亞馬遜大數據價值

㈠ 亞馬遜雲科技的雲存儲，最應該知道的有這三點

傳統存儲在以各種方式對接公有雲生態，公有雲的雲上服務類型也在不斷完善，作為企業信息化負責人要做的是更多地了解公有雲，然後，考慮如何充分利用公有雲的優勢。

本文通過介紹亞馬遜雲 科技 存儲服務的三個關鍵點，帶您認識雲存儲的現狀。

正文：

乘著互聯網產業的春風，雲存儲在過去近二十年走過了可遇不可求的發展歷程。也讓從90年代開始，就一直坐著冷板凳，負責數據歸檔的對象存儲，一躍成為整個互聯網數據的基石。

如今，絕大部分互聯網上可訪問的數據都靠對象存儲來存，偶爾曝出的數據泄露事件也大多都跟對象存儲有關，當然，問題不在於對象存儲本身。

從2006年，亞馬遜雲 科技 的對象存儲服務Amazon S3發布，到現在，算起來也有十六年的時間了，這也是亞馬遜雲 科技 推出的第一款雲服務。

從市場表現來看，Amazon S3是非常成功的，前兩年有人推測說，亞馬遜雲 科技 在存儲方面的營收規模非常大，甚至被稱作是全球最大的存儲公司，Amazon S3無疑是功勞最大的一個。

有人說，許多亞馬遜雲 科技 用戶使用的第一個產品就是Amazon S3對象存儲，在所有亞馬遜雲 科技 的用戶案例，在所有技術文檔里，Amazon S3的出鏡率都非常高。

雲上原生存儲Amazon S3的主線任務：不斷降低成本

如果亞馬遜雲 科技 的用戶沒用過Amazon S3，就好比去包子鋪吃飯沒點包子，光顧燒烤店沒吃烤串一樣，令人費解。

Amazon S3的易用性高、可用性高，開發者很喜歡，Amazon S3幾乎不丟數據的可靠性，穩定性也很高，運維管理人員很喜歡，Amazon S3在互聯網應用場景被普遍應用。

如今，Amazon S3上存著超過100萬億個對象，每秒需要處理上千百萬次請求。

Amazon S3一開始解決了可靠性和可用性以及安全方面的基本問題，性能也一直在提升，多年看下來，最大的工作重點就是不斷降低成本。

亞馬遜雲 科技 大中華區產品部總經理 陳曉建介紹稱，同樣存儲一份數據，如果2006年需要100塊錢，而在2022年就只需要大概15塊錢，16年間，Amazon S3的存儲成本降低了大約7倍。

2021年12月，亞馬遜雲 科技 宣布在全球九大區域，將Amazon S3 Standard In Frequent Access和Amazon S3 One Zone In Frequent Access的價格降低了31%。

Amazon S3存儲分了八個層級。

對於需要經常訪問的數據，首選標准版的Amazon S3，它具有毫秒級的訪問表現，而不太經常訪問的數據就選Amazon S3 Standard-IA上，相較於前者能節省大概40%的費用。

而對於那些很少訪問的數據，則可以選擇放在Amazon S3 Glacier DeepArcihve上，它的成本非常低，大約1美刀1個TB，但代價是，想把數據拿回來就得多等等，大概需要12到48個小時。

有人覺得這等的時間也太長了，於是，亞馬遜雲 科技 又推出了Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval，只需要等上幾分鍾到幾小時。

就沒有一種，既可以便宜，訪問性能又高的存儲嗎？還真有。

這就是Amazon S3 Glacier Instant Retrieval，它是最新的一個存儲層級，拿回數據的速度是毫秒級的，成本與Amazon S3 Glacier相當，適合每季度才訪問一次、又需要毫秒級取回的海量數據。

另外，Amazon S3 One Zone-IA的成本也很低，顧名思義，數據只存在單個可用區上，而其他S3存儲的數據都在多個可用區上存著好幾分，相比之下，理論上丟數據的風險高了些。

最後，出於合規的要求，用戶有些數據不能上雲，亞馬遜雲 科技 可以提供Amazon Outposts，把雲的硬體放到了用戶的數據中心裡。使用Amazon S3 on Outposts，就像在雲上使用S3一樣。

總的來說，Amazon S3的存儲層級還是挺多的，但問題是，這給選型和管理也帶來了負擔。

為此，亞馬遜雲 科技 推出了Amazon S3 Intelligent-Tiering（智能分層），它會根據對象被訪問的次數在多個存儲層級間進行自動化遷移。

如果不能確定要選什麼或者存儲需求會變，那就選它，它不僅能解除選擇困難症，還能避免用戶自行管理數據分層的麻煩。

一家在東南亞和北美市場非常有影響力的互聯網公司，在亞馬遜雲 科技 上存放了大約幾十PB的數據，原本主要使用的是Amazon S3 Standard—IA，在使用Amazon S3智能分層後，沒有進行任何額外操作，就將存儲成本降低了62%。

亞馬遜雲 科技 最早在2018年就推出了Amazon S3智能分層功能，如今，Amazon S3智能分層已經涵蓋了Amazon S3家族的幾乎所有存儲類別，最多可節省68%的成本。

不僅如此，如今數據分層還拓展到文件存儲Amazon EFS，Amazon EFS提供四種文件存儲等級，數據分層能節省高達72%的存儲成本。

打通雲應用與傳統應用的隔閡：靠多種文件存儲

如果說，對象存儲是雲存儲的標配的話，那文件存儲就是雲存儲連接本地存儲的橋梁。

如今常見的應用分為兩類。

一類是雲原生的現代化應用，也就是在雲上開發的、充分利用雲架構優勢的應用，比如電商、 游戲 、社交媒體等平台。對應需要的存儲，大部分是對象存儲Amazon S3來滿足，少部分需要文件存儲Amazon EFS。

另一類是傳統企業應用，它誕生在公有雲之前，常見的有高性能計算、EDA、視頻渲染等場景，通常由本地的文件存儲系統，比如NAS來支撐的，為提升安全性和可靠性，通常都帶有快照、鏡像、遠程復制等功能特性。

這類工作負載並沒有根據雲架構的特點來設計，如果強行上雲，不僅需要調整應用本身，而且還可能出現兼容性的問題，為了避免此類問題，亞馬遜雲 科技 推出了FSx文件存儲家族。

從2018年開始，陸續推出了面向Windows環境的Amazon FSx for Windows，面向高性能計算場景的Amazon FSx for Lustre，面向大數據分析場景推出了Amazon FSx for OpenZFS。

金風慧能採用了亞馬遜雲 科技 構建HPC高性能計算系統，其中使用了Amazon FSx for Lustre共享存儲系統，不僅使氣象預測系統性能提升了10%，氣象計算時間縮短了1/3，還將成本降低了70%，運維復雜度也大大降低。

此外，還與知名存儲廠商NetApp合作推出了Amazon FSx for NetApp ONTAP，把NetApp的經典NAS文件存儲系統NetApp ONTAP放到了公有雲上。

NetApp在2015年就提出了Data Fabric的概念，大意就是想要實現數據在雲上和雲下的自由流動，是比較早積極擁抱混合雲的存儲廠商之一。

與一些存儲廠商的雲上託管服務不同，Amazon FSx for NetApp ONTAP沒有刪減任何功能，它是雲上唯一完整且全託管的NetApp ONTAP文件存儲系統，能夠無縫地跟企業本地的ONTAP系統對接，所以，用戶的IT系統不需要做任何改動，就能使用雲上服務。

2019年，NetApp與聯想成立合資公司——聯想凌拓，聯想凌拓在中國區提供相關服務，聯想凌拓產品管理與營銷高級總監林佑聲表示，從發布到現在，Amazon FSx for NetApp ONTAP得到了非常多客戶的認可，包括金融、醫療、石油以及高 科技 行業客戶。

嘉里物流原本是本地存儲NetApp ONTAP的用戶，隨著業務全球化發展，在數據擴容以及數據共享方面碰到的問題越來越多，通過使用亞馬遜雲 科技 提供的Amazon FSx for NetApp ONTAP，將數據從本地遷到雲上，解決了這些問題。

上雲之後，不僅可以使用原來NetApp ONTAP自帶的快照和備份等功能，同時，還可以使用亞馬遜雲 科技 遍布全球的數據中心，實現跨區域的災備。

補足數據保護方面的短板：Amazon Backup

一直以來，雲存儲被詬病的點還在於缺少數據災備功能，在如何維持業務連續性方面有一些爭議，而亞馬遜雲 科技 正在試著消除這一顧慮，這就是Amazon Backup。

由於缺少與業務價值的強關聯性，數據保護經常容易被忽視，同時，由於數據保護系統本身很復雜，合規的要求還特別多，實踐起來也特別麻煩，所以，數據保護的實踐相對落後。

可能也是基於這樣的考慮，亞馬遜雲 科技 的數據保護服務Amazon Backup才特別喜歡強調「一站式」「操作簡單」的特點，讓用戶知道，數據保護也沒有那麼麻煩。

於是我們看到，Amazon Backup能覆蓋旗下的幾乎所有存儲產品，包括塊存儲（Amazon EBS）、對象存儲、文件存儲、資料庫，以及計算和存儲網關等相關產品。

Amazon Backup的操作比較簡單，通過圖形的界面即可完成大部分操作，用戶還可以通過預設的策略進行自動化的備份，降低手動備份帶來的問題。

安全合規的問題讓許多用戶頭疼，Amazon Backup深度集成了亞馬遜雲 科技 自帶的KMS數據加密服務，整個備份操作許可權、數據訪問許可權都可以用IAM進行細顆粒度監控，滿足個人信息安全規范、信息安全等級保護等方面的合規要求。

Amazon Backup避免讓數據保護帶來太多的成本負擔，因此也用上了智能分層技術，用戶通過冷熱分層策略可以有效降低約75%的成本。

澳大利亞石油天然氣的供應商Santos要對Amazon EBS塊存儲做備份，原本都是用手動備份的方案，但隨著業務量的發展，備份的出錯率越來越高，成功率越來越低。

而在用了Amazon Backup後，平均備份任務用時和運營成本均有大幅降低，備份成功率到了100%，而且還完全做到企業數據合規。

結束語

確實如陳曉建所言，亞馬遜雲 科技 存儲服務已經成為IT行業的「水」和「電」，讓各行各業的業務都能從存儲服務中獲得價值。

亞馬遜雲 科技 的存儲服務類型和存儲的相關實踐都非常有代表性，而且，很多做法已經成了上雲的參考實踐，企業用戶應該多少了解亞馬遜雲 科技 的雲存儲，特別是有上雲打算的企業。

當然，上雲帶來的便捷和靈活，穩定性和安全性，以及對運維的解放都很吸引人。

還有顧慮？據我個人了解，亞馬遜雲 科技 非常在意企業在雲上的成功和成本節省，不僅會幫企業不斷優化。除此之外，市場上有一些專門的服務，幫助企業做規劃實施，讓你充分利用雲的優勢。

㈡ 如何用大數據分析創造商業價值

大數據分析是研究大量且多樣的數據集(即大數據)的過程，從而揭示隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用信息，這些信息可幫助公司做出更明智的商業決策。通過專業的分析系統和軟體，大數據分析可以指明商業收益的方向，比如新的機遇，有效的營銷，更好的客戶服務，提高運營效率以及競爭優勢等等。
以下是通過大數據分析將大大受益的十大行業：
1. 銀行和證券
通過網路活動監控和自然語言處理程序，監控金融市場，從而減少欺詐性交易。交易委員會正在使用大數據分析監控股票市場，避免非法交易的發生。
2. 通訊和媒體
同時在多個平台(移動，網路和電視)上實時報道世界各地的事件。媒體的一部分，音樂行業使用大數據關注最新的趨勢，並通過自動調諧軟體創作出流行的曲調。
3. 體育
了解特定地區針對不同活動的收視率模式，並通過分析來監測個人球員和球隊的表現。像板球世界盃，FIFA世界盃和溫布爾頓國際網球錦標賽的體育賽事均有使用大數據分析。
4. 醫療保健
收集公共衛生數據，從而更快地應對個人健康問題，並掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球傳播的狀態。不同國家衛生部門合並使用大數據分析工具，以便在人口普查後進行數據收集。
5. 教育
針對目前快速發展的各種領域，更新和升級相關文獻。世界各地的大學均使用大數據來檢測和追蹤學生和教師的情況，並通過不同科目的出席率分析學生的興趣喜好。
6. 製造業
通過大數據提高供應鏈管理，提高生產率。製造企業使用這些分析工具，確保以最佳方式分配生產資源，從而獲得最大效益。
7. 保險
通過預測分析處理各種業務，從開發新產品到應對索賠。保險公司使用大數據了解需求最大的政策計劃，並產生更多收益。
8. 消費者貿易
預測和管理人員編制以及庫存需求。消費者貿易公司通過會員制度，記錄會員情況從而發展貿易。
9. 交通運輸
制定更好的路線規劃，交通監控和物流管理。主要是政府為了避免交通堵塞而設立的。
10. 能源
通過智能電表減少電氣泄漏，並幫助用戶管理能源使用情況。負荷調度中心使用大數據分析來監測負荷模式，並根據不同的參數分析能源消耗趨勢之間的差異，並節約能源。

㈢ 大數據如何發揮大價值

大數據如何發揮大價值

大數據時代，CIO的競爭優勢從信息技術轉變為圍繞客戶體驗、數據分析、流程管理領域，讓數據發揮大價值。

全球每秒鍾發送2900萬封電子郵件，推特上每天發布 5000萬條消息；亞馬遜每天產生 630萬筆訂單；Google每天需要處理24PB 的數據……

海量數據的處理，以及如何用數據創造更大的價值，給CIO們提出了更多的挑戰。根據Valueresearch研究報告顯示，大數據已經躍升為CIO關注度排名第四的技術與應用，並且還在持續提升中。

2013年9月4日，商業價值、ITValue和CommVault公司在北京聯合舉辦了「大數據的大價值」的CIO沙龍。12位來自不同行業的CIO進行了精彩的分享和討論。

業務需求引導數據分析

在一個家庭里，誰來主導旅遊消費？誰來做旅遊決策？

中青旅控股有限公司（下稱「中青旅」）的IT部門和市場推廣部聯合成立了一個數據挖掘小組，在總裁助理林軍的帶領下，以業務需求出發用信息技術做數據挖掘，得出如下信息：在中國家庭里，旅遊通常是太太來做決策；國內家庭客戶策劃旅遊中，歐美游所需計劃決策時間最長，其次是東南亞旅遊，而國內游則是決策時間最短，經常會臨時抱佛腳說走就走。於是，中青旅根據數據挖掘分析的結果，進行旅遊產品策劃和收益管理的調整，更能針對性地滿足客戶的需求和優化客戶的體驗，而且優化之後的旅遊產品推廣效果和盈利情況更佳。

中糧大悅城（下稱「大悅城」）CIO張岩也表示，明晰業務需求才能更好地進行數據挖掘。大悅城進駐了數百家知名品牌商戶，其內部系統的數據是紛繁復雜的：包括POS數據、客流的數據、商流的數據、會員的數據等等。如果從IT的角度進行分類管理、分析價值，各個業務部門的數據差異巨大，數據分析價值很低。但改由數據創造價值或者以大悅城整體商業價值來進行分析，數據分析更有價值 。

張岩帶領數據分析團隊，優先從商業的邏輯來考慮，對大悅城歷年的銷售數據進行系統梳理，建立了符合購物中心行業特色的數據分析體系。體系中包含了品牌商戶、消費客群、項目收益3大系統模塊，做到了從3大商業經營角度綜合分析項目運轉情況。得益於這套商業分析系統，朝陽大悅城幫助入駐的500多家商戶，根據分析情況調整銷售策略，實現了朝陽大悅城銷售額年增長率近40%的高增長。

新東方教育科技集團信息管理部總監官沖認為，做數據分析和挖掘的人，一定得是懂業務的人。數據挖掘可以由外部人員來教授方法，但一定由內部人員自己實踐。只有自己更了解自己的業務，能判斷出哪類數據挖掘對企業有價值。其實，企業能用以分析的數據越全面，分析的結果就越接近於真實。大數據分析需要由業務需求為主導，這樣企業能夠從這些新的數據中獲取新的洞察力，並將其與已知業務的各個細節相融合。

大數據有大價值

愛康國賓健康管理集團每年有200萬人次的體檢數據，這些數據蘊含著黃金般的價值。這些數據能從遺傳、生活習慣、飲食等角度出發，對身體狀況跟蹤預測，對疾病早期預警，進行全方位的健康干預，進而對客戶進行有償或無償服務，成為愛康國賓一片新的業務藍海。

愛康國賓信息技術副總裁馮朝暉介紹，愛康國賓現在已經在為客戶提供一些基礎的健康管理服務，比如根據體檢指標，分析客人的常見慢性病風險，並將慢性病的預防和保健常識通過簡訊定期推送給客人。未來這項業務還會和醫院實現聯動。

在張岩的主持下，大悅城搭建商業經營預測、管理體系：以數據挖掘方式，分析大悅城的整體商業變化規律。在數據挖掘中，大悅城並不是關注確切的銷售數據，而是尋找發現在商業經營中銷售變化的規律。同時，通過大數據技術篩選評估出近百個影響銷售規律變化的主觀因素，並通過大量的計算與驗證，評估出每個影響因素的影響度指標，同時確定該影響因素相關的業務部門。最終，由近百個專項數據分析的結果，建立了全數據的大悅城經營模型（即虛擬大悅城）。從這個模型中，可以預測購物中心的經營狀況，為招商、運營、推廣各部門的工作提供了良好指導，並且成為管理層經營策略制定的重要依據。

CommVault中國區總經理徐永興表示，做企業基本要考慮3個關鍵問題：1.增加收入；2.降低成本；3.控制風險。近30年來，企業將70%以上的資金和注意力都集中在前兩項，而控制風險總是容易被忽視。CIO很多時候投入的大量的資金和精力都是在控制風險。其實，如果把數據管理做好，不但能幫CIO節省IT支出，甚至還能挖掘數據的價值，來更好地增加收入和降低成本，讓CIO更具價值。

CIO如何從數據處理轉型到數據業務？商業價值總經理萬寧談到，在社會信息化環境下，企業IT新趨勢：1.CIO競爭優勢從信息技術轉變為圍繞客戶體驗、數據分析、流程管理領域。2.相比業務流程設計，信息管理技術的重要性會更高。創建企業數字化業務模式，企業需要從技術角度、業務流程、人員角色、上升到企業企戰略層面建立數字化企業。3.集中提供的應用和基礎架構將會嵌入在業務服務之中，由企業共享的服務組織提供。

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㈣ 大數據給零售行業帶來的商業價值

大數據給零售行業帶來的商業價值

在大數據推動的商業革命暗涌中，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。

最早關於大數據的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨(Target)。孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。那麼Target有什麼辦法可以把這部分細分顧客從孕婦產品專賣店的手裡截留下來呢?

為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部(Guest Data & Analytical Services)的高級經理Andrew Pole，要求他建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，那時候Target再行動就晚了，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早的給他們發出量身定製的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。

可是懷孕是很私密的信息，如何能夠准確地判斷哪位顧客懷孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一個迎嬰聚會(baby shower)的登記表。Andrew Pole開始對這些登記表裡的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜;在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最後Andrew Pole選出了25種典型商品的消費數據構建了「懷孕預測指數」，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。

那麼，顧客收到這樣的廣告會不會嚇壞了呢?Target很聰明地避免了這種情況，它把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中，這樣顧客就不知道Target知道她懷孕了。百密一疏的是，Target的這種優惠廣告間接地令一個蒙在鼓裡的父親意外發現他高中生的女兒懷孕了，此事甚至被《紐約時報》報道了，結果Target大數據的巨大威力轟動了全美。

根據Andrew Pole的大數據模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。Andrew Pole的大數據分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Andrew Pole加入Target的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。

我們可以想像的是，許多孕婦在渾然不覺的情況下成了Target常年的忠實擁泵，許多孕婦產品專賣店也在渾然不知的情況下破產。渾然不覺的背景里，大數據正在推動一股強勁的商業革命暗涌，商家們早晚要面對的一個問題就是：究竟是在渾然不覺中崛起，還是在渾然不覺中滅亡。

大數據是誰?

大數據炙手可熱，但是能說清楚大數據是什麼的人卻不多。要真正弄明白什麼是大數據，我們首先得看看Target是怎麼收集大數據的。

只要有可能，Target的大數據系統會給每一個顧客編一個ID號。你刷信用卡、使用優惠券、填寫調查問卷、郵寄退貨單、打客服電話、開啟廣告郵件、訪問官網，所有這一切行為都會記錄進你的ID號。

而且這個ID號還會對號入座的記錄下你的人口統計信息：年齡、是否已婚、是否有子女、所住市區、住址離Target的車程、薪水情況、最近是否搬過家、錢包里的信用卡情況、常訪問的網址等等。Target還可以從其他相關機構那裡購買你的其他信息：種族、就業史、喜歡讀的雜志、破產記錄、婚姻史、購房記錄、求學記錄、閱讀習慣等等。乍一看，你會覺得這些數據毫無意義，但在Andrew Pole和顧客數據分析部的手裡，這些看似無用的數據便爆發了前述強勁的威力。

在商業領域，大數據就是像Target那樣收集起來的關於消費者行為的海量相關數據。這些數據超越了傳統的存儲方式和資料庫管理工具的功能范圍，必須用到大數據存儲、搜索、分析和可視化技術(比如雲計算)才能挖掘出巨大商業價值。

大數據的商業價值

大數據這么火，因此很多人就跟起風來，言必稱大數據，可是很多人不但沒搞明白大數據是什麼的問題，也不知道大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值。這樣瞎子摸象般的跟風註定了是要以慘敗告終的，就像以前一窩蜂地追逐社交網路和團購一樣。那麼大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值呢?根據IDC和麥肯錫的大數據研究結果的總結，大數據主要能在以下4個方面挖掘出巨大的商業價值：對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動;運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率;提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率;進行商業模式、產品和服務的創新。筆者把他們簡稱為大數據的4個商業價值杠桿。企業在大踏步向大數據領域投入之前，必須清楚地分析企業自身這4個杠桿的實際情況和強弱程度。

1、對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。本文開頭Target的故事就是這個杠桿的案例，瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和大數據的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。比如在大數據時代之前，要搞清楚海量顧客的懷孕情況，得投入驚人的人力、物力、財力，使得這種細分行為毫無商業意義。

2、運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。雲計算和大數據分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。大數據技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。

3、提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。大數據能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把大數據成果和大數據能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用大數據創造商業價值。這個杠桿的案例是關於沃爾瑪的一個故事。

沃爾瑪開發了一個叫做Retail Link的大數據工具，通過這個工具供應商可以事先知道每家店的賣貨和庫存情況，從而可以在沃爾瑪發出指令前自行補貨，這可以極大地減少斷貨的情況和供應鏈整體的庫存水平。在這個過程中，供應商可以更多的控制商品在店內的陳設，可以通過和店內工作人員更多地接觸，提高他們的產品知識;沃爾瑪可以降低庫存成本，享受員工產品知識提高的成果，減少店內商品陳設的投入。綜合起來，整個供應鏈可以在成本降低的情況下，提高服務的質量，供應商和沃爾瑪的品牌價值也同時得到了提升。通過在整條供應鏈上分享大數據技術，沃爾瑪引爆了零售業的生產效率革命。

4、進行商業模式，產品和服務的創新。大數據技術使公司可以加強已有的產品和服務，創造新的產品和服務，甚至打造出全新的商業模式。這個杠桿將引用Tesco為案例。Tesco收集了海量的顧客數據，通過對每位顧客海量數據的分析，Tesco對每位顧客的信用程度和相關風險都會有一個極為准確的評估。在這個基礎上，Tesco推出了自己的信用卡，未來Tesco還有野心推出自己的存款服務。

大數據的商業革命

通過以上4個杠桿，大數據能夠產生出巨大的商業價值，難怪麥肯錫說大數據將是傳統4大生產要素之後的第5大生產要素。大數據對市場佔有率、成本控制、投入回報率和用戶體驗都會起到極大的促進作用，大數據優勢將成為企業最值得倚重的比較競爭優勢。根據麥肯錫的估計，如果零售商能夠充分發揮大數據的優勢，其營運利潤率就會有年均60%的增長空間，生產效率將會實現年均0.5%-1%的增長幅度。在大數據這個概念炒熱起來的當下，人們才發現像沃爾瑪、Target、亞馬遜、Tesco這樣的商業巨頭已經不聲不響地運用了大數據技術好多年，用大數據驅動市場營銷、驅動成本控制、驅動產品和服務創新、驅動管理和決策的創新、驅動商業模式的創新。許多商界驕子慨嘆競爭不過Target們的不解之謎也終於告破。

在大數據推動的商業革命暗涌中，與時俱進絕不僅僅是附庸風雅的卡位之戰，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。這是天賜良機，更是生死之戰。成功者將是中國產業鏈升級獨領風騷的梟雄，失敗者擁有的只有遺憾。

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㈤ 亞馬遜AWS的雲計算服務有哪些優勢

亞馬遜AWS作為雲計算服務的領軍者， AWS對SaaS解決方案的設計提供了一些雲計算服務最佳實踐。

一、將平台化的功能隔離出來，SaaS產品的更新速度是非常快的，但是我們仍然能夠總結出一些核心的功能是基本不變或者能夠在很多其他新的產品模塊中重用的。我們要將這部分功能分離出來進行平台化改造以服務於更多的其它功能，將這些功能平台化以後也會降低整個系統的耦合性從而支撐更多的SaaS應用的功能。對通用功能的平台服務隔離可以更好的調優和獨立擴展，同時重用核心服務並結合應用框架的使用會極大提升應用開發的效率。

二、優化成本和性能，在傳統的技術架構下這兩者之間往往需要進行一定的平衡，而在AWS雲的架構下的SaaS服務雲模式下往往可以實現魚與熊掌兼得。在每個架構層次實現彈性的橫向擴展可以讓我們實現按使用量付費的模式，而不需要為了獲得強大的性能而提前付出大量的資源成本，同時我們在SaaS的AWS架構下可以使用更小的、平行的資源單位進行擴展，從而更為貼近SaaS環境下的實際資源需求，在合適的場景下盡可能的採用完全由AWS託管的服務(比如Amazon DynamoDB等)來降低SaaS合作夥伴的運維成本並提升效率。

三、針對SaaS解決方案設計的。雲計算服務，首先對於多租戶的設計要針對SaaS應用自身的特點來進行規劃，總體的設計原則是系統會有多個帳號，而一個帳號會對應多個用戶，一個用戶又會對應多個角色;其次是對於系統處理各種請求時要按照優先順序進行分級管理，在通過使用AWS各種服務如SQS、SWF等對系統進行解偶後，對AWS資源集約使用的前提下，對請求分優先順序處理會極大提升SaaS架構的處理能力和穩定性;接下來要對監控加大投入力度，藉助AWS CloudWatch等監控服務，通過粒度更細的監控來控制分布式資源更為有效的彈性伸縮;最後合作夥伴還需要非常了解SaaS應用架構中所有數據的生命周期以及在在各個周期內數據的特點，依據這些特點為數據在AWS的服務中選擇正確恰當的存儲方式以優化技術架構及降低成本。

四、收集一切可以收集的數據並從這些數據中挖掘出價值。AWS基礎架構自身通過CloudWatch服務就可以收集粒度非常細的指標，同時SaaS應用自身也會產生大量日誌及指標數據，這些數據和指標不但要密切監控同時也要全量的妥善保存起來，以便後續的大數據挖掘工作。雲計算服務,不要擔心在傳統模式下數據存儲的高昂成本，在AWS雲的架構模式下有大量諸如Amazon S3、Glacier等成本極低的存儲方式。通過分析這些大量的數據來了解你SaaS服務的客戶，能夠為業務帶來巨大的價值，例如實時自動調整用戶體驗及與之相關的基礎架構，通過使用量的分析改進業務模型等等。

㈥ 亞馬遜是一個什麼樣的平台亞馬遜的前景怎麼樣

亞馬遜是一個以客戶體驗為中心的平台。隨著貿易的全球化，互聯網技術的發展，線下物流、運輸等配送的完善，可以利用亞馬遜平台將產品銷售到全球各地。

亞馬遜的前景，將是很客觀的，主要有如下幾點：

1、全球化，促使各國交融了解更加頻繁，這將促進貿易的進行。

2、亞馬遜的平台，有自己的優勢，如物流配送，客戶的滿意忠誠度高。

3、平台的注冊用戶多，並且具有高流量，以及進行 產品推薦，實現了有針對性的推薦。

4、藉助大數據、雲計算，將產品的展示、推廣、支付、物流等做的更有效率。

㈦ 大數據的價值是什麼

「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面：亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下，很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據，就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。

一、技術價值

大數據，根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割，技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。

App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。

大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式，更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎，例如人工智慧等。

大數據中客戶與企業進行交易的數據，是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存，基本以「事後」數據為主。

交易數據是推進企業數據驅動業務，與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻，無論大數據獲取能力如何發展，直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。

淘寶的交易分析報告中提到，大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%，要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%，則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後，次單完全存在放大金額的可能，並且比普通買單的可能要高得多。

由此引導賣家增進服務、堅守質量，並適時推出捆綁推薦，以求同類商品同店大額下單的幾率。

只有有了大數據的處理技術，交易行為才能夠得到記錄分析，企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎，以開發更新更適合時代的企業產業。

目前有很多傳統企業盲目行走大數據的道路，但其實大數據技術能力並沒有建立起來，真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少，很多該做的「埋點」沒有做，數據的統計也缺乏技術支撐。

這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要，且是所有價值的基礎，一梁塌，全屋倒。

無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現，至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。

二、商業價值

在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？

而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。

單就運營而論，數據作為一種度量方式，能夠真實的反映運營狀況，幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。

㈧ 亞馬遜是如何成為世界級大數據企業的

亞馬遜擁有強大的基礎設施，才能成為世界級大數據企業的。

亞馬遜公司，外文名是Amazon。成立時間是1994年7月5日，總部地點是西雅圖，經營范圍有書籍、電子產品、家居產品等，年營業額是2805.22 億美元(2020年) ，員工一共有647500人(2019年)，CEO是安迪·賈西。它是是美國最大的一家網路電子商務公司，也是網路上最早開始經營電子商務的公司之一。在2021年7月，傑夫·貝索斯正式卸任亞馬遜首席執行官，由安迪·賈西繼任。