京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云服务和大数据是支持中国电商巨头阿里巴巴在今年11月11日光棍节实现500亿元销售目标最为重要的技术。去年11月11日,阿里巴巴的总销售额达到创纪录的350亿元。
最近几年,11月11日这天已经成为最特别的在线购物节日,最早由阿里巴巴在2009年发起。双十一购物节通常从11月初就开始了,在11月11日达到高潮。通过与电商公司合作,数以千计的企业在这期间通过在线渠道以大力度折扣的方式推销他们的产品。
阿里巴巴将无线、平台化和全球化作为今年他们的双十一战略。这背后,是阿里巴巴在云计算和大数据方面强大的IT能力,支撑阿里巴巴实现全面元经并支持中小企业在阿里巴巴庞大电商品上提高销售。
让我们从阿里巴巴以及中国电商企业看向整个中国企业界。IT技术正在提供越来越多的资源、能力和高级应用,帮助企业实现数字化和重新塑造他们的业务模式。IDC认为,云和大数据是推动中国企业尤其是中小企业转型最重要的技术。
基于云的基础设施即服务(IaaS)帮助中小企业打破IT资源的瓶颈。随着互联网不断渗透到各种垂直行业中,企业客户对信息技术和资源提出了越来越多的需求。面对IT需求的快速增长,中小企业通常面临着巨大挑战,例如资金短缺、技术和运营能力的不足。IDC认为,IaaS可以成为中小企业通过高效消费IT资源化解挑战的一种创新方式。
通过基础设施资源融合以及利用基于服务的交付模式,IaaS限制降低IT人力成本,从而提高客户的金融灵活性,帮助缓解中小企业的资金压力。
与此同时,IaaS带来的成本解决并不会以牺牲服务质量为前提。IaaS为中小企业提供了一个以合理价格利用高质量资源的机会,例如高端硬件和软件、高级数据中心、最新技术、甚至是顶尖的专业人才,这在以前都是远超出他们所能承受的范围。
阿里巴巴从2013年开始重度投资“阿里云”平台,以更好地支持其电商平台的快速增长。阿里巴巴已经开始构建自己的高等级数据中心,并将所有IT资源集中化。2013年阿里巴巴在服务器上的投资增长超过 200%。借助阿里云的支持,2013年双十一期间淘宝网、天猫商城以及支付宝产生并处理了大约1.88亿笔交易。超过20000家在线企业已经采用了由阿里云IaaS提供的专有管理应用。
从技术能力的角度来看,IaaS能够让中小企业分享由超大规模架构和工作负载优化技术带来的好处。去年双十一期间,阿里巴巴的平台帮助数百万零售商克服了由网络流量带来的IT挑战,通过由阿里云大规模基础设施架构带来的高可扩展性和可靠性。到目前为止,阿里云已经在单一服务器群上实现5000个节点的可扩展性,可提供最多10万个计算核心,以及100PB存储容量。此外,考虑到网络操作的特点,阿里云已经开发出多种专有架构,针对特定的工作负载类型进行优化,定制服务器配置和虚拟化技术,甚至是创建了一个优化机架规模解决方案的研发项目(天蝎计划)。不仅如此,在后端每一个中小企业客户都是阿里云的整个系统架构和设计团队,后者提供技术支持和提供系统的SLA保障。
大数据在云端帮助中小企业实现数字化转型
随着数字时代的到来,数据和数据技术产生的能力正在成为每家企业的重要竞争力。最近几年,大数据分析在中国电商领域的繁荣背后扮演着越来越重要的角色。双十一购物节背后的大数据应用并不局限于提供大规模消费者行为数据以实现精准广告和促销活动,大数据分析还帮助零售商更智能地管理他们的在线运营、库存以及物流。除了数据分析软件即服务(SaaS)应用之外,阿里巴巴还在今年6月发布了他们的开放数据处理服务(ODPS)以及数据处理中心(DPC,一个业务智能平台)作为平台即服务(PaaS)。在开放服务之前,ODPS帮助支撑阿里巴巴的整个数据仓库,其中保存了上一年双十一购物节的大量客户和交易数据。通过利用ODPS,中小企业零售商可以分享真正的“大数据”,并且可以把这些数据转换为真正的业务价值。
云和大数据已经成为电商巨头们竞争背后的战略关注点,数百万的中小企业零售商可以从中受益。IDC认为,随着数字化不断深入到具体行业,云和大数据带来的好处将进一步扩大,并将最终推动者中国所有中小企业的发展。(文章来自:CDA数据分析师培训官网)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26