京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
京东首席科学家:云计算、大数据撬动购买力
在电商业务运营整整十年之际,京东宣布,电商云于6月5日正式上线,同时京东的大数据和云战略也拉开大幕,让我们更清晰地看到云和大数据是如何融入到京东的命脉和核心竞争力中。
向后看,京东积累了十年的技术实力和大量用户数据;向前看,未来十年战略定位三大方向,“技术驱动”的自助式B2C、开放业务和金融。何刚解释说,之所以冠上技术驱动这个词,就是要依赖于云计算和大数据来推动京东在这三块业务上的发展。
“资金流、物流和信息流,这是电商的三大命脉,而如今在电商运营背后支撑这些命脉的技术驱动力是云计算和大数据。”
京东技术动力之一:“云化”所有核心竞争力
在何刚看来,京东云战略分三个阶段逐步拼成一个完整版图:
第一步:“云化”内部各种电商资源和能力
把物流、资金流和信息流这三大命脉分成供应链、仓库、配送、售后、财务金融、营销、交易和数据等不同方向,最后不管是线上还是线下业务都可以被云化。
目前京东在北京地区建有十几个仓库,经过资源整合优化之后可以做成一个云。而且据介绍,京东已经搭建了自己的私有云平台,支持内部上千种应用。 “京东所有核心竞争力都可以被云化,提高效率节省成本。”
第二步:创建“电商云” 资源对外开放
资源云化后,不仅成本低于业界水平,而且效率的改善很显著。这时候就可以将资源对外开放,让众多开发者打造各种电商应用,这不但对京东自身受益,而且有利于支持电商生态圈。例如,京东现在已经开放了物流能力,在配送方面也支持其他来源的订单。
那么在这个阶段,云起到了什么作用?“京东电商云为开放者接口支持、云托管、云生产社区、众包和交流中心方面的支持,这就是完整的电商云生态。”
第三步:整合更多外部电商资源
云化和开放都做到以后,仅凭京东自身的平台服务整个电商业显然有些力单势薄。
“这块业务太大,我们需要社会化力量的整合,不管是仓储物理配送还是交易营销,还是企业和个人,都可以通过接口方式进入我们的云平台”
因此,京东所谓的“电商云”,目标是打造开放生态的云信息平台,一个从买家卖家需求到开放API、应用开放、应用托管、交易市场、再到众包社区的一个闭环,“全方面帮助中国业界开发者和ISV建立一个完整的电商运营生态环境。”
据何刚透露,京东电商云初期上线主要包括五个解决方案:1、京东云汇,2、京东服务市场,3、京东宙斯,4、京东云鼎,5、京东云擎。下一个阶段,京东将把在个人应用市场和“云峰”移动应用开放平台添加进来,成为一个完整的云计算版图。
他举例说,“京东宙斯”刚刚上线了商家应用托管和数据推送平台——“京东云鼎”,包括很多传统IaaS意义上的云主机和云数据库,推送服务可以把商家的数据推送到云中,避免用户丢单漏单,同时承担数据查询和帮助商家弹性扩容的任务。面向开发者的“京东云擎”计划,则是可以自动完成从编译、测试、部署以及扩容的一整套动作。
京东技术驱动力之二:大数据撬动购买力
作为国内最大的电商公司之一,京东在过去十年运营中积累了大量关于用户的、蕴藏潜在价值的数据,“我们急需大数据应用,来挖掘这些数据创造商业智慧。”
何刚表示,京东从营销体系、广告推送、捕获系统、销量预测系统、物流配送调用、乃至移动端数据分析,都迫切需要大数据应用的支持。
他列举了京东使用大数据的三个典型场景:销售预测,通过数据分析预测销量做到自动补货,提高库存周转率,提升客户体验;用户画像,从多维度分析,定位出用户的属性类型和购买习惯,个性化地推介商品
光靠电商自身的力量还不够,何刚希望能与相关的云计算和大数据厂商合作,“联手技术研发,而且彼此产品整合,促进云计算和大数据在整个电子商务领域的推广,把这两个理念更深入地引入电商行业,驱动全行业的技术和业务升级。”
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09