BIGDATA大數據在零售商業中的應用Contents目錄大數據時代來臨鎖定大數據？商業機遇我們的建議大數據時代來臨BIGDATA隨著云時代的來臨，大數據（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。

概念大數據時代來臨隨著全球互聯網快速發展，越來越多的網絡用戶通過多種終端、多種平臺輸出數字內容，驅動整個互聯網世界邁入“大數據時代”。有資料顯示，1998年全球網民平均每月使用流量是1MB（兆字節），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年將是10GB。大數據到底有多大？1.68億張DVD2940億封郵件200萬個社區帖子互聯網24H產生的數據量鎖定大數據BIGDATA大數據的價值《華爾街日報》將大數據時代、智能化生產和無線網絡革命稱為引領未來繁榮的三大技術變革。麥肯錫公司的報告指出數據是一種生產資料，大數據是下一個創新、競爭、生產力提高的前沿。世界經濟論壇的報告認定：大數據為新財富，價值堪比石油。大數據的價值以往大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，而現在提及“大數據”，通常是指解決問題的一種方法，即通過收集、整理生活中方方面面的數據，并對其進行分析挖掘，進而從中獲得有價值信息，最終衍化出一種新的商業模式。谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人們的行為和情緒的細節化測量成為可能。挖掘用戶的行為習慣和喜好，凌亂紛繁的數據背后找到更符合用戶興趣和習慣的產品和服務，并對產品和服務進行針對性地調整和優化，這就是大數據的價值。大數據也日益顯現出對各個行業的推進力。大數據時代來臨首先由數據豐富度決定的。社交網絡興起，大量的UGC(即用戶生成內容)內容、音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數據出現了。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更準確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從數據量來說，目前已進入大數據時代，但現在的硬件明顯已跟不上數據發展的腳步。首先，手中握有數據的公司站在金礦上，基于數據交易即可產生很好的效益；其次，基于數據挖掘會有很多商業模式誕生。這些數據都能干啥?事實上當你仍然在把微博等社交平臺當作抒情或者發議論的工具時，華爾街的斂財高手們卻正在挖掘這些互聯網的“數據財富”，先人一步用其預判市場走勢，而且取得了不俗的收益。大連萬達購物中心與無線WIFI定位導航系統；沃爾瑪利用顧客在賣場的行為數據給顧客寄送嬰兒試用裝；VISA&MasterCard與商戶推薦；投資機構搜集并分析上市企業聲明，從中尋找破產的蛛絲馬跡；美國疾控中心依據網民搜索，分析全球范圍內流感等病疫的傳播狀況；奧巴馬的競選團隊依據選民的微博實時分析選民對總統競選人的喜好。BIGDATA金融服務大數據的應用不僅僅是精準營銷通過用戶行為分析實現精準營銷是大數據的典型應用，但是大數據在各行各業特別是公共服務領域具有廣闊的應用前景消費行業食品安全醫療衛生軍事交通環保電子商務氣象如何獲取大數據？企業內部數據網站和應用終端第三方數據大數據時代下的商業機遇BIGDATA大數據助力商業奇跡在大數據時代，以利用數據價值為核心，新型商業模式正在不斷涌現。能夠把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新的企業，將在IT發展史上書寫出新的傳奇。BIGDATABusinessModel把各種行為和狀態轉變為數據，簡稱數據化，這是基礎數據化的應用，在轉化數據的基礎上展開應用，如何把轉化數據變為商業機會；電子數據和轉化數據的結合應用大數據時代下的商業機會數據租售服務服務提供商聚焦某個行業或者領域，將數據集合發送給客戶以銷售或者租賃來獲取報酬的方式對通過多種渠道獲取的大數據集，運用數理統計、數據挖掘等科學方法，對數據的特點、規律、未來變動趨勢進行分析與判斷，把分析判斷結果提供給客戶的服務BIGDATABusinessOpportunities數據分析服務決策外包服務對通過多種渠道獲取的大數據集進行分析預測，并基于分析預測結論，為客戶提供某些業務流程的決策外包服務數據分析平臺通過彈性租賃的方式為用戶提供集數據存儲能力、運算能力與分析能力為一體的平臺服務數據分享平臺平臺服務商基于其擁有的數據資產，為用戶提供云數據庫、數據推送、數據集成等服務，同時開放數據接口、提供開發環境，供開發者進行基于數據的應用開發從而獲取利潤分成數據交易平臺平臺提供商為數據所有者和需求者提供數據交易、交換的第三方服務平臺我們的建議BIGDATA大數據的核心本質如果說云計算為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，那么如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，則是大數據的核心議題，也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向。從“大數據”到“大洞察”Learn學習從每一次業務結果中獲得學習和反饋，改善基于信息的決策流程掌控信息全面收集整合管控信息獲悉洞察洞察并預測趨勢采取行動優化決策成就業務績效Transform轉型制定清晰的分析戰略，結合行業經驗與既有案例，締造突破性業務成果大數據應用如何落地BIGDATA傳統百貨業新經濟模式任何技術都是為運營服務的，大數據應用也不例外。BIGDATABusinessAplication國內流行的O2O模式國外普遍采用的全渠道模式傳統百貨O2O的兩個應用場境移動支付商品為核心的業務設計掃描碼購物為核心的業務設計傳統百貨O2O的兩個應用場境移動支付商品為核心的業務設計掃描碼購物為核心的業務設計這都不是真正的020應用，更談不上大數據應用了美國百貨的全渠道銷售模式梅西百貨的全渠道銷售以IBEACON藍牙定位系統為基礎，以自然和常識性體驗設計為核心我們的方案BIGDATA購物中心商戶老百姓提升商戶體驗租金消費提升用戶體驗直接間接直接直接內容方法措施標準化服務水平構建顧客全景視圖，建立預示提示機制數據分享，培育各營業人員快速掌握來訪顧客信息增加顧客駐留時間顧客側基于位置的創新服務，提升購物體驗AR導航、位置與社交、室內速遞、實景游戲、智能積分、停車尋車等廣場側多系統數據對接，實現空間大數據挖掘業態調整、品質配套、特色化定位，分段打造的不同定位，滿足不同層次消費群體的多樣需求提高戶均消費水平（頻次和額度）營銷互動平臺建立三維互動機制：空間、時間、內容建立三類互動關系：顧客與顧客、商鋪與顧客、商鋪與商鋪提升消費資金能效場內移動支付平臺促使場內消費，場內收銀……..第一期：數據采集Wi-Fi網絡建設、室內地圖、室內定位系統第二期：大數據分析消費者位置數據、品牌落位數據、會員數據、支付數據、積分數據第三期：業務應用精準營銷、業態調整如何實現百貨商場電子化

通過遍布全商場的wifi，確定顧客在商場具體位置，根據大數據分析的結果，給顧客推出精準的商品信息（這個就是你最想要的）和電子優惠圈，引導顧客沿著設定的動線瀏覽商業智能分析全息地圖室內定位系統個性營銷互動平臺室內定系統基于WIFI網絡對顧客進行室內定位，不需要終端用戶使用APP或是接入網絡，只要開啟WiFi，就能對其進行定位，是實現客流統計分析、空間大數據挖掘等的數據來源…………AP1室內WIFI網絡互聯網定位引擎APn后臺報表接入

傳輸核心定位室內定位系統建設主要分為3個環節（見左邊紅色標識）：一、WiFi網絡的建設二、定位引擎的建設三、需要一定互聯網帶寬室內定位系統建設方案如下：室內定位系統建設方案及技術要求－概述20m*20mWiFi網絡AP布放方式通過WIFI路由器與手機或其他終端的wifi信號的互相感知，以確定終端所在位置。無線局域網AP和AC必須支持移動設備掃描功能。對比盈聯競爭廠家定位精度3-5米10米左右刷新頻率2-3秒10秒以外Wi-Fi實時定位監控系統主要由手機、無線網絡基礎設施（AP、AC）和定位服務平臺三部分組成。室內定位系統建設方案及技術要求－Wi-Fi網絡建設定位引擎的除定位精度受限于WiFi網絡環境，整體功能及性能如下：水平定位精度不大于5米，垂直定位能夠區分樓層；定位并發支持5000用戶；定位引擎輸出的X,Y不得出現在不合理的區域，如天井、墻體等區域；定位引擎能夠輸出用戶的方向值；定位引擎能夠輸出用戶的速度值；定位引擎支持手機APP訪問的SDK或位置服務接口結合地圖數據，定位引擎能夠直接輸出位置點信息，如店鋪代碼、公共區域等其中定位引擎的硬件要求硬件要求CPU內存硬盤網絡定位引擎Xeon2.4GHz以上,16Cores32GB1TB雙千兆網卡室內定位系統建設方案及技術要求－定位引擎的建設云方案中，本地需要部署“本地定位引擎”，同時需要滿足用戶移動終端的訪問需求及辦公網絡的帶寬需求。本地定位引擎－>云端（DB），為上行帶寬，建議2～5Mbps移動終端<－云端（地圖、位置、營銷），為下行帶寬，根據移動終端用戶數量1000人計算，帶寬需要1~10Mbps辦公帶寬主要以訪問數據報表為主，帶寬需要1~10Mbps

云端商城DB地圖分發位置分發報表大數據分析營銷本地定位引擎移動終端ERP2-5Mbps1-10Mbps1-10Mbps帶寬需求室內定位系統建設方案及技術要求－互聯網帶寬室內定位系統建設方案及技術要求－注冊引導系統

注冊引導系統是用戶登錄Wi-Fi的Portal界面，提供用戶上網能力及用戶安全認證，并提供開放能力，便于商城其它系統與其對接，由此對注冊引導系統要求如下：1、快速登錄 手機號 手機驗證碼（短信接收）2、識別用戶（公安部基于公共場所上網安全的要求） 用戶手機號 用戶手機MAC_ID 登錄位置（精確到店鋪或者過道，不超過5米范圍） 登錄時間、時長3、營銷能力 營銷控件對廣告、推送信息進行可視化展示 精準推送（針對可識別的已存在消費行為習慣的用戶進行大數據分析后的精準營銷）注冊引導系統由AP硬件廠商及運營商完成Portal界面的設計和定義全息地圖最專業的室內地圖測繪與制作，使室內信息與定位數據無縫結合，是實現客流統計分析、空間大數據挖掘等的數據基礎……矢量地圖服務記錄了位置信息變化全部過程，提供店鋪調整前后效果比較等數據分析依據……..1.地圖制作：地圖測繪及矢量地圖生成2.POI數據：各類POI（店鋪、公共設施等）數據的生成存儲與定位數據的關聯結合3.地圖自主編輯服務：支持用戶使用的地圖編輯功能，用戶可以對店鋪進行編輯，

地圖服務器做同步更新4.支持數據地圖可視化功能矢量地圖服務室內定位導航方式示例技術要求平面地圖定位精度：水平面3-5m，垂直面樓層高度；刷新頻率：2-3秒支持跨樓層的路徑規劃，支持行走距離和行走時間的估算終端位置計算速度不低于5000個/秒，即在1秒上報一次的情況下并發支持5000并發用戶，在5秒上報一次的情況下可以同時收集25000個用戶的定位；AR導航在全息地圖上的室內定位導航商業智能分析包含客流動向及熱點分析和空間大數據應用分析……..客流統計分析－基礎統計項目廣場客流整體統計每天每時段到場顧客總數每天每時段到場有效顧客總數（按駐留總時長設定）客流量分層統計每層樓的客流統計每顧客逛了多少層樓的統計按顧客逛的樓層數聚類統計自定義顧客逛的層數對顧客進行查詢客流分店鋪統計每店鋪客流總人數每顧客逛了多少個店鋪按顧客逛的店鋪數聚類統計自定義顧客逛的店鋪數對顧客進行查詢顧客到訪頻次統計每顧客某天、每周、每月到購物中心的頻次每顧客某天、每周、每月到商鋪的頻次客流密度熱圖每個位置點上顧客的駐留時長，地圖可視化呈現區分店鋪、公共區、樓層，有效顧客平均逗留時長客戶實時位置圖實時監控場館內顧客數量與分布針對某個客戶進行首末次進店全路徑跟蹤店鋪客流排名表根據店鋪的客流量進行排名，可查看前10名，前20名等，可自定義范圍店鋪駐留時間排名表根據店鋪有效顧客的平均駐留時長（排除路過顧客）進行排名活躍客戶統計購物中心的活躍客戶：每月（季度）多次到場且每次逛了多家店鋪的顧客數及比例，條件可自定義某商鋪的活躍客戶：每月多次到店鋪且有一定逗留時長的顧客數，條件可自定義新增客戶統計每天、每周、每月、每季度等環比新增客戶數客流統計分析－基礎統計報表（客流量）實時客流位置分布圖刷新時間5s，不同顏色代表不同類型的人員藍色：顧客橙色：店員僅一個小時，人流量漲速明顯，且集中于右上角區域（人流密度）350300250200150<=100

概況即時人流平均停留時間平均訪問店鋪數新老客戶比小時、日、周、季度統計和對比客流統計分析－BI數據分析空間大數據挖掘－應用案例相關性最高兩兩商鋪商鋪名稱在此商鋪逗留的顧客，還會逗留的店鋪的總數量BobbiBrown13BURBERRY13calvinkleinjeans12benefit10顧客活躍度最高的商鋪商鋪1商鋪2相關性BOSSmisssixtysector35%BobbiBrown