大型國有商貿流通企業(yè)大數(shù)據(jù)化轉型升級分析與措施

張建喜 畢然

摘 要：山東GDP全國第三，但傳統(tǒng)產業(yè)占比為70%，最大痛點是民生領域服務業(yè)，成本高、效益差、效率低，且商品結構、業(yè)態(tài)結構同質化嚴重，“老樹發(fā)新芽”的動能轉調進程總體上落后;服務業(yè)仍以商貿、餐飲、住宿等傳統(tǒng)服務業(yè)為主，多層次、多樣化、個性化需求的現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展緩慢，民生領域消費者觸發(fā)率、轉化率高的“無中生有”的“大數(shù)據(jù)+新業(yè)態(tài)新模式”的原創(chuàng)都不在山東，結構性短板及制約凸顯，本文主要探討分析企業(yè)轉型與發(fā)展過程中問題與措施。

一、主要問題

根據(jù)今年最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，山東省位列全國GDP排名第三，其中傳統(tǒng)產業(yè)對GDP的貢獻占比約為70%，屬于典型的由傳統(tǒng)行業(yè)支撐發(fā)展的經濟大省，傳統(tǒng)民生服務行業(yè)對于我省的經濟發(fā)展也起到重要的支撐助力作用。目前山東省主要傳統(tǒng)行業(yè)基本上是由多元化集團型企業(yè)引領行業(yè)發(fā)展，傳統(tǒng)企業(yè)的“供需”結構轉型升級壓力較大，基本上都面臨“大象轉身”的痛點，尤其是我省傳統(tǒng)行業(yè)與大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術的融合應用遠遠落后于長三角、珠三角地區(qū)，難以實現(xiàn)技術驅動、技術創(chuàng)新的效果。

二、國內外發(fā)展比較

從國內外技術發(fā)展趨勢來看，大數(shù)據(jù)生態(tài)體系已經開始迅速發(fā)展，硬件產品的迭代升級及開源產品日益豐富使得大數(shù)據(jù)領域的技術體系紛繁復雜，其中有諸多行業(yè)應用格外受到關注。隨著網絡數(shù)據(jù)的劇增，場景化應用的市場需求，導致傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析、展示技術已難以滿足場景化應用的市場需求，分布式并行計算、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等新興技術迅速發(fā)展。

從大數(shù)據(jù)技術體系來看，自Hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構誕生以來，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需要向分布式轉型，從數(shù)據(jù)在信息系統(tǒng)中的生命周期看，數(shù)據(jù)分析技術生態(tài)主要有 5個發(fā)展方向，包括數(shù)據(jù)采集與傳輸、數(shù)據(jù)存儲與管理、計算處理、查詢與分析、可視化展現(xiàn);在數(shù)據(jù)采集與傳輸領域漸漸形成了 Sqoop、Flume、Kafka 等一系列開源技術，兼顧離線和實時數(shù)據(jù)的采集和傳輸;在數(shù)據(jù)存儲管理方面，HDFS 已經成為了大數(shù)據(jù)磁盤存儲的事實標準，針對關系型以外的數(shù)據(jù)模型，開源社區(qū)形成了 K-V（key-value）、列式、文檔、圖這四類 NoSQL 數(shù)據(jù)庫體系，其中Redis、HBase、Cassandra、MongoDB、Neo4j 等數(shù)據(jù)庫是各個領域的領先者;計算處理引擎方面，Spark 已經取代 MapReduce 成為了大數(shù)據(jù)平臺統(tǒng)一的計算平臺，其中在實時計算領域 Flink 是 Spark Streaming 強力的競爭者;在數(shù)據(jù)查詢和分析領域形成了豐富的 SQL on Hadoop 的解決方案，Hive、Impala、Presto、Spark SQL 等技術與傳統(tǒng)的大規(guī)模并行處理（massively parallel processor，MPP）數(shù)據(jù)庫競爭激烈，目前Hive仍然在該領域處于主流地位;在數(shù)據(jù)可視化領域，敏捷商業(yè)智能（business intelligence，簡稱BI）分析工具 Tableau、QlikView 呈現(xiàn)出快速發(fā)展趨勢，靈活簡潔已經成為數(shù)據(jù)可視化的趨勢。

三、企業(yè)轉型基礎

山東省商業(yè)集團有限公司成立發(fā)展27年來，重點涉足民生服務各個領域，主要包括“傳統(tǒng)零售、文化旅游、綜合地產、生物制藥、現(xiàn)代金融”五大領域，細分行業(yè)多達20多個業(yè)態(tài)，沉淀了PB級別的數(shù)據(jù)資源，服務的會員數(shù)量達到2000余萬，其中，年消費2萬以上的忠誠會員達100萬以上，供應商5萬多家，遍布全國和世界各地，這些行業(yè)微觀數(shù)據(jù)，為集團內不同業(yè)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘、融合、生產新數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)產品，對外進行交換和交易，再生產新數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)產品，再進行交換和交易，循環(huán)往復，數(shù)據(jù)資產和價值幾何級數(shù)據(jù)增長，為發(fā)展大數(shù)據(jù)流通交易產業(yè)，奠定了基礎，同時，集成100多萬個忠誠消費者客戶數(shù)據(jù)和5萬多家供應商客戶數(shù)據(jù)，為建設發(fā)展“大數(shù)據(jù)+智慧定制”新商業(yè)，提供了加速發(fā)展的保障基礎。

企業(yè)大數(shù)據(jù)轉型的重點是，在“大數(shù)據(jù)采集層—大數(shù)據(jù)技術層—大數(shù)據(jù)應用層—大數(shù)據(jù)融合層—大數(shù)據(jù)共享層”五大層級上突破多項商貿流通領域大數(shù)據(jù)技術生態(tài)體系中具有先進性、領先性的關鍵技術，集成研發(fā)面向“智慧零售、文化旅游、綜合地產、醫(yī)藥康養(yǎng)、現(xiàn)代金融”等行業(yè)領域的 “1+1+5+X”一體化綜合分析應用平臺。“1+1+5+X”一體化綜合分析應用平臺主要面向“消費者”進行五大業(yè)態(tài)的客戶畫像（含家庭成員畫像）、消費行為與軌跡、潛在消費需求等底層數(shù)據(jù)采集，開展供需兩端產品結構分析，優(yōu)化產品結構與供應鏈，精準營銷、智慧定制服務等。面向“管理者”提供五大業(yè)態(tài)運營、財務資金狀態(tài)數(shù)據(jù)分析為科學管理決策提供依據(jù)。

四、產業(yè)示范引領與經濟社會效益

項目產業(yè)化示范方面是，重點研究解決多元化集團型企業(yè)數(shù)據(jù)價值分析發(fā)掘能力不足、綜合利用效果不佳、資源配置不合理、產業(yè)創(chuàng)新驅動不足等問題，以多項大數(shù)據(jù)關鍵技術科研成果為核心，依托山東省商業(yè)集團有限公司在傳統(tǒng)服務行業(yè)的運用經驗及PB級的海量數(shù)據(jù)源，成立“魯商大數(shù)據(jù)產業(yè)發(fā)展集團有限公司”的法人實體，開展項目科研成果產業(yè)化工作，變“數(shù)據(jù)資源”為“數(shù)據(jù)資產”，重點圍繞“數(shù)據(jù)資產”、“數(shù)據(jù)交易”、“互聯(lián)網+融合應用”，探索“大數(shù)據(jù)+商業(yè)”的新商業(yè)運營模式，帶動100家中小型企業(yè)進行大數(shù)據(jù)技術產品創(chuàng)新，構建大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新生態(tài)，依托山東省商業(yè)集團有限公司成熟的商業(yè)網絡，打造智慧供應鏈大數(shù)據(jù)驅動的商業(yè)創(chuàng)新模式，構建大數(shù)據(jù)商業(yè)應用生態(tài)。

重點研究解決多元化集團型企業(yè)數(shù)據(jù)價值分析發(fā)掘能力不足、綜合利用效果不佳、資源配置不合理、產業(yè)創(chuàng)新驅動不足等問題，以多項大數(shù)據(jù)關鍵技術科研成果為核心，依托山東省商業(yè)集團有限公司在傳統(tǒng)服務行業(yè)的運用經驗及PB級的海量數(shù)據(jù)源，開展項目科研成果產業(yè)化工作，變“數(shù)據(jù)資源”為“數(shù)據(jù)資產”，重點圍繞“數(shù)據(jù)資產”、“數(shù)據(jù)交易”、“互聯(lián)網+融合應用”，探索“商業(yè)+大數(shù)據(jù)”的大數(shù)據(jù)運營商業(yè)模式，帶動100家小微企業(yè)進行大數(shù)據(jù)技術產品創(chuàng)新，構建大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新生態(tài)，依托山東省商業(yè)集團有限公司成熟的商業(yè)網絡，打造智慧供應鏈業(yè)大數(shù)據(jù)驅動的商業(yè)模式創(chuàng)新，構建大數(shù)據(jù)商業(yè)應用生態(tài)，項目預計新增產值3億元，新增利潤1000萬元，新增稅收300萬元。

通過企業(yè)轉型實現(xiàn)山東省商業(yè)集團有限公司各類數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應用、平臺可視化等主要功能，通過信息化手段提升管理能力和服務能力，及時準確掌握集團及各產業(yè)經營情況，為集團總部和各產業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、決策支持、業(yè)務指導、運營支撐提供有力的數(shù)據(jù)支持，做到“用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”。同時能給山東其他商業(yè)企業(yè)進行復制，帶動其他商業(yè)企業(yè)能力提升。

作者簡介：

張建喜，性別：男，籍貫：山東濰坊，民族：漢，出生年月：1979.10，學位：碩士，職稱：高級工程師，研究方向：冷鏈物流，軟件工程，單位： 山東商業(yè)職業(yè)技術學院;

畢然 ， 性別：男， 籍貫：山東濟南，民族：漢 ? 出生年月：1982年6月，學位：碩士研究生， 職稱：高級工程師，研究方向：信息技術、人工智能、大數(shù)據(jù)技術，單位： 山東省云商務大數(shù)據(jù)工程研究中心。

（山東商業(yè)職業(yè)技術學院 ?山東省云商務大數(shù)據(jù)工程研究中心）