【案例分析】掘金快时尚电商美丽说论道大数据

图5-3　美丽说新版手机App功能发布

美丽说2013年年底从时尚导购网站转型成为快时尚电商平台，在这个转型过程中，数据智能技术在其中发挥了重要作用。美丽说通过传统门店无法比拟的互联网技术手段，获取了极其丰富的用户行为信息，并且对比进行深度分析与挖掘。简单地说，用户行为分析就是用户在网站上发生的具体行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物车、取出购物车、加入期待列表、购买、使用减价券和退货等操作。

在美丽说平台，通过数据挖掘与分析，能非常清楚地知道不同款式衣服的淡旺季、节点、热点在哪里，也可以知道各个季节、地区的规律性变化。通过互联网技术搜集大数据，美丽说可以为用户快速精准地找到最合适的潮流单品。此外，美丽说图片识别系统负责人还就如何用技术手段解决重复和冲突问题进行了分享。平台瀑布流照片出现重复，会给用户非常差的购买体验，就此美丽说工程师通过搭建完整的图片数据库模型，通过多维度图片检索、筛选、对比以降低相同款式服饰图片出现的几率，很好地解决了撞衫问题。

美丽说作为国内最大的女性快时尚垂直电商，一直坚持快速、极致、创新的企业文化，将技术作为公司发展的驱动力。得益于公司拥有大量专业度极高的工程师和技术大牛，美丽说平台经受住了日活跃总用户数超2000万的高负载，并在2014年的“双11”期间大数据和流量高峰冲击下保持高度稳定，创下了28小时5.7亿成交额的销售奇迹。

（引自http://tech.huanqiu.com/new s/2014-12/5224481.htm l）

【案例解读】

大数据所积蓄的价值将掀起一场商业模式和决策制定的管理变革。通过大数据对用户行为进行分析，有助于企业在创新经营模式和技术时更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，从而改善企业自身经营水平、提升经营效率，这将是当今企业核心竞争力所在。

【知识链接】

随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，社会信息化、企业信息化日趋成熟，社会化网络逐渐兴起，传感设备、移动终端正在越来越多地接入到网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据正在源源不断地从各行各业迅速生成，全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来越多。种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据蕴含着前所未有的社会价值和商业价值，发展潜力十分巨大。

对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键

在未来3到5年，我们将会看到那些真正理解大数据并能利用大数据进行价值挖掘的企业和不懂得大数据价值挖掘企业之间的差距。真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强劲有力的竞争优势，从而成为行业的领导者。据赛迪顾问统计，2014年中国各行业大数据IT投资已经超过4.5亿元，年增长率达78.9%，在三到五年内总投资规模有望超过百亿。

在互联网行业，对大数据的分析可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持。互联网行业主要特征之一是各种类型的信息和数据都呈现爆炸式增长，同时用户行为和网络中的社会群体变得更加多样化、复杂化。Facebook通过对海量的社交网络数据与在线交易数据进行分析和挖掘，从而提供点对点的个性化广告投放策略，广告份额实现了从2011年到2012年翻番、2013年到2014年增长95%，比Google的增速快了近3倍。百度通过搜集整理网络玩家搜索需求与热点，将用户人群细分，并对网络游戏的搜索行为数据进行提炼组织，建立用户行为数据库销售给网络游戏公司。

企业形成数据资产、实现智能决策的关键步骤

第一步，明确业务需求。来自业务的需求永远是新技术采用的第一驱动力。也只有与业务需求紧密结合的新技术战略才能够真正发挥作用。企业在考虑采用大数据相关分析处理技术推动管理变革、提高效率、降低成本的时候，不能为了大数据而大数据。必须首先对自身业务流程进行梳理，找出瓶颈所在，不仅分析需要进行哪些决策智能化变革，还应分析应用按照什么业务顺序进行大数据部署，从而确保大数据实施的成功率和实施效果。

第二步，确保数据质量。如果进入信息系统的数据是错误的，经过系统加工处理后的结果就不可能正确。只有保证了数据的高质量、真实性、可靠性，基于大数据分析的商业智能才能提供正确的决策支持，才能真正发挥作用。因此，企业要通过从意识、管理和技术等几个方面，多管齐下来保证数据质量。首先，树立全面的数据质量意识，使每一个操作使用信息系统的员工意识到“数据是系统的生命，保障数据真实准确就是对自己工作的负责和对企业发展的支持”;第二，颁布并严格执行数据管理规定，在制度上规范数据的管理;第三，通过引入主数据管理平台等技术手段保障数据质量，集中管理主数据，加强系统对错误业务数据的检查校验功能，把错误数据堵在源头。

第三步，选择适合的大数据服务或架构。一方面，不一定所有的企业都适合在企业内部从IT基础设施到数据管理工具、再到数据分析软件构件完整的大数据架构，这必然带来非常巨大的一次性IT投入。在大数据时代，数据租售业务、分析预测服务、决策外包服务、数据分析平台等大数据服务模式正逐渐兴起。企业可以考虑外包采购数据分析服务或租用数据分析平台。另一方面，对于决定自己构建大数据系统的企业而言，面对不同IT厂商提出的各种大数据解决方案，以及IBM的Pure System，Oracle的Exadata等IT厂商力推的大数据一体机，还有SAPHANA等内存计算平台，企业应当审慎选择，从适合自身业务需求与兼容既有IT架构等方面进行考虑。

第四步，评估大数据实施效果。企业在采购任何IT服务或部署任何IT系统时，都应当及时对IT新技术的应用进行科学合理的成效评估，从而及时总结经验教训，以调整完善IT战略，确保企业IT对企业管理决策的支撑效果。大数据的实施将影响到企业管理决策模式的根本性变革，应当更加注重对实施效果的评估。