大数据知识的价值体现

大数据知识的价值体现
数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
“大数据产业的生态环境正在加速构成。”同方股份有限公司物联网应用产业本部副总经理李小华先生在主题为”拥抱大数据共赢新时代”的2013年合作伙伴大会上如是说，并对此做了详细的分析。
首先看社会环境。信息技术向融合、智慧、绿色的方向发展。大数据伴随云计算、移动互联网领域的发展，产生新的管理模式和商业模式，能够创造出更大的价值，提升社会的管理水平和效率。纵观产业经济发展史，带来应用的技术一定能够发展繁荣的产业。
再看政策环境。政府高度重视，发展战略目标清晰明确。近期发布了一系列促进大数据产业发展的政策。《十二五国家战略新兴产业发展规划》中指出，加强海量数据处理软件为代表的技术软件开发；《物联网十二五发展产业规划》中把大数据信息处理等作为4项关键技术创新工程；《国家发改委关于加强和完善国家电子政务工程建设管理的意见》强调，政府数据中心的建设注重顶层设计，向跨部门、跨区域的协同互动和资源共享转变。
市场环境。前景巨大，空间广阔。结合对中国相关市场的研究，IDC认为中国在大数据领域具有巨大的市场潜力。越来越多的IT供应商将中国作为大数据业务发展的热点。目前，中国已经是全球最大的PC和智能手机市场，并且中国的互联网用户和移动互联网用户数量也是全球最多，这些终端设备每时每刻都在互联网上创造数据。庞大的数据容量不但令众多国际厂商重视中国市场，也使得中国的大数据应用具备了不同于国外的特点，大数据的机遇就在我们面前。
“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务智能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 麦肯锡称。
数据挖掘的意义
这是一个关于零售帝国沃尔玛的故事。
沃尔玛，全世界最大的零售商，它的人数和美国联邦政府的雇员等量齐观，它的收入2010年突破了4000亿美元，超过了很多国家的GDP总值。在一次例行的数据分析之后，研究人员突然发现，跟尿布一起搭配购买最多的商品竟然是啤酒！这种关系令人费解，尿布喝啤酒风马牛不相及，这是一个真正的规律吗？
经过跟踪调查，研究人员终于发现事出有因。一些年轻的爸爸经常要到超市去购买婴儿尿布，有30%-40%的爸爸会顺便买点啤酒来犒劳自己，沃尔玛随后对啤酒和尿布进行了捆绑销售，不出意料，销售量双双增加。
这就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律。沃尔玛是世界上最早应用数据挖掘技术的企业之一，也是数据挖掘技术的集大成者。
数据挖掘是指通过特定的计算机算法对大量的数据进行自动分析，从而揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势，为决策者提供新的知识。数据挖掘，把数据分析的范围从“已知”扩大到了“未知”，从“过去”推向了“将来”，它的发展和成熟，最终推动了“大数据”在各行各业的广泛应用。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。随着信息管理系统的普及，企业的规模越来越庞大，组织越来越复杂，市场更加多变，竞争更加激烈，信息是否及时准确、决策是否正确合理，对组织的兴衰存亡影响越来越大，一步走错可能全盘皆输。
数据服务于决策
大数据势不可挡，但践行不易。怎样发挥其价值？20世纪全世界最具影响力的科学家赫伯特。西蒙曾预测，在后工业时代，也就是信息时代，人类社会面临的的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好的利用信息来辅助决策。
如何将数据、信息转化为知识，扩大人类的理性，辅助决策？怎样从各个独立的信息系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化？
面对记者的提问，同方副总裁周侠及物联网应用产业本部副总经理李小华对同方大数据理念做了深度的解读。
同方提出的以“数据资源体系”为核心的大数据战略，弥补了过去在不同行业中对管理和决策支持的空白。针对典型业务需求的六个产品应用平台，是数据从产生到服务全过程的六个最重要的结点，每个平台对一系列的产品。一系列掷地有声地落地实践以及“指标体系”、“顶层设计”、“独立于行业”的先进技术理念足以让企业、机构在具体业务实施时有“据”可依。
数据资源体系是独立于行业的，这是同方大数据理念最核心的一点。实现的方式就是构建独立于行业的通用数据生产流程——在不同的行业中抽取相同的数据资源体系。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。
同方副总裁周侠表示，让数据产生价值，不是大数据自身能够解决的。首先要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分，同时，要把数据和数据的相关性标注出来，这种相关性是反映客观现象的核心。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，为领导决策提供服务依据。
物联网应用产业本部副总李小华进一步给记者介绍了同方数据资源体系进行数据处理的流程——同方帮助企业建立数据中心建设的理念，在理念指导下建设配套机制，企业通过这个机制和相关数据进行对接，通过对接在不同的管理层级产生出来的效果设立指标体系，有指标体系以后创建监测评价机制。值得说明的是，指标体系是随着具体情况不断变更的，指标体系的变更会引领着后续的业务和数据自动的去适应新的指标体系，这是一个闭环的系统，在闭环系统里，企业可以发现有自身目标以及目标偏差，并可以依据目标偏差进行新的决策，以此减少目标偏差带来的损失。这样就形成了一个可循环的生态系统，帮助企业良性健康发展。

　大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

沃尔玛百货有限公司
沃尔玛（Wal-Mart Stores, Inc）来自美国，是全球最大的公司（以营业额计算），属世界性的连锁企业。沃尔玛主要涉足零售业。根据沃尔玛的财政报告，截止2005年1月31日的公司财政年度，总营业额为2852亿美元，净利润103亿美元，利润率为36%。如果把沃尔玛当作一个国家，它的收入在乌克兰与哥伦比亚之间，可以列为世界的第32位。沃尔玛也是世界上雇员最多的企业，全世界共有约170万雇员。同时也是美国、加拿大、墨西哥的雇员最多的企业。它在美国零售业占零售业总收入的89%。沃尔玛连续三年在美国《财富》杂志全球500强企业中名列前茅。 2005年遗族中的五人在富比士（Forbes）杂志的世界富豪榜上也赫赫有名，分列於第10至13位；长子S Robson Walton第10，次子John Walton（2005年6月27日试飞自制超轻型飞机时坠机丧生）与三子Jim Walton并列第11，女儿Alice Walton与创始办人遗孀Helen Walton居於第13，是世界上最富有的家族。富比士（Forbes）同时将创始人Sam Walton列入「历史上最有影响20企业家」中，并称许他完善了零售业的方式，对资讯技术以及物流供应链的推崇，该杂志中也写著：如果Sam Walton还活著的话，他的财富会远远超过目前财富第一名的微软董事长William Gates III。沃尔玛主要有沃尔玛购物广场、山姆会员商店、沃尔玛商店、沃尔玛社区店等四种形式。
历史
1962年 在美国阿肯色州罗杰斯开设第一家沃尔玛商店。
1969年 1969年10月31日沃尔玛百货有限公司成立。
1972年 美国纽约证券交易市场上市。
1983年 在俄克拉荷马州中西部城开设了第一家山姆会员店。
1987年 在美国建立了世界上最大的私营卫星通讯系统。
1988年 在美国密苏里州华盛顿开设了第一家超级市场。
1990年 沃尔玛成为美国最大的零售企业。
1992年 4月5日沃尔玛创始人山姆·沃尔顿逝世。
1993年 沃尔玛国际部成立，波比·马丁出任国际部总裁兼首席执行官
1991年 在墨西哥开设了第一家美国本土以外的商店。
1994年 沃尔玛购买了加拿大的沃柯(Woolco)连锁的122家商店。
1996年 沃尔玛于1996年通过成立合资公司的开工在中国深圳开设第一家商店。
1997年 沃尔玛取代沃尔沃思(Woolworth)成为道琼斯工业平均指数股票。
1997年 沃尔玛成为美国最大的私人雇员公司，在世界范围内有68万雇员。
1997年 沃尔玛的营业额第一次突破了1000亿美元。
1998年 沃尔玛收购21家Wertkauf，进入德国。
1999年 沃尔玛拥有114万雇员，成为世界上最大的私人雇员公司。收购了ASDA集团公司(有229家店)，进入英国。
2002年 沃尔玛成为世界上最大的企业(营业额)。
2003年 沃尔玛在一个黑色星期五创造了一个单日销售纪录，152亿美元。
2004年 沃尔玛花1700万美元收购了波多黎各的阿米戈连锁商店。
创始人
由美国零售业传奇人物山姆·沃尔顿(Sam Walton)于美国阿肯色州罗杰斯开设第一家商店至今，沃尔玛已发展成为全世界最大的零售业巨头。
统计数据
沃尔玛已在美国及墨西哥、加拿大、德国和中国等九个国家共开设超过5000家购物广场或会员店。
沃尔玛统计数据
美国本土 数 量
沃尔玛折扣店 1,353
沃尔玛购物广场 1,713
山姆会员商店 552
沃尔玛社区店 85
合计： 3,703
美国以外 数 量
墨西哥 697
波多黎各 54
加拿大 262
阿根廷 11
巴西 149
中国 48
韩国 16
德国 91
英国 283
合计： 1,611
员工 数 量
美国 超过126万
国际部 超过40万
合计： 170万
配送中心 110个
沃尔玛在中国
目前在中国大陆的深圳、东莞、汕头、昆明、福州、厦门、武汉、长沙、南昌、大连、沈阳、长春、哈尔滨、济南、青岛、南京、天津、太原、重庆、上海等大中城市开设48家商店（购物广场43家、会员店3家、社区店2家)。
企业文化
作为世界上最大的企业沃尔玛有其独特的企业文化，企业文化的基本原则是：尊重个人 服务顾客 追求卓越
相关网站
沃尔玛美国地区在线购物网站>

沃尔玛通过资本运作收购了许多成为中国门店最多的卖场大约近400家，大大提高了规模经济和降低采购成本。

1、沃尔玛的运营模式是采取采购与营运分离的做法即营采分离。

2、商品的利润基本全部来自于顺差毛利，沃尔玛也有费用,是用商品的形式表现。

3、沃尔玛采取的是单纯商品顺差毛利的做法相比较营采合一，采购与营运完全分离显然更加符合工业控制的原理：

4、两者之间在内部完全绝缘，不仅仅使商业贿赂成为不可能，更加促使了各职能部门的高效与专一。

扩展资料:

沃尔玛运营模式的价值定位:

一、价格差异化

沃尔玛将“天天低价”销售理念贯穿到各大超市的最广大消费群，即中低层消费者，它具有普遍性。如通过管理降低成本，定期促销降价，会员制等。

二、销售服务差异化

1、“顾客至上”原则。沃尔玛有两条人尽皆知的规定：第一条规定：顾客永远是对的“：第二条规定：”如果顾客恰好错了，请参照第一条！”

2、“太阳下山“原则。沃尔玛个连锁店，不管是乡下还是市区，也不管生意多好，店员多忙，只要顾客提出要求，店员必须在当天太阳下山之前满足顾客要求，干完当天的时间，方算达标。

3、“三米笑迎“原则。沃尔玛要求无论何时，只要顾客出现在三米距离范围内，员工必须微笑迎着上去，看着顾客的眼睛，主动招呼。

4、“超期望值“原则。沃尔玛要求员工的服务要使顾客在购物过程中至始至终地感到愉快，服务要超过顾客的期望值，要求员工把顾客带到他们寻找的商品前，而不是仅仅给顾客指指。

5、“无条件退款’原则。沃尔玛对顾客“百依百顺”，坚持毫不犹豫的实行“无条件退款”原则，确保每个顾客永无后顾之忧。

三、其他服务差异化

1、免费停车场。沃尔玛超市为顾客提供免费的停车场，为驾驶顾提供便利和优惠。

2、下午茶。一天购物下来，觉疲累的顾客可以到超市茶点免费获得下午茶服务。

参考资料来源:百度百科-沃尔玛模式

亿邦动力讯如何把实体零售做到万物互联？有人说，关键在于人人在线和物物在线。人人在线，讲的是顾客在线、员工在线、合作伙伴在线；物物在线讲的是门店的所有设备在线、管理在线、事事在线、运营端所有工作任务在线。在万物在线的基础上，才能实现线上线下一体化。

要实现这俩“在线”，离不开物联网的普及。伴随着新零售终端的兴起，相关供应链服务的完善，意味着无人店、智能新终端正演变成未来实体商业最具前景、最有潜力的业务板块之一。

新零售、无人零售，这些概念，其本质都是：实现智能化从而导致数字化，其最核心的技术依赖于物联网技术。

作为京东方集团旗下专注于产业数字化解决方案的 科技 公司，京东方数字 科技 有限公司（简称“京东方数科”）正在让每一件线下实体商品“实时在线”，旨在成为国内新零售、智慧物流领域的领导者。

目前京东方数科已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案，国内先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁等50余家国内知名品牌，提供零售物联网的软硬融合解决方案；国际上与亚马逊、沃尔玛、家乐福、Monoprix、Casino、Ikea、Euronics等知名零售商合作，大幅提升了零售商的运营效率。

受访公司： 京东方数字 科技 有限公司；

受访者及Title： 白峰，京东方 科技 集团有限公司副总裁，京东方数字 科技 有限公司CEO；

所属行业： 物联网行业；

亿邦产业： 您认为本行业数字化处于什么水平，发展趋势如何，能否从定性和定量两个维度做判断？

白峰： 目前中国实体零售进入了前所未有的寒冬期，受社区团购、线上电商等多重打压，客流量持续下滑，绝大部分商超出现大幅亏损。同时，当下实体零售企业的数字化水平整体还是很低的，有些甚至只是一种表层的数字化，认为开发一款线上电商APP或者打通到家业务就是实现了数字化，这种理解还是比较肤浅。痛定思痛，进行深层次的数字化变革，借助数字化手段提升效率，回归到零售本质目前看是解决实体零售问题的重要手段。数字化提供了一种方法论和思维方式，真正实现以消费者为中心，使场与商品匹配，使商品与消费者匹配，彻底回归零售本质。

亿邦产业： 您的企业在产业数字化方面的价值主要表现在哪些方面，具体有哪些产品和服务？

白峰： 零售业的数字化转型，重点在客户行为的数字化和产品信息的数字化两个领域。客户行为的数字化，主要以保证良好用户体验为前提，将客户在线下选买全过程进行数字化捕捉与录入；产品信息的数字化，主要在于产品信息的录入、展示与动态管理，具有广泛的市场前景。核心数据的采集需要以电子价签及智能显示系统为核心硬件构建的软硬融合整体解决方案来实现，零售业智能化升级市场潜力巨大。目前我们已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案，先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁、家乐福等知名品牌，并为超过30000余家门店提供了基于数字化平台的智能变价系统、货架管理系统、信息发布系统、辅助拣货系统等解决方案，大幅提升了零售商的运营效率。

亿邦产业： 你们对工厂或者其他产业链合作伙伴的数字化改造/赋能切入点是什么？越具体越好，为什么要做这些改造，合作伙伴为什么愿意接受你们的数字化改造？能否结合一个或者几个案例谈谈。

白峰： 京东方数科利用人工智能、大数据等技术，依托电子价签，智能商业显示终端等打造业务服务运营平台，为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案，提升线下零售企业的运营效率。具体包括如下几种解决方案：

智能变价系统：这套系统依托电子价签和Jeegy信发系统可以实现数万个价签的自动变价。目前越来越多的线下零售业利用价格进行促销，特别是生鲜类产品，一天内需要进行几次价格的调整。然而，传统的纸质价签更换不仅时效差，而且又会造成大量的纸张浪费，甚至还会有展示价格和系统价格不符的“价签门”风险。使用京东方数科的智能变价系统后完全解决了以上问题，目前这套系统还可以利用大数据，譬如根据客流、天气、时段等实现最优定价并通过价签进行展示，大大提升门店定价效率。

辅助拣货系统：目前越来越多的门店对接了到家业务，如何快速、准确的进行店内拣货是门店面临的一个很头疼的问题。之前的方案是店员按照订单要求走到货架后进行寻找并反复对比以免拿错货物，时效性很差。我们做过测试，一般来说一个订单的拣货速度在30分钟左右。京东方的这套辅助拣货系统，利用信息发布系统和电子价签上的智能LED显示系统，当店员收到客户订单后，相应产品所在货架上的价签就会按照一定规则进行闪烁，店员只需看哪里闪灯就在哪里进行拣货就行，既避免了取错货物又提升了拣货效率，拣货速度从之前的30分钟缩减到15分钟左右。

货架管理系统：这套系统以电子价签，智能摄像头，商显大屏等为核心硬件，同时利用京东方自研的图像识别系统，可以实现货架管理缺货的预提醒。这套系统的核心是京东方具有核心专利的Captana系统，将价签上的LED进行闪烁编码，输出一串二进制代码进行商品标识，类似于给每个SKU标识一个身份z。这样通过识别这套身份z可以实现产品的快速识别，再结合摄像头和图像识别系统可以提前进行缺货或少货提醒，减少门店的货架空置率。这套系统也获得了CCFA年度供应链大奖。

亿邦产业： 您如何理解数据、算法及AI在本行业产业数字化中的应用？在贵企业有哪些具体的应用和效益？

白峰： 数据是数字化的基础，算法和AI是数字化的手段。从上面举例的这些系统解决方案来看全部都会运用到这些核心技术，同时收益也是非常显著的。

亿邦产业： 能否描述一下贵公司用数字化系统连接的产业生态，都有哪些角色，如何驱动生态伙伴之间的合作？

白峰： 京东方数科智慧零售数字化系统IaaS层基于AIoT智能硬件以及云计算和加密系统；PaaS层聚焦在客户精准画像、多维可视化看板以及全流程监控运维等；SaaS层则聚焦场景应用，提供包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。

亿邦产业： 能否用一两句话描述贵公司的定位，描述贵公司的产业数字化价值，描述企业资本市场想像空间？

白峰： 京东方数科是京东方集团旗下提供零售物联网解决方案的 科技 公司，致力于 科技 赋能零售。其核心业务是利用人工智能、大数据等技术，依托电子价签，智能商业显示终端等打造业务服务运营平台，为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案，帮助线下零售企业提升运营效率。

亿邦产业： 在其中承担什么角色？

白峰： 数字化是帮助线下零售企业摆脱当前困境，涅槃重生的重要手段。我相信线下实体店一定会长期存在，但确实到需要做大手术，大变革的时候了。数字化就是变革的一个重要手段，前面也说到了，低层次的数字化救不了零售企业，现在需要的以客户体验和运营效率为核心的深度数字化变革，回归到零售业本质的数字化变革。运用数字化手段对原有企业的运营流程进行简化、优化、一体化，把智能选址、订货系统、库存管理、商品管理、会员管理、员工管理整个运营体系通过数字化打通形成一个整体，我相信线下实体零售的生命力很快会回来。京东方目前是全球最大的智慧零售实体店解决方案提供商，依托自研的物联网核心器件，结合AI及大数据处理能力为线下实体店提供基于场景的软硬融合系统，包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。目前已为全球250多家品牌，超过3万家门店提供了服务，包括沃尔玛、亚马逊、京东、阿迪达斯、屈臣氏、安踏、华润、小米等国际国内知名企业。

　淘宝赶超沃尔玛了吗不管如何回答这个问题，那么你都被“聪明”的淘宝绕进去了。
需要看到的是，淘宝和沃尔玛到底在多大程度上具有可比性仅仅看销售额能说明多少问题。
需要警惕的是，以淘宝为代表的中国网购势力能够颠覆的，又何止是百联、沃尔玛这类零售企业那将是整个传统产业。
需要警醒的是，为了让淘宝和中国网购更好地发展，在监管、物流、诚信体系、第三方支付等诸多问题上，还需要付出很多努力。
当人们开始习惯在网上购买食品、化妆品、服装、书籍和所有能买到的东西时，事实上，以淘宝为代表的网购势力能替代的，是所有传统行业的部分市场份额
淘宝和网购势力要替代的显然不是沃尔玛，或者说不仅是沃尔玛
从去年开始已经将愿景调整为打造“网上沃尔玛”的淘宝网，更愿意用淘宝与沃尔玛进行比较。淘宝最近表示：淘宝用5年走完了沃尔玛29年的发展之路。
易观国际总裁于扬不太同意这种比较。于扬认为，由于双方所处的时期不一样，而且商业模式不同。如果一定要比较的话，于扬认为淘宝应该与北京的动物园、新发地等批发市场放在一起，才更有可比性。
于扬也承认，尽管现在还是一个C2C网站，但淘宝未来的赢利模式已经在向B2C进化，这也是淘宝更愿意与沃尔玛相比的原因。
淘宝与沃尔玛对比不合适
根据淘宝公布的数据，2007年全年淘宝网交易总额(GMV)突破4331亿人民币，与去年同期交易额增长1563%。这一数字高于华润万家(379亿元)、大商集团(361亿元)、家乐福(248亿元)、物美(231亿元)，仅次于百联集团(771亿元)，成为中国第二大综合卖场。
淘宝认为，从2003年成立到2007年底销售额突破400亿元人民币，淘宝网仅仅用了5年左右的时间;而全球第一连锁零售企业沃尔玛，花费了29年时间才实现400亿美元销售额。
除了销售额的比较，淘宝认为自己5年走完沃尔玛29年发展道路的另一个重要依据是，当时美国人均可支配收入已经达到27000美元，而中国国家统计局的调查显示：中国2007年城镇居民可支配收入仅为14140元人民币。
淘宝还喜欢这样一组数据的比较——淘宝已连续5年实现100%以上增速，2007年更是达到1563%。而2004～2007年间我国社会消费品零售总额年增幅在15%左右、我国大型连锁零售企业年增幅在40%左右，与淘宝网增速相比，只相当于尾数。
于扬一直认为传统产业互联网化其实是一个趋势，但他不太同意淘宝与沃尔玛相比。“二者商业模式不同。沃尔玛作为全球最大的连锁企业，几乎都是自营商品，完全是自己采购、铺货、甚至工厂都是自己的，而淘宝其实是集贸市场。”于扬强调，淘宝和沃尔玛二者的流通渠道不同，最终的业态不同，消费者购物的需求也不同。
于扬认为，淘宝应该和全中国的集贸市场、小商品市场来比更有意义，“我们以北京新发地的水果批发商与沃尔玛超市里卖的水果相比，实际上新发地的量肯定更大。”于扬形象地比喻，其实，在水果上市期间新发地这样的集贸市场每天能够销售掉数十车甚至上百车的货物，而沃尔玛一家店甚至不能用吨来计算。
淘宝网相关人士在接受《第一财经日报》采访时也承认，从整个市场角度来看，淘宝的销售额是所有卖家集体贡献的，而沃尔玛是自己一家做的。
沃尔玛代表了工业时代零售业态的最高成就，而高速增长的淘宝网，代表的是新兴的互联网零售，该人士强调。
“沃尔玛是我们的榜样。” 淘宝相关人士强调，“沃尔玛和淘宝都致力于做一个时代零售业态的代名词，沃尔玛已经成功了，它是工业时代零售业态的成功代表，淘宝正在向沃尔玛学习，致力于成为互联网时代的零售业态成功代表。”
替代性：淘宝终取代谁
于扬认为，研究淘宝的发展，应该与专卖店、集贸市场相比;研究其可替代性，看淘宝的发展速度是否高于这些传统业态的发展。
以化妆品行业为例。化妆品零售巨头雅芳，目前在中国拥有超过7000家专卖店，2005年销售额达到17亿元;2007年，淘宝网化妆品销售额达26亿元。在这场“一个网站”VS“7000个专卖店”的对决中，“一个网站”胜出。
又比如母婴用品行业。2006年年初，淘宝才开始设立类目销售，到2006年底时全年成交额已达26亿元人民币;2007年达到12亿元人民币。
电话充值卡、家电等也一样。2007年全年，淘宝共销售了176亿元的电话充值卡，与2006年相比增长4277%。
在服装行业，2007年淘宝网服装销售额为578亿元，比北京所有大商场的服装零售总额都高。北京商业信息咨询中心发布的《22家北京亿元商场1月至10月服装销售统计数据》显示：燕莎友谊商城、赛特购物中心和北京翠微大厦等22家销售额过亿元的商场，2007年1～10月份服装总销售额为335亿，全年也不会超过40亿元。另外，北京22家亿元商场2007年服装销售额同比增长6%。而淘宝网服装销售同比增长为970%。
当人们开始习惯在网上购买食品、化妆品、服装、书籍和所有能买到的东西时，事实上，以淘宝为代表的网购势力能替代的，是所有传统行业的部分市场份额。
淘宝和网购势力要替代的显然不是沃尔玛，或者说不仅是沃尔玛。

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