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电商企业有两个鲜明的特点,第一是,有许多促销运营的活动,比如“双十一”、“双十二”;第二是,对大数据的依赖性很强,借助对数据的分析进行精准推送。
一家企业一天可以产生多少数据呢?几个例子可以说明问题:一家中大型的游戏公司,每天玩家可以产生600GB的行为数据;一家互联网企业,用户每天的点击流和行为数据可以达到500GB;而一家医疗行业,或是生物分析行业的企业,假如想对几十万甚至上百万人做基因的数据分析,人类的DNA是30亿个碱基对,那每个人DNA的数据大概就是3GB,分析的数据量将逼近甚至达到PB级。对一些企业来说,大数据能力不仅是一种追求,而是企业运营的必需品。
在这样的数据量面前,一个显而易见的问题是如果电商企业自建机房,只为应对促销活动时的IT压力,这意味着购进大量设备,而在平时,这些资源是被闲置的,这是成本上的浪费。另外,大数据平台的运营和维护成本也比较高。
随着云计算的兴起,企业纷纷将数据迁移到云上,以金山云为例,其存储企业的总数据量已超过400PB,并以每天500TB的速度在不断增加,在云上提供大数据服务成了一种必然。
在电商企业使用云平台之后,实时数据则会通过万兆网的专线,传输到金山云KMR(Kingsoft MapReduce,金山云托管Hadoop服务)集群进行处理与分析,然后将处理结果传回电商的数据中心。在促销活动时,可以按需购买资源,只需几分钟就能灵活扩容与收缩,成本下降效率却大大提升了。同时,也不必在运营维护上投入过多资源,能更专注于本身的业务。对大多数技术不够强的企业来说,面对突发情况,KMR的安全性也比自己搭建的大数据平台要更高。
金山云大数据和AI技术总监张东进将企业对云上数据的应用分为四个阶段:最基础的是将数据放到云上,包括对数据的存储和分发;第二个阶段,是使用数据驱动决策和运营,包括商务智能和统计分析;第三个阶段,不仅仅用数据来驱动决策和运营,还会利用数据来支撑一些关键业务,比如电商的商品推荐功能,一些传统制造业企业,也会用数据配合人工智能,去优化生产制造流程;第四个阶段,完全以数据为核心去构建业务模式,比如今日头条。
“要是简单地把企业分为互联网企业和传统企业,前者的数据意识比较高,又拥有较强的技术实力,业务模式通常也跟数据深度绑定,在数据应用上会走得比较深入。而传统企业,早期主要是在商业智能(BI)上应用数据,现在也开始思考如何来应用大数据。我们发现一个趋势,两年前,传统企业认为大数据重要,是因为国家和媒体的宣传,并没有真正的体会;而现在,他们的竞争对手在用大数据,他们能感受到差别,也真的认为大数据很重要了。不管哪种企业,都可以在这四个阶段中满足自己的需求。”