
大数据时代下电商园 怎么样走出创新之路
随着电子商务持续高速的发展,各地的网商和电子商务服务商集聚和互动,催生出众多电子商务园区,信息、交易、技术等电子商务企业如雨后春笋般不断呈现,电子产业园正在成为电商产业发展的重要载体。
新经济形式
近年来,杭州凭借深厚的人文积淀、优越的自然环境、开放的政务理念和得天独厚的企业家资源,在互联网大发展时代浪潮中崛起,成为全球知名、全国领先的电子商务产业中心。
新的经济形势下,电商产业园的发展方向到底在哪里?如何利用它来打造电商的新产业、新平台,加速与制造业的融合,推动服务业产业升级?在最近的中国杭州电子商务园发展论坛上,这是个值得探讨的课题。
电商园区经历了怎样的改变?
电商产业园是个年轻的事物,但年轻不意味着没有成长轨迹。回望过去,它有了很大的变化。
以前物理载体是招商,把这个楼填满,它就成了园区。但经过这么多年的发展,园区已经不仅仅是罗列在一起,已经延伸到城市各个领域,而且也不仅仅是电商和网商,很多互联网 企业,或者传统企业,已经把互联网 部门放到园区里面。我觉得这个变化,是我们接下来运营最重要的方向。
之后,它从无界到有界。有界里面是支撑了电商发展的核心载体,服务的不仅仅是园区里面的这几个企业或者这些企业,服务的是整个区的企业,所以应该说园区已经从有围墙到没有围墙,已经没有了边界。
现在电商园区是标准化的,我们称作3.0时代。细心的人会发现,这么多年我们的电商园区实际上并没有标准。颐高做了这么多年,园区也有这么多年,我想园区发展应该到了有标准的时候,今天也会发布园区标准。因为电商园区在变化,所以我们在承担电商园区建设的时候,我们的运营产品也会发生变化。
那么电商产业园的更迭换代到底意味着什么呢?
我认为第一点,也是最重要的一点,就是可以极大地提升园区内电商经营活动的效率,为各大电商企业以及贸易企业带来巨大的规模化效应。
其次通过有效的资源整合,它可以简化操作流程,缩短产业链条中间的环节,从而帮助降低物流成本,给园区内各个企业提供巨大的便利和优惠。
最终,这种集成的发展模式可以改变电商企业原来散兵作战、各自为政的行为,让业务流程在统一布局下有条不紊运营操作,从而达到集中办事、高效率办事的效果。
智慧城市手机app怎样推动政府职能转变?
这里,我要引入一个DT(大数据)的概念,照搬马云的说法,DT时代最大的特征就是数据正在成为核心的资源,并且在未来将变成水、电视、石油一样的不可或缺的资源。可以断言,在未来相当长一段时间内,城市将是一个践行在城市数据采集和运营之上,以创新和服务业为主的综合发展体。
正如库克CEO皮查伊所言:“世界上所有生意最终都会运行在云上。”我们的政府是天然数据的拥有者,所以我们的政府在DT存在同样找到了继续存在下去的借口和理由。以安丘市为例,2010年,颐高集团来到了安丘,建设了中国第一个中国电子商务园区,这几年悄然发展,带动了安丘市产业的升级转型,让安丘这个所谓的六线小城触摸到了互联网经济的脉搏。
潍V,是其作为智慧城市的一个平台,在运行一年多来,它所产生的作用,或者它所运营的价值已经远远超出了我们的预期。在当前,万众创新、全民创业的时代,我们甚至可以把它定位成为县域城市创新与发展的良好入口。首先,潍V是县域管理的创新平台,利用大数据实现政府服务的转型这是我们的目标,比如我们谋划中的智慧城市指挥中心,要把城市所有的日常运行管理功能结合于一体,这就要求我们要设计一个全新的跨部门的业务机构来运营它。再比如建设中的智慧管网,把城市地下管道一网打尽,把它集中放在一个综合性平台上来管理,这同样需要我们设计一个全新的部门去运作它。
潍V同时还是县域经济产业转型的一个创新平台,可以通过大数据来洞察民意,进而在政务安全、食品安全、教育、健康、医疗等等方面,创造出全新的政务产品和政务服务。比如在安丘健康园,现在已经出现了传说中的第三方物流,什么叫第三方物流?那就是专门服务于各个物流公司的服务公司,这是一种典型的、标准的新平台。安丘还出现一支队伍,全部由退伍军人组成,利用潍V接单,替市民提供服务,名字叫做“小猪快跑”,因为他们知道在互联网风口上猪也能飞。
互联网 下,产业创新如何实现本地化?
首先,四套班子一号工程要充分利用“互联网 ”、大数据服务。做“互联网 ”一定要跟地方政府的一号工程结合起来,说白了,互联网金融是新一轮的财富再分配、资源再分配,在这当中为什么今天颐高选择了一些欠发达地区呢?其实欠发达地区的每个书记市长都在想弯道超车,弯道超车就是这些资源、这些数据,未来财富再分配的方式,冠冕堂皇讲的就是转型升级、新产业植入。所以颐高就是BAT的搬运工,把全中国最好的,适用于地域的最好的发展模式搬给书记、市长,然后我们提供一大堆服务,用这些方式来实现长官们的需求。
那么创新主力军是谁呢?我认为不是阿里,也不是颐高,也不是外来新产业的一二十家企业,而是本地传统企业家,因为这些企业家群体的数量、财富、资源,以及各个方面才是这个城市的主力军。所以我们希望这些传统的企业家跟颐高一起,能够把观念打破,为此采用了很多方法,比如说游学、培训、演讲、合作等其他很多套路。
此外,要发掘接地气的90后创业者,这个方面目前颐高在国内做得最好。如何用颐高的90后,用楼友会创客模式,去激活每个城市90后的创业,值得大家关注。市长喊你们回家创业,我们这个项目也很多,因为未来“美丽乡村”有很多项目是通过数据、通过投资、通过这样的方式,来实现美丽家乡、美丽产业、美丽民宿、农家乐等等,所以不是高科技,一定是“工业4.0”、大数据,美丽家乡就存在这样很多机会。所以90后给每个城市服务的时候,未必一定是“互联网 ”和潍V,所以美丽乡村加激情的90后创业,未来会改变整个城市,会有很多项目起来。
电商园的支撑点在哪里?
最基本的支撑点应该是互联网基础设施了。有一个项目是贵州的,我们今天讲的所有创业、创新在那个地方都是一穷二白,所以我们要帮它做规划,培训基础人才,不这样招不到人。所以基础设施的互联网金融、物流,主要产业的接口、人才的培训、信息、工具、政府的政务平台,这些东西对欠发达地区来说基础设施太重要了。所以我们要做的第一件事情,一般是先去看一下了解基本情况,如果这个很重要,先帮政府做基础设施,所以中国有一半以上的城市,特别是县城需要这样的整体解决方案,颐高很成熟,可以做这件事情。
当然,商业数据入口也扮演了很重要的角色。大数据是一般的概念,但颐高反过来做,我们做小数据,由大量低成本、小产品、小团队,去把一个县域城市、一个地区诚实的小数据慢慢积累,然后才是大数据,因为大数据需要的投入特别大。目前的产品、模式、方法、运营我们都已经有了,接下去电商园进去以后,为什么要提前运营呢?是积累各类数据。
最后一步是创新产业迭代。创新产业迭代主要体现在三个方面,第一步,要创新产品,颐高会派出十个不同产业的伙伴,慢慢帮助县域经济发展所需要的环保产业、大数据产业、酒店产业。比如,现在开元酒店已经开始做民宿了,就是创新产品,相当于颐高同时招了十个伙伴,这是一个概念。第二会有大量新产业、新商业出现,DT时代由阿里引领以后,传统商业的落地有很多新商业,只不过这些新商业都在中间建立过程当中,还不能成为模式,但是我相信一年两年一定会成为新的模式。另外是新产业,如果不跟永远没有机会,你现在跟了不一定成功,所以颐高一做集成,二做尝试试错,三做联合,我们现在有十多个点,以期在这个过程当中把成熟的,可以做的推送给各位。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23