RELATEED CONSULTING
免费使用
下列产品全部免费使用
服务时间:9:30-18:00
你可能遇到了下面的问题
关闭右侧工具栏
利用数据湖促进电子商务业务增长
  • 发表时间:2020-08-23 22:02
  • 来源:数度域

仅去年在美国就有5524家商店倒闭。毫无疑问,零售业正日益转向电子商务。

对于中型零售公司来说,这种趋势可能是一个获得当地市场份额的重要机会,并在亚马逊和其他大型零售商主导的行业中继续增长。

然而,这种增长需要强有力的数字转型战略,而中型零售企业在这一领域总体上没有太大的动作。

尽管谈到了数据科学的重要性,但很少有公司真正将新技术和实践作为获得竞争优势的一种方式。相反,业务分析师似乎满足于生成微观战略报告,避免任何重大的数字转型。

幸运的是,中型电子商务公司似乎是个例外。

采用创新的软件公司思维方式,这些零售商不怕改造他们的数据基础设施,并利用新技术。他们在数据湖、机器学习和数据分析方面投入巨资,以保持领先地位。

多年来,数据湖一直是更注重技术的公司的强大工具,因为它们能够在单个数据库中存储、排序和分析来自各种来源的结构化和非结构化数据。

数据湖还允许数据科学家对数据进行定制查询,这在更多结构化数据存储和分析工具中是不可能的。现在,电子商务公司正在利用这一能力来创建更丰富、更可扩展和可定制的数据基础设施。

电子商务采用了软件公司的思维方式

在《零售启示录》中,大多数中型零售商发现自己处于同样的境地。他们都感受到来自企业零售商的压力,他们都相对现金短缺,他们都明白数据科学的价值。

首先,使用数据可以帮助零售商进行价格优化、库存管理和欺诈检测。然而,并不是所有的公司都在朝着能够利用这些优势的方向发展。

与其他零售商不同,许多电子商务公司选择像软件公司一样思考,以重组他们的业务和基础设施。软件公司愿意抛弃无用的东西,重组他们的组织和数据基础设施,以便更好地利用新技术。

访问灵活、敏捷的数据形式,如数据湖,可以为数字转型战略带来巨大的价值。

与传统零售商在基础设施投资、人员和数字战略方面保持现有思维方式不同,电子商务公司通过采用新技术而蓬勃发展。

以下是采用这种思维方式的电子商务公司可以用来有效利用数据湖促进业务增长的几种工具:

  • 高级机器学习和数据分析:电子商务公司有大量不同的数据集可供机器学习和数据分析使用。数据湖允许他们以新的方式从更广泛的数据集和查询中提取数据,用于更深入的分析和更多的人工智能应用。在这些存储和处理环境中,电子商务it团队可以使用机器学习、etl(提取、转换、加载)、模式读取查询功能以及更多分析工具来提供竞争优势。
  • 灵活的数据模型:从数据湖中获益最多的电子商务公司是那些拥有必要资源来构建数据模型以满足其特定需求的公司。数据湖允许数据科学家创新和编写模式,对可以做的事情几乎没有限制。将传统数据分析工具中找不到的数据和运行模型结合起来,是公司获得巨大利益的地方。更重要的是,可以为每个部门和用例构建和定制这些模型。跨部门共享模型并为团队提供必要的工具来修改模型以适应每个特定的情况是至关重要的。
  • 可扩展的数据科学:数据湖使得成长中的电子商务公司在成长过程中非常容易快速地扩展他们的数据存储和处理需求。选择基于云的数据湖解决方案可以更高效地立即扩展以满足业务需求。
  • 数据湖对电子商务的挑战

    显然,许多电子商务企业都明白数据湖的好处。不幸的是,并非所有公司都看到了这些好处。最大的原因是利用数据分析和数据湖不能在it真空中实现。这需要在整个组织中进行完整的数据转换,每个人都认同数据科学的目标和价值。

    另一个主要原因是许多公司在构建数据湖战略时采取了错误的方法。

    要获得数据湖的好处,电子商务公司必须克服三个挑战。

    1。需要部门筒仓

    数据湖的好处之一是能够以非结构化方式存储数据,这使得组织中的每个人都可以跨部门和工作职能从任何来源访问数据。然而,这种完全缺乏结构的情况会将您的数据湖变成一个数据沼泽,任何部门都无法对其进行有价值的利用,因为运行查询并找到与它们最相关的数据太难了。

    事实是,大多数集中式数据湖计划失败是因为它们是集中式的。大多数需要访问这些数据的部门没有技术知识或能力来整理这些数据。答案在于软件即服务模型的技术,这将使他们能够构建一个小型数据湖(也称为“数据池”)网络来支持众多的数据团队,而不必移动数据或强迫每个人都遵循相同的标准。

    这些多数据流、互连的小型数据湖提供了传统数据湖的优势,同时允许每个分支机构和部门创建适合其特定需求的数据模式,并从对其最重要的数据中提取数据。

    虽然广泛的数据可用性是传统数据湖的优势,但数据池提供了与siloes相同的可用性,使访问与特定部门最相关的数据变得更加高效。这个添加d思洛存储器可以提供更高效、稳定和快速的数据环境。

    2。缺乏清晰的用例

    大数据在帮助改善零售方面有着无穷的潜力。从使用机器学习进行产品推荐和分类优化,到个性化营销和库存管理,用例跨越整个组织。

    然而,建立一个数据湖并不会自动开启所有这些伟大的计划。如果你构建了一个强大的引擎,却没有任何支持,那么将数据湖视为一颗银弹可能会导致失败。

    在数据湖方面取得成功的电子商务公司在进入项目时,清楚地了解他们希望数据湖为他们的组织带来什么。这有助于构建数据湖和数据池,以满足这些特定需求。您的it团队可以根据这些目标确定特定查询和d模式的优先级,并确保它们与组织中的现有技术协同工作。

    确保你的组织不是纯粹为了看起来像一个创新的软件公司而进行数字转型。你需要朝着对你的公司和你计划前进的方向有真正影响的具体目标努力。那么可以使用数据湖策略来支持整个数据策略。

    3。对技术专长的需求

    电子商务公司看到数据湖好处的另一个主要障碍是建设数据湖基础设施所需的成本和专业知识。创建一个数据湖并构建充分受益所需的定制模式确实需要专业知识,而这是许多公司都无法获得的——不管他们采用了多少软件公司的思维方式。

    数据湖即服务解决方案已经出现,以满足这一需求,并提供一个简化的、基于云的数据湖选项。这些基础设施即服务选项不仅为建立数据湖提供了一个成本更低、耗时更少的选项,而且在部署选项方面提供了更大的可扩展性和灵活性。

    这些解决方案还为分支机构和部门提供了更多工具来利用小型数据湖,而无需依靠数据工程师来构建定制数据模型。给每个部门更多的权力可以让每个部门根据自己的情报和需求运作。而不是依赖于一个中央化的数据科学团队,该团队不完全了解市场营销、运营等方面的具体需求。,每个团队都能够控制自己的数据湖策略。

    不管你在哪个行业,数据团队都是软件团队。通过改变你的思维方式,让你的电子商务公司调整其人员结构和思维方式,使其看起来更像一家软件公司,你就能打开无限的机会,更好地利用你的数据。

    对于一个已经存在了几十年或更久的公司来说,做出重大改变是很困难的。雇佣数据科学家,让it部门成为你组织中更重要的一部分,这可能会产生矛盾。然而,这正是数字转型所需要的。

    愿意改变并采用更灵活的数据驱动战略的电子商务公司将在新的数字环境中茁壮成长。

    利用数据湖促进电子商务业务增长 相关的文章:

  • 4可以促进b2b销售的营销策略:研究
  • 企业利用instagram故事达到新的高度
  • 新的人工智能语音工具旨在促进销售
  • 时事通讯如何促进你的业务
  • 利用区块链进行b2b电子商务
  • 广告定位工具利用现实世界的关系来影响购买决策