• 大数据在京东的应用

    时间:2013-10-31 来源:经理+ 作者: 浏览: 我要评论() 字号:T | T

  • 过去几年,京东高速发展,用户数超过了1亿,日PV量达到两亿,SKU(保存库存控制的最小可用单位)接近千万,自建了遍布全国的物流体系,向用户提供了各种各样的特色配送服务。

    在快速发展的过程中,大数据已经成为京东参与竞争的利器。

    京东商城的大数据应用包括商业智能、京东为商家提供的数据产品、以及京东智能网站的有关产品等。

    京东商城大数据研发副总裁李曦介绍说,大数据包含三个层面的内容。

    首先,企业的数据量要达到足够大的规模。“大家普遍同意的定义是,用BI的方式处理不了的数据才叫大数据。”

    大数据的另外一个重要组成部分是模型。“可能是预测模型,也可能是统计模型,或者是其他模型。”

    大数据的落地,还需要能够被最终用户理解并使用的应用。“目前整个行业的大数据应用,大多都是在之前的成熟应用中加入了大数据的内容。”

    在这三个层面之下是大数据的技术平台。

    李曦认为,大数据的上述组成部分都有自己的发展路径,例如模型即服务,数据即服务等等,后者的直观体现是广泛应用于广告领域的数据交易系统——数据拥有者通过互联网和移动互联网将数据开放给商家或供应商。

    三个特点:实时、融合、平台

    与大多数企业一样,数据对于京东的首要意义在于为企业提供决策支持。

    目前,京东有三万多名员工,分布在全国各地,每天都有海量的订单生成,也有海量的货物需要配送,客服也会接听海量的电话。京东的管理者们每天都会接收到各种各样的报表,这些报表都是数据平台产生的。

    “传统的商业智能提供的就是此类服务。”李曦分析道,大数据与BI的区别在于,BI数据分析的结果是延时的,可能是第二天,也可能是几天、几个月之后生成报表,而京东作为电商企业,很多大数据分析必须是实时的,如流量数据、订单数据等等。

    京东大数据应用的第二个特点是“结构化数据”和“非结构化数据”的融合。

    李曦解释说,传统公司,如银行、保险机构、电信企业等,它们的数据大多都是结构化的;而互联网公司,像百度、腾讯等企业的数据,多来源于网络评论、用户日志等,这些数据是非结构化或半结构化的。

    “电商企业的数据处于二者之间:从用户下单到仓储分拣,再到配送,整个交易链条上的数据是结构化的;而用户的网站浏览行为、购买评价等各种数据是非结构化的。”李曦坦言,京东需要做的是将结构化和非结构化的数据巧妙的融合起来,从而实现客户洞察、用户定位、风险评估等一系列与大数据有关的分析和决策行为。

    例如,在商业流通领域,现货率是一个非常重要的概念。简而言之,就是指在一个周期内,如一天,某些商品在仓储中有货的比例。假如某个商品24小时内12小时有货,那么这个商品的现货率为50%。商品的现货率低,意味着用户总是购买不到该商品,采购就需要及时补货。

    京东发现,现货率这个指标在电商应用时,并不一定能够真实反映商品的有、缺货情况。

    用户的购买行为会随时间变化而波动,例如,在深夜的6-8小时内,订单的数量会锐减,那些在交易高峰时间段总是购买不到的货品,在这个时候往往有货,这些商品的现货率有可能并不低。

    也就是说,某些商品,特别是那些销售流速快的商品,用户浏览它时总是缺货的,但是现货率是一个与时间挂钩的概念,与销售流量无关,这些商品的现货率有可能很高。

    “用户没有来的时候有货,并不表明用户来的时候一定会有货。”李曦说。

    为此,京东引进了一个新的指标,聚焦每个PV,每次商品浏览时,每个用户所阅读的商品是否有货,有货的比例是多少;某个商品多少用户看到的是有货;多少个商品用户看到的是缺货等。

    这是非常复杂的用户分析,李曦阐释道,首先必须知道用户从哪里来。京东在全国建有仓储,一些大的区域有很多种仓库,大的仓库也会对货品进行调拨,用户下单时,仓储会知道用户的地点,知道相应的仓库某个商品有没有货,再与这个商品每天的访问量,整合到一起计算出新的指标,实时提供给采销部门。

    这样就能够得出一个较为准确的现货率,真正指导采销备货,提升用户的体验。

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