云消费时代大数据与商业智能的应用

2019-10-21 10:40石肇媛
中国商论 2019年2期
关键词:商业智能大数据

石肇媛

摘 要:如今,人们已经进入云消费时代,大数据改变了人们的生活和工作方式,提高了人们的生活质量,人们可以足不出户掌握所需要的数据信息。在商业领域,大数据的优势更加明显,商业智能得到越来越多人的认可和欢迎。由此可以看出,云发展已经成为当今社会的必然趋势,能够更好地服务于人们,满足人们的需求。

关键词:云消费时代 大数据 商业智能

中图分类号:F721 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2019)01(b)-037-02

如今,計算机技术发展迅猛,计算机技术已经深入到人们的工作和生活中,大数据和云消费时代也随之而来。在云消费时代,企业要想在市场占领一席之地就必须合理的应用大数据,为企业商业智能的发展提供条件,发挥出相应作用,推动国家经济发展。

1 云消费时代商业智能与传统商业智能的区别

云消费实际上就是指利用计算机等先进技术,并通过整合多个团购网站,形成供应链,建立电子网购平台,满足不同用户的需求,最终获取利润,实现发展目标。商业智能则是在众多数据中提取出有价值的数据,并对数据进行转换,最终得到一个完整的全局视图,为企业管理者作出决策提供依据。云消费时代,商业智能与传统商业智能方向不同。传统商业智能需要经过以下几个阶段:一是查询;二是报表;三是多维分析;四是数据挖掘。云消费时代商业智能的方向为:一是建立全方位动态的数据库,并在传统历史数据的基础上对数据前端进行开发和应用;二是对分结构数据进行快速处理;三是缩短数据处理的时间。除此之外,传统商业智能无法满足特殊要求的客户,而且传统数据库无法容纳庞大的数据信息。云消费时代商业智能开始从管理后台向前端不断延伸,以更好地满足不同用户的需求,而且可以实现数据可视化。

商业智能实际上就是企业管理者利用信息技术来搜集,分析,整理,管理数据,并通过分析数据来了解市场环境的变化,提高内部决策水平,进而提高企业的经济效益,实现企业发展目标。商业智能包括:一是数据库;二是数据分析;三是数据深入挖掘。云消费时代,企业可以建立数据结构图,为企业管理者提供更加准确详细的信息,保证企业决策的合理性。

2 云消费时代大数据的发展趋势

云消费时代,大数据不仅种类众多,而且来源也比较多,主要包括:一是企业内部系统数据;二是互联网;三是物联网;四是微博;五是社交网站;六是传感器等。大数据包括以下类型:一是非结构化数据;二是半结构化数据。数据形式包括:一是图片;二是音频;三是视频;四是模型;五是连接信息;六是文档等。虽然数据种类众多,但是数据都不是独立存在的,不同类型的数据也会相互关联,交互。商业领域中数据来源包括:一是消费者搜索;二是线下交易数据;三是浏览轨迹;四是商品购买频率等,而这些技术的采集和挖掘都需要利用大数据技术。大数据技术对信息的处理速度非常快,通常会在一秒钟得出分析结果,已经成为云消费时代数据处理的主要方式。云消费时代,大数据掀起了商业变革,也给以下领域带来了巨大发展机遇:一是搜索引擎;二是社交网络;三是电子商务;四是批发;五是零售;六是商业服务。云消费时代的商业智能能够优化企业内部结构,提高资源的利用率,降低企业运营风险。传统商业智能只是批量处理信息数据,这会导致企业内部出现管理真空的问题,企业管理者无法及时了解企业运营中出现的问题,也就无法实现资源的合理配置,不仅增加了企业的运营成本,也会降低企业的经济效益,阻碍企业的发展。云消费时代商业智能对数据的处理方式包括:一是实时分析;二是离线计算;三是分布式运行;四是不断向数据靠近。沃尔玛就拥有典型的商业智能系统,企业管理者可以随时了解商品的销售情况,并对门店展开实时管理。沃尔玛也已经和国内多家供应商进行电子信息交换,这样就可以实现线上采购,节约时间,也节省人力物力,实现自动化采购。沃尔玛订货系统可以显示以下信息:一是产品规格;二是款式;三是颜色;四是产品运输信息;五是订货信息等,从货物的生产加工到送达至各门店不会超过十天的时间,可以满足全国各地区门店对商品的需求。

目前,在国内除了沃尔玛建立了商业智能系统,亚马逊也采用了预测发货的模式,亚马逊利用大数据技术对不同客户的需求进行分类,并分析预测客户日常的消费习惯,根据客户的需求来提前发货,但是在客户付款前,这些货物都会被存放在快递站,客户下单的同时快递就会把货物发出,这样可以缩短货物运输的时间,让用户能够尽快收到货物,提升客户的满意度。亚马逊主要通过以下信息来判断客户的需求:一是之前的订单信息;二是商品搜索记录;三是愿望清单;四是购物车;五是鼠标所停留过的商品记录等。时间就是金钱,很多客户时间概念非常强,很多客户会因为下单后货物迟迟不发而退订,亚马逊很好的解决了这个问题,从客户的角度出发,刺激客户的购买欲望。亚马逊不仅可以根据客户需求提前发出货物,还可以对物流车辆进行实时追踪,亚马逊会在物流车辆上安装传感器,传感器可以记录运输车辆的时速,行驶方向等,也可以为司机规划最佳行驶路线,节省汽油,降低货物运输的成本。亚马逊把客户分为以下几个维度:一是客户的基本属性;二是客户的交易明细;三是客户的线下行为;四是客户的线上行为;五是外部数据的补充。

3 云消费时代大数据与商业智能的应用

3.1 实现企业优化运营

在云消费时代,传统数据处理方式已经无法满足企业运营需求,而大数据技术的应用可以实现数据的离线处理,实现企业优化运营。如今,数据信息量巨大,大数据和商业智能的应用不仅提高了数据处理效率,还能够更好地满足客户的需求,提高客户对企业的信任度。如今,企业只有做到知己知彼才能在激烈的社会竞争中处于不败之地。大数据的特征包括:一是容量;二是种类;三是速度;四是可变性;五是真实性;六是复杂性;七是价值。事实上,大数据并不是人们简单看到的计算机网络,而是一个生态系统,包括:一是终端设备提供商;二是基础设施供应商;三是网络服务供应商;四是网络接入服务供应商;五是数据服务者;六是数据服务提供商;七是触点服务;八是数据服务零售商。企业可以利用大数据技术建立客户需求结构图,并利用需求结构图来精准定位市场,为企业产品的销售奠定基础。云消费时代不仅影响企业的运营模式,也导致企业商业思维发生巨大变化,企业管理者认识到传统管理模式的弊端,开始引进先进管理理念,明确企业内部分工,优化组织结构,增强团队意识,最大化挖掘员工潜能,紧跟时代发展步伐,提高企业的社会竞争力。虽然大数据和商业智能给企业发展带来了新的机遇,但是企业也需要面临新的挑战,企业利用大数据获取信息具有一定的难度,并不是单一的从数据库内提取信息,这就要求企业整合资源,聘请专业人员开展此项工作,及时了解市场环境变化情况。

3.2 促进企业智能决策

在云消费时代,企业的运营和发展都离不开数据作支撑,这就需要企业在日常运营中实时对信息进行整合,汇总,而且要保证数据信息的数量。企业往往会利用大数据技术对销售数据进行统计分析,这样就可以为后续销售工作的开展奠定基础,明确销售的方向,找到销售的规律,提高产品的销售量。云消费时代,企业必须具有自己的优势和特点,做好各项准备工作,这样才能真正凸显自己的实力,提升社会竞争力。任何商业活动开展的根本目的都是服务于客户,企业要想提升服务水平就必须认识客户,了解客户,这样才能避免客户的流失。商业智能的快速发展给传统销售方式带来了冲击和挑战,相比大卖场而言,网络购物价格更加透明,而且方便快捷,购物不受时间和地点的限制。云消费时代,人们的需求不断增多,人们的消费观念也在不断变化,人们希望获得高质量的服务,得到满足感。企业管理者要能从客户的角度和心态来看待问题,挖掘客户的需求,并突出自身的特色,制定出适合客户的服务方案,提升服务水平。企业利用电子商务平台开展销售活动时必须不定期更新线上产品,创新产品展现的形式,吸引客户的眼球。云消费时代,商业智能系统属于比较复杂的工程,商业智能系统涉及以下知识:一是企业管理;二是运作管理;三是信息系统;四是数据仓库;五是数据挖掘;六是统计分析。商业智能实施的步骤包括:一是需求分析,这也是商业智能最关键的环节。企业在开展商业活动之前,企业会分析活动的主题,了解用户的需求;二是数据仓库建模,企业可以利用数据建立仓库模型,规划活动框架,不同的活动有不同的主题;三是数据抽取,企业每天会产生大量数据,企业需要从数据库中提取出有价值的信息,并实现数据转换,以满足数据分析需求。商业智能能够提高企业的决策能力,企业管理者能够及时发现企业运营中存在的问题,增强企业风险管理意识,进而提高企业的经济效益。商业智能具有以下特点:一是可配置性;二是灵活性;三是可变化性。

4 结语

如今,人们已经进入云消费时代,人们的生活质量不断提高,需求也在不断增多。大数据与商业智能的应用提高了企业的服务水平,满足不同用户的需求,推动企业发展。大数据技术能够从企业众多信息中提取出有价值的信息,并整合分类信息,为企业决策提供支持,提高企业的决策水平。大数据技术还可以挖掘客户的需求,以便企业结合客户的需求来制定运营方案,提高產品的销售量,快速占领国内市场。相比传统商业智能,云消费时代商业智能具有广阔的发展前景,企业可以结合市场环境和客户需求来实行预测发货和销售的运营模式,能够缩短货物运输时间,提高客户对企业的认可度。但是,在云消费时代,企业要想发挥出大数据和商业智能的作用就必须整合内部资源,明确各部门分工,加强企业员工培训,从根源上解决企业运用中存在的问题,增强管理意识,引进先进管理理念,提高企业管理水平,最终实现企业长远发展目标。

参考文献

[1] 石佳.云消费时代大数据与商业智能的应用[J].中国市场, 2018(11).

[2] 赖阳,李馥佳.云消费时代大数据与商业智能的应用[J].时代经贸,2017(1).

[3] 张春.商业智能技术与应用分析[J].电信工程技术与标准化, 2003(12).

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