大数据之路阿里巴巴大数据实践

论大数据在物流管理中的应用研究在当前信息时代，大数据已经成为人们谈论的焦点话题之一，因为它可以帮助企业处理和分析海量数据，从而为企业提供更强的决策支持。

随着互联网技术的发展，大数据已经被广泛应用于物流管理领域，成为现代物流管理中重要的技术手段。

本文旨在探索大数据在物流管理中的应用研究，并从实际案例出发，分析大数据技术对物流管理的优势和存在的问题，进而为企业提供参考意见。

一、大数据与物流管理物流管理是指企业在生产、流通、销售等过程中，对货物、信息和财务等进行计划、组织、指挥、协调、监督和控制的一种管理方式。

而大数据则是指海量、高速、多种形态的数据集合，它由传感器、智能手机、社交媒体等多种数据源产生，并被存储、处理和分析。

两者结合在一起，可以为企业提供更加有效的物流管理方案。

具体而言，大数据在物流管理中的应用主要包括以下几个方面：1、物流信息共享传统物流管理模式，企业之间的信息难以共享。

而大数据技术可以将各个企业的数据集成到同一个系统中，实现数据的互联互通，使得不同企业之间可以共享物流信息。

这样可以消除物流信息的不对称，形成更有效的物流管理方式。

2、物流数据分析大数据技术可以帮助企业对从供应链到客户管理的所有过程进行实时、准确的数据分析和监测。

基于分析结果，物流企业可以根据市场需求贴近客户，以及及时地进行货物紧急管理。

这种方式可以有效地节约成本，并提高客户满意度。

3、物流预测分析大数据技术可以对物流信息、需求、天气、交通等因素进行实时分析和预测，在火车、航空等物流运输方式中根据预测数据进行更优化的操作，在物流运输中为未来确定信息和进一步优化物流提供更优的方案。

4、物流网络优化大数据技术可以通过对不同的物流网络进行建模和分析，设计更加合理的物流网络，以减少物流成本、提高物流速度和可靠性。

运用大数据技术，优化物流网点，调整物流路线，尽快处理物流资源, 以避免物流资源浪费和不必要的物流费用。

二、大数据在物流管理中的案例研究1、运用大数据预测市场需求以中国的电子商务公司阿里巴巴为例，阿里巴巴发起了大数据战略，通过传感器数据和手机应用程序，花了数亿美元来收集数据。

阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇⼀、整体架构 从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼ 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接⼝或者视图形式的数据服务） 数据应⽤层：包含流量分析平台等数据应⽤⼯具⼆、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。

⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。

我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。

通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 1.直连同步 通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 2.数据⽂件同步 从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 3.数据库⽇志同步 主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 （数据库相关⽇志介绍，参考：） 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 1）批量数据同步 要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。

以此来实现数据格式的统⼀。

产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。

产品简介： 开源地址： 更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 2）实时数据同步 实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。

数据产品经理必学基础：数据产品能力模型构建产品经理学习资料数据产品经理必学基础：数据产品能力模型构建本文尝试凭借笔者的理解构建一套数据产品经理能力模型，作为自己未来学习的方向。

本文共分四个部分：第一部分，从招聘市场需求入手，看市场上的招聘高级数据产品经理都需要掌握哪些硬实力；第二部分，结合一些数据产品经理的分享，梳理数据产品经理的朋友圈，因为沟通者一定程度决定了需要掌握多少“共通语言”；第三部分，构建数据产品经理能力模型；第四部分，详解一些数据产品常常接触的概念和系统。

一、从招聘要求看能力要求笔者在拉勾网和猎聘网上搜索数据产品经理和高级数据产品经理，将岗位职责汇总整理，招聘方对于数据产品经理的需求如下所示：1、熟练使用MySQL，SQL、Hive等语言；2、熟悉数据生产加工流程；3、对主流大数据产品、BI产品；4、对数据仓库技术及理论有基本的了解，并对其发展趋势有深入了解；5、了解数据分析，数据建模和数据挖掘技术及理论；6、能很好地掌握产品思路、技术方案、商务策略等，驱动各角色解决问题，具有良好的商业洞察与判断，很强的逻辑思维能力、产品策划、品牌包装与宣传能力，对数据和业务敏感，有一定技术背景优先考虑。

从上面的企业招聘需求可以看出，数据产品经理除了需要具备一些普通产品经理基础能力外，对数据分析，商业智能，数据挖掘等技能有着非常高的专业门槛。

虽然数据产品经理也细分出应用方向，大数挖掘方向，数据分析方向，但为了更加有效的共同，还是有必要补全知识结构。

数据产品经理多是数据分析师和数据开发通过内部转岗完成的，笔者属于电商产品转应用方向数据产品，在发挥业务理解优势的同时，需要快速补全数据分析相关知识，便于与对接同事高效协作。

二、数据产品经理的朋友圈曾经分析过AI产品经理模型，也是从产品经理的朋友圈说起，因为产品经理很多时候承担着协调推进角色，也承担了部分”翻译官“的觉，将业务需求转化成不同的语言表达，找老板要资源，请开发写代码，叙述清楚页面设计要求，这个时候就需要产品掌握不同分科中的一些”黑话“，让对方感觉你是自己人，数据产品经理也是同样的，我们来看看数据产品经理的朋友圈，也有助于进一步理解数据产品能力模型。

01企业数字化转型的本质数字化可以将人类所处的真实世界和虚拟数字连接起来，从中寻求全新的商业模式。

数字化转型基于数字化新技术出现和发展，能够帮助企业将原有传统业务与数字化技术进行结合，以解决企业发展过程中的实际问题，同时帮助企业快速创新以应对不确定性，最终实现企业业绩增长和可持续发展的变革要求。

企业数字化转型不是为了数字化而数字化，而是为了商业成长。

企业数字化不仅限于IT领域，还包含客户服务、运营、销售、营销、财务、高管、供应链、人事、后勤、客户关系、生态、法务以及其他各类企业事务，是企业对商业成长的不懈追求。

企业数字化领域发展呈现两类特征：▪伴随企业信息技术的发展，企业信息化逐步覆盖企业内部的各个部门，只不过企业内部信息流、资金流和物流的发展层次存在差异。

这里的层次主要包括单一业务单元的信息集成（比如单独的研发管理系统）、跨单元的信息集成（比如ERP系统）和全价值链周期的集成（比如产供销服一体化体系），企业的数字化领域发展的目标就是解决企业内部价值链上所有单元的信息化无缝对接和联动。

▪过去，企业信息技术的发展更多集中在企业内部，但是随着客户需求和内外部环境的变化，单靠企业内部的信息化已经不能满足企业转型需求。

企业增长的驱动因素从企业内部的信息化集成走向产业链的信息集成，从单一企业资源走向产业链资源整合。

企业数字化转型需要协同企业战略，而不是追求眼前效益的战术。

其本质是重构企业资源，通过数据技术切入企业业务流，形成企业数据智能应用闭环，使企业的生产经营全过程可度量、可追溯、可预测、可评估、可优化。

重构的企业资源为企业带来了新的价值链数字化工具，可助力企业进行数字化转型。

▪整体协同：业务中台、数据中台、AIoT中台、组织中台。

▪研发设计：趋势预测、设计众筹、仿真测试、新品试销。

▪生产制造：物联网状态感知、实时数据分析、最优算法、数据化干预与执行。

▪产品服务：产品全生命周期设计、客户旅程服务、远程诊断、智能敏捷运维。

电子商务心得体会(13篇)从某件事情上得到收获以后，写一篇心得体会，记录下来，这么做可以让我们不断思考不断进步。

心得体会是我们对于所经历的事件、经验和教训的总结和反思。

下面我帮大家找寻并整理了一些优秀的心得体会范文，我们一起来了解一下吧。

电子商务心得体会篇一随着互联网的普及和技术的发展，电子商务成为了各个行业发展的必然趋势。

电子商务，简单来说就是利用互联网进行商业交易的过程。

在数字化时代背景下，电子商务不仅是商家的必然选择，也是消费者的主要购物方式。

推广电子商务成为了商家必须面对的问题，成功的电子商务推广是企业信息传递和品牌认知的有效途径，更有利于提升企业知名度和销量。

在推广电子商务的过程中，我收获了许多心得体会。

推广电子商务过程中，需要明确推广的目标。

例如，提升网站访问量、增加订单成交量、提高回头客转化率等。

不同的推广目标需要采用不同的推广策略。

除了常用的搜索引擎优化、社交媒体营销、内容营销外，还可以结合博客、论坛、微信群等多种渠道进行推广。

在确定适合企业发展的推广策略后，应注重推广内容的质量。

对于产品的描述要详细、准确，同时遵循道德规范，避免虚假宣传。

第三段：重视品牌形象和用户体验。

品牌形象和用户体验对于电子商务的推广非常重要。

品牌形象是企业形象的体现，是建立和维护企业良好声誉的重要手段。

在推广电子商务的过程中，应重视建立品牌形象。

用户体验则是提高用户满意度、吸引用户购买的关键。

优化网站的界面设计、购物流程、客服质量、售后服务等环节，提高用户的购物体验，增加用户口碑。

第四段：注重数据分析和优化。

在电子商务推广的过程中，数据分析和优化是不可或缺的部分。

数据分析可以帮助企业了解当前的推广效果，以及发现问题并及时进行优化。

对于交易数据、广告数据、流量数据等进行分析，根据分析结果进行调整和优化，使推广策略更加精准和有效。

在电子商务的推广过程中，策略的制定、品牌形象和用户体验、数据分析和优化等方面涉及较多知识和技能。

维度建模和指标体系构建01数仓建模综述数据建模是数据开发工作中的核心与基石，好的模型体系好处很多：•降低成本：优秀的模型设计能够提升数据复用性，减少计算/存储资源浪费•提升开发效率：优秀的模型设计能够降低数据使用门槛，减少工作量•提升质量：优秀的模型设计能够保证数据口径一致，降低bug率数据建模的实现方式有很多，常用的比如ER模型，Data Vault模型等。

目前业界使用最多的模型是Ralph Kimball 在《数据仓库工具》中提出的维度建模模型，其中典型的代表如星型模型，雪花模型。

一个典型的维度建模一般需要经过如下几个步骤：1.业务调研：调研需要建模的业务形态，划分基本的业务线/数据域2.层次设计：定义数仓层级，保证各层级之间职责明确，划分清晰3.规范设计：定义数仓中表/字段的命名规范，建立统一的指标体系4.事实表设计：根据单一/复合业务过程确定事实表主题，确定最小粒度5.维度表设计：根据业务确定实体，补充实体属性字段优秀的层次设计可以保证数仓表数量在可控范围内增长，同时保证数据产出流逻辑清晰，便于后期维护和扩展。

良好的规范设计规定了统一的命名规则，保证各个业务过程的实体/指标的完备和唯一性。

02设计原则按照《大数据之路——阿里巴巴大数据实战》，维度建模应该符合以下几个规范1.高内聚，低耦合：从业务流程和数据访问特性两个角度考虑，针对业务粒度相近，业务流程相近的数据应该放在同一个表中（例如广告数仓中通常会把广告的点击/曝光/转化多个业务过程数据放在同一个宽表中），针对经常要在同一个场景下访问的数据，也应该放在同一个表内。

2.公共处理逻辑下沉和单一：公用的逻辑应该封装在底层表中，避免公用逻辑直接暴露给上层，同一个公共逻辑需要收敛，避免在多个地方同时存在3.适当冗余：考虑到mr/rdd计算框架下join运算的资源损耗，可以通过适当冗余字段处理减少join操作4.命名一致/可理解：同一个业务含义的字段命名必须相同，且直观可读。

数字时代下的创业创新之路引言如今，我们正处于一个数字时代，数字化已渗透到我们生活和社会的方方面面。

数字技术的快速发展给创业者带来了无限的机遇，然而，这个时代也同时带来了巨大的挑战。

在数字时代下，创业创新的道路将会因此发生巨大的变革和挑战。

本文将探讨数字时代下的创业创新之路，并提供一些有关数字时代创业创新的实用建议。

1. 数字时代的创业创新机遇1.1 数字化社会的需求面数字化已改变了人们的生活方式，人们变得更加依赖互联网和移动技术。

这一切都导致了对数字化产品和服务的巨大需求。

创业者可以通过技术创新，满足人们对便捷、高效和个性化的需求。

1.2 数据驱动的商业模式数字化时代的一个重要特征是大量数据的产生和收集。

创业者可以利用这些数据来了解市场趋势、用户需求和消费者行为，从而构建数据驱动的商业模式。

这种商业模式可以帮助创业者更好地预测市场需求，优化产品和服务。

1.3 云计算与人工智能的发展云计算和人工智能的发展为创业者提供了丰富的技术资源和工具。

创业者可以利用云计算来降低成本、提高安全性，并实现灵活的业务拓展。

人工智能技术可以帮助创业者优化业务流程、提高生产效率，并提供更加智能的产品和服务。

2. 数字时代创业创新思维2.1 审视传统模式的局限性在数字时代，传统的商业模式和思维方式可能会面临挑战。

创业者应该审视传统模式的局限性，思考如何通过数字化技术和创新思维来打破传统束缚，创造新的商业价值。

2.2 探索跨界创新的机会数字时代的创业者可以通过跨界创新来发现新的商业机会。

他们可以将不同领域的知识和技术进行整合，创造出独特的产品和服务。

跨界创新可以带来新的竞争优势，并在市场上脱颖而出。

2.3 鼓励开放式创新与合作数字时代的创业创新更加强调开放式创新和合作。

创业者应该与其他企业、创业团队和科研机构建立合作关系，共享资源和知识，共同创造更大的商业价值。

开放式创新可以加速创新的速度和规模，并降低创业的风险。

3. 数字时代创业创新的关键要素3.1 用户体验和个性化在数字时代，用户体验和个性化已成为创新和竞争的关键要素。