以下内容摘自《G-BOS智慧运营系统用户 *** 作手册》
第一部分概述
HQG-BOS 系列产品是整合“人”、“车”、“线”三大要素的新一代智能运营管理工具。目
前已在公交、旅游、客运等领域逐渐取代了GPS 车载管理系统。HQG-BOS 系统提供电子身份
证、远程诊断、定期巡检、车辆运行数据实时跟踪、车辆运行状态实时报警、劫警、视频播
放、配件（价格）查询、维保项目（价格）查询、保养规划和提醒、收音机、麦克风等服务。
11 主要特性
HQG-BOS管理驾驶员
监控不良驾驶行为，提高安全性
提供客观的驾驶员评价报告
提供精确的油耗记录报告
帮助改进驾驶技巧
增加车辆使用寿命
HQG-BOS管理车辆
监控车辆的运行状态
车辆故障报警与远程诊断
经济合理的维修计划
HQG-BOS管理线路
实时监控车辆
优化车线匹配
12 主要功能
不良驾驶
掌握驾驶员驾驶行为，纠正不良 *** 作，保障行车安全
油耗管理
精确计算车辆油耗，纠正驾驶员不良 *** 作，降低车辆油耗
维修保养管理
实时车辆管控，精确维保计划，降低维修成本
远程故障报警管理
管理车辆动态，远程故障诊断，保证行车顺畅
多媒体功能（选配）
音视频播放，视频录像，收音机，麦克风
车辆和运营线路匹配管理
车线交互匹配，优化车线布局，提高运营效益
HQG-BOS车载设备用户手册
2
第二部分工作原理
HQG-BOS 系列产品通过安装在客车上的HQG-BOS 车载终端从CAN 总线、各类传感器上
持续不断的采集发动机运行数据、车辆状况信息、驾驶员的 *** 控行为，同时接收GPS 卫星
定位信息记录车辆所在位置，并将所有信息通过无线通讯网络实时传送到数据处理中心。
HQG-BOS 车载终端同时还融合了行车记录仪、倒车监视器、故障报警显示台、视频播
放器、短消息接收器、收音机、麦克风等功能，实时将车辆相关信息提供给驾驶员和后方运
营平台。
数据处理中心通过商业智能技术将接收到的海量数据进行实时分析、整理，并结合国内
外先进管理思想将驾驶员不良驾驶行为、油耗数据、车辆运行情况、维修保养计划等内容以
直观的报告、图表等形式展现出来。
客户与集团调度中心可使用独立账号通过互联网随时随地访问基于鸿泉云网B/S 架构的
HQG-BOS 智慧运营系统网站，及时了解车辆运行情况和驾驶员驾驶 *** 控是
否存在违规行为，实时跟踪车辆运行轨迹，取得车辆是否需要维修保养的信息，从而制定相
应的策略，更可随时向前端运营车辆发送各类指令，进行实时的调度管控。
同样的，系统也可根据客户要求，自动生成各种类别、各个时间段、各种形式的管理报
告，满足客户对长期运营规划所需要的数据支持与决策依据。
杭州鸿泉产品部友情提供。
大数据攻略案例分析及结论
我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
｛研究结论｝
■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。
■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。
■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。
■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力
■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。
■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要
的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。
■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和
后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。
我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。
大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。
与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。
中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。
表1
表2
大数据运营—企业提升效率的助推力
对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。
一、大数据营销
大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。
大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：
实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。
精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。
一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。
打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。
二、大数据用于内部运营
相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）
表5
三、大数据用于决策
在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。
已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。
但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。
大数据产品——企业利润滋长的新源泉
大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。
表3
表4
一、大数据作为产品核心支持
它们主要在以下几方面使用大数据：
1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。
2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。
3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。
4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。
5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。
二、大数据直接作为产品
对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。
大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂
而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。
为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。
Tips
大数据实战手册
将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题
1企业如何获取与分析数据？
互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：
a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了479万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。
b建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。
c许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。
2如何避免大数据应用时的部门分割？
对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。
要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。
IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。
3如何让业务人员重视大数据的应用？
解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。
另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”
4为何大数据工作与运营需求脱节？
这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？
有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体 *** 作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。
例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”
1、城市管理（1）智能交通（公路、桥梁、公交、停车场等）物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”，还可以避免过载的车辆经过桥梁，也能够根据光线强度对路灯进行自动开关控制 在交通控制方面，可以通过检测设备，在道路拥堵或特殊情况时，系统自动调配红绿灯，并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。在公交方面，物联网技术构建的智能公交系统通过综合运用网络通信、GIS地理信息、GPs定位及电子控制等手段，集智能运营调度、电子站牌发布、IC卡收费、ERP（快速公交系统）管理等于一体。通过该系统可以详细掌握每辆公交车每天的运行状况。另外，在公交候车站台上通过定位系统可以准确显示下一趟公交车需要等候的时间；还可以通过公交查询系统，查询最佳的公交换乘方案。
停车难的问题在现代城市中已经引发社会各界的热烈关注。通过应用物联网技术可以帮助人们更好地找到车位。智能化的停车场通过采用超声波传感器、摄像感应、地感性传感器、太阳能供电等技术，第一时间感应到车辆停入，然后立即反馈到公共停车智能管理平台，显示当前的停车位数量。同时将周边地段的停车场信息整合在一起，作为市民的停车向导，这样能够大大缩短找车位的时间。
（2）智能建筑（绿色照明、安全检测等）
通过感应技术，建筑物内照明灯能自动调节光亮度，实现节能环保，建筑物的运作状况也能通过物联网及时发送给管理者。同时，建筑物与GPs系统实时相连接，在电子地图上准确、及时反映出建筑物空间地理位置、安全状况、人流量等信息。
（3）文物保护和数字博物馆
数字博物馆采用物联网技术，通过对文物保存环境的温度、湿度、光照、降尘和有害气体等进行长期监测和控制，建立长期的藏品环境参数数据库，研究文物藏品与环境影响因素之间的关系，创造最佳的文物保存环境，实现对文物蜕变损坏的有效控制。
（4）古迹、古树实时监测
通过物联网采集古迹、古树的年龄、气候、损毁等状态信息。及时作出数据分析和保护措施。在古迹保护上实时监测能有选择地将有代表性的景点图像传递到互联网上，让景区对全世界做现场直播，达到扩大知名度和广泛吸引游客的目的。另外，还可以实时建立景区内部的电子导游系统。
（5）数字图书馆和数字档案馆
使用RFID设备的图书馆／档案馆，从文献的采访、分编、加工到流通、典藏和读者证卡，RFD标签和阅读器已经完全取代了原有的条码、磁条等传统设备。将RFID技术与图书馆数字化系统相结合，实现架位标识、文献定位导航、智能分拣等。
应用物联网技术的自助图书馆，借书和还书都是自助的。借书时只要把身份z或借书卡插进渎卡器里，再把要借的书在扫描器上放一下就可以了。还书过程更简单，只要把书投进还书口，传送设备就自动把书送到书库。同样通过扫描装置，工作人员也能迅速知遭书的类别和位置以进行分拣。
2、数字家庭
如果简单地将家庭里的消费电子产品连接起来，那么只是—个多功能遥控器控制所有终端，仅仅实现了电视与电脑、手机的连接，这不是发展数字家庭产业的初衷。只有在连接家庭设备的同时，通过物联网与外部的服务连接起来，才能真正实现服务与设备互动。有了物联网，就可以在办公室指挥家庭电器的 *** 作运行，在下班回家的途中，家里的饭菜已经煮熟，洗澡的热水已经烧好，个性化电视节目将会准点播放；家庭设施能够自动报修；冰箱里的食物能够自动补货。
3、定位导航
物联网与卫星定位技术、GSM／GPRS／CDMA移动通讯技术、GIS地理信息系统相结合，能够在互联网和移动通信网络覆盖范围内使用GPs技术，使用和维护成本大大降低，并能实现端到端的多向互动。
4、现代物流管理
通过在物流商品中植入传感芯片（节点），供应链上的购买、生产制造、包装／装卸、堆栈、运输、配送／分销、出售、服务每—个环节都能无误地被感知和掌握。这些感知信息与后台的GIS／GPS数据库无缝结合，成为强大的物流信息嘲络。
5、食品安全控制
食品安全是国计民生的重中之重。通过标签识别和物联网技术，可以随时随地对食品生产过程进行实时监控，对食品质量进行联动跟踪，对食品安全事故进行有效预防，极大地提高食品安全的管理水平。
6、零售
RFID取代零售业的传统条码系统（Barcode），使物品识别的穿透性（主要指穿透金属和液体）、远距离以及商品的防盗和跟踪有了极大改进。
7、数字医疗
以RFID为代表的自动识别技术可以帮助医院实现对病人不问断地监控、会诊和共享医疗记录，以及对医疗器械的追踪等。而物联网将这种服务扩展至全世界范围。RFID技术与医院信息系统（HIS）及药品物流系统的融合，是医疗信息化的必然趋势。
8、防入侵系统
通过成千上万个覆盖地面、栅栏和低空探测的传感节点，防止入侵者的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。上海机场和上海世界博览会已成功采用了该技术。
据预测，到2035年前后。中国的物联网终端将达到数千亿个。随着物联网的应用普及，形成我国的物联网标准规范和核心技术，成为业界发展的重要举措。解决好信息安全技术，是物联网发展面临的迫切问题。
2014年是线上线下企业高呼转型的纷乱期，O2O成为了共同的救命稻草。各零售企业结合自身发展，纷纷探索双线融合，目前零售业已有十大典型的O2O模式。以下是我为大家整理推荐关于o2o模式十大成功案例内容分析，希望对大家有所帮助。
案例一苏宁云商：“门店到商圈+双线同价”的O2O模式
所属行业：店商+平台电商+零售服务商
案例概述：苏宁的O2O模式是以互联网零售为主体的“一体两翼”的互联网转型路径。苏宁利用自己的线下门店，以及线上平台，实现了全产品全 渠道 的线上线下同价，帮助苏宁打破了实体零售在转型发展中与自身电商渠道左右互搏的现状。O2O模式下的苏宁实体店不再是只有销售功能的门店，而是一个集展示、体验、物流、售后服务、休闲社交、市场推广为一体的新型门店——云店，店内将开通免费WIFI、实行全产品的电子价签、布设多媒体的电子货架，利用互联网、物联网技术收集分析各种消费行为，推进实体零售进入大数据时代。
2014年“百日会战”中，苏宁O2O模式优势凸显，双“11”，苏宁发起第二届O2O购物节，祭出门店、网站、手机、T V“四端协同作战计划”，并取得了一定成绩。
分析师点评：2014年，苏宁以互联网零售为主体、“一体两翼”的转型布局已逐渐站稳了脚跟,并迅速进入效益凸显期。其中，作为传统零售企业转型互联网零售的代表，苏宁的“自营O2O模式”在今年百日会战和双“11”中初见成效。但苏宁“店商+电商+零售服务商”的O2O模式未来能否在O2O行业压力下长足发展，还有待时间的检验。
案例二京东：“大数据+商品+服务”的O2O模式所属行业：综合自营+平台电商
案例概述：京东与15余座城市的上万家便利店合作，布局京东小店O2O，京东提供数据支持，便利店作为其末端实现落地;京东与獐子岛集团拓展生鲜020，为獐子岛开放端口，獐子岛提供高效的生鲜供应链体系。另外，京东还与服装、鞋帽、箱包、家居家装等品牌专卖连锁店达成优势整合，借此扩充产品线、渠道全面下沉，各连锁门店借助京东精准营销最终实现“零库存”。
分析师点评：中国电子商务研究中心助理分析师孙璐倩认为，京东O2O模式基于线上大数据分析，与线下实体店网络广泛布局、极速配送优势互补。发挥了京东的平台优势、物流优势，跑马圈地，扩大其市场地盘，填补了其用户结构单一的短板，是开拓O2O发展的又一渠道。但该模式末端的传统便利店是否有社区购物习惯的数据积累，有积累是否有价值，这个仍值得考虑，京东O2O未来的路还比较长。
案例三万达：“线下商场+百万腾电商”的O2O模式所属行业：商业地产
案例概述：万达联合百度、腾讯，共同出资成立万达电子商务公司，万达打通账号与会员体系、打造支付与互联网金融产品、建立通用积分联盟、大数据融合、WiFi共享、产品整合、流量引入等方面进行深度合作，同时将联手打造线上线下一体化的账号及会员体系;探索创新性互联网金融产品;建立通用积分联盟及平台;同时，万达、百度、腾讯三方还将建立大数据联盟，实现优势资源大数据融合。。近日，万达投资20亿入股快钱，弥补在O2O支付环节短板。
分析师点评：阿里一家独大的格局，万达、百度、腾讯分别做电商失败，让其深刻意识到抱团生存的重要性。万达抱团互联网大佬、多方借力的O2O发展模式，有望牵制阿里，给二、三线电商施加压力。但能否完成三方团队无缝隙对接，实现1+1+1>3，仍有待考验。万达投资快钱是其构建O2O版图的重要一步，块钱将成为万达电商重要的支付平台。
案例四银泰“线下商圈+阿里电商生态”O2O模式所属行业：商业百货
案例概述：案例概述：银泰所有商场参加到天猫购物狂欢节，并率先尝试线下选品、线上支付购买的O2O模式。银泰商业集团还得到阿里战略入股，双方优势互补，共同打造涉及食、住、购、娱、游和公共服务六大领域的武林商圈O2O平台。2014年双“11”，银泰商业协同参与了阿里设立的020专场“去逛街”，纵深化增强O2O实力。
分析师点评：银泰与阿里联姻的O2O模式，一定程度上火拼了腾讯、苏宁等巨头在O2O领域“跑马圈地”。银泰依靠在全国的零售网络帮阿里搭建好O2O的基础设施体系，进而全面解决双方在线上和线下的货品、支付、物流等关键环节的融合，试图树立O2O领域的某种行业标准，并向全社会开放。
案例五大润发：“乡镇低线市场+飞牛网”的O2O模式所属行业：商场超市
案例概述：大润发正式上线B2C平台飞牛网，在飞牛网运行半年后，携手喜士多便利店推行O2O“千乡万馆”项目，建立飞牛网购体验馆，实施O2O战略。飞牛网设置网购体验馆，旨在服务大润发服务不到的地区。飞牛网还将借力其他便利店、社区服务中心、乡镇连锁小店、加油站、专卖店等探索多元化通路。随后，飞牛网推出以“店庆日秒杀“为主题的活动，预热双“11”，4万平青浦仓投入使用，配送效率显著。飞牛网又与南通邮政达成战略合作，正式启用首批体验馆，飞牛网南通地区020“千乡万馆”计划开始落地。
分析师点评：中国电子商务研究中心(100ECCN)网络零售部助理分析师孙璐倩认为，大润发作为传统零售企业，积累了长久的用户资源和较好的口碑，其借飞牛网设置“千乡万馆”的O2O战略，以点带面，在很大程度上满足了用户需求，也能更好地实现线下切入线上、线上商业线下服务的互补，为未来用户市场的开拓争取更多的资源。大润发O2O模式将成为商超类进入互联网的借鉴。
下一页更多精彩“o2o“互联网+”模式成功案例分析”
物联网架构中智能公交实例中的四个层次分别是感知层、网络层、数据处理层和应用层。
感知层：感知层是物联网架构的最底层，包括传感器、执行器等各类物联网设备，用于采集各种物理量、环境数据和状态信息等。在智能公交实例中，感知层包括GPS定位、车载摄像头、气象传感器、车载计算机等设备，用于实时采集公交车运行的位置、状态、路况、天气等信息。
网络层：网络层是物联网的中间层，主要负责数据的传输和处理，将感知层采集到的数据传输到数据处理层进行分析和处理。在智能公交实例中，网络层包括无线通信网络和互联网，用于连接各个公交车辆和数据处理中心。
数据处理层：数据处理层是物联网实现数据智能分析和决策的核心层次，主要由数据存储、数据分析、数据挖掘等组成，用于对感知层采集到的海量数据进行处理和分析。在智能公交实例中，数据处理层包括云端服务器、物联网平台等设施，用于对公交车的实时位置、车速、路况等信息进行处理、分析和预测。
应用层：应用层是物联网架构的最高层，主要是由各种智能应用程序组成，用于实现物联网数据的应用和展示。在智能公交实例中，应用层包括公交车调度和管理系统、智能导航系统、乘客安全监控系统等应用程序，用于指导公交车的运行、改善乘客出行体验等。
总之，物联网架构中智能公交实例的四个层次，构成了一个完整的物联网生态系统，涵盖了物联网系统的各个方面，为智慧城市的建设和公共交通业的发展提供了有力的支持。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）