解析京东的大数据在运营中的实际应用

京东大数据的优势得益于京东电商业务的全价值链数据。由于京东的主要业务是自营式电商,而且要求端到端的流程控制,使得京东的大数据覆盖了电商的全部流程,从采购、库房、销售、配送到售后、客服,整个链条是完整的。

分分合合的大数据路线

京东大数据说来话长,实际上,它经历了一个分分合合的过程。

2009年7月的时候,邢捕头的心情可没有现在轻松。那个时候,快速增长的业务带来了海量的数据需求,业务部门扔过来大量的数据,几乎天天到他那里来“讨账”。于是京东数据部在2009年底正式成立。

到了2010年下半年,数据部依照服务职能对象的不同拆分为两个团队,其中一个主要面向采销、市场等部门,另一个数据团队则为仓储、物流等部门提供服务。

巧合的是,这两支团队也选择了不同的技术路线。一个选择了基于开源的MySQL自建数据仓库,自主开发配套的数据调度生产、数据分析提取、数据知识管理、数据报表呈现及数据质量监控的产品体系,并建设相应的数据集市与业务部门联合推广使用。

另一个数据团队选择了购买ORACLE RAC小型机/ORACLE BIEE商业智能平台,数据处理效率也得到了明显提高。

但是随着京东业务的不断扩张和高速增长,商业软件的局限性就日益显露出来了,主要表现在两个方面:

一个是维护成本高,商业软件此后的每一次升级都要请原厂的专家上门,这个服务费可是相当的高。

另一个更重要的则是快速响应能力。电商行业变化非常快,几乎每天业务部门都要做一些策略调整,比如增加某些品类,砍掉另一些品类,而商业软件都是模块化的,并没有那么强的灵活性,响应速度根本跟不上业务的发展。实际上,我们看到一些使用了商业软件的电商在这个方面吃亏不小。

到了2012年年初,为了更好地应对业务的快速增长,京东数据部又合在了一起,并且确定了基于Hadoop的分布式开源技术架构,原来的SQL Server和ORACLE数据仓库均退出了历史舞台。在Hadoop的基础上,京东开发出了JDW企业级数据仓库,目前集群的总存储量已经达到了50PB以上,是名副其实的大数据。

解析京东的大数据在运营中的实际应用

更加真实有效的大数据

在贵阳大数据博览会上,出任京东集团高级副总裁及京东研发体系负责人的张晨表示:“京东全品类、全价值链的电商数据在行业内具有稀缺性,它使得京东大数据在数据、模型、技术、工具等多个层面高度的整合和统一,大大提升了大数据在整个集团内融合和利用的效率,促进大数据的深度价值挖掘。”

简单来讲,京东大数据的优势得益于京东电商业务的全价值链数据。由于京东的主要业务是自营式电商,而且要求端到端的流程控制,使得京东的大数据覆盖了电商的全部流程,从采购、库房、销售、配送到售后、客服,整个链条是完整的。

“数据不仅仅大才有价值,如果不完整或者只是局限于某个点的话,价值就小了。京东的数据很完整,量又很大,这个数据就很值钱。”邢捕头认为。

而且由于京东对商品交易过程实行严格的管控,在京东平台上进行代购和刷单的行为都是不允许的,这也使得京东的用户数据更加接近真实用户的真实需求。

有了真实有效的大数据,京东就可以做很多的事情,比如精准营销、用户画像、C2B定制,等等。

以老冀为例,比如老冀想在京东上买本《从零到一》,结果正好这本书脱销,老冀于是点击了一下“到货提醒”。过了几天,老冀收到一封邮件,告诉老冀这本书已经到货了,并且还推荐了《奇点临近》、《创业者的思考》,老冀发现这两本也是自己想要的书,于是照单全收。

不过,老冀感觉京东每次登陆的主页面还是非常庞杂,似乎不如美国亚马逊那么简洁、个性化和有针对性。邢捕头坦诚,目前京东在A/B 测试方面还不如亚马逊成熟。所谓A/B 测试,就是先建立一个测试页面,这个页面在呈现逻辑和内容上与原有页面有所不同,然后将这两个页面以随机的方式同时推送给所有浏览用户,接下来分别统计两个页面的用户转化率,即可了解到两种策略的优劣。还有一个也是跟中国网民的购物习惯相关:大部分美国网民购物非常直接,而中国网民则喜欢那种“逛”的感觉。

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2021-11-23 11:46


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