大数据在房地产业商业地产中的应用案例
大数据在房地产业、商业地产中的应用案例
互联网发展日新月异,以阿里、京东为代表的电商更就是呼风唤雨,大有颠覆传统实体经济之势,房地产开发商与知名零售商们纷纷瞧到这一发展趋势,个个厉兵粟马,抢人才,建系统,整合资源,准备大干一场迎接即将到来的“大数据”时代。
对于房地产加入电商的形式认识,如果仅停留在“网上卖房”这个阶段的话,那就大错特错了,sohu中国、保利等一些知名房企确实在网上卖过房子,但那并不代表着她们进入到“大数据”时代。下面将把一些真正加入“电商”大营,进入“大数据”时代的房企与商业地产知名案例进行分享。
一、绿城试水电商。
绿城的电商概括起来就就是全链条服务涵盖采购规划定制,材料采购的品质把控、设计把控、成本把控,以及提供采购流程管控、精装修配材方案与项目现场服务等。
细心的人会发现在绿城集团网站右上角,有一个其她房产公司网站不多见的栏目:绿城电商。这就是绿城集团通过搭建电商集采平台,给自己加的一个新身份——专业建材服务商,即绿城开始在网上卖建材了。绿城电商不仅服务于绿城内部项目,亦向中小房地产开发企业、工程承建商、酒店连锁等领域开放。但如果将绿城电商简单地理解成卖建材那就错了,我们销售的不就是产品,而就是一个模式,其包括如何来做前期物资预算、采购管控、精装修配材,同时分享绿城的经验。
传统的房地产建材部品采购模式步骤过于繁复冗长,易滋生灰色地带,招投标工作费时又费力。而绿城电商模式正就是试图破解这个难题,打造一个“网络商城+实体体验馆”的工程材料集采平台,优化整条供应链。
绿城电商向现在的会员体系承诺,采购价就是供应商同时期的最低价,厂家承
诺有更低的价格则5倍差额惩罚。赖伟央认为,低价就是最次优势,前期配置、采购方案等才就是核心竞争力。
而支撑起绿城电商商业模式的就是“一个模式与两个支撑”。“一个模式”即通过整合资源并利用电子商务技术,简化物资采购过程,减少人为因素影响,使采购变得透明、高效、公平、专业。
绿城商城与体验馆则就是支撑起该模式的两翼。绿城商城提供建材信息查询、产品下单及供应链管理等服务,提供一个充分比较与选样平台;体验馆提供各品牌产品集中展示、工艺工法解析、工程选样、实体及3D虚拟的精装样板间体验等服务。据了解,体验馆将提供12个精装修样板房,每平方米造价涵盖800~6000元。未来将建成4个体验馆,分布全国东南西北,方便工程选样。
目前,绿城商城与体验馆已营业,与绿城电商签署战略合作协议的厂家达130多家,涉及29大品类,预计到2012年年底将达到170到180家,签约合同金额达10亿元,预计到2014年达100亿元。
二、万达电商主打“大会员”王牌。
万达集团谋划一年之久,其电商代表作“万汇网”终于在2013年在武汉菱角湖万达广场、大连高新万达广场、郑州二七万达广场、郑州中原万达广场、福州仓山万达广场与福州金融街万达广场这6个广场进行实施。据了解,明年,这一范围将延展至全国所有的万达广场。
目前,万汇网提供的服务包括商家资讯、广场活动、商品导购、优惠折扣等。王健林解释说,万达的电子商务平台绝对不会就是淘宝,也不会就是京东,而就是完全结合自身特点的线上线下融为一体的O2O电子商务模式。万达将整合旗下所
有业态,包括商场、院线、酒店、度假区等,共同为“大会员”制的电商平台服务。比如,消费者在万达百货消费,商家拿出1%-2%等值货币类积分来支持。成为会员以后,可以在所有万达广场,以及万达旗下的各种业态,包括在度假区、酒店,享受等同于货币的积分消费。
万达的电商模式其实就就是建立会员体系,每年十几亿的客流量就是万达建立会员的资本,用现代的移动终端等先进技术,把会员消费的次数、额度、喜好等建立与掌握起来,然后根据大数据来作出分析。根据这个针对性的来进行下一阶段的招商与调整商家布局,就就是做这种模式。
怎么能够做到让这些客流变成会员呢？比如说2015年20-25亿人次进去。假如一年一个人进10次,就就是2亿多人次,每一年每人进20万达广场,就就是1亿2000万人次,怎么保证这1、2亿人能够成为我们的会员呢？万达研究一个模式做了几个试点,与几个广场商家谈判,万达建立电子商务模式以后,这些商家来消费,您们应该拿出1-2%的货币价值积分出来。原来万达以为商家可能会有抵触情绪,没想到绝大部分的商家都非常欢迎,因为她们认为这种电子商务模式建立
起来以后可能会增加她们的收入,原来卖1万,现在可能卖1、2万,它也不差这一两元钱。您为什么能够获得货币类的积分呢,不就是说您在餐厅吃完饭或者买完一个服装以后只能在这里消费,您可以在所有广场任何业态,在全国所有地方,甚至将来万达还可以开发出来在酒店、度假区货币的这种积分都可以统一消费,这肯定就是顾客愿意注册的。注册很简单,给您一个电子二维码就行了。
同时万达还准备拿出一部分钱来进行其她的增值服务,比如说抽奖,比如说
组织会员的活动,搞业务有价值的培训等等。万达做了一个月的实验很受欢迎。
特别就是一些商家,绝大部分还就是中小商家,像沃尔玛、家乐福这种连锁大型商家毕竟就是少数,大多数的商家还就是希望有一个更好的平台来销售她们的产品,但就是她们自己搭建一个平台确实比较贵。而且万达一个广场的服务半径有限,大概十公里左右,它也需要这样一个模式,所以,我们这种独特的电子商务模式就成立了。
三、朝阳大悦城利用“大数据”脱颖而出。
传统零售的冬天还没有过去,关店、亏损依然就是传统零售从2012年以来的主旋律。但与大环境不同的就是,朝阳大悦开业不足3年便实现盈利,2013年销售突破20亿元,成为寒潮当中的一个异类。如此成绩,朝阳大悦城如何实现？
朝阳大悦城的生命力何在？除了及时的业态调整与不断创新的营销活动等
这些表面上瞧到的动作,朝阳大悦城真正的核心竞争力就是高效的运营管理,就
是以大数据为基础来部署,所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。
现在,随着朝阳大悦城POS机系统与CRM系统的打通与微信微生活卡与实体会员卡打通,一个通过数据分析结果、集中力量由商户延伸到消费者人群而打造“E-JoyCity”朝阳大悦城已然出现在人们面前。朝阳大悦城的大数据营运主要表现在以下几点。
1、根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单,将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类,将会员喜好的个性化品牌促销信息精准地进行通知。同时设置会员到店礼、高额买赠等活动,刺激会员尽早到店,并释放大单。信息部还根据会员的
大数据给中国带来的十大商业应用场景
大数据给中国带来的十大商业应用场景 2012年纽约时报的一篇文章标志着人类社会进入大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产
规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。 2、金融行业 大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 （2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客
大数据应用案例分析
在如今这个大数据得时代里,人人都希望能够借助大数据得力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户得消费需求，实现更为精准得营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者得意图，实现主动、超前得安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽得挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起得难度。 大数据应用最为典型得案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据得分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服得优惠券,而少女得家人在此前对少女怀孕得事情一无所知.大数据得威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足得开始搜集整理自己用户得各类数据资料.但与之相比极度落后得数据安全防护措施,却让骇客们乐了：如此重要得数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好得,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”得欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击得方法了。 扰动安全得大数据 2０14年IDＣ在“未来全球安全行业得展望报告”中指出,预计到202０年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁得不断变化、ＩＴ交付模式得多样性、复杂性以及数据量得剧增,针对信息安全得传统以控制为中心得方法将站不住脚。预计到２0２0年,６０%得企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础得快速检测与响应得产品上。 瀚思(ＨａnSiｇht)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道得”已经成为安全圈得一句名言，即使部署再多得安全防御设备仍然会产生“不为人知”得信息,在各种不同设备产生得海量日志中发现安全事件得蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生得海量日志进行集中存储,通过数据格式得统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富得可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全瞧得见. 爱加密CEＯ高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生得安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题得分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本得存在.所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原
大数据应用案例分析
大数据应用案例分析 1、中信银行信用卡营销 实施背景：中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一，也是国内具有竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来，中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长，2008年银行向消费者发卡约500万张，而这个数字在2010年增加了一倍。随着业务的迅猛增长，业务数据规模也急剧膨胀。中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面，还是在有效地利用客户数据方面，都面临着越来越大的压力。 中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案，支持其数据分析战略，提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台，实现业务数据集中和整合，以支持多样化和复杂化的数据分析，比如卡、账户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP（联机分析处理）多维分析等，提升卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动有针对性的营销活动。 技术方案：从2010年4月到2011年5月，中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum数据仓库解决方案。实施EMC Greenplum解决方案之后，中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升。 图表中信银行大数据应用技术架构图
Greenplum解决方案的一个核心的功能是，它采用了“无共享”的开放平台的MPP架构，此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。目前，最普遍的关系数据库管理系统（如Oracle 或Microsoft SQL Server），都是利用“共享磁盘”架构来实现数据处理，会牺牲单个查询性能和并行性能。而使用Greenplum 数据库提供的MPP架构，数据在多个服务器区段间会自动分区，而各分区拥有并管理整体数据的不同部分；所有的通信是通过网络互连完成，没有磁盘级共享或连接，使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道，段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询，并根据查询计划在段之间有效地移动数据，因此，相比普通的数据库系统，该系统提供了更高的可扩展性。 效益提升：2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，
大数据的应用案例
大数据的应用案例 DT时代，大数据的应用越来越广泛，大数据在哪些方面会应用到呢？ 一、能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。 二、汽车制造 当问起汽车的制造过程，大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特，在产品的研发设计阶段，大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。 比如，福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者，门会自动打开、便捷智能，但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题，但后来根据对社交媒体的关注和分析，发现很多人都在谈论这些问题。 三、零售行业 “我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从Twitter 和Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类
大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训
https://www.360docs.net/doc/e15823933.html, 大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训 大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售
https://www.360docs.net/doc/e15823933.html, 情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。 2、金融行业 大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面： (1)精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 (2)风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈 (3)决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产
大数据应用案例
大数据应用案例 1 物联网大数据应用 由于遍布全球的众多传感器与智能设备,物联网触发了数据或大数据的淹没。只有大数据技术与框架才能处理这样庞大的数据量,这些数据量可以传输各种类型的信息。物联网的数量增长越多,就需要更多的大数据技术。在这个领域内,机构需要将重点转移到实时易于访问的丰富数据上。这些数据会影响客户群,并可通过挖掘产生有意义的结论。来自传感器的数据应该被处理以实时发现模式与见解,以推进业务目标。现有的大数据技术可以有效利用传入的传感器数据,将其存储起来,并使用人工智能进行高效分析。实际上,对于物联网处理,大数据就是燃料而人工智能就是大脑。 物联网不仅就是大数据的重要来源,还就是大数据应用的主要市场。在物联网中,现实世界中的每个物体都可以就是数据的生产者与消费者,由于物体种类繁多,物联网的应用也层出不穷。下面简述几种典型物联网大数据的使用案例。1、1 车队管理 许多运输公司都携带传感器来监控驾驶员的行为与车辆的位置。好的驾驶技能与道路安全行为得到保险公司的奖励。通过提供所有机械与电气组件的详细机器日志数据,物联网为远程信息处理提供了一个优势。全球物流公司UPS广泛使用该技术来监控车队车辆的速度,行驶里程,休息停靠,油耗,发动机使用情况等。因此,该公司减少了有害排放与燃料消耗。UPS快递为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置与预防引擎故障,它的货车上装有传感器、无线适配器与GPS。同时,这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。UPS为货车定制的最佳行车路径就是根据过去的行车经验总结而来的。2011年,UPS的驾驶员少跑了近4828万公里的路程。 1、2 智慧城市 智慧城市,就是一个基于物联网大数据应用的热点研究项目,图1所示为基于物联网大数据的智能城市规划。迈阿密戴德县,就就是一个智慧城市的样板。佛罗里达州迈阿密戴德县与IBM的智慧城市项目合作,将35种关键县政工作与迈阿密市紧密联系起来,帮助政府领导在治理水资源、减少交通拥堵与提升公共安全方面制定决策时获得更好的信息支撑。IBM使用云计算环境中的深度分析向戴德县提供智能仪表盘应用,帮助县政府各个部门实现协作化与可视化管理。智
大数据在商业地产运用案例
大数据在商业地产运用案例 一段记录顾客在商店浏览购物的视频、顾客在购买产品和服务前后的行为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就会发现，原来这里面有很多秘密。而所有秘密的支持都依靠一种技术——大数据。 一.进军电商的核心--大数据研究 从国内近年来新开张的商业物业来看，影院、餐厅、美容、健身、娱乐等“亲历性”服务项目占有的面积正在不断增多，而单纯的商品销售面积正在不断减少，这也是苏宁、国美、万达等传统商业企业全面高调进军电商的原因。 只有进入电商领域，他们才能积累更多的数据，为大数据时代的到来积累资本。全渠道销售模式是未来零售新方向,或有可能颠覆单一模式(纯线上或纯线下模式),开创零售行业新格局。而开展线上线下互动的O2O模式的核心，就是大数据应用。 数据对于零售企业的最大价值：为零售策略的开展提供细致的指导建议； 1、精准营销； 2、产品研发； 3、完善供应链； 二.典型零售企业的大数据建设 1.朝阳大悦城: 朝阳大悦城的生命力何在？除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等这些表面上看到的动作，朝阳大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理，是以大数据为基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。 数据运营案例： a、根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单，将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类，将会员喜好的个性化品牌促销信息精准进行通知。 b、朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备，并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率，通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。 c、经过客流统计系统的追踪分析，提供解决方案改善消费者动线，4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走，因为消费熟悉之前的动线，所以很少有人过去，该区域的销售表现一直不尽如人意。为此，招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧，打造成欧洲风情街，并提供iPAD无线急速上网休息区。通过精心设计，街区亮相后新区销售有了明显的改观。 d、打通微信与实体会员卡，会员的消费数据、阅读行为、会员资料打通后，更好地了解消费者的消费偏好和消费习惯，从而更有针对性地提供一系列会员服务。 2.银泰百货 银泰大数据战略： a、2013年，银泰百货全国门店的WIFI网络将铺设完毕，顾客进店可以免费登录使用WIFI。 b、打通线上线下，开启020，顾客通过手机端参与产品折扣活动，再到实体店提货的购物模式。
2020年大数据应用分析案例分析(实用)
大数据应用分析案例分析大数据应用与案例分析当下，”大数据"几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新.大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体.大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益.大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。...感谢聆听... 大数据应用的关键，也是其必要条件,就在于＂IT”与”经营"的融合,当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。
一、大数据应用案例之：医疗行业 ＳetｏｎＨｅaｌｔhcare是采用ＩBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过30０0次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折. ...感谢聆听... 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类Apｐ。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药. 二、大数据应用案例之:能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来.通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~３个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电.因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便
大数据在房地产业、商业地产中的应用案例
大数据在房地产业、商业地产中的应用案例 互联网发展日新月异，以阿里、京东为代表的电商更是呼风唤雨，大有颠覆传统实体经济之势，房地产开发商和知名零售商们纷纷看到这一发展趋势，个个厉兵粟马，抢人才，建系统，整合资源，准备大干一场迎接即将到来的“大数据”时代。 对于房地产加入电商的形式认识，如果仅停留在“网上卖房”这个阶段的话，那就大错特错了，sohu中国、保利等一些知名房企确实在网上卖过房子，但那并不代表着他们进入到“大数据”时代。下面将把一些真正加入“电商”大营，进入“大数据”时代的房企和商业地产知名案例进行分享。 一、绿城试水电商。 绿城的电商概括起来就是全链条服务涵盖采购规划定制，材料采购的品质把控、设计把控、成本把控，以及提供采购流程管控、精装修配材方案与项目现场服务等。 细心的人会发现在绿城集团网站右上角，有一个其他房产公司网站不多见的栏目：绿城电商。这是绿城集团通过搭建电商集采平台，给自己加的一个新身份——专业建材服务商，即绿城开始在网上卖建材了。绿城电商不仅服务于绿城内部项目，亦向中小房地产开发企业、工程承建商、酒店连锁等领域开放。但如果将绿城电商简单地理解成卖建材那就错了，我们销售的不是产品，而是一个模式，其包括如何来做前期物资预算、采购管控、精装修配材，同时分享绿城的经验。 传统的房地产建材部品采购模式步骤过于繁复冗长，易滋生灰色地带，招投标工作费时又费力。而绿城电商模式正是试图破解这个难题，打造一个“网络商城+实体体验馆”的工程材料集采平台，优化整条供应链。
绿城电商向现在的会员体系承诺，采购价是供应商同时期的最低价，厂家承诺有更低的价格则5倍差额惩罚。赖伟央认为，低价是最次优势，前期配置、采购方案等才是核心竞争力。 而支撑起绿城电商商业模式的是“一个模式与两个支撑”。“一个模式”即通过整合资源并利用电子商务技术，简化物资采购过程，减少人为因素影响，使采购变得透明、高效、公平、专业。 绿城商城和体验馆则是支撑起该模式的两翼。绿城商城提供建材信息查询、产品下单及供应链管理等服务，提供一个充分比较和选样平台；体验馆提供各品牌产品集中展示、工艺工法解析、工程选样、实体及3D虚拟的精装样板间体验等服务。据了解，体验馆将提供12个精装修样板房，每平方米造价涵盖800~6000元。未来将建成4个体验馆，分布全国东南西北，方便工程选样。 目前，绿城商城和体验馆已营业，与绿城电商签署战略合作协议的厂家达130多家，涉及29大品类，预计到2012年年底将达到170到180家，签约合同金额达10亿元，预计到2014年达100亿元。 二、万达电商主打“大会员”王牌。 万达集团谋划一年之久，其电商代表作“万汇网”终于在2013年在武汉菱角湖万达广场、大连高新万达广场、郑州二七万达广场、郑州中原万达广场、福州仓山万达广场和福州金融街万达广场这6个广场进行实施。据了解，明年，这一范围将延展至全国所有的万达广场。 目前，万汇网提供的服务包括商家资讯、广场活动、商品导购、优惠折扣等。王健林解释说，万达的电子商务平台绝对不会是淘宝，也不会是京东，而是完全
大数据应用举例
大数据无处不在，应用于包括金融、医疗、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业。下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。 在金融业中，大数据在三大金融创新领域发挥着重要作用：高频交易、社会情绪分析和信贷风险分析。 医疗行业，借助于大数据技术，实现电子病历、实时的健康状况告警、患者需求预测和医疗行业的人工智能。 互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。 制造业，利用工业大数据提高制造业水平，包括产品故障诊断与预测、工艺流程分析、生产工艺改进、生产工艺能耗优化、工业供应链分析与优化、生产计划与调度。 汽车工业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车将在不久的
将来进入我们的日常生活。 餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。 电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。 能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。 物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。 城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。 生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健
康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。 体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。 安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。 个人生活，大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。 大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
大数据经典使用十大案例
如有人问你什么是大数据？不妨说说这10个典型的大数据案例(-from 互联网) 在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v 特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的–可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例： 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.360docs.net/doc/e15823933.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析（Laney没有说出这家公司的名字）。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提
大数据应用案例分析
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
房地产行业大数据分析的作用
https://www.360docs.net/doc/e15823933.html, 房地产行业大数据分析的作用 在房地产行业，有一个明显的迹象表明，数据分析正在发挥更多的作用。例如，房地产企业通过使用数据挖掘技术，从不同的阶层了解人们的住房需求，并做出改变以适应不同的住房需求。交易价格、上市价格、数量和其他关键指标都可以帮助咨询师给出相对准确的估计价格。 然而，这并不是房地产行业现在已经达到的终点。作为房地产行业的一名见多识广的内部人，你必须从市场中获取更多有价值的信息，以发掘销售线索，拓展业务。因此，您应该清楚您的目标是什么，为什么要使用这些数据。
https://www.360docs.net/doc/e15823933.html, 一、房地产大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求 这些数据虽然不可能满足客户所有的住房需求，但我们可以在大多数客户中找到一些共性。为了更好地了解客户的需求，我们需要通过培训历史客户记录数据或统计数据挖掘客户的行为。 数据采集可以通过不同的方式。对于一些企业来说，他们更喜欢在社交媒体平台上爬取，这些平台可以显示出用户的习惯、行为、偏好和情感数据，他们可以通
https://www.360docs.net/doc/e15823933.html, 过使用自动网络爬虫工具，比如八爪鱼，来轻松提取数据，可以从大多数网站收集数据。我们还可以使用分类或聚类算法来对客户的需求分类。 例如，工作的性质、习惯和生活条件，甚至购买和浏览历史记录都可以被列为值得挖掘的数据，我们可以使用基于云的技术来过滤、计算和优化客户群体，包括高质量的客户、潜在的客户、根据他们的特点，从不同的维度来给客户推广。 二、房地产大数据有助于精确行业市场定位 企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了房地产行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。
地产行业大数据场景应用
地产行业大数据场景应用 地产行业正在从黄金发展期进入到白银发展期，房地产商从过去粗放经营转向精细化经营。地产生意不在是简单的交钥匙工程，简单的商品房建设。地产公司正在转向商业地产开发和商铺经营、物业经营。市场的竞争正在驱动地产公司寻找新的收入增点和新的商业模式。有的地产巨头例如万科和万达，已经转向社区O2O、电商、文化产业、地产金融等业务。 一些地产公司和大数据公司正在寻找大数据在地产行业的应用场景，并且已经取得了阶段性成果。移动大数据正在帮助地产行业在土地开发、小区规划、商铺规划、地产O2O，甚至地产金融等方面发挥作用。地产大数据商业应用场景被逐渐被挖掘出来，大数据技术在资源配置和客户分析等方面发挥了过去想象不到的作用，移动大数据正在帮助房地产公司实施数字化运营，获得新的业务收入。TalkingData作为一个领先的移动大数据公司，在土地规划、客户经营、打通O2O等方面帮助很多房地产商实现数字化经营，并取得了一些成绩。数据商业应用给地产商带来了过去不存在的商业价值，移动大数据技术在商业地产的应用，正在成为很多房地产公司重点关注的领域。 1 移动大数据在商业地块定价策略方面的应用 先从一个真实的例子开始，一家著名的房地产公司，其房产开发主要集中在三线城市。当这家房地产公司进入到一个城市时，当地政府非常欢迎，并拿出了一个拥有30万户籍人口的土地让房地产公司进行开发。房地产公司开发完之后，发现房子卖出去很少，同30万户籍人口的需求完全不在一个数量级上，房子积压了不少，造成了较大损失。 地产公司很困惑，究竟是什么原因导致了房子滞销，经过一段时间的调研，地产公司发现30万户籍人口中有一半以上在其他城市工作，并且未来不会回来购买住房，其开发地块的常住人口住房购买需求较低，相当于10万户籍人口的需求。地产商按照30万人口需求开发的住宅小区，很难在当地短期内卖出去。本次房地产投资损失较大，导致房地产商从当地房产市场退出。 TalkingData利用移动设备的位置数据，可以帮开发商了解其开发地块的常住人口数量、年龄分布和职业特点、以及收入水平。通过数据分析，房地产商可以客观了解开发地块每天晚上居住的人口数量，进入的人口数量，第二天离开的人口数量，以及这些人口的活动规律、年龄阶段、职业类型、收入水平、消费水平等。这些数据可以帮助房地产商对土地价值进行评估，这些信息对土地价格影响很大。房地产公司已经利用移动大数据进行土地价值估算，避免采用户籍人口数量方式来价值估算土地价值，降低了土地投资成本和房地产开发风险。 越来越多的房地产公司正在利用移动大数据，客观精确地估计其开发的土地价值，降低土地投资费用。房地产开发商也将参考用户信息进行房型设计、商铺规划、配套设施规划等，真正将大数据价值应用到房地产项目上去，优化资源配置，提高运营效率。 2 移动大数据在商铺地产规划上的应用 房地产行业正在将产业链进行延伸，住宅小区的商业地产项目已经成为房地产公司未来利润的增长点。商铺主要为周围居民提供服务的，居民的消费偏好成为商铺设计的一个出发点。商铺的合理规划对商业地产的增值起到了关键的作用。 移动互联网的大数据可以帮助房地产商了解客户的消费偏好，通过用户智能手机的App列表和其活跃程度，大数据公司可以对周围居民进行分析和画像。这些用户画像包括客户的生
汽车行业大数据应用案例
汽车行业大数据应用案例 在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。 凯文凯利认为：“在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。” 在贵阳大数据论坛上，马凯副总理提出：大数据是国家战略资源，部分公共数据资源也将逐步开放，让企业用互联网+更好的服务社会。
基于汽车行业超长的产业链，从不同的层面看，汽车大数据必然是多维度的，有不同的理解和看法，我们试从各行业角度试加分析： 先看一组数据： 中国有3亿驾驶员，1.5亿车主，100多个品牌6000多款车，24000多家4S店，44万家维修厂，600万家洗车行...... 主机厂：汽车大数据的顶层和基础
主机厂是汽车的制造者，他们领先的设计、技术及制造能力和知识产权，使其在整个汽车生态链中起绝对主导作用——所有的零部件设计及软件系统，都由主机厂主导，所有衍伸产品都以主机厂的产品设计规格为标准（适配软件、模具、型号、规格尺寸乃至汽车改装和汽车电子产品以及汽车用品等等）。 同时，主机厂有完善的零部件配套、物流配送、销售体系，所有该体系内的企业都要按照其标准化模式运行；原始汽车维修技术资料以及CRM和ERP 系统：4S店的后台管理系统由主机厂提供，能够调取车主的姓名、住址、行驶证数据及通联、保险、维修保养记录（车主脱离4S店体系之前）。 主机厂零部件数据包括包括字段：配件名称、配件代码、品牌、型号、年代、替代配件、替代关系、图示、价格等等。
大数据成功案例
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
大数据的大价值大数据五大成功案例深度解析
大数据的大价值：大数据五大成功案例 深度解析 作者：Cashcow 星期四, 四月11, 2013 大数据,航空,零售 暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需 要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过 各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样 的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分 成熟。 即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的 商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水