大數據在互聯網+行業中的應用

周恒敏

摘 要：自2015年兩會上李克強總理提出“互聯網+”概念，互聯網+與大數據產業已經上升為國家戰略，金融、制造業、物流、零售等傳統行業與大數據的結合迸發出新的火花，同時大數據在越來越廣泛的領域得到應用，為更多的行業注入了新的血液。大數據的研究與應用在互聯網、零售業、制造、物流等行業已經開始顯現巨大的社會價值。

關鍵詞：大數據 互聯網 零售 制造 物流

1大數據的產生和價值

1.1 大數據的定義和特征

對于大數據的概念，Gartner給出了這樣的定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的意義不僅僅在于掌握龐大的數據，更多的是怎么去挖掘分析這些數據，通過分類、聚類或關聯性分析，提煉出這些數據的內在價值，并為人們所需，為人們提供服務，才是大數據真正的意義。

大數據的特點，在大數據年代肯定是耳熟能詳了，主要包括4個“V”：Volume（體量大）、Variety（類型多）、Velocity（產生速度快）、Value（價值高）。

1.2 大數據的價值

大數據的價值是隱藏在數據內部的隱形價值，需要在數據的合理利用過程中對其進行準確的分析，才能被挖掘和實現。大數據價值的驅動帶動了各行各業大數據的大發展、大應用。大數據的應用能夠使企業提高對數據的管理能力，揭示數據背后的商業價值，使企業從宏觀層面上更好地洞察企業競爭力。大數據還能切切實實為人們生活帶來舒適與便利，生活智能化、工作效率化、出行便捷化，讓大數據應用的發展真正服務于

人們。

2大數據在互聯網+行業中的應用

2.1大數據在互聯網行業的應用

互聯網是大數據應用的領跑者，互聯網的飛速發展也是大數據產生的重要原因。并且大數據是互聯網的重要資產，其數據量與用戶量成正比，越來越多的人在網上創建資源、分享資源，內容資源的急劇豐富產生了這個信息爆炸的年代。基于這些信息，可以向用戶提供諸如新聞feed流、搜索服務、線上購物、團購、支付、社交網絡等基于大數據的互聯網

服務。

2.1.1大數據在社交網絡中的應用

社交網絡中的大數據應用最基本是對用戶基本信息分析和用戶詳細行為分析，基于這些分析進而實現個性化服務、精準廣告、口碑營銷等應用。通過收集社交網絡中的用戶基本資料，利用大數據技術對這些信息進行整合分析，全方位地對用戶的喜好特征進行畫像。通過鼠標點擊、移動終端、鍵盤輸入等方式采集到用戶各色各樣的行為數據（包括位置信息、活動信息、情感文本等），利用大數據技術分析用戶特征，針對性的提供千人千面式的服務和指導產品的開發等。社交網絡中的大數據離不開對用戶的分析，利用大數據技術對用戶數據集用戶行為數據進行推導分析，挖掘其中的價值。

2.1.2大數據在電子商務中的應用

與傳統的商業模式相比，電子商務存在著得天獨厚的優勢，它掌握了用戶的購買行為信息、瀏覽記錄信息、用戶的資料信息、商品數據、訂單數據、商家的信用信息等等商業數據，這些數據存在于電子商務的整個業務流程中。以阿里巴巴這家中國最大的電商平臺來說，他們可以挖掘分析這些數據資料，針對不同客戶推送不同的但是與他們相關的商品信息，進行精準的電子郵件營銷。對用戶看過的或已加入購物車但未購買的商品，阿里巴巴則根據可能的情況：商品不合適、價格偏高、購物時間在大促前等原因進行分析，在引入降價或其他類似商品及大促前夕推送APP通知、短信甚至郵件的方式告知用戶，起到提醒用戶、增加用戶粘性的作用。

2.2大數據在制造業中的應用

制造業是關系國家經濟命脈的中流砥柱，制造業是否繁榮直接影響國民經濟的穩定與否。制造業同樣也是國家綜合國力的重要組成部分。制造業是帶動社會發展轉型的火車頭，也是經濟增長和就業市場的重要基石。

這些年來，由于貿易壁壘、信息鴻溝的減少以及經濟全球化的擴張，導致更多跨國大公司的迅猛發展，全球范圍內的專業化分工體系的逐漸建成，造成制造業廠商的跨國設計、采購、組裝、制造、銷售、服務等生產網絡比傳統時期要大的多，復雜度也大幅度增長。為了進一步提高生產力，就需要通過大數據技術來提升生產運營效率。

2.2.1產品設計

在互聯網時代，客戶與企業的交互和交流會產生大量的數據，挖掘分析這些客戶數據，對于企業掌握客戶的喜好，在產品開發過程中能準確的抓住客戶的需求點。例如，小米公司開設關于MIUI的論壇，讓用戶在論壇上討論MIUI的優缺點和改進的方向，小米的公司的工程師也可以參與討論，或利用大數據技術后臺收集網友的意見和建議，這種工程師與廣大電子發燒友共同參與并設計產品的形式，將小米公司的產品設計的更滿足大眾的需求，更符合市場的期待。

2.2.2供應鏈優化

通過供應鏈上采購、制造、倉儲、物流、銷售等各環節的大數據采集和分析，以訂單的流轉為中心，整合企業供應鏈各環節的資源和客戶資源，提高采購、制造、倉儲、物流、銷售的效率，并大幅降低成本。例如蘋果公司的iPhone需求量巨大，蘋果供應鏈管理部門通過大數據技術采集供應鏈各環節的供應商、企業內部運營以及客戶訂單數據，蘋果公司能分析出各供應商的供貨能力、代加工部門的制造能力、物流供應商商承運能力、各終端市場的訂單量來持續對供應鏈進行改進和優化，達到對客戶的迅速響應。

2.2.3生產運營管理

在產品生產運營的整個過程中，需要將人力、生產線等廠房管理的數據以及外部環境信息以簡單的圖、表或指標的方式呈現出來，以便管理人員及時掌握各環節、各職能部門的運營效率，并據此采取相應的行動。利用機動性的任務規劃和排程工具，以及先進的模擬技術，找出最恰當的排列組合方式，提高整體的生產效率和生產量。

2.2.4售后服務

在產品售后服務環節，產品內置的異常日志記錄模塊，并通過網絡實時傳遞廠家，廠家產品工程師分析這些異常日志并作出響應。這些異常數據量大后，可采用大數據建模，將這些數據建立統一的數據服務，為售后服務工程師提供類似問題的解決方案，實現快速售后服務響應。例如現在的手機等電子產品都有異常信息記錄的功能，當電子產品出現崩潰或異常情況，記錄下當前產品的機器信息、軟件版本、網絡信息以及異常日志，并傳輸并記錄至廠家后臺，為廠家迅速發現問題、解決問題提供了可能。

2.3大數據在交通行業中的應用

隨著社會的飛躍式發展，使得汽車保有量在急劇的上升，交通堵塞的問題變得越來越嚴重。原有的交通管理方法難以滿足現在的出行需求。大數據技術為緩解交通擁堵壓力提供了一個新的思路，通過對交通流量的監控，合理分析和預測交通需求，提前發現堵塞路段，并利用廣播、導航疏導交通流量，來幫助城市緩解交通擁堵問題。

2.3.1交通智慧出行

根據有關數據的采集和部分動態數據的實時監測，利用大數據技術預測和分析得到出行最優路線。這樣不僅提高了出行的效率，也在一定程度上緩解了交通擁堵問題，提高了交通運轉效率。

2.3.2交通智慧監管

交通大數據也可以在政府監管上發揮重要作用，通過記錄交通數據，繪制城市交通流量圖，根據流量多少標示道路擁堵程度。通過這種大數據可視化的方式直觀的為政府的規劃和決策提供數據支撐。對交通信息、路況的數據采集，能及時的發現并處理道路中的隱患，提高出行的安全性。對道路上的事故、違章違停車輛信息的采集，可以迅速的采取措施，更好的指導交通，提升道路的運行效率。

2.4大數據在物流行業中的應用

在信息爆炸的今天，物流企業每天都會產生大量的數據。這個所謂物流大數據，主要體現在倉儲、運輸、配送、包裝、加工等物流環節中產生的信息。在過去，主要依賴人力進行物流決策、物流管理和客戶關系管理，在信息量巨大的今天，僅靠企業人力所積累的數據難以對整個物流活動進行有效地掌控。在大數據時代，通過大數據技術構建數據中心，挖掘和分析信息背后的價值，提高運輸與配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶要求。將所有貨物流通的數據、物流快遞公司、供求雙方有效結合，形成一個巨大即時信息平臺從而實現快速、高效、經濟的物流。從而為企業發展提供有益的幫助，促進物流產業的喲歐華和管理透明度的提高，實現物流產業各個環節信息共享和協同運作，促進社會資源的優化

配置。

3大數據在應用中存在的問題

3.1數據孤島問題

大數據的基礎是數據，大數據從技術層面上看，主要挑戰在于采集和分析。但是現如今我們不同的生產部門，不同的企事業組織產生的數據存儲在不同地方，數據來源眾多、數量巨大、形式各異，這就產生了所謂的“數據孤島”。

怎么打破數據孤島，在保證信息安全的基礎上實現數據開放共享。這需要決策者建立完善的法律制度，明確數據開放共享的規范和規則，講大數據作為一項國家戰略，從戰略高度推動大數據在產業化、規模化、集約化和市場化方面的統一布局和支持，讓多方資源參與進來，搭建數據共享平臺。

3.2數據處理低效問題

大數據的體量龐大，而且每天都會劇增海量的數據，給計算機硬件性能帶來嚴峻的挑戰。同時數據的孤立和數據異構現象，導致數據不能在同行業和多行業之間共享，不利于大數據在各行業中的多元化和高效率的應用。

3.3隱私數據安全問題

隨著大數據在各行業的廣泛應用，用戶越來越多的個人信息被企業所掌握。這些信息不僅能反映出用戶的個人喜好、消費習慣、經濟狀況，還涉及到很多隱私，如用戶的姓名、證件號、銀行卡號等等。這些信息被分析挖掘的越多，用戶的各種隱私被泄露的風險就越大。

4總結

本文介紹了在互聯網+的國家政策背景下，大數據在互聯網、制造業、交通行業以及物流行業中的應用，并由此給上述行業帶來的機遇和存在的問題。雖然大數據在應用中還面臨著挑戰，但大數據的分析挖掘技術也在不斷的探索和完善中，而且不可否認得是，基于大數據應用的行業取得了諸多創新發展，待到大數據的技術和運作更加成熟完善時，肯定會帶動更多數據服務的出現，進而推動各個行業的發展和

革新。

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