亚马逊大数据价值

㈠ 亚马逊云科技的云存储，最应该知道的有这三点

传统存储在以各种方式对接公有云生态，公有云的云上服务类型也在不断完善，作为企业信息化负责人要做的是更多地了解公有云，然后，考虑如何充分利用公有云的优势。

本文通过介绍亚马逊云 科技 存储服务的三个关键点，带您认识云存储的现状。

正文：

乘着互联网产业的春风，云存储在过去近二十年走过了可遇不可求的发展历程。也让从90年代开始，就一直坐着冷板凳，负责数据归档的对象存储，一跃成为整个互联网数据的基石。

如今，绝大部分互联网上可访问的数据都靠对象存储来存，偶尔曝出的数据泄露事件也大多都跟对象存储有关，当然，问题不在于对象存储本身。

从2006年，亚马逊云 科技 的对象存储服务Amazon S3发布，到现在，算起来也有十六年的时间了，这也是亚马逊云 科技 推出的第一款云服务。

从市场表现来看，Amazon S3是非常成功的，前两年有人推测说，亚马逊云 科技 在存储方面的营收规模非常大，甚至被称作是全球最大的存储公司，Amazon S3无疑是功劳最大的一个。

有人说，许多亚马逊云 科技 用户使用的第一个产品就是Amazon S3对象存储，在所有亚马逊云 科技 的用户案例，在所有技术文档里，Amazon S3的出镜率都非常高。

云上原生存储Amazon S3的主线任务：不断降低成本

如果亚马逊云 科技 的用户没用过Amazon S3，就好比去包子铺吃饭没点包子，光顾烧烤店没吃烤串一样，令人费解。

Amazon S3的易用性高、可用性高，开发者很喜欢，Amazon S3几乎不丢数据的可靠性，稳定性也很高，运维管理人员很喜欢，Amazon S3在互联网应用场景被普遍应用。

如今，Amazon S3上存着超过100万亿个对象，每秒需要处理上千百万次请求。

Amazon S3一开始解决了可靠性和可用性以及安全方面的基本问题，性能也一直在提升，多年看下来，最大的工作重点就是不断降低成本。

亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理 陈晓建介绍称，同样存储一份数据，如果2006年需要100块钱，而在2022年就只需要大概15块钱，16年间，Amazon S3的存储成本降低了大约7倍。

2021年12月，亚马逊云 科技 宣布在全球九大区域，将Amazon S3 Standard In Frequent Access和Amazon S3 One Zone In Frequent Access的价格降低了31%。

Amazon S3存储分了八个层级。

对于需要经常访问的数据，首选标准版的Amazon S3，它具有毫秒级的访问表现，而不太经常访问的数据就选Amazon S3 Standard-IA上，相较于前者能节省大概40%的费用。

而对于那些很少访问的数据，则可以选择放在Amazon S3 Glacier DeepArcihve上，它的成本非常低，大约1美刀1个TB，但代价是，想把数据拿回来就得多等等，大概需要12到48个小时。

有人觉得这等的时间也太长了，于是，亚马逊云 科技 又推出了Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval，只需要等上几分钟到几小时。

就没有一种，既可以便宜，访问性能又高的存储吗？还真有。

这就是Amazon S3 Glacier Instant Retrieval，它是最新的一个存储层级，拿回数据的速度是毫秒级的，成本与Amazon S3 Glacier相当，适合每季度才访问一次、又需要毫秒级取回的海量数据。

另外，Amazon S3 One Zone-IA的成本也很低，顾名思义，数据只存在单个可用区上，而其他S3存储的数据都在多个可用区上存着好几分，相比之下，理论上丢数据的风险高了些。

最后，出于合规的要求，用户有些数据不能上云，亚马逊云 科技 可以提供Amazon Outposts，把云的硬件放到了用户的数据中心里。使用Amazon S3 on Outposts，就像在云上使用S3一样。

总的来说，Amazon S3的存储层级还是挺多的，但问题是，这给选型和管理也带来了负担。

为此，亚马逊云 科技 推出了Amazon S3 Intelligent-Tiering（智能分层），它会根据对象被访问的次数在多个存储层级间进行自动化迁移。

如果不能确定要选什么或者存储需求会变，那就选它，它不仅能解除选择困难症，还能避免用户自行管理数据分层的麻烦。

一家在东南亚和北美市场非常有影响力的互联网公司，在亚马逊云 科技 上存放了大约几十PB的数据，原本主要使用的是Amazon S3 Standard—IA，在使用Amazon S3智能分层后，没有进行任何额外操作，就将存储成本降低了62%。

亚马逊云 科技 最早在2018年就推出了Amazon S3智能分层功能，如今，Amazon S3智能分层已经涵盖了Amazon S3家族的几乎所有存储类别，最多可节省68%的成本。

不仅如此，如今数据分层还拓展到文件存储Amazon EFS，Amazon EFS提供四种文件存储等级，数据分层能节省高达72%的存储成本。

打通云应用与传统应用的隔阂：靠多种文件存储

如果说，对象存储是云存储的标配的话，那文件存储就是云存储连接本地存储的桥梁。

如今常见的应用分为两类。

一类是云原生的现代化应用，也就是在云上开发的、充分利用云架构优势的应用，比如电商、 游戏 、社交媒体等平台。对应需要的存储，大部分是对象存储Amazon S3来满足，少部分需要文件存储Amazon EFS。

另一类是传统企业应用，它诞生在公有云之前，常见的有高性能计算、EDA、视频渲染等场景，通常由本地的文件存储系统，比如NAS来支撑的，为提升安全性和可靠性，通常都带有快照、镜像、远程复制等功能特性。

这类工作负载并没有根据云架构的特点来设计，如果强行上云，不仅需要调整应用本身，而且还可能出现兼容性的问题，为了避免此类问题，亚马逊云 科技 推出了FSx文件存储家族。

从2018年开始，陆续推出了面向Windows环境的Amazon FSx for Windows，面向高性能计算场景的Amazon FSx for Lustre，面向大数据分析场景推出了Amazon FSx for OpenZFS。

金风慧能采用了亚马逊云 科技 构建HPC高性能计算系统，其中使用了Amazon FSx for Lustre共享存储系统，不仅使气象预测系统性能提升了10%，气象计算时间缩短了1/3，还将成本降低了70%，运维复杂度也大大降低。

此外，还与知名存储厂商NetApp合作推出了Amazon FSx for NetApp ONTAP，把NetApp的经典NAS文件存储系统NetApp ONTAP放到了公有云上。

NetApp在2015年就提出了Data Fabric的概念，大意就是想要实现数据在云上和云下的自由流动，是比较早积极拥抱混合云的存储厂商之一。

与一些存储厂商的云上托管服务不同，Amazon FSx for NetApp ONTAP没有删减任何功能，它是云上唯一完整且全托管的NetApp ONTAP文件存储系统，能够无缝地跟企业本地的ONTAP系统对接，所以，用户的IT系统不需要做任何改动，就能使用云上服务。

2019年，NetApp与联想成立合资公司——联想凌拓，联想凌拓在中国区提供相关服务，联想凌拓产品管理与营销高级总监林佑声表示，从发布到现在，Amazon FSx for NetApp ONTAP得到了非常多客户的认可，包括金融、医疗、石油以及高 科技 行业客户。

嘉里物流原本是本地存储NetApp ONTAP的用户，随着业务全球化发展，在数据扩容以及数据共享方面碰到的问题越来越多，通过使用亚马逊云 科技 提供的Amazon FSx for NetApp ONTAP，将数据从本地迁到云上，解决了这些问题。

上云之后，不仅可以使用原来NetApp ONTAP自带的快照和备份等功能，同时，还可以使用亚马逊云 科技 遍布全球的数据中心，实现跨区域的灾备。

补足数据保护方面的短板：Amazon Backup

一直以来，云存储被诟病的点还在于缺少数据灾备功能，在如何维持业务连续性方面有一些争议，而亚马逊云 科技 正在试着消除这一顾虑，这就是Amazon Backup。

由于缺少与业务价值的强关联性，数据保护经常容易被忽视，同时，由于数据保护系统本身很复杂，合规的要求还特别多，实践起来也特别麻烦，所以，数据保护的实践相对落后。

可能也是基于这样的考虑，亚马逊云 科技 的数据保护服务Amazon Backup才特别喜欢强调“一站式”“操作简单”的特点，让用户知道，数据保护也没有那么麻烦。

于是我们看到，Amazon Backup能覆盖旗下的几乎所有存储产品，包括块存储（Amazon EBS）、对象存储、文件存储、数据库，以及计算和存储网关等相关产品。

Amazon Backup的操作比较简单，通过图形的界面即可完成大部分操作，用户还可以通过预设的策略进行自动化的备份，降低手动备份带来的问题。

安全合规的问题让许多用户头疼，Amazon Backup深度集成了亚马逊云 科技 自带的KMS数据加密服务，整个备份操作权限、数据访问权限都可以用IAM进行细颗粒度监控，满足个人信息安全规范、信息安全等级保护等方面的合规要求。

Amazon Backup避免让数据保护带来太多的成本负担，因此也用上了智能分层技术，用户通过冷热分层策略可以有效降低约75%的成本。

澳大利亚石油天然气的供应商Santos要对Amazon EBS块存储做备份，原本都是用手动备份的方案，但随着业务量的发展，备份的出错率越来越高，成功率越来越低。

而在用了Amazon Backup后，平均备份任务用时和运营成本均有大幅降低，备份成功率到了100%，而且还完全做到企业数据合规。

结束语

确实如陈晓建所言，亚马逊云 科技 存储服务已经成为IT行业的“水”和“电”，让各行各业的业务都能从存储服务中获得价值。

亚马逊云 科技 的存储服务类型和存储的相关实践都非常有代表性，而且，很多做法已经成了上云的参考实践，企业用户应该多少了解亚马逊云 科技 的云存储，特别是有上云打算的企业。

当然，上云带来的便捷和灵活，稳定性和安全性，以及对运维的解放都很吸引人。

还有顾虑？据我个人了解，亚马逊云 科技 非常在意企业在云上的成功和成本节省，不仅会帮企业不断优化。除此之外，市场上有一些专门的服务，帮助企业做规划实施，让你充分利用云的优势。

㈡ 如何用大数据分析创造商业价值

大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程，从而揭示隐藏的模式，未知的相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息，这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。通过专业的分析系统和软件，大数据分析可以指明商业收益的方向，比如新的机遇，有效的营销，更好的客户服务，提高运营效率以及竞争优势等等。
以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业：
1. 银行和证券
通过网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，从而减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。
2. 通讯和媒体
同时在多个平台(移动，网络和电视)上实时报道世界各地的事件。媒体的一部分，音乐行业使用大数据关注最新的趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。
3. 体育
了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析来监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。
4. 医疗保健
收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。
5. 教育
针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
6. 制造业
通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。
7. 保险
通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生更多收益。
8. 消费者贸易
预测和管理人员编制以及库存需求。消费者贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。
9. 交通运输
制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。
10. 能源
通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。

㈢ 大数据如何发挥大价值

大数据如何发挥大价值

大数据时代，CIO的竞争优势从信息技术转变为围绕客户体验、数据分析、流程管理领域，让数据发挥大价值。

全球每秒钟发送2900万封电子邮件，推特上每天发布 5000万条消息；亚马逊每天产生 630万笔订单；Google每天需要处理24PB 的数据……

海量数据的处理，以及如何用数据创造更大的价值，给CIO们提出了更多的挑战。根据Valueresearch研究报告显示，大数据已经跃升为CIO关注度排名第四的技术与应用，并且还在持续提升中。

2013年9月4日，商业价值、ITValue和CommVault公司在北京联合举办了“大数据的大价值”的CIO沙龙。12位来自不同行业的CIO进行了精彩的分享和讨论。

业务需求引导数据分析

在一个家庭里，谁来主导旅游消费？谁来做旅游决策？

中青旅控股有限公司（下称“中青旅”）的IT部门和市场推广部联合成立了一个数据挖掘小组，在总裁助理林军的带领下，以业务需求出发用信息技术做数据挖掘，得出如下信息：在中国家庭里，旅游通常是太太来做决策；国内家庭客户策划旅游中，欧美游所需计划决策时间最长，其次是东南亚旅游，而国内游则是决策时间最短，经常会临时抱佛脚说走就走。于是，中青旅根据数据挖掘分析的结果，进行旅游产品策划和收益管理的调整，更能针对性地满足客户的需求和优化客户的体验，而且优化之后的旅游产品推广效果和盈利情况更佳。

中粮大悦城（下称“大悦城”）CIO张岩也表示，明晰业务需求才能更好地进行数据挖掘。大悦城进驻了数百家知名品牌商户，其内部系统的数据是纷繁复杂的：包括POS数据、客流的数据、商流的数据、会员的数据等等。如果从IT的角度进行分类管理、分析价值，各个业务部门的数据差异巨大，数据分析价值很低。但改由数据创造价值或者以大悦城整体商业价值来进行分析，数据分析更有价值 。

张岩带领数据分析团队，优先从商业的逻辑来考虑，对大悦城历年的销售数据进行系统梳理，建立了符合购物中心行业特色的数据分析体系。体系中包含了品牌商户、消费客群、项目收益3大系统模块，做到了从3大商业经营角度综合分析项目运转情况。得益于这套商业分析系统，朝阳大悦城帮助入驻的500多家商户，根据分析情况调整销售策略，实现了朝阳大悦城销售额年增长率近40%的高增长。

新东方教育科技集团信息管理部总监官冲认为，做数据分析和挖掘的人，一定得是懂业务的人。数据挖掘可以由外部人员来教授方法，但一定由内部人员自己实践。只有自己更了解自己的业务，能判断出哪类数据挖掘对企业有价值。其实，企业能用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析需要由业务需求为主导，这样企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。

大数据有大价值

爱康国宾健康管理集团每年有200万人次的体检数据，这些数据蕴含着黄金般的价值。这些数据能从遗传、生活习惯、饮食等角度出发，对身体状况跟踪预测，对疾病早期预警，进行全方位的健康干预，进而对客户进行有偿或无偿服务，成为爱康国宾一片新的业务蓝海。

爱康国宾信息技术副总裁冯朝晖介绍，爱康国宾现在已经在为客户提供一些基础的健康管理服务，比如根据体检指标，分析客人的常见慢性病风险，并将慢性病的预防和保健常识通过短信定期推送给客人。未来这项业务还会和医院实现联动。

在张岩的主持下，大悦城搭建商业经营预测、管理体系：以数据挖掘方式，分析大悦城的整体商业变化规律。在数据挖掘中，大悦城并不是关注确切的销售数据，而是寻找发现在商业经营中销售变化的规律。同时，通过大数据技术筛选评估出近百个影响销售规律变化的主观因素，并通过大量的计算与验证，评估出每个影响因素的影响度指标，同时确定该影响因素相关的业务部门。最终，由近百个专项数据分析的结果，建立了全数据的大悦城经营模型（即虚拟大悦城）。从这个模型中，可以预测购物中心的经营状况，为招商、运营、推广各部门的工作提供了良好指导，并且成为管理层经营策略制定的重要依据。

CommVault中国区总经理徐永兴表示，做企业基本要考虑3个关键问题：1.增加收入；2.降低成本；3.控制风险。近30年来，企业将70%以上的资金和注意力都集中在前两项，而控制风险总是容易被忽视。CIO很多时候投入的大量的资金和精力都是在控制风险。其实，如果把数据管理做好，不但能帮CIO节省IT支出，甚至还能挖掘数据的价值，来更好地增加收入和降低成本，让CIO更具价值。

CIO如何从数据处理转型到数据业务？商业价值总经理万宁谈到，在社会信息化环境下，企业IT新趋势：1.CIO竞争优势从信息技术转变为围绕客户体验、数据分析、流程管理领域。2.相比业务流程设计，信息管理技术的重要性会更高。创建企业数字化业务模式，企业需要从技术角度、业务流程、人员角色、上升到企业企战略层面建立数字化企业。3.集中提供的应用和基础架构将会嵌入在业务服务之中，由企业共享的服务组织提供。

以上是小编为大家分享的关于大数据如何发挥大价值的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈣ 大数据给零售行业带来的商业价值

大数据给零售行业带来的商业价值

在大数据推动的商业革命暗涌中，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。

最早关于大数据的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货(Target)。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。那么Target有什么办法可以把这部分细分顾客从孕妇产品专卖店的手里截留下来呢?

为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部(Guest Data & Analytical Services)的高级经理Andrew Pole，要求他建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候Target再行动就晚了，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。

可是怀孕是很私密的信息，如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表。Andrew Pole开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。

那么，顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢?Target很聪明地避免了这种情况，它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中，这样顾客就不知道Target知道她怀孕了。百密一疏的是，Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他高中生的女儿怀孕了，此事甚至被《纽约时报》报道了，结果Target大数据的巨大威力轰动了全美。

根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。

我们可以想象的是，许多孕妇在浑然不觉的情况下成了Target常年的忠实拥泵，许多孕妇产品专卖店也在浑然不知的情况下破产。浑然不觉的背景里，大数据正在推动一股强劲的商业革命暗涌，商家们早晚要面对的一个问题就是：究竟是在浑然不觉中崛起，还是在浑然不觉中灭亡。

大数据是谁?

大数据炙手可热，但是能说清楚大数据是什么的人却不多。要真正弄明白什么是大数据，我们首先得看看Target是怎么收集大数据的。

只要有可能，Target的大数据系统会给每一个顾客编一个ID号。你刷信用卡、使用优惠券、填写调查问卷、邮寄退货单、打客服电话、开启广告邮件、访问官网，所有这一切行为都会记录进你的ID号。

而且这个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息：年龄、是否已婚、是否有子女、所住市区、住址离Target的车程、薪水情况、最近是否搬过家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。Target还可以从其他相关机构那里购买你的其他信息：种族、就业史、喜欢读的杂志、破产记录、婚姻史、购房记录、求学记录、阅读习惯等等。乍一看，你会觉得这些数据毫无意义，但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里，这些看似无用的数据便爆发了前述强劲的威力。

在商业领域，大数据就是像Target那样收集起来的关于消费者行为的海量相关数据。这些数据超越了传统的存储方式和数据库管理工具的功能范围，必须用到大数据存储、搜索、分析和可视化技术(比如云计算)才能挖掘出巨大商业价值。

大数据的商业价值

大数据这么火，因此很多人就跟起风来，言必称大数据，可是很多人不但没搞明白大数据是什么的问题，也不知道大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值。这样瞎子摸象般的跟风注定了是要以惨败告终的，就像以前一窝蜂地追逐社交网络和团购一样。那么大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值呢?根据IDC和麦肯锡的大数据研究结果的总结，大数据主要能在以下4个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动;运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率;提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率;进行商业模式、产品和服务的创新。笔者把他们简称为大数据的4个商业价值杠杆。企业在大踏步向大数据领域投入之前，必须清楚地分析企业自身这4个杠杆的实际情况和强弱程度。

1、对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。本文开头Target的故事就是这个杠杆的案例，瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和大数据的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。比如在大数据时代之前，要搞清楚海量顾客的怀孕情况，得投入惊人的人力、物力、财力，使得这种细分行为毫无商业意义。

2、运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和大数据分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。大数据技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。大数据能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把大数据成果和大数据能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用大数据创造商业价值。这个杠杆的案例是关于沃尔玛的一个故事。

沃尔玛开发了一个叫做Retail Link的大数据工具，通过这个工具供应商可以事先知道每家店的卖货和库存情况，从而可以在沃尔玛发出指令前自行补货，这可以极大地减少断货的情况和供应链整体的库存水平。在这个过程中，供应商可以更多的控制商品在店内的陈设，可以通过和店内工作人员更多地接触，提高他们的产品知识;沃尔玛可以降低库存成本，享受员工产品知识提高的成果，减少店内商品陈设的投入。综合起来，整个供应链可以在成本降低的情况下，提高服务的质量，供应商和沃尔玛的品牌价值也同时得到了提升。通过在整条供应链上分享大数据技术，沃尔玛引爆了零售业的生产效率革命。

4、进行商业模式，产品和服务的创新。大数据技术使公司可以加强已有的产品和服务，创造新的产品和服务，甚至打造出全新的商业模式。这个杠杆将引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。

大数据的商业革命

通过以上4个杠杆，大数据能够产生出巨大的商业价值，难怪麦肯锡说大数据将是传统4大生产要素之后的第5大生产要素。大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用，大数据优势将成为企业最值得倚重的比较竞争优势。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均0.5%-1%的增长幅度。在大数据这个概念炒热起来的当下，人们才发现像沃尔玛、Target、亚马逊、Tesco这样的商业巨头已经不声不响地运用了大数据技术好多年，用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式的创新。许多商界骄子慨叹竞争不过Target们的不解之谜也终于告破。

在大数据推动的商业革命暗涌中，与时俱进绝不仅仅是附庸风雅的卡位之战，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。这是天赐良机，更是生死之战。成功者将是中国产业链升级独领风骚的枭雄，失败者拥有的只有遗憾。

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㈤ 亚马逊AWS的云计算服务有哪些优势

亚马逊AWS作为云计算服务的领军者， AWS对SaaS解决方案的设计提供了一些云计算服务最佳实践。

一、将平台化的功能隔离出来，SaaS产品的更新速度是非常快的，但是我们仍然能够总结出一些核心的功能是基本不变或者能够在很多其他新的产品模块中重用的。我们要将这部分功能分离出来进行平台化改造以服务于更多的其它功能，将这些功能平台化以后也会降低整个系统的耦合性从而支撑更多的SaaS应用的功能。对通用功能的平台服务隔离可以更好的调优和独立扩展，同时重用核心服务并结合应用框架的使用会极大提升应用开发的效率。

二、优化成本和性能，在传统的技术架构下这两者之间往往需要进行一定的平衡，而在AWS云的架构下的SaaS服务云模式下往往可以实现鱼与熊掌兼得。在每个架构层次实现弹性的横向扩展可以让我们实现按使用量付费的模式，而不需要为了获得强大的性能而提前付出大量的资源成本，同时我们在SaaS的AWS架构下可以使用更小的、平行的资源单位进行扩展，从而更为贴近SaaS环境下的实际资源需求，在合适的场景下尽可能的采用完全由AWS托管的服务(比如Amazon DynamoDB等)来降低SaaS合作伙伴的运维成本并提升效率。

三、针对SaaS解决方案设计的。云计算服务，首先对于多租户的设计要针对SaaS应用自身的特点来进行规划，总体的设计原则是系统会有多个帐号，而一个帐号会对应多个用户，一个用户又会对应多个角色;其次是对于系统处理各种请求时要按照优先级进行分级管理，在通过使用AWS各种服务如SQS、SWF等对系统进行解偶后，对AWS资源集约使用的前提下，对请求分优先级处理会极大提升SaaS架构的处理能力和稳定性;接下来要对监控加大投入力度，借助AWS CloudWatch等监控服务，通过粒度更细的监控来控制分布式资源更为有效的弹性伸缩;最后合作伙伴还需要非常了解SaaS应用架构中所有数据的生命周期以及在在各个周期内数据的特点，依据这些特点为数据在AWS的服务中选择正确恰当的存储方式以优化技术架构及降低成本。

四、收集一切可以收集的数据并从这些数据中挖掘出价值。AWS基础架构自身通过CloudWatch服务就可以收集粒度非常细的指标，同时SaaS应用自身也会产生大量日志及指标数据，这些数据和指标不但要密切监控同时也要全量的妥善保存起来，以便后续的大数据挖掘工作。云计算服务,不要担心在传统模式下数据存储的高昂成本，在AWS云的架构模式下有大量诸如Amazon S3、Glacier等成本极低的存储方式。通过分析这些大量的数据来了解你SaaS服务的客户，能够为业务带来巨大的价值，例如实时自动调整用户体验及与之相关的基础架构，通过使用量的分析改进业务模型等等。

㈥ 亚马逊是一个什么样的平台亚马逊的前景怎么样

亚马逊是一个以客户体验为中心的平台。随着贸易的全球化，互联网技术的发展，线下物流、运输等配送的完善，可以利用亚马逊平台将产品销售到全球各地。

亚马逊的前景，将是很客观的，主要有如下几点：

1、全球化，促使各国交融了解更加频繁，这将促进贸易的进行。

2、亚马逊的平台，有自己的优势，如物流配送，客户的满意忠诚度高。

3、平台的注册用户多，并且具有高流量，以及进行 产品推荐，实现了有针对性的推荐。

4、借助大数据、云计算，将产品的展示、推广、支付、物流等做的更有效率。

㈦ 大数据的价值是什么

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。

一、技术价值

大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。

App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。

大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。

大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。

交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。

淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。

由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。

只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。

目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。

这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。

无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。

二、商业价值

在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？

而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。

单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。

㈧ 亚马逊是如何成为世界级大数据企业的

亚马逊拥有强大的基础设施，才能成为世界级大数据企业的。

亚马逊公司，外文名是Amazon。成立时间是1994年7月5日，总部地点是西雅图，经营范围有书籍、电子产品、家居产品等，年营业额是2805.22 亿美元(2020年) ，员工一共有647500人(2019年)，CEO是安迪·贾西。它是是美国最大的一家网络电子商务公司，也是网络上最早开始经营电子商务的公司之一。在2021年7月，杰夫·贝索斯正式卸任亚马逊首席执行官，由安迪·贾西继任。