云消費時代大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能的應(yīng)用

賴陽　李馥佳

云消費時代隨著電子商務(wù)的普及與電子身份識別、傳感技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的經(jīng)濟(jì)行為被記錄下來，例如淘寶網(wǎng)站單日數(shù)據(jù)產(chǎn)生量超過5萬GB，百度公司每天大約要處理60億次搜索請求，目前數(shù)據(jù)總量超過10億GB，而一個8M bps的攝像頭一小時就能產(chǎn)生3.6GB的數(shù)據(jù)，一個城市每月產(chǎn)生的數(shù)據(jù)則高達(dá)上千萬GB?！秶H數(shù)據(jù)公司（IDC）全球大數(shù)據(jù)研究報告》指出，過去3年人類社會產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量被以往4萬年還多，到2020年數(shù)據(jù)量將增長10倍，達(dá)到44ZB（ZB：十萬億億字節(jié)=1024*1024*1024TB）。這些數(shù)據(jù)不但在數(shù)量上十分龐大，包含的信息類型也越來越繁雜，相較于過去的數(shù)據(jù)量被稱之為大數(shù)據(jù)。

一、云消費時代的大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢

1、大數(shù)據(jù)的技術(shù)應(yīng)用特征

大數(shù)據(jù)其表現(xiàn)的特征如下：首先是數(shù)據(jù)來源多，這其中包括企業(yè)內(nèi)部多個應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的興起，帶來了微博、社交網(wǎng)站、傳感器等多種來源：其次是數(shù)據(jù)類型多，表現(xiàn)為保存在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只占少數(shù)，80%以上數(shù)據(jù)是如圖片、音頻、視頻、模型、連接信息、文檔等非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；以及關(guān)聯(lián)性強，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)之間頻繁交互，比如游客在旅行途中上傳的圖片和日志，就與游客的位置、行程等信息有了很強的關(guān)聯(lián)性。

在商業(yè)領(lǐng)域，這些信息不僅僅包括交易行為本身，還包括消費者線上交易從搜索、對比、選擇、購買、一直到售后評價等一系列操作數(shù)據(jù)，以及消費者線下交易通過手機(jī)電子標(biāo)簽、商場的識別裝置等記錄的瀏覽軌跡、停留時間、商品購買頻率等一系列活動數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)與以往以字段為基本數(shù)據(jù)單位的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大不相同，被稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而對非結(jié)構(gòu)化讀取、處理的技術(shù)，即是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要組成。在小數(shù)據(jù)時代，依靠傳統(tǒng)商業(yè)智能的計算方法以批處理為主，采用離線計算、集中式運行。而在云消費時代，海量數(shù)據(jù)的查詢、分析與利用所需要的時間從量變到質(zhì)變，1s響應(yīng)時間成為臨界點。對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用而言，必須要在1秒鐘內(nèi)形成答案，否則處理結(jié)果就是過時和無效的。因此支持流計算，能夠?qū)崟r分析，數(shù)據(jù)庫采用分布式結(jié)構(gòu)，成為云消費時代商業(yè)智能的主流處理方式。而在的計算方式上，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析依靠企業(yè)報表系統(tǒng)，通過特定數(shù)值的比對、增長分析、交叉分析、回歸分析等，數(shù)據(jù)向算法靠攏，將數(shù)據(jù)套入到固定的算法當(dāng)中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析與報送。而云消費時代，海量數(shù)據(jù)處理的最終結(jié)果不再僅僅是對一組或幾組數(shù)據(jù)的趨勢性概況與分析，而是通過更加深入的智能挖掘，算法向數(shù)據(jù)靠攏，根據(jù)數(shù)據(jù)的形式與結(jié)構(gòu)采用更加靈活也更加復(fù)雜的算法，從而將過去的歷史數(shù)據(jù)報送轉(zhuǎn)變?yōu)閷ξ磥砼c結(jié)果的預(yù)測。以上就是區(qū)別大數(shù)據(jù)以及云消費時代的商業(yè)智能與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、商業(yè)智能技術(shù)的關(guān)鍵差別。

2、大數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)模與前景

據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）預(yù)計，全球大數(shù)據(jù)技術(shù)及服務(wù)市場2016年收入將達(dá)238億美元，接近1500億元人民幣，中國市場規(guī)模未來5年將增長近7倍。據(jù)中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究網(wǎng)報告，2014年，中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模為80.54億元，同比增長3.2%，預(yù)計2015年市場規(guī)模將增長37.3%，至110.56億元，預(yù)計到2020年，中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模將增長至5019.58億元。2015-2017年復(fù)合增速為87盤%，這也是中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場預(yù)計增長最快的三年。

以大數(shù)據(jù)為核心的變革正在商業(yè)領(lǐng)域掀起巨大波瀾，從搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)平臺等IT企業(yè)，到批發(fā)、零售、商業(yè)服務(wù)等流通領(lǐng)域企業(yè)，無不感到變革帶來的巨大機(jī)遇與挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)與云消費時代的商業(yè)智能助力企業(yè)優(yōu)化運營、簡化組織、智能決策以及創(chuàng)造更大的客戶價值，大數(shù)據(jù)應(yīng)用越來越成為商業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、制勝未來的重要因素。

二、大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能改變傳統(tǒng)商業(yè)

1、大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)優(yōu)化運營

傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)處理與運算模式由于采用批處理為主、離線計算與集中式運行。這使企業(yè)在管理過程中由于數(shù)據(jù)的非實時與非動態(tài)而出現(xiàn)管理真空的現(xiàn)象。如連鎖企業(yè)總部無法準(zhǔn)確、及時地了解各家門店的進(jìn)、銷、調(diào)、存等信息，連鎖總部對于商品的在庫、在途控制都是事后反饋，無法合理制定采購、配送計劃：大量人力、物力浪費在資料的重復(fù)輸入和簡單的處理之中：銷售前端關(guān)鍵業(yè)務(wù)信息收集與反饋速度緩慢，一線的促銷與活動信息無法快速反饋到連鎖總部；對于商品的評價與消費的動態(tài)研究信息缺乏收集手段：由于信息溝通障礙，對于人員的業(yè)績考核無法順利實施等等。

而依靠云消費時代的商業(yè)智能，通過采用流計算支持，實時分析、離線計算、分布式運行、計算向數(shù)據(jù)靠近的處理方式，在商業(yè)領(lǐng)域?qū)τ谏虡I(yè)信息的管理可以實現(xiàn)快速、實時、多點同步。例如沃爾瑪?shù)腅CR系統(tǒng)（Efficiency Customer Response，有效客戶反應(yīng)系統(tǒng)），在商品銷售過程中的任一時刻，商品的經(jīng)營決策者都可以通過管理信息系統(tǒng)了解和掌握銷售終端系統(tǒng)的經(jīng)營情況，實現(xiàn)門店庫存商品的實時管理。目前沃爾瑪已與多家供應(yīng)商中的1800多家實現(xiàn)了電子數(shù)據(jù)交換，利用更先進(jìn)的快速反應(yīng)和聯(lián)機(jī)系統(tǒng)代替采購指令，真正實現(xiàn)了自動訂貨。海量數(shù)據(jù)的自動處理與反饋幫助沃爾瑪在云消費時代，縮短周轉(zhuǎn)時間，提升了對商業(yè)伙伴的服務(wù)于反應(yīng)速度。系統(tǒng)利用條形碼掃描和衛(wèi)星通信系統(tǒng)，與供應(yīng)商每日交換產(chǎn)品銷售、運輸和訂貨信息，包括商品規(guī)格、款式、顏色等，從發(fā)出訂單、生產(chǎn)到將貨物送到門店，最快的時候甚至不超過10天。

大數(shù)據(jù)技術(shù)幫助企業(yè)優(yōu)化運營的例子還有亞馬遜的“預(yù)測式發(fā)貨”。亞馬遜可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對用戶數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測用戶的購物習(xí)慣，從而在他們實際下單前便將包裹發(fā)出。雖然包裹會提前從亞馬遜發(fā)出，但在用戶正式下單前，這些包裹仍會暫存在快遞公司的轉(zhuǎn)運中心或卡車?yán)?。亞馬遜為了決定要運送哪些貨物，亞馬遜可能會參考之前的訂單、商品搜索記錄、愿望清單、購物車，甚至包括用戶的鼠標(biāo)在某件商品上懸停的時間。這項技術(shù)可以縮短發(fā)貨時間，因為從下單到收貨之間的時間延遲可能會降低人們的購物意愿，導(dǎo)致他們放棄網(wǎng)上購物。

以及大數(shù)據(jù)技術(shù)幫助“UPS”對運輸車輛實時跟蹤并自動優(yōu)化線路。UPS最新的大數(shù)據(jù)來源是安裝在公司4.6萬多輛卡車上的遠(yuǎn)程通信傳感器，這些傳感器能夠傳回車速、方向、剎車和動力性能等方面的數(shù)據(jù)。收集到的數(shù)據(jù)流不僅能說明車輛的日常性能，還能幫助公司重新設(shè)計物流路線。大量的在線地圖數(shù)據(jù)和優(yōu)化算法，最終能幫助UPS實時地調(diào)配駕駛員的收貨和配送路線。該系統(tǒng)為UPS減少了8500萬英里的物流里程，由此節(jié)約了840萬加侖的汽油。

此外北京朝陽大悅城應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)從五個維度對消費客群進(jìn)行跟蹤與描述。一是客戶的基本屬性，二是客戶的交易明細(xì)，三是客戶的線下行為（通過場內(nèi)的WIFI系統(tǒng)布局收集），四是客戶的線上行為，五是外部補充數(shù)據(jù)（通過與大數(shù)據(jù)公司合作進(jìn)行數(shù)據(jù)交換），其中后三個維度都是以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，大悅城可以清晰地了解其核心客戶來自哪里，從購物中心場內(nèi)WIFI收到百萬級的WAP地址中，抽取20萬客戶，把客戶的家庭地址納入到商圈中，可以實現(xiàn)這一目的。除此之外，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)收集消費者的歷史消費數(shù)據(jù)，進(jìn)而繪制出生命周期的曲線圖，從而了解某一個項目客戶的新老結(jié)構(gòu)，這個占比直接反映了整個項目對于吸納新客戶的能力如何。企業(yè)依靠大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精確管理與項目的精準(zhǔn)定位。

2、大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)簡化組織

隨著“云消費”時代的到來，越來越多的零售商開始拋棄傳統(tǒng)大企業(yè)發(fā)展思維，充分借助社會分工，集中力量于核心價值，輕量化運行，實現(xiàn)小團(tuán)隊創(chuàng)造大業(yè)績的奇跡，從大企業(yè)化向輕量化轉(zhuǎn)型。在此過程中首先需要管理者投入大量的時間、精力用于管理信息獲取。越是大型的組織機(jī)構(gòu)，對于信息獲取以及管理溝通的成本也就越高，在此階段中，信息成本逐漸成為交易成本中比重最大的成本。因為數(shù)據(jù)獲取往往需要大量的終端數(shù)據(jù)進(jìn)行累加地復(fù)雜運算，而在傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)當(dāng)中，以上來自于不同管理軟件的不同終端數(shù)據(jù)，單單是進(jìn)行匯總、整合為一個數(shù)據(jù)庫，就存在極大的難度。而且由于信息系統(tǒng)不夠優(yōu)化，在支持企業(yè)管理運營時無法有效迅速調(diào)出，或者在權(quán)限上沒有明確界定，全部數(shù)據(jù)都作為保密數(shù)據(jù)，難以被實際權(quán)限合適的決策者所利用。而通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)經(jīng)營中的各種數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)庫的設(shè)置原則自動進(jìn)行匯集、整理，并按照一定邏輯進(jìn)行挖掘分析，形成經(jīng)營結(jié)論分類按照使用者權(quán)限傳輸給各級管理者，降低信息獲取成本。

此外傳統(tǒng)企業(yè)組織架構(gòu)按照供應(yīng)鏈設(shè)置橫向體系，按照決策鏈設(shè)置縱向體系。但企業(yè)管理作為一個有機(jī)整體，橫向上按照供應(yīng)鏈進(jìn)行管理職能與權(quán)責(zé)分割往往引起多頭管理與權(quán)責(zé)不清并存的弊病，同時隨著企業(yè)的發(fā)展與規(guī)模擴(kuò)大，縱向上決策鏈設(shè)置的管理層級也越來越多。根據(jù)帕金森定律，越是體制束縛多、官僚的組織，越容易患上“大企業(yè)病”。而根據(jù)崔西定律，任何工作的困難度與其執(zhí)行步驟的數(shù)目平方成正比，過多的企業(yè)層級與人浮于事導(dǎo)致企業(yè)決策越來越困難，執(zhí)行越來越困難，企業(yè)的基層越來越忙碌，成本越來越高，而客戶卻越來越不滿，龐大的組織架構(gòu)、繁瑣的運營流程最終成為束縛企業(yè)發(fā)展的枷鎖。

通過大數(shù)據(jù)匯集形成的數(shù)據(jù)流驅(qū)動，使企業(yè)的組織、管理與決策不再依賴于傳統(tǒng)以管理者為單位框架式的信息傳遞方式，而是通過由大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)成的信息中樞進(jìn)行驅(qū)動，既幫助企業(yè)降低管理與溝通成本，又幫助企業(yè)實現(xiàn)組織架構(gòu)扁平化，提升企業(yè)管理決策效率。

3、大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)智能決策

最典型的智能決策的案例就是“AlphaGo”挑戰(zhàn)韓國名將李世石九段以4：1告勝?！癆lphaGo”通過與自動程序以及其他棋手進(jìn)行對弈，從而完成自動學(xué)習(xí)，然后通過一系列復(fù)雜的算法，在與李世石對弈中實現(xiàn)每一步棋的智能決策，并取得最終勝利。而這種智能決策，有賴于通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對于海量的自動分析與處理，以及通過處理過程中形成的經(jīng)驗累積，從而做出最優(yōu)決策。

在商業(yè)領(lǐng)域例如阿里小貸對億級海量店鋪數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分析，根據(jù)以往的經(jīng)營數(shù)據(jù)比對、同業(yè)數(shù)據(jù)比對、銷售數(shù)據(jù)自動化計算等方式，準(zhǔn)確定位每一個商戶的信譽度與資金周轉(zhuǎn)額度，確定用戶貸款額度與風(fēng)險等級，幫助授信單位在最全面的因素上來考量授信對象，以做出最準(zhǔn)確的授信或判斷，實現(xiàn)高等級風(fēng)險控制。除風(fēng)險控制外，阿里小貸還利用大數(shù)據(jù)分析來改進(jìn)服務(wù)，例如過往每到某個時間節(jié)點，某店鋪的營業(yè)額就會進(jìn)入旺季，銷售額就會出現(xiàn)增長，每在這個時段，該客戶所需的貸款周轉(zhuǎn)額度就會上升，系統(tǒng)就會根據(jù)自動分析的結(jié)果對商戶的貸款額度等進(jìn)行調(diào)整。

另一個智能決策的成功案例就是小紅書社區(qū)。成立之初小紅書以個人海外購物的經(jīng)歷分享加社區(qū)資訊做為主要內(nèi)容，是專業(yè)的海外購論壇。通過大數(shù)據(jù)的支持，小紅書形成了自己獨特的盈利模式，即通過海外購社區(qū)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，對于討論最熱門的商品進(jìn)行集中采購，并通過規(guī)?；奈锪鬟\輸運至國內(nèi)。相較于個人海淘或海外代購，小紅書的銷售價格更有競爭力。此外，雖然小紅書相比于阿里、京東的海外購規(guī)模要小得多，但通過大數(shù)據(jù)幫助，小紅書只銷售最熱門的商品，商品數(shù)量遠(yuǎn)低于前兩者，而單品的銷售數(shù)量卻極高，這使得小紅書的毛利相較于大體量的海外購平臺大幅增加。依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)，小紅書成為為數(shù)不多成功探索出自己的商業(yè)模式并實現(xiàn)盈利的購物分享社區(qū)。

4、大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)創(chuàng)造客戶價值

一切商業(yè)活動的基礎(chǔ)在于為目標(biāo)客戶創(chuàng)造價值。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，幫助企業(yè)更好地為客戶服務(wù)，為客戶創(chuàng)造價值，而不再是從客戶身上攫取價值。過去大賣場的出現(xiàn)，使顧客能夠輕松地實現(xiàn)一站式購物，并有一定的優(yōu)惠促銷，這為客戶節(jié)約了時間與成本，這是大賣場相對于小鋪創(chuàng)造的核心價值。而當(dāng)信息時代到來，通過電腦、手機(jī)、pad等各種網(wǎng)絡(luò)終端都能夠方便地實現(xiàn)足不出戶完成購物，并且比價變得更加方便，價格信息更加透明，因此電商替代了大賣場的核心價值，使大賣場的盈利能力逐年降低。

在“云消費”時代，主流消費方式呈現(xiàn)出強烈的個人化消費特點，即通過商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)的支持使為個人定制的個人化服務(wù)不再是少數(shù)人的特權(quán)，每個消費者都能享受獨一無二的商品和服務(wù)，享受消費的尊崇感與自豪感。為客戶創(chuàng)造價值的最優(yōu)方式即為客戶提供獨一無二的專屬化服務(wù)。依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)，不但能夠準(zhǔn)確捕捉消費客群的商業(yè)活動，甚至能夠跟蹤消費客群商業(yè)活動以外的其他信息，這其中包含大量的消費軌跡、活動軌跡等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。之后通過對海量數(shù)據(jù)的自動分析，就能夠準(zhǔn)確描述消費客群的特征、消費偏好、消費習(xí)慣乃至潛在的消費傾向，大數(shù)據(jù)技術(shù)使消費者分析與客戶服務(wù)不再停留在抽樣預(yù)測階段，而是依靠全部數(shù)據(jù)的自動分析處理，準(zhǔn)確了解每一位客戶需求，從而幫助商業(yè)企業(yè)準(zhǔn)確了解消費客群，為消費者創(chuàng)造專屬化服務(wù)。

利用大數(shù)據(jù)服務(wù)消費者的先行者就包括亞馬遜網(wǎng)站。在消費者瀏覽網(wǎng)頁時，會顯示出如80%購買商品A的人，還購買了另一商品B，并給出一個同時購買了兩種商品的折扣?；蛘呤钱?dāng)消費者瀏覽一件商品時，網(wǎng)頁會顯示僅30%的人購買此商品，80%的人購買了另一個同類商品。這時消費者就會好奇并瀏覽另一商品。通過瀏覽發(fā)現(xiàn)此商品或價格更加劃算，或質(zhì)量更優(yōu)，而選擇亞馬遜的推薦。因此亞馬遜的大數(shù)據(jù)并非只用于關(guān)聯(lián)銷售而達(dá)成更多銷售額，還通過大數(shù)據(jù)的智能化分析，為顧客提供更滿意的選擇。消費者滿意度更高，自然更加信賴亞馬遜網(wǎng)站并最終為亞馬遜帶來長遠(yuǎn)的商業(yè)利益。

再如尚品宅配，通過對消費者的年齡、喜好、消費能力的分析，利用后臺的大數(shù)據(jù)，對同類人群的歷史消費偏好進(jìn)行自動分析與匹配，通過“云設(shè)計”將最容易被此類消費者所接受的設(shè)計進(jìn)行組合，最后形成整體設(shè)計方案。因此商品宅配的銷售量越大所積累的客戶選擇偏好大數(shù)據(jù)量越龐大，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行“云設(shè)計”所得到的結(jié)果越接近于消費者滿意設(shè)計。

大數(shù)據(jù)能為企業(yè)創(chuàng)造的客戶價值實際上遠(yuǎn)不止已經(jīng)實現(xiàn)的商業(yè)嘗試，可以設(shè)想當(dāng)顧客走進(jìn)以大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心的未來餐廳中，進(jìn)入大門餐廳就會自動識別出會員身份，在手機(jī)上顯示該會員的姓名、積分、可獲折扣等相關(guān)信息，并自動為其安排最喜愛的餐位；當(dāng)一個食客用手機(jī)掃描菜譜時，可查到該菜包括營養(yǎng)成分、烹制方法，而且還可以看到食物和自身健康的匹配度或者友好度；食客的所有需求將進(jìn)入到餐館運營的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫不斷擴(kuò)大精準(zhǔn)定制每一個食客的需求，比食客更了解自己做到精準(zhǔn)推薦：餐飲店可以根據(jù)后臺數(shù)據(jù)最大化利益的做到更多方式的經(jīng)營業(yè)態(tài)，菜品搭配、菜品推薦、采購物流等環(huán)節(jié)，通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了顧客與餐飲機(jī)構(gòu)雙方各自利益最大化。而在未來餐廳甚至能夠出現(xiàn)這樣的場景，一個無人機(jī)送餐。

而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，超市的功能與服務(wù)也將大大提升。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的典型的未來超市購物將出現(xiàn)如下場景。首先未來超市支持對海量會員生成個性化精準(zhǔn)營銷方案。在超市任何時間，任何地點，線上或線下消費，會員都可以得到專屬會員折扣專屬折扣比率和品類由會員在超市全渠道消費記錄自動生成。此外會員通過手機(jī)APP或微信平臺，可以經(jīng)常獲得超市發(fā)送的專屬會員優(yōu)惠券，活動商品可以通過線上消費、到店消費獲得。而在家里有某類生活消費需求的時候，會員也可以通過手機(jī)APP或微信平臺，獲得超市發(fā)送的專屬商品推薦。超市還能夠針對會員的消費習(xí)慣與消費頻次，在會員購物期間，對會員周期購買商品進(jìn)行補貨提醒，對價格敏感商品進(jìn)行降價提醒，對關(guān)聯(lián)興趣產(chǎn)品進(jìn)行推薦提醒。以及通過精選商品滿足會員現(xiàn)代生活方式需求，通過對海量會員消費數(shù)據(jù)的分析結(jié)論，適時推出創(chuàng)新精選商品，如健康生鮮半成品，向緊張生活的現(xiàn)代消費群體傳遞緊張生活節(jié)奏中親自動手快速成餐的生活方式。針對服務(wù)社區(qū)消費大數(shù)據(jù)分析排位最高的需求，不斷調(diào)整業(yè)態(tài)組合，完善服務(wù)功能，使絕大多數(shù)居民生活服務(wù)需求都可以在超市得到滿足，使到超市解決生活所需成為一種習(xí)慣。

依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)，甚至可以解決大賣場過多商品陳列的問題。未來超市中每件商品可以只擺放幾件樣品顧客選購只需要用自己的手機(jī)對商品進(jìn)行掃碼，并加到手機(jī)的購物車中，通過手機(jī)進(jìn)行結(jié)賬，然后大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)會自動通過智能停車系統(tǒng)，讀取顧客的停車位置。當(dāng)顧客設(shè)定好離店時間時，超市會按照顧客約定的送貨時間將顧客所購買的商品送到顧客的車位上。這樣將極大地提升超市對顧客的服務(wù)能力，并節(jié)約大量的土地成本。

三、云消費時代企業(yè)信息系統(tǒng)建設(shè)實踐

1、云消費時代企業(yè)盈利模式發(fā)生變化，商業(yè)模式亟待變革

在云消費時代，終端消費已突破傳統(tǒng)店鋪的限制，突破商品形態(tài)的限制，流通的時間障礙、距離障礙、渠道環(huán)節(jié)完全突破，呈現(xiàn)出“零時差、零距離、零渠道”之趨勢，即消費者可以在任意時刻、購買任意地方的產(chǎn)品、通過任意渠道實現(xiàn)。傳統(tǒng)依靠信息不對稱以及多道流通環(huán)節(jié)賺取商業(yè)利潤的方式變得越來越困難。而在生產(chǎn)與批發(fā)領(lǐng)域，則呈現(xiàn)平臺化整合趨勢，過去企業(yè)為降低成本以及擴(kuò)張規(guī)模往往選擇向產(chǎn)業(yè)鏈上下游延伸，但在云消費時代，通過依靠信息技術(shù)建立的網(wǎng)絡(luò)化平臺使“眾包”成為企業(yè)新的選擇，而諸如此類的商業(yè)變革還在不斷地創(chuàng)新、發(fā)展中，企業(yè)的盈利模式發(fā)生改變，為此企業(yè)應(yīng)構(gòu)建全新發(fā)展戰(zhàn)略，從組織架構(gòu)、組織流程以及經(jīng)營管理等方面重構(gòu)商業(yè)模式，并按照全新的商業(yè)模式進(jìn)行信息系統(tǒng)部署與升級。

2、云消費時代信息系統(tǒng)建設(shè)存在的問題與方法

（1）主流信息系統(tǒng)簡單改造升級難度大、成本高

目前我國絕大多數(shù)商業(yè)企業(yè)使用的主流商業(yè)信息系統(tǒng)，仍采用的是歐美國家在90年代即開發(fā)、形成，于2000年前后在我國商業(yè)企業(yè)當(dāng)中廣泛流行，紛紛安裝、建設(shè)的信息系統(tǒng)。首先系統(tǒng)的流程設(shè)計是按照過去的企業(yè)組織方式與管理流程進(jìn)行設(shè)置，與云消費時代全新的商業(yè)模式不相符，對系統(tǒng)流程改造難度大。同時隨著云消費時代到來，對客戶移動終端訪問、管理與移動辦公的要求越來越高，但傳統(tǒng)客戶端服務(wù)器環(huán)境使用Windows平臺或依賴Windows平臺，軟件遷移性差，需要重新針對移動端訪問進(jìn)行終端開發(fā)。

其次在系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)行上采用C/S（clients/server，客戶端/服務(wù)器）結(jié)構(gòu)為主，在技術(shù)實現(xiàn)上以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（Oracle、MS-SQL）為主，程序體量過重、數(shù)據(jù)源分散、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不系統(tǒng)，尤其是根據(jù)現(xiàn)有規(guī)模進(jìn)行編程、封裝后，企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)大或系統(tǒng)升級時改造困難、效率低下。

此外開發(fā)語言使用上世紀(jì)90年代為主流的Powerbuilder、.NET語言，本運行在Windows平臺，效率低、硬件投入較高，并容易通過OllyDebug加載調(diào)試被反匯編，系統(tǒng)安全性較差。因此對于目前主流的信息系統(tǒng)通過簡單地修補與改造升級難度大、累加成本高。

（2）信息系統(tǒng)應(yīng)超前設(shè)計架構(gòu)，動態(tài)可擴(kuò)展

因此云消費時代的信息系統(tǒng)需要超前設(shè)計、架構(gòu)，并動態(tài)可擴(kuò)展。首先在在設(shè)計思想上應(yīng)根據(jù)未來的組織架構(gòu)與業(yè)務(wù)流程進(jìn)行設(shè)計，即按照企業(yè)變革后的商業(yè)模式與發(fā)展戰(zhàn)略超前設(shè)計企業(yè)信息系統(tǒng)，滿足未來企業(yè)對信息系統(tǒng)的設(shè)計需求。

其次在技術(shù)上應(yīng)以全新的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（No SQL、MongoDB）技術(shù)為主，相較于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，讀寫性能高、數(shù)據(jù)沒有耦合性，易擴(kuò)展、跨平臺、體量輕、易部署：在系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)上以B/S（browsers/servers，瀏覽器/服務(wù)器）作為主導(dǎo)結(jié)構(gòu)，相較于主流C/S結(jié)構(gòu)系統(tǒng)依賴于單一服務(wù)器環(huán)境，B/S系統(tǒng)建立在廣域網(wǎng)之上，核心內(nèi)容在服務(wù)器端完成，終端瀏覽器只負(fù)責(zé)上發(fā)和下傳，不受系統(tǒng)環(huán)境等因素影響，隨時動態(tài)擴(kuò)容，具有較高擴(kuò)展性、敏捷開發(fā)，可跨平臺使用，并且開發(fā)周期較短、效率高、對終端硬件要求低，維護(hù)成本低，投入產(chǎn)出比高。

此外在系統(tǒng)底層架構(gòu)上應(yīng)預(yù)留未來的發(fā)展空間、一步到位，避免此后由于底層架構(gòu)限制導(dǎo)致系統(tǒng)難以升級或重新開發(fā)的高成本投入。但在應(yīng)用模塊的構(gòu)建與數(shù)據(jù)庫硬件投入上，由于采用以上所述新的技術(shù)與體系結(jié)構(gòu)，因此可以實現(xiàn)模塊化開發(fā)與逐步添加，是系統(tǒng)應(yīng)用層可以分步實施，提升系統(tǒng)開發(fā)效率與動態(tài)可擴(kuò)展性。

最后在商業(yè)智能（BI）上新的信息系統(tǒng)大幅度提升，其本質(zhì)在于對于大數(shù)據(jù)的搜集、積累與智能挖掘，使信息系統(tǒng)具備自我學(xué)習(xí)、自主決策的能力，從而幫助企業(yè)提升運營管理效率與客戶服務(wù)能力。