表示：“Alpine与荣之联合作，一方面，可以拓展在中国的业务市场，另一方面也可以把荣之联在生物云、动漫云等云计算方面的技术和成功经验带到美国去，可谓一举两得。”

篇5

数据架构

Teradata一直在研发结构化数据仓库领域的尖端技术，目前提供的服务主要包括硬件、平台产品、咨询服务等。比如最近几年由于大数据的需求非常旺盛，Teradata在传统的数据仓库平台上做了很大的延伸，如半结构化数据、非结构化数据，文本、视频、图像、传感器等各种不同的数据，Teradata协助大量客户做多元化数据的关联应用分析，提供各种成熟平台，包含Teradata统一数据架构（UDA）。在统一数据架构里提供数据整合平台，利用开源技术Hadoop，协助各部门做多元化数据的整合。“还包括从海量的整合数据中，怎样通过尖端的数据挖掘技术，探索海量数据中的价值。同时，如何将挖掘出的数据洞察力，与数据仓库里已有的数据进行结合，比如客户关系管理系统、交易系统，进行统筹的关联分析，为企业和政府产生更精确、有效、实时的行动。”Aaron Hsin介绍道。

Aaron Hsin表示，由于数据存放在多个不同的平台，产生的价值也都不同。Teradata有多元结构化数据统一的集中管控平台，能够给用户透明的数据访问，进行跨平台式的关联数据分析，产生更高的价值。“面向未来，下一代数据架构的理论应该整合数据科学、大数据、明确的模型、现有数据和技术的整合，以满足更高业务价值的需求。下一代数据架构应该融合来自各种引擎的数据，每个引擎能够创建、存储和转化数据，而且每个引擎能够执行一个或者多个任务。Teradata在业内独家研发的‘统一数据架构’就是体现了这一思想。”Aaron Hsin这样理解数据整合的未来趋势。通过整合Teradata数据仓库、Teradata Aster大数据探索以及Hadoop平台，整合了各平台的优势。未来，Teradata还将继续演进该平台，更好地通过单一平台、SQL等常用技术处理各种类型的大数据，使其满足不同业务和使用对象需求，并且快速降低大数据应用的难度和成本。今年，Teradata还正式宣布了对于全球的中小企业适用的云平台和云技术。该平台适合全球的客户，特别是为中小企业提供按需自助的数据分析服务。

大数据思维

“数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心就是分析。”Aaron Hsin表示，Teradata将始终根据客户的商业模式以及市场需求，为客户提供定制化的大数据解决方案，帮助客户实现商业智能。

而企业要真正具备数据整合、挖掘、分析、行动的能力，Aaron Hsin认为要经历4个步骤：第一个步骤是业务驱动。相关部门去讨论所选择的业务场景，采集整合需要的一部分大数据，选择这些数据的重点在于能够快速产生价值，能够体现你所选场景的数据。第二个步骤是，一旦数据被收集且探索出价值以后，需要与已有的数据进行结合，比如客户关系管理数据、客户交易记录等数据进行关联，以产生关联价值。第三个步骤是建立大数据的分析、支持体系和文化，使企业内部对于大数据的管理、探索、分析形成共识。第四个步骤就是逐步随着大数据体现这些场景的价值，它的范围会逐步扩大，再逐步建立企业、单位内部大数据的标准，形成统一的数据格式、采集方法、使用方式等。

“我们在企业的每一步骤都能够提供很好的解决方案以及服务。尤其Teradata统一数据架构（UDA）是代表未来发展趋势的典型大数据解决方案，能够帮助整合Teradata数据仓库、Teradata Aster数据探索以及开源Hadoop等多种平台和技术的优势，使得企业获得大数据中的洞察力，并形成业务行动力，赢得更大竞争优势。”Aaron Hsin表示。

Teradata统一数据架构已经在众多企业里成功实践。例如，一家全球性大型银行，通过部署统一数据架构防止客户流失。通过该架构中的数据探索平台，客户就能通过360度的视图，发现客户的互动过程以及关闭账户行为中最常见的路径。借助Teradata的分析，减少了5%高利润客户的流失。

Teradata是西班牙电信超过十年的合作伙伴，“我们一起做的这个项目，他们可以把大数据服务的具体产品提供给各行各业的客户，比如他们的零售商。过去零售商要拓展业务、增加零售网点，他们以前的选址可能要仰赖一些毫无头绪的外部数据，更加没有组织和分析的能力。西班牙电信能够以更加精确的位置服务数据提供给零售商，比如打算在这个地区开设新的网点，就能告诉你这个地区性别的统计学、人员嗜好的统计学、年龄、时段、客流量等方面的统计数据，更精确地告诉这个网点适不适合你。”Teradata服务过的案例比比皆是，Aaron Hsin很轻易就能列出一长串，“在航空业持续面临燃油价格上涨、竞争白热化和经济动荡的逆潮时，Teradata助力加拿大最大的航空公司——加拿大航空，通过着力采用集成数据仓库，有效提升市场竞争力。加拿大航空利用Teradata旅游业逻辑数据模型为框架，指导信息整合，从而减少开发时间和成本。全球最大的机场汽车租赁品牌赫兹租车公司（Hertz）已经选用Teradata动态企业级数据仓库环境，提供全新、强大且反应迅速的分析环境基础，帮助其在整合数据基础上制定关键业务报告和决策。”

篇6

3.10【阿里】阿里云正式成为MariaDB基金会白金会员，为全球唯一入选云计算公司，后者为全球知名开源软件组织，是关系型数据库管理系统MySQL分支。点评：水电煤

3.29【阿里云】阿里云·云栖大会深圳峰会ET医疗大脑和ET工业大脑，及机器学习平台PAI2.0，并宣布今年将增70万辆YunOS互联网汽车。点评：水电煤

3.30【阿里云】阿里云整合优酷CDN和视频云业务，CDN业务降价35%，流量单价最低0.17元/GB。点评：加速度

4.14【阿里云】阿里云与Meraas集团在迪拜设立的云计算合资公司Yvolv将参与沙特数字化变革计划，通过提供云计算大数据服务，输出中国自主研发飞天技术，预计投资额达75亿美元。点评：出海记

4.26【阿里云】阿里云将与江苏省政府合作，推出130300计划，以云计算、大数据扶植30家外包服务企业，再由受扶植企业助300家制造业企业互联网升级。点评：

5.17【阿里云】阿里云联合联通沃云推混合云解决方案，打造共赢云生态，在杭州、上海、深圳试点。点评：序幕

5.27【趣拍云&阿里云】趣拍云已被阿里云收购，其业务并入阿里视频云产品线。点评：阿里范儿

6.10【阿里云】①阿里云天池平合厦门航空启动“智慧航空AI大赛”，解决恶劣天气航班快速恢复问题。②阿里云推出“闪电立方”，一次可传100T数据，24小时可完成PB级数据迁移。③阿里云将新增印度和印尼数据中心，加速全球化布局。点评：发力季

6.11【阿里云】阿里云联合近200家IoT产业链企业设首个IoT联盟。涵盖芯片、及智能家居等各种类型IoT产业链伙伴，包括苏宁、海尔、高通、美的等IoT知名产业链企业。点评：加速度

6.19【阿里云】阿里云大数据计算产品“MaxCompute”将于年内在欧洲市场开服，涵盖处理分析、机器学习等数据智能服务。点评：一城一局

8.1【阿里云】阿里云与无锡市高新区战略合作，将共同打造物联网特色小镇。点评：标准化

8.4【阿里&澳门政府】阿里与澳门政府签署协议，将通过阿里云计算和人工智能等技术推动澳门云计算中心建设、新型智慧旅游城市建设、城市智能交通网络建设、云计算人工智能人才培养。点评：阿里式

8.10【阿里云】阿里云云服务器ECS企业级产品家族，已推出面向173种企业应用场景的19款实例。点评：

10.9【阿里云&荣之联】阿里云联合荣之联以1619万元中标云南国际现代物流云综合信息服务平台项目。华为、数梦工场、腾讯云等未中标。点评：阿里式

10.30【阿里云】阿里云开放马来西亚大区服务，为当地提供本地化产品技术和市场服务，系继新加坡后阿里云在东南亚第二个开放服务大区。点评：东进运动

11.8【阿里云&联通】阿里云与联通合作平台“沃云Powered by Alibaba cloud”上线，由阿里云提供技术和解决方案，浙江联通提供服务，为企业提供上云咨询。点评：阿里式

11.22【阿里云】阿里云在广东成立研发中心，拟招募1000名云计算和AI工程师。点评：最强大脑

12.18【阿里云】阿里江苏云计算数据中心落户南通，总投资180亿元，占地450亩，将建设30万台服务器。点评：喊麦

12.20【唯医网&阿里云】骨科平台唯医网与阿里云合作，双方在云计算、大数据、骨科AI等领域进行产品与技术、解决方案与服务等的合作。点评：步步为营

篇7

2017年3月，厦门南讯软件科技有限公司（简称，南讯）创始人陈碧勇告诉《中国经济信息》记者，电商能做到这点有赖于他们的客户运营管理系统（CRM），大数据处理能力。去年该市场规模约20亿元，未来破千亿元也只是“小目标”。我们就要陪伴处于萌芽期的“新零售”成长。

“程序员”发现零售“痛点”

陈碧勇微笑中透着真诚。他开过店，做过电商，现又为零售商做起软件服务。在一黄白工位间，他介绍道：“南讯以程序员居多，他们每天所做的用一句话概括，其实就是利用大数据技术，打通零售行业的线上线下、各业务板块，让数据说话，创造‘新零售’。”

“帮零售业企业增强商业能力，是一个巨大市场。”陈碧勇说，以北京的同仁堂为例，其有2000多家线下门店和1家线上旗舰店，通过经营活动产生了大量数据。由于在不同入口消费的人群年龄和消费习惯不尽相同，这就需要我们帮助同仁堂对线上和线下多年来积累的数据进行整理和分析，并整合为拥有唯一身份识别标签的资料，然后再通过不同的算法对消费者提供个性化的产品和服务，实现精准营销。

不仅同仁堂，南讯软件最主要的服务对象是电商，这些电商主要为天猫、淘宝、京东、亚马逊等平台。通过与这些主流电商平台的对接，南讯已经覆盖了中国市场超过4亿消费者，帮助大量企业构建了数字化经营体系。

对大多数人而言这行业的确令人“懵逼”，陈碧勇如何进入这一领域的呢？

2004年，陈碧勇毕业于福建某高校计算机专业。距大学毕业还有一年，他就进入奇虎360在福州的企业，并在此后数年一直从事与软件相关的职业。

据他回忆，这段时间除了积累经验和人脉，最重要的是在工作之余尝试着自己开店，做与零售有关的投资和运营。也在这时，他开始思考零售业的“痛点”。他说：“我发觉这一行业的运营方式有很大改进的空间，客户量主要仰仗地段客流，无形中推高了成本，客流潮汐现象明显，用户体验不好。最关键的是你不真正了解你的用户，很难增加回头率。”

“当时我就在想，怎么样才能让零售行业从依赖地段流量中解放出来呢？最自然的想法就是通过软件来解决问题。”“现在回头看，进入用户关系管理行业正是始于那时。”陈碧勇若有所思地说。

“爱的供养”令“草根”逆袭

发现问题和解决问题之间是遥不可及的距离，是从天而降的“爱情”让性情中的陈碧勇“中招”，走上了零售业软件服务之路。

2011年，南讯软件正式推出旨在提升电商客服效率的“客道精灵”和“客道CRM”。

“客道精灵”其实源于陈碧勇的一次细心观察。他发现，即便最有效率的客服，从早到晚、不吃饭、不上厕所一天的销售额也就17000多元。“你想啊，每个客服面前都是一堆对话框，答了这个就忘了那个，效率不会高。”他说。

“我是程序员出身，想做一款软件来帮帮客服，却恰好因为这样的性情之举受到了爱情眷顾，那个麻利的客服后来成了我的太太。”陈碧勇略带甜蜜地笑了。

这个软件优化了客服的工作，工作效率倍增。以“核对地址”操作为例，原本要客服点击鼠标5次，键盘3次，现在只需点击键盘和鼠标各1次。

此后，南讯旗下的产品和服务不断推陈出新，包括全渠道客户资源管理解决方案“ECRP”、淘宝网内首款数据与CRM打通的积分互动平台“爱互动”等皆成为了从线上到线下客户关系管理和互动的创新性产品。

2014年“双十一”，南讯软件服务的店铺完成了10.04%的天猫全平台交易额。2015年，南讯软件帮助所服务商家，完成了5230万笔交易，总金额达101亿元，是阿里集团2015年“双11”期间后台支持服务商中系统最稳定、处理订单量最大的。

“过去几年是美好的时代，快速增长的订单让淘宝商家感受到了电商的魅力。但同时，也遭遇了‘成长的烦恼’。”陈碧勇说，大量的订单涌入，让销售人员疲于应付各种繁琐的咨询、售后等服务。有企业牺牲服务质量，有的则增加了人员，推高了运营成本。除此之外，陈碧勇还发现，卖家的客户关系管理（CRM系统）十分粗放。“许多超级卖家空有上百万的用户数据，却不知道如何使用，造成二次转化率和回购率低下，可以说是一种资源浪费。”他说。

正是看到电商行业的这些机会，2010年，陈碧勇创立了南讯软件。

线下零售信息化蓝海

南讯软件成立7年后，在大消费领域客户数据挖掘与运用领域面对的竞争对手已是微软、甲骨文等世界知名企业。无法可想，几年前，他这还只是杭州郊区一间普通出租屋里几个年轻人怀揣的梦想。

那时为节约成本，陈碧勇和另两个创始人在城乡结合部租了间两室一厅。据他回忆，“那年夏天杭州很热，六个男人挤在没有空调房间，除了睡觉就光着膀子写代码。”现在，南讯软件已有200多人，那段岁月却铭记于心。

这的确不是一句“世界那么大，我想去看看”就能解释的。“我想做的与钱无关，只是想利用技术帮助企业打通“信息孤岛”，摒弃以往所倚重的缺乏数据支撑的纯感性决策模式。”他解释道。

企业要发展资金很关键。2014年起，南讯软件开始融资计划。“当时，国内外多家知名风险投资机构向南讯软件投来‘橄榄枝’。”但南讯最终选择了达晨创投，并在2015年7月完成了A轮6000万元融资。

“选择达晨创投，最重要的一点在于双方对南讯软件未来发展战略的认识一致。”陈碧勇表示，无论是行业领先，还是资本青睐，南讯软件将始终坚持以客户资源管理和大数据应用为核心，并借助于此轮融资，进一步拓展未来的生态布局。“我们已经计划对线下门店信息化创业公司的投资，与南讯软件形成互补发展。”他说。

篇8

信息化技术应用开发商们知道，越是运作灵活、自由空间大的行业的应用的信息化解决方案就越是难以完成，因为信息化应用解决方案最大的风险就是用户不断变化的需求。信息化应用开发商/解决方案提供商们面对营销市场占很大比例的分销/直销行业对于分销/直销行业采用的主要还是Case By Case的做法，‘度身裁衣’为企业定制解决方案。

营销活动，不论是零售、分销、直销还是其它销售模式，其最为基本的和最为关键的就是‘销售’。而分销/直销行业销售信息化确恰恰是一个薄弱的环节。分销行业，在广泛的区域范围建立销售机构、渠道，并且随着市场的变化而不断调整、变化着，并且主要销售模式：专卖店和与零售企业的联营还有一部分销售人员的移动销售，总之怎么能够卖就怎么卖；而直销则更是一种特殊的销售方式，在杨谦的《中国直销市场的发展趋势》已经对这种营销方式做了详细的描述。分销/直销营销模式的特点决定不能够与零售行业一样放置收款机等在那里等人家付款。由此，市场对‘移动商务解决方案’提出了需求。

移动商务解决，首先需要配备能够移动的数字化设备。为大家所熟知的比如笔记本电脑、便携式电脑（又叫可移动PC）、PDA等，笔记本电脑功能强大，能够做很多的事情，不过价格还是比较贵，而且专用性不强；移动PC则需要即时的电源；而PDA具有蓄电池、能够方便携带、价格便宜，也没有那么多的功能（作为销售终端多余的功能在一定情况下会成为累赘。）。并且主要的几大数据库厂商如：IBM、甲骨文（Oracle）、赛贝斯（Sybase）和微软（Microsoft）都开发了支持PDA嵌入式商务应用的数据库和开发工具。

赛迪网（ccid）在2004年3月11日文章《Sybase移动商务解决方案》中讲述了关于Sybase对于‘移动商务解决方案’的一些介绍，的确如‘赛迪’所讲，‘移动’的、跟随人一起的方案能够使员工能够在任何时间任何地点都能够高效率地工作，另如‘赛迪’所说的，“永远可用”模型正是企业开发移动应用的关键。而‘赛迪’还说，“永远可用”模型不仅使员工在网络连接的情况下访问企业信息和应用，而且允许员工在离线的方式下，利用本地数据存储，访问企业的重要信息和应用，并在网络接通的情况下进行数据同步。 “永远可用”模型是一种全功能的应用，它是常连接的应用（即应用永久连接到一个服务器上）和偶连接的应用（即应用单独或定期连接到服务器）的结合。“永远可用”模型不仅可以提高电池寿命和应用性能，还可以节约网络的连接成本。而又接踵分析和论述了‘设备与应用相匹配’、‘投资回报率最大化’、‘综合考虑’等累累问题，帮助商家企业从实际出发考虑了许多，最后提出了‘Sybase iAnywhere Solutions移动商务解决方案’较全面地介绍了相关产品以及系统的部署等等。的确是思考全面，具有实操性的‘移动商务解决方案’。其实业内的人很容易能够理解，所谓‘移动商务解决方案’就是对于‘可移动数字设备’在企业信息化应用中的部署、开发。

篇9

健康医疗温情暖意

同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核；同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。

未来的医疗片段：由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据，自动传入云端，进行数据分析与处理，再将其结果发给医生，后者给出诊断或康复建议。例如日常的健康监督、运动及饮食指导，或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理，甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。

智能交通路路畅通

杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版，使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储，而且还能被大量的使用者快速地访问和使用。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询，仅需不到1秒的时间。

未来的交通片段：无人驾驶将释放驾驶者的双手，提前预知路况信息，并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验，车载应用尽在云端。例如挡风玻璃，类似于手机屏幕，可实现多点触摸、支持视频通话，在玻璃上比划几下就能导航、显示路况、查询天气和附近美食、阅读电子书、回复邮件、互动游戏等等。

魅力体育完美呈现

IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。

未来的体育片段：今后，比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息，还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权，甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况；如果遇上有人情绪失控，球迷们还能通过手机立即报告，专人将会迅速呼叫保安人员，以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平；你能想象从手机上投标赛后新闻会的座位吗？或者在衣帽间外和球员照相？这些都将不再是梦想。

智慧教育创新源泉

为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。

未来教育片段：未来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。

全面迎接金融大数据时代

华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。

未来金融保险片段：通过大数据处理对个人信用信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。

零售营销极致体验

作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle零售应用解决方案，以优化运营管理，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长，包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。

未来零售片段：当一位顾客踏进百货店大门的一刻起，门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录，甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。

电信大数据异军突起

篇10

TM-U330拥有灵活的黑标定位功能，可以智能反馈送纸状态，能够根据税票种类适应不同税票的定位，保证打印的发票字迹清晰、位置准确，同时也更加方便用户跟踪打印机的工作情况并实时监控打印机状态，更加智能高效。

TM-U330延续了爱普生针式打印机产品一贯的稳定、耐用、高负荷的优点，打印速度和精度相比之前的产品进一步提升，而且能够有效减少打印内容发生错位和串行的问题，减少废票的产生。

在打印一般单据时，TM-U330可以进行省纸打印，用户可以按照0、25%、50%、75%四种预设比例缩减字符间距或者行间距，从而节省打印纸张。TM-U330的打印分辨率可以达到180dpi×180dpi，汉字输出速度达到了5行/秒，帮助对打印速度要求很高的零售和餐饮用户提高效率、减少顾客等待时间。值得一提的是，TM-U330还支持时下流行的高精度二维码打印，满足零售和餐饮用户的大数据营销需求，进一步提升用户的竞争力。

除了针式打印机TM-U330，爱普生还有热敏型智能票据打印机产品供用户选择，热敏型智能票据打印机更适合空间狭窄的用户选择。热敏型智能票据打印机TM-m30机身精巧，可以放在餐厅吧台的任何位置。该解决方案支持移动终端和平板电脑的POS系统，用户只需通过智能终端或者平板电脑与打印机配对（拥有NFC近场通信和二维码配对连接等多种连接方式），就可以马上实现单据快速打印，拥有上进纸、前进纸两种模式可选。

篇11

她在美国学化学工程，出了学校的学霸却“不务正业”地进入了有着美国“金融黑帮”之称的第一资本（Capital One），8年间，她历任产品、市场、风控高级经理。2006年，她回到中国进入渣打银行，创立零售风险经管团队，任渣打中国零售风险总监，经管跨越50亿美元的信贷资产。

这些辉煌的履历都来自于周静这个看不到岁月痕迹，又看似弱不禁风的“大女生”，但是如今一切归零，专注“读秒”。

2015年1月26日，周静离开上海来到北京，将自己驻扎在温特莱中心16层挨着门的工位上。5天后的2月1号，她所带领的团队就立项要做一款智能的信贷产品，PINTEC集团CEO魏伟将其冠以“读秒”之名。

4个月后，读秒在周静战斗过的上海揭开面纱――读秒的现金贷业务上线，它是一款线上审批，无抵押，线上放款的纯互联网信贷产品，当时额度是2万元以内（现在已经上升至5万元），运营当天就接受了线上的第一个申请。上线一年后，读秒从一个纯产品升级到一个整体解决方案和决策引擎，她也从产品负责人成为读秒的CEO。

读秒出水之时，已经有不少公司尝试消费金融不同的玩法。“市场玩家各自依靠着生态、技术、商业模式一较高低。但新兴的消费金融好比马拉松，现在仍处于最前端的一公里处。巨头注重业务量打造了先收优势，以技术铺路的科技金融公司则正积攒更多接口，厚积薄收。” 周静说，“在我看来，固然最终的胜负易下定论，但技术永远是科技金融最不可忽视的环节。”

为什么要快？

2006年，周静进入渣打银行，2007年渣打开始人民币客户业务。周静开始组建风控团队，做零售信贷业务，这9年帮它在中国市场落地，并且对整个中国的信贷市场，包括零售和中小企业、房贷市场打下了非常好的基础。

在这期间，她和团队尝试把个人信贷的流程进行压缩，时间从10天缩短到7天，又从7天缩短到3天，甚至想要做到1天就可获得信用额度，但始终难以在传统金融机构中实现实时授信，原因在于传统信贷模式有瓶颈，整个流程步骤不能省、次序不能变。

当时，零售类的长尾客户，不管是个人还是小微企业都难以被传统金融很好地服务，整个流程太繁琐、太长，太不符合互联网时代。周静当时就希望有一个产品能解决客户的需求和痛点，同时风控还能把住。

的确，中国零售信贷行业存在着痛点：首先，无论是个人还是小企业，信贷需求旺盛，但高门槛和复杂的流程压制了它们的需求。企业或者个人对信贷的需求大多被磨灭在长时间的等待和复杂的流程之中。其次，对于金融机构来说，尽管它们也想做零售信贷，但是这个市场非常的碎片化，所以需要投入的成本高。再有，很多商家想给终端客户一个信贷解决方案，但要打造这样一个解决方案投入非常大，如果信用风险控制不好，后果很可怕。

针对痛点，周静认为信贷产品必须具备三点：第一是高便捷性。移动互联网时代的信贷，一定要在手机上也可以做到全流程的申请，获得实时的结果。第二是超强的适配性，这个产品本身需要可适用于不同的场景。第三是可持续性。金融机构的痛点就是需要非常大的投入，而可持续性却不高，这也是读秒需要深耕的地方。

读秒的业务涉及到个人线上信用贷款、小微企业线上信用贷款和针对机构客户的线上信贷解决方案三类。除了具备周静认为信贷产品必须具备的高便捷性、超强的适配性和可持续性外，读秒还做到了快速、透明和高效。

传统银行最快能做到3天，读秒10秒钟完成个人贷款授信，自动放款。在整个信贷流程，特别是小企业信贷流程当中，中间有很多的中介，不仅拉高了客户成本，对机构来讲风险也高，现在读秒切掉了很多中间利益作假的机会。

从读秒的申请流程来看，个人客户提供姓名、信用卡号和手机号等简单信息；然后读秒通过不同维度进行评分，并在几秒钟内做出决策。全程自动化审批，具备安全、便捷、精准、满足碎片化需求、适配性强等多个特性。另外，读秒基本上没有金额下限，哪怕100元也可以做分期。后台系统从不过节，7×24小时全天候在线。同时，读秒还可以定制化地嵌入不同的场景和不同的行业的解决方案，让客户体验最优。

技术输出

从美国到中国，18年的岁月周静几乎都是在与风控打交道，风控对她来讲，不仅仅是一套算法或技术或模型，而是“从你圈定市场里哪些是我的客户开始，就已经在做风控了”。

为了更好地控制风控，读秒从立项开始花了大概一年的时间打造了最大的数据库，接了约40个数据源，通过API接口时时交互。数据接入进来之后，读秒会将其放在一个库里面，通过自建的欺诈、预估收入、预估负债比等多个模型对数据进行清洗、挖掘，通过平衡卡和决策引擎给出综合决策，且所有决策是平行进行的。

周静认为，金融是看重边际效应的行业，而互联网看重的是规模效应。相比于互联网巨头的体系和生态闭环，开放体系的智能信贷业务将获得更大成功。6月初，读秒把智能信贷决策引擎做成POWERED BY DUMIAO（读秒驱动）产品，向合作机构技术输出。

在读秒的开放体系中，“读秒驱动”主要面对两大客户群，对于零售企业，“我们可以全流程的输出零售信贷服务解决方案，扩大客户群体，促进销量，增加用户的黏性，让企业不用自己打造很大很深的金融体系，而是我们帮它去服务终端客户。”周静介绍，对于金融机构，读秒也会做智能信贷基础解决方案的输出，“金融机构可以得到纯电子化的信贷的解决方案，从而可以切入长尾、碎片化的消费信贷场景。我们可以追踪资金的流向，流程透明，安全性也高。”

篇12

渠道变了

电商迅猛发展的剧烈冲击、实体店经营成本日益加重等因素导致传统零售企业经营困难。据可靠数据显示，今年5月，全国50家重点大型零售企业零售额增速同比回落5.2个百分点。虽然电商的发展让传统零售业感受到了前所未有的压力，但也让曾对电子商务抱有敌意的传统零售企业看到了转型和提升的一个新模式——向电子商务转型。

许多零售企业已经在行动。富士康3月宣布，将其在中国的零售业务的重点转向网络销售；伊利乳业坚持采用多平台试水运营电商，其产品在天猫、亚马逊、当当网、1号店等电商平台上销售……有业界人士预测，到2015年，中国网络零售业占社会消费品零售总额将升至10%以上，电子商务正飞速蚕食着传统零售业的市场份额，传统零售企业需要打通已出现阻滞的“血脉”。由此可见，转型电商不是传统零售业的一个选择项，而是必然行为，多渠道销售更是大势所趋。

然而，传统零售业向电商转型绝不仅仅是办个网站这么简单。在开展电子商务的业务中，传统零售商面临着技术水平不足、欠缺专业团队、营销经验不足等劣势。

从技术上来讲，电子商务对网络建设、营销技术手段、消费者分析和数据挖掘技术等方面都有着很高的要求。以数据挖掘为例，沃尔玛、Target、亚马逊、Tesco等国际商业巨头已运用大数据技术多年，并用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式的创新，大数据技术应用初具雏形。而我国绝大部分传统零售商接触大数据不超过3年。

从专业团队和营销经验来说，我国众多传统零售企业所谓的转型，仅是将网络零售业务交给信息部门来做。而传统零售商对网络营销的认识有限，在短时间内，其注意力很难从传统零售商有限的货架空间转移到线上线下融合、合理的定价方案等方面。

并非线下模式的复制

固然，电子商务的低成本、高开放性、灵活性等特点，能够帮助零售业绕开中间环节，实现个性化、批量化、定制化的订单生产模式，也成为传统零售业打造自有品牌的一条捷径。然而，在电商深刻改变消费者习惯的今天，传统零售商如果仅通过电子商务让消费者完成购买流程——挑选、比价、购买等，传统零售商铺就很可能伦为电商的“产品展示店”。因此，向电商转型，零售商单纯地将线下模式复制到线上，必是死路一条。

在帮助国美在线完成从零开始的战略与平台规划发展到今天的规模，戴尔咨询对于双线问题有着独特理解。戴尔咨询负责电商战略与实施的董事总经理杨念农在接受《中国计算机报》记者采访时表示，对传统企业来说，双线业务共同发展是零售业转型电商的核心，而良好的定价策略则是关键。“价格优惠可以吸引客户，而电商烧钱则会陷入恶性竞争的怪圈。良好的定价策略要保证企业既能留住客户，也能让企业保持健康良性的发展。”面对线上线下的营销矛盾，杨念农表示，企业可以采取差异化战略，比如海尔的许多型号的产品并不在线下销售。

杨念农强调，在零售业中，过去线下大的采购量级，或将成为企业线上采购带来价格优势。针对如何处理线上线下两种销售渠道，上海商学院教授顾国建提出了自己的观点，在一定条件下这两类不同的零售商可以实现业务链的重组和配合。在初级阶段，实体零售企业可以先明确以“实体门店为主，网络商店为辅”的整体战略，可让电子商务成为实体零售的补充。

总之，传统零售商转型电商，应运用信息技术制定良好的定价策略，来影响消费者的消费决策，并通过双线业务的融合，保证传统零售商铺“实体体验”的优势和线上的价格、采购等优势。

除此之外，物流配送也是传统企业转型电商面临的一大问题，对于产品走量相对较大、客户群大、订单数量大量化、客户空间区域广的零售业更是如此。

“对伊利集团来说，消费者对乳制品新鲜度的敏感度日趋上升，如何将受到保质期、保存条件严格限制的产品及时送到全国各地消费者手中成为了伊利集团经营的重要问题。”伊利CIO王晓刚表示。据了解，伊利液态奶事业部采用从工厂直接送达客户、在全国重点城市布局分仓两种方式进行物流配送。

“节点分散、覆盖面广等特点造成了电商与传统渠道配送截然不同的需求，同时对企业的仓储物流体系建设也提出了新的要求。”戴尔服务负责IT战略规划的董事总经理赵津宁表示。

提前布局大数据

面临线上线下业务的冲突，定价和物流方面的战略需求，零售业转型破冰离不开对新技术的关注，正如上文所提到的目前我国零售业电子商务在数据挖掘技术等方面很弱。

零售业是大数据产生广泛应用的领域，一个极具品牌商、顾客以及销售行为产生的大量数据无疑对零售业是一种隐性价值资产，若将这些隐性数据价值释放出来，利用数据和商业分析结果来指导决策，那么零售业高层将做出更加理性的商业决策。

大悦城IT资讯部负责人张岩表示，大悦城通过“多维度的大数据分析方法”，通过每家商户的销售变化，针对商户短板开展精准高效的市场行销活动，朝阳大悦城保持了总销售额增长近40%的商业奇迹。

这是国内零售业关于大数据的前沿应用，事实上，我国传统零售业对大数据的应用微乎其微。我国使用大数据的技术瓶颈较多，如难以预测大数据可以增加的价值、技术限制或分析技巧不足、较难聘雇专业人员处理分析巨量数据、购物者隐私权与安全方面的顾虑等，这些问题将伴随着传统零售业电子商务的发展。

如今，零售业纷纷向电商转型，大数据的作用将凸显。以伊利集团为例，伊利产品的试用装和体验装的发放已由线下逐渐转移到了线上，与试用装线下发放的成本高、效果无法控制相比，电子商务渠道可以更准确地找到目标消费人群，获得更精准的数据，并做到出货的可追溯。