網路電商業大數據應用方案概述


網路電子商務行業面臨問題


1. 數據價值未體現。電子商務公司前期發展非常迅速,業務規模擴大,但是數據支撐力度不足,公司存儲了大量數據,但是價值並沒有得到體現。

2. 業務數據支援慢。業務部門大量的數據需求,數據部門提取響應慢。對於數據部門而言,提取數據技術含量低,勞動性過強,沒有工作動力;對於業務部門而言,數據分析難度大,分析失誤率高,浪費時間成本。

3. 管理支持決策力度不足。數據採用傳統ppt形式進行彙報,業務人員首先進行分析形成報告,周期長,應變能力差。

4. 報表開發維護成本高。技術部門負責開發公司報表體系,報表數量不斷增長,重複性開發工作多,維護成本高,研發人員價值無法得到充分利用。

數據應用方案架構圖


帆軟在電子商務行業沉澱多年,可以為電子商務行業提供一個系統的、全面的、直觀的大數據資料分析平台,一個易用的、強大的、可快速迭代的開發工具,為廣大電子商務企業提供決策分析平台,支撐電子商務企業的業務分析、指標追蹤、業績評審以及風險管控,降低企業管理成本,提升企業數據價值。

電子商務行業數據系統

客戶價值


輔助客戶快速搭建數據分析系統,不讓數據拖了業務發展的後腿

業務需求得到快速響應,提高工作效率,減少部門爭端

降低報表BI系統的開發、維護成本,研發價值得到解放

整合資源搭建數據分析體系,規範公司數據管理,助力公司業務價值提升

多平台自動整合,滿足行動設備、大熒幕等多樣化的辦公需求

網路電商業業大數據應用方案優勢


電子商務行業有其自身的特色,例如數據量級大、數據來源複雜、分析複雜度高等。所以帆軟電子商務行業解決方案的一大特色,是將整個數據分析系統分為四個層次。


數據獲取

獲取不同渠道的數據,包括常規的業務系統、自營平台,也包括網路爬取的行業數據、日誌數據、用戶行為數據等。

數據存儲

由於數據量非常大,尤其是將行為數據、日誌數據納入分析系統中之後,需要更多的數據存儲計算方案,原始的關係型資料庫到分布式架構的greenplum、kylin再到大數據架構hadoop、spark等,根據公司數據規模選擇合適的數據平台方案。

數據分析

以豐富的圖表、靈活的展現形式、強大的計算公式對數據進行分析展現。

資料探勘

精準行銷、拉新預測、付費預測、風險控制等需求都需要對大數據進行探勘,挖掘與展現層關係密切。

部分網路電商業合作客戶


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