阿里数据整合及数据管理体系解读
前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。
传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。
阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可
管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和
DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体
的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。
数据体系架构
数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及
管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电
商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观,
可以想象成贾不死的 7大生态。
规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义
将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修
饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。
规范定义实例
修矗型
维度
▼ . 1
▼
■ T
楼饰词
戶子洁标!
岖廈隱性!
1
嚴生拦标
<■-
一 一 _
子指标十対刖息割十幔茶词
1
J ----- 1…
二二
— — —
— | — --- ---- na ___ —.1 ——
—j T V
r* .m
_
J — * ?■ — — —
一 一 一 —
1
ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事
寰表】
(
明鉅車寬袁
盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:.
___ t..
ivritw
■近1夫通址奄
的丫 *TTff ］（1
009
P*V..WTfl
支讨督糾
P*v _a*Tit
喙巧茗呼
t 金tt 古式
模型设计：以建模理论为基础，基于维度建模总线架构，构建一致性的维度和事实，同时设计出一套表命名规范系统。维度建模理论很多书上都讲过，这里就不单独整理了。
术语定义及说明
我们重点说说数据域、业务过程、修饰词、原子指标、派生指标。
数据域：是面向业务分析的，将业务过程或者维度进行抽象组合的集合。其中业务过程是一个个不可拆分的行为事件，在业务过程之下定义指标；维度是指度量的环境，如买家下单事件，买家是维度，订单数量是度量。数据域是抽象提炼出来的，并且不轻易变动，既能涵盖当前所有业务的业务需要，又能在新业务进入时无影响的分配到已有的数据域中，如果所有分类都不合适才会扩展新的数据域。数据域不同于产品的功能模块和业务线，是从分析的角度来组织数据指标、维度，功能模块是面向用户功能和管理功能的分类。从下面的两个表格能很清楚的看出不同，功能模块和业务线是随时扩展的。
那么划分数据域有什么作用呢？主要是因为经过抽象后数据域相对功能模块和业务过程来说少很多，是有效归纳、组织业务过程的方式、同时方便定位指标/度量。
业务过程：指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程，这里要注意，业务过程是一个不可拆分的行为事件。
修饰词：指除了统计维度以外的对指标进行限定抽象的业务场景词语，修饰词隶属于一个修饰类型，如在日志域的访问终端类型下，有修饰词PC端、无线端，有点像属性名和具体属性值的意思。修饰类型是为
了方便管理、使用修饰词。
原子指标：和度量含义相同，基于某一业务时间行为下的度量，不可拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。原子指标有确定的字段名称（中英文）、数据类型、算法说明、所属的数据域和业务过程。原子指标名称=动作+度量，例如支付金额、注册用户数。除了这些标准度量值的原子指标，还
有些是为了派生指标而建的原子指标，后面讲派生规则时会说到，例如排名型的top_xxx_xxx 。
派生指标：=一个原子指标+多个修饰词+时间周期。可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定，说总支付金额是个笼统的高度概括的汇总指标，其业务范围时间并不明确。加上修饰词后的派生指标
如：最近1天北京买家支付金额（最近1天是时间周期、北京是修饰词、买家作为维度）。派生指标的英文名=原子指标英文名+时间周期修饰词+序号（_002 ）;中文名由时间周期修饰词+【其它修饰
词】+原子指标。
厂 F ~h一：1” I w ---- 」__ t ?? I r = 「一—-------------------------------------------------------------------------------------- ---- ---- - ---- ----- 一一.一丁—一11 "
F图是常用的时间周期修饰词，整理的非常详细
最后说说派生指标的类型和不同类型指标的生成规则，这里的规则不容易理解，需要结合例子花些时间慢慢体会为什么有的是在原子指标的基础上派生，有的必须新建原子指标然后再派生。其实规则很简单就是
没有可用的原子指标或者不是简单增加限定条件的指标，需要先创建原子指标，例如排名型，TOP10并不能
作为一个原子指标，其并无实际含义，但” Top_n搜索关键词“有明确的业务涵义就可作为原子指标，然
后再扩展”最近60天天猫Top_10搜索关键词“。
派生指标类型及规则
派生指标：分为事务型指标、存量型指标和复合型指标。事务型指标是指对业务活动进行衡量的指标，
一般会对应一个事件。例如新发商品数、新增注册会员数、订单支付金额，订单支付金额对应订单支付事
件，这类指标在原子指标上派生。存量型指标是指对实体对象（商品、会员）某些状态的统计，例如商品总
数、注册会员总数，这类指标需维护原子指标及修饰词，在此基础上创建派生指标，对应的时间周期一般为
“历史截至当前某时间”。复合型指标是组合事务型指标和存量型指标而成的，例如浏览UV-下单买家数转
换率，有些创建新原子指标，有些在事务型或者存量型指标基础上增加派修饰词派生。这里说的创建新原子
指标，书上并没有讲地很清楚，理解起来也非常绕，我理解是无法从已有的原子指标派生时，比如计算方式不同，就需要新建原子指标，然后再派生，也不是直接做成原子指标，因为原子指标是无法使用限定词的。
阿里数据整合及数据管理体系解读
完美WORD格式编辑 前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和DWS），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、B2B系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观，可以想象成贾不死的7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命名体系，规范定义将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、原子指标/度量、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系，以及具体实例。 规范定义实例
阿里数据分析笔试题
2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理 和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;
大数据对供应链的影响
大数据对供应链的影响 随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。 第三产业供应链协同应用市场进入空间较大，尤其以医疗、金融、电子商务等细分领域需求较高。第二产业供应链协同市场成熟度逐步提高，尤其以物流、汽车、零售、公共事业为主要领域，供应链协同数据将起到市场升级的核心驱动作用。 企业到底如何应用大数据？ 1、预测：精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。 如汽车行业，在内部进行精准预测后，可以及时收集何时售出、何时故障及何时保修等一系列信息，由此从设计研发、生产制造、需求预测、售后市场及物流管理等环节进行优化，实现效率的提升，并给客户带来更佳的用户体验。
2、资源获取：敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产需求；同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。 3、协同效率：建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。 4、供应链计划，与物料、订单同步的生产计划与排程。有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。 5、库存优化。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。
阿里数据整合及数据管理体系解读
前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式
大数据时代的财务经营分析报告
大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式
⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据2014-04-14 09:55 罗超 36大数据字号：T | T 实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。 AD：51CTO学院：IT精品课程在线看！ 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT 坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。 2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据；更多的WEB化但是没有结构化的数据；更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。 接下来，百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。
供应链管理系统分析与设计
供应链管理系统（分析与设计） 指导老师： 另I」：系 专业： 班级： 小组成员: 供应链管理系统分析与设计 一、需求分析 需求分析的基本任务是准确地回答“系统必须做什么” 这个问题，是对目标系统提出完整、准确、清晰、具体的要求。需求分析的结果是系统开发的基础，关系到工程的成败和软件产品的质量。因此，必须用行之有效的方法对软件需求进行严格
的审查验证。 系统的基本需求描述并对员工一个企业可以注册一个公司编号，模式，C/S 供应链管理系统属于分配相应模块权限，获得使用权限的员工可根据自己的权限进行对自己的作业进行操作管理等。该系统属于客户端/服务器模式，可以通过客户端前台的操作界面访问后台数据库，对数据库进行数据的添加、更新、修改和删除。 系统的需求分析数据库结构设计的好坏将直接对应用系统的效率以及实现的效果产生影响，在数据库系统开始设计的时候应该尽量考虑全面，尤其应该仔细考虑用户的各种需求。需求分析过程是整个系统开发的重要阶段，分析的成功与否，决定着整个系统功能的完善性以及稳定性。在该阶段需求分析人员需要确定整个产品的功能要求，并且将现实事务抽象成对象并建模。 二、数据流图经到企业实地考察，对实际业务进行分析调研后，总结出企业的供应链管理大致分为基本资料管理、库存管理、采购管理、销售管理等 4 大作业流程，各个流程的数据流描述如下 1. 资料管理员主要对供应商信息、客户信息、产品信息进行维护，根据实际情况，将各项信息更新保存到各个表中。 2. 库存管理中，库存管理人员需要管理仓库信息，将仓库信息保存到仓库信息表中。由仓库信息和产品信息得到库存信息，将产品的库存信息保存到库存信息表中。在出库操作中，根据订单明细中的需求量获得产品出库信息，再更新到库存信息表中。入库操作中，在产品入库时，根据采购单明细中的产品购买信息作为参照，将实际到货的信息入库到仓库中，更新库存信息。 3. 采购人员需要对供应商信息进行管理，并将数据保存到供应商信息表中。在录 入采购单时，参照供应商信息，采购明细的录入需要参照产品信息表中的产品信息和库存信息表中的产品的库存量等信息。最后，将米购的产品的信息更新到产 品信息表中 4. 在管理客户信息时，将客户信息保存到客户信息表中。在录入订单时，参照 客户信息，定单明细的录入需要参照库存信息表和产品信息表中的产品信息。销售完成时需要更新产品信息。 生产部门采购部门仓库部门销售部门财务部门基础数基础数据输基础数 据输基础数基础数入入据输入据输入据输入系统参系统参系统参系统参 数系统参数设数设计数设计设计数设计计单据输单据输单据输单据输单 据输入入入入入生产业采购业库存信销售信财务信息数据务信息务信息 息数据息数据库数据库数据库库库中心数据库凭证自多样化引擎机OLTP
电商供应链管理浅谈
电商供应链管理浅谈
电商供应链管理浅谈
电商供应链管理浅谈 北京网络营销机构|北京网络营销方案|张金炜|肖将秋北京网络营销分析大数据时代，供应链协同大数据将起到市场升级的核心驱动作用。创新供应链管理模式，打造以客户为中心、大数据驱动供应链，缔造极致用户体验，成为攻占电商高地的核心装备。 大数据协同供应链管理 在企业运营的过程中积累了大量数据战略资产，如：市场趋势数据、用户行为数据、流量数据、订单数据、采购数据、库存数据等。电商平台的最大优势在于随时随地、持续大量地收集数据，为业务提供及时的、可视化的供应链数据，提升各流程环节绩效，实时优化流程、优化算法，并使未来销量计划及库存等可预测、可跟踪、可量化，从而提升整体供应链效率。同时企业也会抓取其它领域数据，包括微信、微博等社交数据，通过跨领域数据的融合产生乘法效应，发挥出最大商业价值。 北京网络营销课程了解到电商智能供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动，具体包括销量预测与自动补货系统、促销预测系统、动态定价系统、智能选品系统、库存健康系统、采购管理平台、供应商协同平台等智能系统，覆盖零售平台，从选品、采购、补货、定价、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，为库存周转负责。 三大维度驱动市场升级 供应链协同大数据将成为市场核心驱动力，拓展未来电商价值空间。供应链管理能力是企业降低成本的第三利润源，并且已从后台转入与用户接触的前台，直接决定着用户体验。构建以客户为中心、大数据驱动下的智慧供应链是电商企业的战略目标。以京东为例，在数千万种sku(在售商品)、118个仓库、2045个配送站、数亿名用户的背后，正是精准、强大的供应链管理支撑体系，这是京东的生命线。 北京网络营销培训分析供应链管理是一种集成的管理思想和方法，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。供应链管理是实现产业结构优化升级的重要途径，是企业继自然资源、人力资本后的第三个利润增长源泉，地位举足轻重。 北京网络营销公司盘点典型自营b2c电商供应链主要三大维度：供应商管理、采购管理和库存管理，它在供应商与买家间架设了端到端的“高速通道”，可提升运营效率，驱动消费升级。 供应商管理：传统供应商管理包括供应商基础管理、供应商评估管理、供应商绩效管理等。电商供应商管理则不同于传统供应商管理,利用开放的“平台思路”来与供应商协同是供应商管理的重点，也是提升供应链效率、降低库存周转的关键；在与供应商协同方面以“快速响应用户需求”为协同目标，并在计划、协同与补货方面进行深入的业务和技术融合，这样才可以形成真正意义的供应链。 采购管理：采销一体化是采购管理模型的核心，采购管理是覆盖了商品寻源、供应商管理、选品与定价、采购计划、采购管理、仓库管理(调拨、内配、库存等)、支付与结算、配送与售后的采销一体化的全流程管理。从采到销的“一条龙”服务同时给采销带来了巨大的挑战，如何用有限的人员和精力管理大量的sku采销成为高效管理的关键所在。如京东的图书采销需要一个人管理8万
阿里巴巴数据分析
图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。
从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。
阿里国际站代运营篇：没有分析数据,说什么精准营销!
现在的整个市场越来越重视数据的分析，很多人越来越关注PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长等。总体来说，这些指标都属于统计指标，反映的都是店铺总体情况，数据的价值除了反映现状，还有更重要的是应用。统计是数据汇总整理的结果，没有分析，怎能拿来指导下一步的工作呢？ 对于我们经营国际站的外贸人来说，最重要的东西之一就是买家到底喜欢什么，只有知道了这个之后，我们才能针对买家爱好出击，做到精准吸引潜在买家！要想知道买家喜欢什么，首先你要知道买家都做了些什么，通过分析买家的行为来掌握买家的习惯。 什么是买家行为分析 简单来说就是分析买家做了什么，和买家一直做什么，并以此来抓住买家的喜好点，掌控整个市场 那我们怎么去分析？ 阿里后台就可以直接搞定这些东西了，来看一下！ 阿里巴巴后台>>数据管家>>知买家>>访客详情 地域，判断目标市场 通过采集访客地域数据，我们可以判断出我们的主营市场是什么地方，是欧洲还是北美，或者其它的地方。判断出目标市场后，在P4P推广我们就可以针对我们的目标市场时间进行推广。旺铺及产品页装修风格也可以结合目标市场买家喜好进行设计。 浏览量，了解买家搜索路径 点开浏览量，我们可以知道买家来了我们店铺后的路径，浏览了哪些页面，及在每个页面的停留时长。在都有反馈的前提下，浏览量越少，即表达买家越喜欢这个产品，搜索路径越短，普通产品，排名会越好，P4P产品，所需要的竞价底价越低。 停留总时长，计算跳出率 从点击页面中，可以看出买家在这个页面仅仅只停留几秒，这个就相当于买家一进你的页面就立马跳走啦，大家可以统计停留时长低于2s的访客数量，该数据除以访客总数就可以得出跳出率了，如果跳出率占比过高，大家需要优化旺铺页面及产品详情页。影响跳出率的原因有关键词与页面的匹配度，页面打开速度过慢等。 常用搜索词，判断买家的质量及真实需求
宝洁公司的供应链分析
宝洁公司的供应链分析集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
宝洁公司的供应链分析一、宝洁公司的简介 宝洁公司始创于1837年，是一家美国消费日用品生产商，也是目前全球最大的日用消费品品公司之一。公司拥有众多深受信赖的优质、领先品牌，包括帮宝适、碧浪、护舒宝、潘婷、飘柔、海飞丝、佳洁士、舒肤佳等等。 二、宝洁的基本供应链结构 三、供应链的主要运作模式 （一）采购管理 2005年以前，宝洁的采购组织以业务单元（GBU）划分，在这种组织结构下，为某项业务服务的采购人员归属同一部门，比如护发用品采购组就包括了买化学原料、各类包装、生产加工等等子类，其他采购组也是五脏俱全。 这样的采购管理模式的消耗和成本有：1、管理层次重叠，冗员多，致使管理费用高。2、每个采购组只采购自己本组需要的东西，需要购买数量
小，生产成本高。3、每个项目价格收集基本是串行操作，采购需要一一询价签约，浪费时间，采购效率慢。4、采购不专业化，不能更好的创造价值。 （二）库存管理 几年前，有两个数字让宝洁的高层寝食难安。一个是库存数据：在宝洁的分销体系中，有价值38亿美元的库存。另一个是脱销量。在零售店或折扣店中最重要的2,000种商品中，任何时刻都有11%的商品脱销。令人不解的是，系统中的大量库存并未降低脱销量。事实上，货架上脱销的商品常常堆积在仓库中。虽然库存系统表明有货，库存管理人员却无法找到。库存堆积如山，而顾客却经常买不到宝洁的产品。 库存管理模式的消耗和成本有：1、库存量大，库存管理困难，库存成本高。2、脱销量大，顾客买不到宝洁的商品，影响了宝洁在顾客心中的品牌形象。3、脱销量大，销售量变小，影响了公司的收入和资金运转，增加了公司的各种成本。 （三）销售管理 1、供货模式的转变 1997年，宝洁一改此前经由分销商和零售商供货的方式，逐步开始向重点零售商直接供货。宝洁将与大客户合作的客户业务发展团队中的财务、IT、物流、市场、品类管理与销售等环节的人员综合组成“联合团队”，将“后台部门”推到“前台”直接服务客户、解决问题，以项目管理的方式密切宝洁供应链中各个合作伙伴的关系。 2、信息技术的使用
浅谈供应链管理中财务数据的分析
浅谈供应链管理中财务数据的分析 1 2020年4月19日
现代管理领域专业人才知识更新工程（653工程） 公需科目论文 论文题目浅谈供应链管理中财务数据的分析 6 月 28 日
摘要 随着市场竞争格局的变化，当前企业之间的竞争已不再是企业个体之间的直接竞争，而已经发展到企业间供应链的竞争。财务数据能够很好地反映一个公司供应链管理的水平，一定程度上也反映了供应链管理中存在的问题，为改进和优化供应链管理提供了依据。本文经过对供应链管理中财务数据分析的讨论，探讨财务数据分析与供应链管理之间的关系，并得出一系列结论。
文档仅供参考，不当之处，请联系改正。 4 2020年4月19日
正文 供应链管理是一门新兴的，结合定量和定性分析的管理科学。定量分析能够反映供应链中存在的问题，而定性分析与定量分析结合能够给出现存问题的解决方案。因此说，优化供应链管理的起点就是定量分析并辅以定性分析。定量分析需要大量信息收集和数据分析的工作。 供应链中信息的作用和价值，直接对于供应链绩效产生作用。信息作用和价值主要用来进行成本和效益优化分析。面对复杂的决策问题，辅助中高层决策者进行供应链管理决策活动时，财务数据具有极其重要的作用。基于公司财务数据所做的财务管理分析的作用就是对各种报表和那些看似整齐但却不能及时反映实际状况的数据进行整理、加工，使其成为对供应链管理决策起决定性作用的重要依据。同时，供应链管理中的财务分析还要满足领导阶层无论何时何地都能了解企业的发展动态的需求。 为达到上述目的，我们就必须对供应链管理中的相关流程节点设定一系列财务指标，并使用这些财务指标对供应链进行监控和指导，不断优化供应链流程，进而改进这些财务指标，优化公司治理。为了获得这些财务指标，我们能够从以下渠道获得财务数据：资产负债表、损益表、现金流量表。有相关财务数据得出的用于支持供应链管理的财务指标能够起到以下作用：其一是显示企业经营状况，主要包括采购环节的应付账款指标；生产与库存环节的资产周转率、劳动效率、存货效率指标等；交付环节的
大数据时代下的供应链管理
大数据时代—供应链管理的新时代 GS304 （上海海洋大学，上海201306） 内容摘要：随着经济全球化，国际交往越来越密切，国际分工越来越明显，企业间也由过去的垄断竞争转换为合作共赢。计算机技术的发展改变了信息传递的方式，加强了企业间的合作交流，自上世纪60年代中期以来，出现了物料需求计划（MRP）、制造资源计划（MRPII）、准时生产制（JIT）、精细生产、企业资源计划（ERP）等新的生产方式，进一步完善了供应链管理（SCP），使企业间信息和资源的集成成为可能。我们处在第三次科技革命时代，信息技术无不渗透进我们的生活，下一个时代将是大数据的时代，将是人工智能的时代，阿尔法狗已经在乌镇完胜柯杰，人工算法战胜了人类大脑。在这个数据时代，企业面临新的机遇和挑战，数据变成了衡量一切价值的符号，对人类社会的描述和预测越来越准确，而供应链管理又是依托数据流（资金流、信息流、物流）对企业的资源进行优化整合，因此在新时期的供应链管理就尤为重要。 关键词：供应链管理大数据信息整合价值创造预期优化 一、引言 随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的激烈程度。企业主要面临8大难题：信息爆炸的压力、技术进步越来越快、高新技术的运用越来越广泛、市场和劳务竞争全球化、产品研发的难度越来越大、可持续发展的要求越来越迫切、全球性技术支持和售后服务、用户的要求越来越苛刻。虽然供应链管理的出现促进了企业资源管理计划（ERP）的发展，强调对供应链的整体管理，将供应商、制造商、协作厂家、用户甚至竞争对手都纳入管理的资源之中，使业务流程更加紧密地集成在一起 ,提高了对用户的响应速度，实现了敏捷制造与虚拟企业，但是这只是开发了供应链管理的部分功能，只解决了部分资源优化问题，并未解决企业所遇到的全部问题。新的供应链管理，已经不满足于对当期的资源进行优化配置，还要进行资源的跨期配置，通过准确的预测，对未来的资源进行有效的管理配置。 二、供应链管理的简介与发展趋势 1.供应链管理的简介 供应链是由供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等构成的物流网络。同一企业可能构成这个网络的不同组成节点，但更多的情况下是由不同的企业构成这个网络中的不同节点。在某个供应链中，同一企业可能既在制造商、仓库节点，又在配送中心节点等占有位置。在分工愈细，专业要求愈高的供应链中，不同节点基本上由不同的企业组成。在供应链各成员单位间流动的原材料、在制品库存和产成品等就构成了供应链上的货物流。 供应链最早来源于彼得·德鲁克提出的“经济链”，后经由迈克尔·波特发展成为“价值链”，最终演变为“供应链”。它的定义为“围绕核心企业，通过对信息流，物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。它是将供应商,制造商，分销商，零售商,直到最终用户连成一个整体的功能网链模式。”从中可以看到，它是一个范围更广的企业机构模式.它不仅是条联接供应商到用户的物料链,信息链,资金链,同时更为重要的是它也是一条增值链.因为物料在供应链上进行了加工,包装,运输等过程而增加了其价值,从而给这条链上的相关企业带来了收益。 2.供应链管理的发展趋势
解码阿里大数据
解码阿里大数据 大数据时代，阿里巴巴集团是最有资本进行烂漫遥想的公司之一，阿里数据平台事业部的服务器上，攒下了超过100PB已“清洗”的数据。 马云曾在2012年公开宣称，“平台、数据、金融”是阿里集团和阿里小微集团未来的指导路线。在此前后，战略布局已经渐次展开：2010年，推出重整的搜索业务“一淘”，2011年收购数据属性公司CNZZ，近期又接连收购友盟、入股新浪微博和高德，抢占数据源；在物流领域，阿里由天猫主导建设了与各大配送公司对接的“天网体系”，最近牵头成立智能骨干物流网络“菜鸟科技”，构建物流信息数据平台。 阿里数据十年铸剑，如今只是起手开了个局。 十年进化 从报表到分析工具、flash，阿里的数据产品越来越没“数据味”。 从2003年淘宝起步开始，阿里集团数据平台事业部负责人“七公”（本名汪海）就一直在与数据打交道，他的经历勾勒出了这家数据巨人的演变轨迹。 阿里系最早的数据工作自2003年起步，出于业务需求的驱动，起初非常粗糙，无非数据库、IT系统，随后开始
统计分析行业的基础指标，比如PV、UV等，当时的淘宝数据部门只有数名员工。 在数据的童蒙时代，淘宝“依葫芦画瓢”，学习当时最大的对手――易趣，当时eBay、亚马逊都已成立成熟的BI部门。恰是与易趣的竞争，推动了阿里的数据应用。据淘宝内部人回忆，易趣曾强势通过排他协议垄断了门户广告资源，迫使阿里将广告投放转向中小网站联盟，由此催生了广告投放精准化分析需求，淘宝的数据团队开始积累流量数据的分析经验。 2004-2005年，淘宝逆转易趣，业务量激增，品类快速扩张，数据量随之跃升。淘宝开始意识到，不能再靠拍脑袋做经营决策了，需要实时观察掌握用户量和交易量的变化，进行精准分析。 2005年，淘宝成立商业智能部门，成为当时淘宝技术研发部门负责人姜鹏的直属部门。这一年，阿里拥有了第一款严格意义上的数据产品――“淘数据”，这是一份经营数据的报表，为各业务公司、部门提供经营报表的检索生成工具。同年，阿里切入搜索、广告业务――两项业务均带有天然的数据属性，成为阿里大数据运营的开端。七公说，由此阿里对数据和应用场景的理解越来越清晰，目的性更明确――搜索帮助消费者更快找到商品，广告则让商家获得更高的ROI（投资回报率）。
【完整版毕业论文】实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据
实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据 对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？ 所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素： 要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。 要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。 要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。 那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？ 来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。“亚
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
管理案例：摸着石头过河 阿里探宝大数据
摸着石头过河阿里探宝大数据 500多年前哥伦布做环球航行时，最想得到的就是航海地图，要不然他不会把美洲大陆当成印度。 当大数据开启一个时代时，阿里巴巴集团（下称阿里）从海量交易数据中挖掘有价值的数据，犹如在大海中航行，马云的鸿鹄之志也是那张航海地图。只是哥伦布的目的地是印度，马云的目标是大数据。 马云宣称平台、金融和数据是阿里未来的三大战略方向。其实，“阿里未来本质上是一个数据公司”，电商越来越离不开数据，金融的核心也是数据。阿里设立首席数据官，并把首席数据官陆兆禧升任CEO，传闻将收购移动APP数据公司友盟等，这些都显示马云的大数据战略萌动生芽。 在几乎全球所有公司都还徘徊在大数据门前时，马云纵然有大数据的宏韬伟略，在具体操作层面也只能摸着石头过河。 完成25个事业部战略调整后，阿里巴巴成立了数据委员会，由淘宝网商业智能部负责人车品觉出任首任会长。这位曾经在微软、ebay出任产品经理，在支付宝、淘宝主管数据业务的香港人，大半生都痴迷于数据迷宫。 “我之所以来淘宝就是喜欢它的数据，就希望好好梳理下数据。”车品觉谈到数据时异常兴奋，在接受《中国经济和信息化》记者3个小时采访后，他还要给同事做有关大数据的培训。此时，已经是晚上10点多。 车品觉是马云大数据战略棋局中已经过了河的卒子，他肩负着为阿里寻找开启大数据之门钥匙的重任。马云给了他异常宽松的工作环境，甚至没有具体的KPI考核。在接受《中国经济和信息化》记者采访时，他对所谓大数据赢利模式之类的问题并不看重：“阿里跟别人不一样的地方就是愿意尝试不同的产品，连领导都不能控制手下人到底玩什么。一帮很爱数据的人玩一堆产品出来，偶尔能出现如阿里金融这样的产品就很好，允许他们玩就是允许差异化，做数据如果急于现在赚钱就会失去机会。” “玩数据”其实并没有这么简单，特别是车品觉出任阿里数据委员会的安全责任人之后，他每时每刻都处在忐忑不安中。他认为，今后一段时间，数据质量、数据安全以及数据化运营将是阿里必须翻越的三座“大山”。 从“淘数据”起步
大数据的成长之痛 附供应链数据分析最佳实践流程
供应链管理领域如何正确引入大数据分析技术 附供应链数据分析最佳解决方法 来源：CSCMP供应链管理通讯第一期 作者：Lisa Harrington, Dr. Zac Rogers, Dale Rogers, Richard Sharpe and Susan Lacefield 翻译：高珉 时间：2019年3月14日星期四 编者按：根据最近的一项调查显示，大数据分析这项技术正在逐步向更加广泛 的领域应用。从托盘、卡车再到一袋蔬菜，任何物体都有收集、储存和传输信 息的能力。如果企业能够把这些数据进行人工智能的分析，就会得到十分准确 的结果，这样就可以帮助他们做出更快、更好的决策。同时减少浪费，增加价 值。但是很多企业在供应链数据分析的应用上无从下手，也有的企业已经开始 投入大量的资金和人力来进行大数据分析这项工作，但是他们得到的数据往往
会出现数据丢失或者不准确的状况。那么我们应该如何掌握甚至将这项技术应 用到自己的企业当中呢？在接下来的文章中会通过一些实际的案例来跟大家分 享，大数据分析这项技术的应用以及如何解决各个阶段遇到的障碍。同时总结 出供应链数据分析最佳解决实践方法。 “大数据分析的时代已经到来！”数据分析公司Competitive Insights LLC在“第二届年度大数据分析研究”活动上说到。同时参加讨论的有Harrington Group, CSCMP供应链管理季刊以及两所著名的供应链管理学院，亚利桑那州立大学和科罗拉多州立大学。这几家机构在2017到2018年联合推出了一项研究，旨在为企业提供一个基准，能够让他们了解供应链数据分析的现状并认识到如何在该领域中利用大数据分析采用何种策略。这么做的目的就是帮助企业在开展数据分析的同时发现并解决遇到的困难和障碍。 这项研究的调查对象是由CSCMP《供应链管理季刊》的读者、《竞争观察》杂志的读者以及亚利桑那州立大学和科罗大多州立大学研究人员编制的一份联系人名单组成。其中2017年度共搜集到了133条可用的调查信息，2018年度共搜集到了125可用的调查信息。