大数据技术近年来持续落地到各个行业，各种案例层出不穷。但在零售业，特别是线下传统零售行业，大数据分析还处于刚刚起步的阶段。可是零售业销售环境却已变得错综复杂：百货商场受到购物中心冲击，怎么重新定位？如何与电子商务结合？互联网兴起后，80-90后消费者购物习惯发生变化，如何更好地理解客户，针对性设计、营销产品，并与客户互动？在消费者都已经利用大数据武装自己，提出更多个性化的需求的时候，传统零售业如何寻找这些答案？要回答这个问题首先要考虑如何搭建企业内部的大数据分析平台。作为时尚领军品牌的星期六鞋业，相比竞争对手来说，已是先吃螃蟹的企业，在2015年6月就已经与IBM签署了合作，通过使用PCI解决方案，深挖数据背后的价值，实现销量增加至少0.5％的结果。但罗马不是一天建成的，具体怎么做的？星期六股份有限公司副总经理刘海金在今年IBM大数据与分析主题周中分享了其搭建平台、布局O2O的策略。1如何做最佳决策，制定O2O策略？营销决策的核心是要知道“客户在哪”，从观察到洞察客户，看到一个清晰的360°客户画像。大数据洞察与分析平台的最大价值就体现在支持决策上。那么，如何做到最佳决策？星期六股份有限公司副总经理刘海金分析传统零售业面临的困境，比如星期六鞋业经过二十多年发展，从过去简单批发为主的销售模式，到百货公司兴起后带来零售商之间的竞争；再到现在面临的购物中心和电子商务的冲击，现实的困境和挑战都让管理者感到迫在眉睫，如何在这种变革中以数据化的方式衡量利弊，做出最好的决策，很有必要。这也是星期六鞋业较早地开始搭建大数据分析平台的原因。PCI不仅可以将星期六鞋业的品牌、业务系统和数据集进行整合及分析，还能把营销和产品设计团队植入了新的客户洞察能力，并且实现自动预测分析及结果生成。刘海金介绍，经过数据分析有一些新发现：百货商场业绩存在下滑趋势，而购物中心和电子商务呈现高速增长趋势，且未来还会有更大增长。但这并不意味着盲目和购物中心、电商合作，有了大数据分析与洞察平台，就可以根据用户综合分析来合理规划投入占比，“冷静地”处理与各个平台的关系。比如通过热力图分析，发现网上购买的用户恰巧在实体店周边，说明是品牌影响力带动的线上销售。 这样就可以“把有限资源投入到有价值的领域去，进行有针对性的营销活动，并且100万的市场活动经费，投入出去可以直接看到推广效果，有助于评估。”除此之外，刘海金认为，通过针对性营销活动和精准运营还远远不够。目前来说，以淘宝、京东为主的电商都在支持线下传统品牌，主要是因为其有实实在在的产品。而星期六鞋业也正事迎合了这种趋势，有针对性的设计产品，因此近期在电子商务销售增量上非常明显。&这就涉及产品组合和定价策略。根据大数据洞察能力，不是简单的把信息归纳在一起，而是可以实现多角度分析，来调整线上、线下价格，使之趋于一致。并根据具体销售情况，来做产品组合策略，迎合线上客户需求。这也是正星期六鞋业在2015年6月与IBM签署合作后第一步要做的，即设定公司五年战略规划，未来将更注重产品类别多元化、制定O2O策略、拓宽更多销售渠道。2选择平台很重要 模型成为企业资产也许你会问，做大数据解决方案的那么多，为什么IBM能够吸引星期六鞋业？刘海金表示，主要是因为IBM“拿出了实实在在的O2O应用场景案例”。而这也是得益于IBM在这方面做得比较早，具有先发优势。那么如何落地？针对具体情况，星期六鞋业是全链条的，涉及产品设计、采购、生产、营销、服务、售后，背后的IT技术如何支撑？这就需要建设统一的客户分析平台。IBM大中华区认知商业解决方案技术总经理刘咏梅介绍，选择平台很重要，星期六采用的是PCI（Predictive Customer Intelligence）解决方案，具体来说，PCI解决方案主要功能就在于提供关键行动建议、集中化信息视图，而且是基于原有IT基础。可以说，作为传统零售企业，其各个层面的决策的都可以在平台上根据数据来洞察。正如刘海金所说，“时尚企业要把握时机，知道客户在哪里、匹配什么产品？”并且，在这个平台上，各部门之间的数据是共享的。最直接的体现是在管理人和库存这两个最重要的资产上，可以充分调动。他认为，“过去的工作模式比较粗放，在搭建这个平台后，发现可以开展更多工作，延伸出更多的商业模式”。最吸引企业的是，平台中的模型对于企业来讲也是一个资产，利用模型能够帮助客户快速的利用已有的资源来落地和实现决策功能。比如客户细分模型、客户价值分析模型、社交媒体监控及分析模型、产品组合推荐模型、客户流失模型、客户响应（促销/客户活动）模型、门店选择分析模型、消费者转化模型等等。3合作探讨 &落地快据了解，星期六鞋业的大数据分析与洞察平台在短短4个月之内已初步搭建完成，通过PCI解决方案整合并模型化了来自客户、外部（天猫、京东、互联网等）及星期六股份有限公司内部数据。之所以进展这么快，刘海金认为，是因为IBM不仅有大数据分析技术，同时对传统行业有对口专家指导。进一步说，双方合作方式是，先探讨发展问题，再落地大数据解决方案，加之IBM团队提供咨询服务，配合星期六技术团队一起来实施。当然，星期六领导层的重视也是推动项目落地的重要原因，在制定O2O策略、搭建平台后，集团层面明确了下一步发展方向，至于如何进一步落地到基层，还需要企业内部的宣讲会、培训，从管理层、开发、客户服务、销售不同层面推动，最后可以让购物中心经理层直接拿到数据开展工作。&除此之外，市场策略还受时尚领袖、意见达人的影响，因此与IBM第三部分合作还涉及到外部数据源的集成，据此可以进行舆情监控，与客户更好地互动。就像刘海金的比喻，“如同给企业一双眼睛，看到市场发生的变化，以及未来几年的战略规划”。&大数网(dashunet)　
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京公网安备78过去说知识就是力量，现在人工智能就是生产力，领先的互联网公司无不在快马加鞭地往这个方向布局。但是，与应用场景结合才能发挥人工智能的真正价值。2016年在技术方面可以说是从人工智能开始的，谷歌的阿尔法狗狠狠地火了一把，一场围棋比赛让人工智能概念几乎得到普及。但在商业场景中的人工智能应用怎么做？这背后的技术支撑体系其实是更为复杂的。由此，京东和Mellanox在5月17日签署了全面合作框架协议，建立“JD-Mellanox联合创新实验室”，开展底层技术合作，并针对高速互连产品展开联合研发。这背后的战略意义就是共同布局人工智能领域。而在这种类似军备战的竞争态势中，二者基于什么基础合作，合作方向是什么，都很是值得剖析借鉴。JD-Mellanox战略合作发布会嘉宾合影1深度学习的合作方向合作之前，京东就已经是Mellanox的重要合作伙伴，在各个技术环节都有着合作。此次，为了京东人工智能更深一步发展，双方决定以建立联合实验室的方式深入开发。京东集团CTO张晨在发布会上表示，将来是场景性购物，越来越多地强调智能，比如京东正在做的智能仓库、无人配送等领域，将会有很多挑战亟待通过技术来解决。京东与Mellanox打造技术体系的初衷，就是让京东用户的购物生活变得更简单而快乐。京东集团CTO张晨看到双方公布的合作方向，需要明确两个关键点：首先说深度学习，作为人工智能的一项重要技术或者说是算法，深度学习是大数据的延伸，可以把数据价值转化。因而双方的合作点也主要是深度学习方面。如何来做？这涉及两方面。一是京东在技术上的积淀不容小觑。京东集团首席顾问翁志表示，“技术推进离不开数据，京东拥有价值链最长的数据，且这些年不断进行算法和人才建设，在数据方面、感知方面、图形方面已经成立了感知、认知实验室，简称PCL。”&京东集团首席技术顾问翁志但大量数据分析、算法，需要非常高的系统支撑，离不开CPU、存储、网路，以及GPU（图形处理器）的配合。&这样一来，就需要与Mellanox进行底层研发。Mellanox亚太区市场开发总监刘通表示，Mellanox是一家是芯片为核心的公司，产品线齐全，尤其是在网络2.0或者大数据时代，绝大多数高性能计算都在使用其公司产品，也有相关网络技术深度学习案例，这是成为京东战略合作伙伴的优势。&另一方面，Mellanox也需要在中国打开更大的应用市场，此次借助京东算法方面的优势进行合作开发创新，也是个契机。&所以说，两家长处结合，在深化合作后，可以快速推动成果转化。2网络互连是合作基础京东与Mellanox的合作不仅仅基于人工智能，在网络互连、高速网等方面也是另一个合作方向。所以说，双方硬件互联是合作基础。京东集团首席顾问翁志介绍，双方在高速网络、万兆网卡、万兆网交换机上，以及在网络的虚拟化等方面都有合作，甚至在最新采购的GPU服务器上也选购了Mellanox高速网络互联产品。因此，可以说Mellanox的技术将为京东人工智能垫定更好的硬件基础。并且Mellanox公司具备服务器和存储端到端连接解决方案，正如Mellanox商业拓展高级副总裁Amir Prescher介绍的，Mellanox互联网络可以提供更高效率、更高性能、更高带宽和更低的延迟，通过虚拟化和通信的承载为现代通信中心提供更好的解决方案，使互联网络变得越来越智能。Mellanox公司商业拓展高级副总裁Amir Prescher据了解，Mellanox还会加强对中国市场的投入，通过联合实验室打造更好更高效的系统平台，为数据处理、深度学习云计算技术提供更好的创新。看来Mellanox为把人工智能做好也是不遗余力。3此次不是硬件升级合作的方式有很多种，既然二者之前就是合作伙伴，有人会说是不是可以理解为对硬件进行升级？其实通过前两点对合作方向的分析，就知道这次战略合作是为了让硬件与深度学习结合。&根据协议，双方将在技术创新、用户体验和企业级产品电商平台三个方面展开合作。就如刘通解释的，“之前是简单地把硬件给到京东，现在通过联合实验室合作之后，可以跟踪看在京东具体场景中会应用得怎么样”。&4吸引来更多合作伙伴的京东京东有大量的对人工智能的需求，并且目前来看，具体应用例子已经有很多了。比如图像搜索功能，可以对商家上传关于商品的主图进行判断出颜色和类别；JD Camera+到家是京东的拍照购，通过图像搜索就能迅速帮用户找到该件服装在京东上的收买价格和具体服装推荐；服装搭配应用也可以用到推荐、搜索和广告方面的数据，产生搭配数据库。还有对用户来说已经很熟悉的客服机器人JIMI、智能家居DingDong音箱，很多场景都是人工智能的用武之地。所以双方的初步计划就是将软硬结合起来，打通各流程，使智能产品更易于使用，让用户更能体会到深度学习的优势，最终通过京东云开放给用户，这是京东的目标。联想到最近京东在人工智能的动作一个接着一个，包括与微软的深度合作、在智慧物流方面与沈阳新松公司签订战略合作新成立X事业部，都让业界感慨道，“这说明一个什么现象？”其实，这说明了京东足够大的体量、足够多的用户场景，加之在大数据、算法的积累，在人工智能趋势下，使得京东变得越来越有魅力。对合作伙伴来说，京东具备最佳的应用场景，以技术来合作，在人工智能布局上会事半功倍。大数网(dashunet)　
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京公网安备781.在价格问题上，我和自媒体人阿明有明显分歧。他的观点是，你40好几，名校毕业，从业15年，写稿无数，文字优雅，观点鲜明，你的每一句话都是你的经验表现，是你的血汗。所以，一万块不贵。一直认为这家伙脑袋是花岗石做的，坚硬无比，坚硬的稀粥，不可理喻。果然。自媒体的价格贵不贵，这要看和谁比，怎么比。2.与机构媒体比，自媒体价格很贵，伍千也好，万元也好，随便一篇文章就秒杀机构媒体人的一个月工资。这里还没说，跳出这个2B狭隘的媒体圈，那些号称大V的互联网自媒体人一篇一万不打折，有的公开报价6万一篇。这里也没有说，做段子做文案和科技有点关系的自媒体号，几乎都是万元起步。不要纠结自媒体的定义，现在普遍认为，以个人为品牌而逐渐形成小规模化运作的，以原创内容（流行的叫IP）为卖点的公众号。贵不贵，很贵。3.自媒体的卖点是什么？各家优势不同。之所以称之为KOL，也就是意见领袖，卖的是观点。这种观点被认同，被转发，有流量，就有人买单。对科技圈大多数KOL的文章不以为然。傻子太多了，随便吐吐口水，流量大又怎么样？这个时代，观众有多傻，内容就有多傻。反过来一样。好赖科技圈还讲点技术问题。那些文娱、体育、保健和养生、育儿、时事政治的大V，有那么几个意见领袖，耍个小聪明，抖个机灵，篇篇流量过10万+，那有怎么样？你有点自己的脑子行不？在科技圈，大多数KOL的口水毫无意义，就像大多数IT公司的品牌宣传和市场口号一样乏味。难怪阿汤哥说，自媒体的崛起，给厂商自嗨提供了另一种方式。跑题了。4.继续说自媒体的价格问题。小麦的价格并不取决于农民的意愿，而是取决于市场价格。不要告诉我你的土壤肥沃、天然灌溉、绿色环保、无农药化肥无污染、颗颗结实饱满是生产一流面包的优质材料。你所认为的价格其实是自我价值，包含了你的心血和经营。市场可不这么认为。采购方需要考虑的是，采用哪家小麦才能做出优质面包，除了原材料之外，还有考虑加工面包的流程和工艺，材料和成本，预算和投放，效果和评估，最重要的是，如何利润最大化，博得老板满意？你一个种小麦的人瞎操心做面包人的心？你把价格和价值混淆了还好意思说你的小麦很值钱？5.自媒体是市场传播的有益补充，但不是全部。采购自媒体是一个复杂的问题，要考虑人头关系、预算和效果。如此复杂问题，最后就简单化处理，先采购吧，撒撒胡椒面，谁都不得罪。或者，试一试。大多数考核除了简单粗暴的阅读数几乎没有。这就像对内容的质量评定一样难，往往是老板的老板的老板的老板的老板的一句话。不像机构媒体，除了阅读数，还有整体的PV、IP等各种指标，甚至是转换率。2B媒体圈不适合。价格贵不贵，只要有人认，市场说了算。毕竟，一楼一凤的价格比站街女的价格贵好多。你真以为楼凤的活好？错了。别人取悦客户的手段多，吹拉弹唱无所不能，天文地理无所不知，毕竟是上过大学的人。6.综上，自媒体的价格很难衡量。有自媒体固执认为，我就值10K，爱买不买。你谁啊。自媒体有点向机构媒体发展，为了拿单，相互砍价，丢死人了。机构媒体的销售人员为了完成业绩和提成，有利益所在。你个自媒体，号称有逼格的自媒体，都是自己的生意，随意降价，这是几个意思？甚至欺生。看到陌生客户，正常价格浮动2-3倍，能宰一个是一个，你真把自己当意见领袖了？也不怕对方知道？果然是无良媒体的代表。还有自媒体相互比价，比市场比客户比质量。生意归生意，好好的比自己的优势所在行不行？一天到晚把心思放在歪门邪道中，不放在内容建设中，有意思吗？真看不惯这股歪风邪气。圈内自媒体才是真正的竞合关系。学习他人优点，发挥自己长处，各有定位，互有帮衬，这才和谐。7.最后做个广告。每次当听说某某价格比我贵时，心里就阴暗的想，有潜规则，他们睡过。为了生存，求睡。作者手记负责传播负能量，仅供娱乐；如有雷同，不胜荣幸；本篇为系列13。大数网(dashunet)　
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京公网安备78本周热点　今晚是平安夜，白晓月特地从英国赶回来，为的就是给她男朋友一个大大的惊喜。电话里...
& 今日上午，河间某村庄天然气使用不当发生爆炸，现场惨不忍睹：
...快到周末让大家放松一下。今天继续分享@左手韩的屌炸天漫画。他的作品贴近生活，情节...商务联络QQ：...做个资深老司机，扫描二维码，下载后更精彩~周末早上先来喂一波污污的东西……你可喜...前两天华为发布高端存储OceanStor18000 V3，在业内引起较大轰。第一点来说，华为把这个存储称之为高端存储新标杆，隐约有王者风。第二，在性能对比中，直言不讳与传统存储厂商进行性能对比，硬碰硬的做法，彰显自信。那么，这个OceanStor 18000 V3能否称之为高端存储新标杆呢？1性能当之无愧要说新标杆，先拿性能来说吧。华为合作伙伴对比了华为与诸多友商的功能差异，分为三个部分，分别为稳定性、性能以及面向未来。在稳定性一栏，又分为架构容忍双点失效、支持无外置网关、1TB数据重构时间小于30分钟等三项，华为全部支持，而对比的EMC VMAX3则全部不支持，其他友商如IBM、HP、HDS等产品间或支持。在极致性能一栏，华为可实现最大IOPS&300万、稳定时延&1ms等两，EMC的产品又败北, 领先于IBM和HDS同等高端产品。在面向未来，则分为高中低端融合、融合多协议、融合第三方存储、融合备份、融合SSD、支持OpenStack几项，华为存储全面胜出、EMC产品有两项支持。合作伙伴如此分析产品性能，恐怕有厂商不高兴了。不过，要从性能来说，哪些是存储必备的呢，哪些是附加功能呢？这就像当前的评测机构给予的标准，如果你不认可，不管是被宣布取消资格还是宣布自己被退出，都是见仁见智的事情。只有获取市场，得到用户认可，这才是最大的胜利者。此次新品华为存储有几个关键点：稳定可靠方面, 其采用全新的增强智能交换矩阵（SmartMatrix 2.0)，单引擎双点容错功能；创新的RAID 2.0+算法，重构速度较传统RAID提高20倍；HyperMetro存储AA双活，无外置网关组网, 进一步提高业务连续性。性能方面, 强调超过300万IOPS的最大读写能力, 以及在239.2万IOPS时延下仍可做到低于1ms的稳定时延，其支持性能随控制器数量增加线性扩展的能力：如何面向未来, 华为则强调高端产品需要通过支持SAN和NAS的融合, SSD和传统硬盘的融合, 主存和备份的融合, 异构存储的融合和高中低端存储的融合来解决客户面向未来的挑战。2做高端存储 做布局那么，华为为什么要做这样的高端产品？从华为的思路来看，做存储是未来的布局。比如IT产品线2/5的精力都在该产品中，按照华为IT产品线总裁郑叶来的说法，以后只要有比特的存在，就有存储的必要性，而高端存储的关键词就是可靠性性，所以，这是华为必须攻克，也是必须要做的。此次高端存储应用的技术体现了华为多年来的技术积累，比如遍及全球的研究机构和多个高校组成的实验室等，90%的精力放在软件研发中，同时保障硬件的可靠性，有自己的技术研究包括对硬盘、存储介质、网络传输、PCIe等的研发。华为认为做存储没有包袱，可以轻装上阵；同时有技术积累，可以轻易把过去在网络上的一些技术移植过来。而老牌的存储厂商则是负担较重，要靠不断收购、扩大产品线的方法达到扩大营收的目的，但在兼容性方面不足，这就是华为的机会。另一点来说，华为每一年均有重要的产品发布，这就是小步快跑的节奏，通过快速迭代、不断创新，听取市场的声音来促进产品发展。3面向未来 存储完全池化如果不说收入，不足以证明华为存储的优势。这一点，华为有足够的信心。在发布会中，华为公布了2014年存储业务成绩单以及2015年的业务增长目标，在2014年收入增幅为55.6%的基础上，华为存储业务2015年欲再增长60%。2011年以来销售收入年复合增长率29%。其中海外市场覆盖北美、德国等150个国家的行业客户；国内市场，2014年华为高端存储发货套数、全闪存阵列销售收入和发货套数均排名首位。高端存储强调稳定、稳定以及稳定之外，重要的是瞅准行业的机会，尤其是政企行业、银行等重要部门的需求。一旦进入这些行业，并获得成功，这才证明成为市场的王者。郑叶来表示，在这个IT转型的时候，正是洗牌的机会。华为存储要用技术、专业性等做行业的贡献者。面对未来，他认为存储要做成：低端产品要降低产品的成本，要成系统的研发；中端产品要做到融合，让一套系统管起来所有的设备；高端产品要稳定可靠，强调应用场景，这是最核心的。华为一直强调产品的易用性，简单可靠性，以后可能要做到资源的池化，就像App调用资源那样，随时可以利用到存储的资源，而不是非要分各种文件格式、各种存储介质、中高端存储。这可能是华为未来产品的战略，尤其是SFV——存储功能虚拟化。感兴趣的可以去研究一下。大 数「独立思考
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