应用集成及数据共享与交换解决方案

第一篇：应用集成及数据共享与交换解决方案

应用集成及数据共享与交换解决方案

在统一标准的前提下，构建统一的数据共享与交换平台，通过异构应用整合各类业务系统（民政、计生、劳动、综治、统计等），有效解决各“条线”系统间的互联互通，实现各种信息资源的整合和共享，以改善社区公共服务的方式和方法，提高社区服务和综合管理水平。

具体做法：

（1）有效利用存量数据。

（2）增量数据的管理。

（3）实现应用系统有效整合和资源共享

资料由中国系统集成在线提供

第二篇：数据集成整体解决方案

数据集成整体解决方案

继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（Data Integration）已渐被各大企业纷纷触及。目前国内大多数企业还仅停留在服务于单个系统的多对一架构数据集成应用，这种架构常见于数据仓库系统领域，服务于企业的商务智能。早期那些数据集成大家大都是从ETL启蒙开始的，当时ETL自然也就成了数据集成的代名词，只是忽然一夜春风来，各厂商相继推出DI新概念后，我们不得不再次接受新一轮的DI洗脑，首推的有SAS DI、Business Objects DI、Informatica DI、Oracle DI（ODI）等厂商。

数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。

数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。

单个系统数据集成架构，是国内目前大兴土木所采用的架构，主要是以数据仓库系统为代表提供服务而兴建的数据集成平台，面向企业内部如ERP、财务、OA等多各业务操作系统，集成企业所有基础明细数据，转换成统一标准，按星型结构存储，面向市场经营分析、客户行为分析等多个特有主题进行商务智能体现。这种单个系统数据集成应用架构的主要特点是多对一的架构、复杂的转换条件、TB级的数据量处理与加载，数据存储结构特殊，星型结构、多维立方体并存，数据加载层级清晰。

企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数据交换的需求。如金融机构、电信企业，公安、税务等政府机构，业务独立、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有独立的数据交换存储池、数据接口与数据类型繁多等特点。

对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接来源于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送，如CRM系统中新增一条客户信息数据后，直接发送到企业数据中心，由企业数据中心面向风险管理系统、数据仓库系统、主数据管理系统进行分发即可。

机构之间数据集成架构，这种架构多是应用于跨企业、跨机构、多个单位围绕某项或几项业务进行的业务活动，或由一个

以上三种数据集成架构，一种是对应于某一个应用系统的多对一架构，一种是完成企业内部众多系统之间数据交换的多对多架构，一种是为多个跨企业、单位机构实现某一项或几项业务活动而建立的多对多架构，数据集成的应用差不多都是基于这三种架构，每种架构可能会对应于多种数据集成的应用。国内企业常见的数据集成应用有数据仓库、数据同步、数据交换，随着企业并购、新旧系统升级、分布系统向数据大集中看齐、电子商务的发展、多个企业单位协同作业等等众多业务需求的诞生，数据集成的应用开始纷繁异景起来。

目前大部分数据集成软件厂商都是围绕数据仓库（Data Warehousing）、数据迁移（Data Migration）、数据合并（Data Consolidation）、数据同步（Data Synchronization）、数据交换（Data Hubs或者叫主数据管理：Master Data Management）这5种常见的企业应用形式来发展各自的产品技术。

数据仓库（Data Warehousing）应用：

数据仓库的发展在国内差不多有近10个年头，数据仓库中的数据集成应用主要是围绕ETL的功能来实现，一般来说其主要功能是将多个业务系统不同种数据类型的数据抽取到数据仓库的ODS（Operational Data Store）层，经过转换，加载存储到星型结构的DW（Data

Warehouse）层，为满足不同主题的展现应用，再向关系型数据库或多维数据库进一步汇总加载，其ETL功能可由手工编程或专业工具软件这两种类型来实现。

尤显重要。如航空公司与航空机场之间的数据同步应用、证券交易所与证券公司之间的股票信息同步、金融业的汇率信息同步等等，影响数据同步的实时性与可靠性的因素会有网络的连通性、传输效率、数据接口、数据格式等，这些诸多因素都属于数据集成中的数据同步要解决的问题。

数据交换（Data Hubs）应用：

或者叫主数据管理（Master Data Management）应用，这种数据集成的应用越来越受企业的重视。一般构成企业主要的基础数据分别是客户数据、产品数据、员工信息数据、供应商数据，要从企业多个系统中快速、可靠地建立唯

一、完整的企业主数据视图这就是主数据管理。要实现企业主数据管理应用的数据集成平台，必须具备有良好的数据连通性、良好的数据质量探查与分析、良好的数据转换能力等特点。文中上述提到跨多个企业、单位机构的架构就是一个典型的主数据管理应用，如公安局、工商局、税务局、人事局、劳动社保局等这些众多政府机构主要是围绕2个基本主体进行各项事务活动，一个主体是个人，另外一个主体是企业单位，而众多政府机构对这2个主体的信息数据要求重点不同、数据处理顺序有先后，数据变更有各异，数据交换复杂、频繁，而最理想的境界是这2个主体数据能做到最大程度的同步，这就是主数据管理的思想。

以上五种数据集成应用解决方案在国内最常见的首当其冲的是数据仓库的应用，最复杂的应用应该是数据交换了，不管是简单还是复杂的应用都以ETL技术为基础，ETL技术成为了数据集成的核心技术，伴随ETL技术的还有数据连通、数据质量、数据清洗、数据联邦、Real-Time、数据探查等技术，为了提高数据集成的安全性、高效性、可扩展能力，还有SOA、HA、GRID等相关技术作为支撑。

ETL（Extract、Transform、Load）：数据集成视数据抽取、转换和加载为最基础、最核心的三项技术，这三个执行步骤可根据系统环境特点进行调整顺序，典型的应用有ELT的顺序。如源与目标为同种数据库、或共用一个数据库时，可将数据从源直接抽取到目标然后再进行转换，效率会大有提高，专注此类特点的产品以Oracle的ODI为代表。

数据连通（Data Connective）：良好的数据连通性是数据集成的能力体现，一般通用的关系型数据库、ODBC、XML等数据连通类型为常见类型，还有一些就是大中型企业常用

的ERP、CRM、BPM、OA等应用软件为封闭式的系统，如SAP、Seibel、Lotus等系统的连通，因此良好的数据集成平台需要提供来自更多企业的数据连通接口，抽取源与装载目标的范围也就更广阔。

数据质量（Data Quality）：数据质量越来越被企业重视，数据质量的技术范围也越发宽广，开始慢慢被剥离出数据集成的范畴。企业不能根据标准不统一、歧义、不正确的数据快速做出决策，只有站在高质量的数据基础之上做出的决策才不会发生方向偏倚。通常实现企业数据质量管理会包括源数据的探查、数据质量的评估、数据集成、数据的完整和数据的监控这五个步骤。数据的完整一般是指根据现有基础数据作其它数据项的扩展和丰富，如根据客户的联系方式来丰富客户的所属地区数据项、根据客户身份证号码来丰富客户的所属地区、年龄、性别等信息。

数据实时（Real-Time）：对于实时数据仓库系统、数据同步等应用都会用到数据实时技术，一个系统的数据发生变化后，能即刻将变化的动作同步到另一个系统这就是数据实时技术的主旨。关系型数据库、AS400、MQ Series、ADABAS等系统都有自身的实时数据策略，如Oracle数据库的实时可以通过Trigger或Log Miner分析归档日志方式来实现。

诸如以上ETL、数据连通、数据质量、数据实时等技术，还有数据联邦、数据清洗、HA、Grid、Partition、SOA技术，这些都是保证数据集成平台的可扩展性、安全性、高效性、简便性的通用技术。

神州数码公司面向各行业提供有多家数据集成整体解决方案的经验，整体解决方案包括有企业数据集成业务咨询、企业数据集成平台产品、各厂商数据集成底层软件共三大块。

 数据集成咨询

神州数码的业务咨询具体指对企业各个层次的数据对象进行调研，给出企业数据管

理现状分析报告，为企业的数据管理进行数据标准定义，根据企业特点提出更优的核心数据管理机制建议，设计适合企业长远发展的数据管理机构体系和工作管理流程，并对组织结构进行岗位职能设置。 数据集成平台

神州数码的数据集成平台是企业数据管理部门的工作手段，须依赖于一套严谨的数据管理规范。数据集成平台是以企业数据统一存储模型作为依托，提供完备的数据存取、清洗、转换等处理功能，为企业各业务部门提供准确、单一的数据服务，并对数据服务各环节进行审批、监控、分析和管理。 数据集成产品

神州数码公司专注为中国重要行业提供全方位IT服务，集合全球资源，立足国内市场，提供基于客户需求的，以应用软件为核心的IT服务。神州数码是世界一流的数据集成产品厂商的总代理，其中包括有IBM、Oracle、Informatica等厂商的数据集成软件产品。精通各厂商的数据集成产品工技术专家达数百名，为金融、电信、政府等多个行业客户提供有多个数据集成成功案例。

第三篇：大数据技术在电子商务物流集成应用案例[范文模版]

大数据技术在电子商务 物流集成中应用案例

摘要：本文以亚马逊为例，结合大数据技术及电子商务行业的发展现状，分析了大数据技术手段，并通过分析亚马逊在物流集成方面对大数据技术的应用，总结电商物流集成与大数据的关系，对大数据时代电商的未来发展提出可行性建议。大数据及电子商务发展现状 1.1大数据技术及背景

随着信息技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。根据国际数据公司 IDC 发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到 2020 年全球将达到 35ZB 的数据信息量，可能是 2013 年数据规模的 44 倍。由此可见，我们已进入了大数据时代。

大数据有如下定义：“大数据是由于规模、复杂性、实时而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。”大数据的特点可归纳为“4V”：海量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）、价值（Value）。如今数据量级别不断加大，数据类型繁多，可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，而且数据产生速度快，具有很强的时效性。数据蕴藏着很大的价值，但是其价值密度很低，我们很难从数据的海洋中找到其中有价值的数据，需要技术手段进行数据挖掘。

大数据是继云计算、物联网之后 IT 产业又一次颠覆性的技术变革，对于企业将产生巨大的影响。如今，大数据分析已经成为行业研究的热点，大数据正在以多种方式创造着巨大的价值。市场研究公司Gartner 曾预计：大数据今年将直接或间接拉动全球960 亿美元的 IT 支出，这一数据在 2013 年将达到1200 亿美元，2016 年达到 2320 亿美元，2015 年全球将会新增 440 万个 IT 工作岗位以支持大数据。

1.2大数据背景下电子商务的发展现状

在大数据时代，未来数年数据量将会呈指数爆炸。图灵奖获得者吉姆·格雷（Jim Gray）和 IDC 公司曾预测，全球数据量每 18 个月翻一番。例如，淘宝网每日新增的交易数据达 10TB；eBay 分析平台日处理数据量高达 100PB，超过了美国纳斯达克交易所全天的数据处理量；亚马逊每、秒钟处理 72.9 笔订单。由此可见，电子商务网站的数据正是典型的大数据。

电子商务经历了三个时代：（1）基于用户数的时代，此时电子商务企业通过收取会员费、广告费等方式发展客户来赚取利润；（2）基于销量的时代，电商企业通过投放广告来实现销售量的增长，以此来提升品牌影响力和企业价值；（3）基于数据的时代，电子商务公司通过对消费者的海量数据的收集、分析、整合，挖掘出商业价值，促进个性化和精确化营销的开展。全球迎来大数据时代，数据成为越来越有用的资源，电子商务企业在开发利用大数据的市场上存在着巨大的发展前景。

随着大数据时代的到来，相对于传统的线下销售企业来说，爆炸性增长的数据已成为了电子商务企业非常具有优势和商业价值的资源，大数据将成为企业未来的核心竞争力。电商掌握了几乎最全面的数据信息，其中包括所有注册用户的浏览、购买消费记录，用户对商品的评价、在其平台上商家的买卖记录、产品交易量、库存量以及商家的信用信息等等。

电子商务与大数据的结合，是互联网时代的必然产物，两者间也存在着互惠关系。一方面，电子商务的迅猛发展，为大数据的积累拓展了可观的空间。另一方面，大数据为电子商务的更广泛开展，提供了便利条件。从管理方法到管理思维，大数据给电子商务带来革命性的变化。基于大数据的数据分析系统，将为电子商务的管理者找到更多商机和需求。同时，数据将像普通产品一样被加工和交换。电子商务的经营和管理核心，已经从对商品的管理，转移到对商品背后数据的管理和挖掘层面，而基于大数据的数据分析将为电子商务提供发展的动力。

如今，在大数据的背景下，电子商务的服务业产生了变革。例如电商可以大数据资源给用户提供个性化和精准的商品推荐；还可根据商品的购买和浏览数据进行优质产品信息的汇总；电商可以为消费者提供准确强大的信息检索服务；电商可根据消费人群的不同需求，将营销目标针对某个具体的领域，更加细化服务领域；不少互联网公司提供数据云存储服务以满足为了满足用户对数据处理、存储方面的需求。电子商务物流集成相关技术介绍

电子商务的发展需要一个完善稳定的集成平台，使得各个企业部门能够在这个环境中进行交易，尽可能地消除由于企业内部系统不同而给企业问交易带来的障碍。

2.1基于EDI的电子商务集成

EDI(Electronic Data interchange)是将业务文件按一个公认的标准从一台计算机传输到另一台计算机上去的电子传输方法。从技术上讲，EDI包括硬件与软件两大部分。硬件主要是指计算机网络。90年代之前的大多数EDI都不通过网络，而是通过租用的电脑线在专用网络上实现，这类专用的网络被称为VAN(增值网)。软件包括计算机软件和EDI标准。EDI所需要的软件主要是将用户数据库系统中的信息，翻译成EDI的标准格式以供传输交换。EDI软件主要包括转换软件、翻译软件和通信软件。除此之外还包括EDI标准。

2.2基于Web的电子商务集成

20世纪90年代中期后，网络迅速走向普及，逐步地从大学、科研机构走向企业和百姓家庭。其功能也已从信息共享演变为一种大众化的信息传播工具。从l991年起，商业贸易活动正式进入到互联网这个王国，因此而使电子商务成为互联网应用的最大热点。通过网络进行交易使很多中小企业启动电子商务成为可能。而Internet上的电了商冬集成大致经历了三个阶段：

1）Web Interaction阶段：此阶段企业主要是在网上发布一些产品和企业信息，通过这些信息客户可以对企业的情况包括它们的产品和商业重点等有个大致的了解。2）Web Transaction阶段：在这一阶段，客户可以通过web进行一些交易，比如在Web上购物、结账等。而企业的目标就是激发客户的兴趣，吸引他们的目光到自己的网站上来消费。

3）Web Collaboration阶段：第三阶段特别指的是B2B的电子商务，它的目标是帮助企业的合作伙伴完成商业过程。在这一阶段，比较重要的是企业问的协作，比如企业A可能会共享一些库存数据，或者提供一些网络服务，而这样做的目的就是方便其用户，最终更好的销售自己的产品。

2.3基于XML的电子商务集成

XML是一种格式固定，独立于平台的半结构化语言，用它来做企业的数据交互媒介是一个非常好的选择。利用XML可以准确的描述企业服务、商业流程等，很好地完成交易的自动化，所以，XML为网络提供了统一的数据传输媒介。基于XML的电子商务集成所要解决的问题是统一异构系统直接的数据表达，同时充分发挥XML的可扩展性，定义企业问的事务逻辑，保证系统的稳定，减少由于企业系统不一致而带来的程序上大的改动。在众多的标准中，ebXML和Bizta1k这两个的影响比较大的标准。

ebXML由OASIS、UN/CEFACT、NIST、W3C等组织赞助或者参与制订，旨在取代目前使用的ED l电子商务标准，因为ED I价格昂贵，操作复杂，不利于推广。ebXML是一个规范集，这些规范共同实现了模块化电子商务框架。

Bizta1k框架是微软提出的用于应用集成和电子商务的XML框架，它包括一个设计框架来实现XML大纲(Schema)和一套在应用程序问传递信息用的XML标签。它的目标是推动XML的迅速普及和应用Bizta1k框架大纲以XML形式表达企业的商业文档和消息，并在BizTa1k.Org网站注册和存档，任何个人或组织都能下载框架用以具体实现或者向网站递交XML大纲。亚马逊在物流集成中对大数据技术应用的案例 3.1 公司概况

亚马逊公司（Amazon），是美国最大的一家网络电子商务公司，是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，位于华盛顿州的西雅图。亚马逊成立于1995年，一开始只经营网络的书籍销售业务，现在则扩及了范围相当广的其他产品，已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业，在公司名下，也包括了AlexaInternet、a9、lab126、和互联网电影数据库（Internet Movie Database，IMDB）等子公司。

亚马逊坚持走自建物流方向，将集成物流与大数据紧紧相连。在亚马逊近二十年的历史中，自建物流不但是其发展过程中的关键环节，也与大数据挖掘结合在一起，帮助亚马逊在营销方面实现更大的价值。由亚马逊强大技术支持的智能物流系统是其价值链扩张的重要部分，使其在整条产业链上建立竞争优势。

亚马逊还将免费“物流免费”作为营销手段，其基础正是在于其对市场的把握和分析。在电子商务经营处于“高天滚滚寒流急”的危难时刻，亚马逊独辟蹊径，三次大胆地将免费送货作为促销手段，并且不断降低免费送货服务的门槛。薄利多销、低价竞争，以物流的代价去占领市场，招揽顾客，扩大市场份额。显然此项策略是正确的，因为抓住了问题的实质。当然这项经营策略也是有风险的。

亚马逊重视物流集成系统的发展。完善的物流系统是决定电子商务生存与发展的命脉。由于亚马逊有完善、优化的物流系统作为保障，它才能将物流作为促销的手段，并有能力严格地控制物流成本和有效地进行物流过程的组织运作。

3.2 公司产品与物流集成服务

亚马逊及其它销售商为客户提供数百万种独特的全新、翻新及二手商品，如图书、影视、音乐和游戏、数码下载、电子和电脑、家居园艺用品、玩具、婴幼儿用品、食品、服饰、鞋类和珠宝、健康和个人护理用品、体育及户外用品、玩具、汽车及工业产品等。公司依托物流集成服务，通过物流中心、桔子机器人、外部卖家和拣货流程等系列服务，提高产品市场率和顾客满意度。

（1）物流中心

2013年，亚马逊花费约46亿美元建设了17个物流中心，并尽其所能地从中节约每一分钱。亚马逊在美国菲尼克斯建有120万平方英尺的仓库，借助手机程序的帮助，这里的员工都可以最大程度地发挥空间利用效率，即使是1英寸的地方。尽管亚马逊去年的收入增长41%，但营业费用的增幅也高达44%，导致利润率下滑2.3个百分点，部分源于这些物流中心的庞大开支。为了扭转局势，亚马逊正在扩大产品和服务范围，以便这些巨大的仓库能够成为利润枢纽。

（2）桔子机器人

桔子机器人可以在货架下穿梭，还能搬运产品，加快订单履行速度。对物流中心的投资成为亚马逊2013年最大的一笔营业费用，在销售额中的占比达到9.5%，这也使得该公司的仓库总数达到69个。为了进一步推动物流业务的自动化进程，亚马逊斥资7.75亿美元收购仓库机器人制造商Kiva Systems。亚马逊旗下拥有Soap.com和Diapers.com两大购物网站的Quidsi已经开始使用这种设备。使用亚马逊仓库和配送服务的第三方商家也推动了该公司的扩张。

（3）外部卖家

通过亚马逊出售商品的外部卖家，给该公司带来了更高的利润率。亚马逊会从第三方商家出售的商品中抽取一定的佣金，通常约10%，这部分佣金全部计入利润。如果合作伙伴选择通过亚马逊的仓库履行订单，还要交纳一定的费用。亚马逊控制了整个体验，确保消费者可以得到始终如一的高速物流服务，而且完全没有库存风险。

（4）拣货流程

要从仓库中取出商品，首先由一组名为“充填工”的工人把商品塞进由塑料隔开的储物格内，经过电脑的计算，这些储物格的空间效率实现了最大化。亚马逊物流配送环节中，将以最高效率往来于货架之间，并将货物依次摆放到传送带上，等待打包和配送。通过先进的仓储服务，亚马逊2013年多实现了1000万美元的销售额。

3.3 亚马逊的大数据技术案例分析

3.3.1亚马逊的大数据业务

亚马逊的业务主要包括了三大方面：电商平台，包括自有产品的电子商务、第三方卖家及对一些成员的特殊服务；KINDLE、数字内容等；云服务。以电子商务起家的亚马逊，由电子书发家，由云服务推动企业更进一步发展，以企业云平台闻名于世。

由于大数据技术的日渐成熟，亚马逊慢慢变为大数据行业的排头兵。亚马逊推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与Amazon Web Services顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。3.3.2亚马逊的大数据平台开发

在亚马逊大数据计算开发的参与人员中，包括消费者、其他进驻卖家和亚马逊公司自身三大组成部分。尽管亚马逊属于整合平台的提供商，但亚马逊实际上身兼多职，涵盖了价值链的多个环节，同时担任了服务商和运输者等多个角色。亚马逊在智能物流方面的创举，对其营销能力的增强起到了辅助作用。

亚马逊凭借着对于顾客购买数据的多方位采集和挖掘，能够获得大量关于目标客户的信息。最后，在第三方卖家方面，亚马逊从数据的角度去研究商家需求，并与消费者数据相结合，同物流集成思想相结合，提高平台精准营销的能力。

亚马逊的大数据技术主要分为四个步骤：（1）收集用户行为数据

用户使用亚马逊网站上发生的所有行为都会被亚马逊记录：如搜索、浏览、打分、点评、购买、使用减价券和退货等。亚马逊根据这些数据，不断勾画出每个用户的特征轮廓和需求，并以此为依据进行精准营销。

（2）整合用户行为数据

亚马逊强大之处还在于它可以整合用户行为数据和喜好，并挖掘用户的潜在需求，善于用各种形式的活动去获取用户的喜好和需求，比较典型的活动就是投票。一旦用户投票了，其观点、倾向、或者兴趣爱好就暴露了，这个用户就被亚马逊打上了“标签”。

（3）个性化推荐营销服务

通过对所获行为信息的分析和理解，亚马逊制定对客户的贴心服务及个性化推荐。这不仅可以提高客户购买的意愿，缩短购买的路径和时间，在恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，降低了传统营销方式对客户的无端骚扰。

（4）统计用户行为数据

给目标用户发送邮件后，用户是否打开了邮件、是否点击了邮件中的链接浏览促销产品，这些行为都会被持续跟踪下来。整个促销推广活动而言，这样可以统计活动的效果，为下次评估类似促销的活动提供历史依据。3.3.3对亚马逊大数据技术的应用分析

亚马逊最先把大数据引入电商行业，应用大数据技术改变客户的体验，将大数据技术与智能物流、物流集成相结合。在亚马逊近二十年的历史中，物流不但是其发展过程中的关键环节，也与大数据挖掘结合在一起，帮助亚马逊在物流集成方面实现更大的价值。由亚马逊强大技术支持的智能物流系统是其价值链扩张的重要部分，使其在整条产业链上建立竞争优势。

首先，亚马逊经由以云计算为依托的电商开放平台，通过客户数据收集、目标客户甄选、营销组合设计和营销信息推送四个步骤来实现精准营销。整个过程的核心在于对目标客户的准确定位，从而在分析客户偏好的基础上有针对性地发布营销信息。其次，有了数据分析系统的支撑，智能物流也得以发展。对于亚马逊这样一家秉承“客户至上”的企业来说，其智能物流方面的创新是其他电商企业难以企及的——物流的精准实现了更高层次的消费者体验满足。

亚马逊依靠大数据技术及大型的系统运输能力作为支撑，在物流集成方面有以下创新之处。

（1）智能化预估系统。

亚马逊的预估体系，在整个物流集成管理上起到了非常关键的作用。应用云计算的设备以及管理系统，亚马逊创建了智能化预估系统，对每个物流中心进行非常特别的管理方式，对仓储空间和配送路径进行相当精细的计算。亚马逊物流中心内的存货，不单单是同品种存放在一起，它们是乱七八糟的摆在一起，货物码放乱，但是乱中有序。亚马逊依据技术投入的大数据可推知客户在买一样货物时有哪些可能同时购买的关联货物，由此，他们在供货、上架、储存的时候，会按照数据的分配相互交叉的储存，使空间得到最好的利用，同时在拿货的时候，取用最短距离。这使得亚马逊的上架效率极高，空间的利用率极高。

亚马逊的下单，每一个对季节性产品的下单都会左右其数据如何支配，以及在库存里面的各个物流中心的储备，实时的调节库存，才可能实现库房或者我们叫做物流中心，每一个空间得到最好的使用。

（2）智能化运输调拨系统。

应用大数据技术，亚马逊实行全天侯全程时时监控运输网络。通过调拨和干线运输和最后一公里运输进行智能化管理实现“还未下单货在途”。购买亚马逊的产品，可以在网上看到一个配送时间的估算，这个估算实际上是用大数据跟物流体系进行的连接，这个连接能够让亚马逊知道，根据消费者的要求在什么时间送到，这个数据是在即时的情况下，消费者下单的时候会做出核算。亚马逊在美国、加拿大商品是跨境配送的，在中国实行的是全国配送。亚马逊配备了几大物流系统，像调拨线路；亚马逊采取智能调拨系统，在库房之间进行调拨，还有干线运输、第三方合作运输等多种方式。

（3）大数据、大系统出货能力。

出货时，亚马逊也采用大数据技术、大系统的能力。通过系统进行动态订单的处理，信息化智能控制来更多拣货的路径，提高拣货效率。目前这个信息系统可以达到百分之百的送货率，而库存的准确率可以达到99%以上。

应用大数据技术，亚马逊在物流集成方面的拥有以下三点创新之处。第一，通过智能物流系统，亚马逊可根据线上的销售情况，实时记录当前库存，并以客户的偏好为依据，预测下一期的销售目标，从而使库存始终保持在一个较低的水平。

第二，除了对自身的物流管理，亚马逊大数据分析也与物流体系进行对接，将仓储物流服务与产品配送结合起来，定时或定点为消费者提供新鲜的产品和及时服务。借助终端GPS设备，送货员能够确定最优送货路线，在节省时间和财力的同时也为顾客提供了更优质的服务。

第三，亚马逊物流中心预估和调拨的体系涵盖了云计算设备和管理系统。通过大数据的分析，各类存货按照数据分配进行相互交叉的储存，对空间实现最优利用；而根据季节不同，库存系统会自动转移产品，合理利用库房。换句话来说，数据分析相关的设施建设和信息挖掘是亚马逊精准营销的前提，而物流配送方面的创新则是精准营销的效果巩固，最大层面上增强了客户体验。大数据时代电子商务的机遇与挑战 4.1大数据时代电子商务的机遇

企业可以分析和使用的数据在爆炸式增长，通过对大数据的收集、整合、分析，企业可以发现新的商机，创造新的价值，带来大市场、大利润和大发展，大数据时代蕴藏着巨大的商机。

（1）大数据有利于市场营销。

大数据技术能够帮助电商获得更多的生意，销售人员预计实施大数据战略将对销售有显著的影响。大数据时代的社会化营销重点是理解消费者背后的海量数据，挖掘用户需求，并最终提供个性化的跨平台的营销解决方案。如果电商拥有了基于大数据的技术，在寻找潜在客户上、销售时间以及预测交易成功的几率上将会得到明显改善。

（2）大数据有利于个性化和精准的商品推荐。

大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土。顾客的结构、流量、点击率、购买的周期以及兴趣，都会在电子商务平台上产生大量的数据，通过对大数据的收集、整合和分析，电商可以对消费者的品位和消费意愿进行准确识别，主动为其提供个性化和精准的销售产品和服务，提高销售额和利润率。

4.2大数据时代电子商务的挑战

电子商务企业在大数据时代将会迎来重大的机遇和契机，同时也面临着大数据处理能力和隐私保护等方面的挑战。

（1）拥有大数据的挑战。在大数据时代下，电子商务的竞争已经成为基于数据的竞争。当今极速爆炸的信息量远远超越了大部分企业 IT 架构和基础设施的承载能力，其实时性要求也大大超越了现有的计算能力。有大数据是利用大数据的前提条件，若不具备整合大数据收集和使用的能力，企业就很难在广告和多个营销渠道中提供真正个性化和精确的产品和服务推荐，而拥有大数据的企业则能在竞争中脱颖而出，不战而胜。

（2）处理大数据能力的挑战。据统计，82％的公司正受到处理海量信息的挑战，而且他们花很多时间对其进行研究，89％的公司因超负荷处理数据而失去销售机会。仅仅坐拥大数据并不够，对大数据的分析和挖掘能力已成为企业的核心竞争力。

（3）对隐私保护的挑战。大数据时代，网络用户在互联网的评论、图片、视频、个人信息、兴趣爱好、交易信息、访问的网站等等均被企业记录在案。如在淘宝网上交易时的真实姓名、家庭住址以及银行账号等重要的真实信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。

在大数据时代，呈爆发式增长的信息资源给电子商务企业既带来了机遇也带来了挑战，通过对数据的分析运用将带来更多服务模式的革新，可以给消费者带来更多更好的服务体验，但是如何运用技术手段挖掘出有价值的信息和如何利用好这些信息还需要不断思考和论证。参考文献：

[1]赵林度．电子商务理论与实务．人民邮电出版社.[2]柴岩兵，贾素彤．电子商务一走进数字化商务时代．产权出版社.[3]朱爱群．客户关系管理与数据挖掘．中国财政经济出版社.[4]李靖，易建湘．电予商务在中田．中国经济出版社.[5]安徽，梁春晓．电子商务应用．电子行业出版社.[6]李辉．如何响应即将到来的大数据时代．J.科技导报.2013.[7]黄浩．亚马逊：创新者的机会．J.中国信息化.2012.5.[8]刘琪．亚马逊：APP背后的秘密武器．J.IT经理时代．2012．10． [9]艾瑞斯．大数据思维与决策．2014．

[10]邓学军．亚马逊：成功电商的物流之道．J．中国邮政．2013． [1l]冉宝松．亚马逊开放物流背后的阴影．J．中国物流与采购．2012． [12]王晨晖．云端致胜：亚马逊电商帝国的财富密码．中国宇航出版社

第四篇：烟草集成应用（定稿）

烟草配送行业的GPS和GIS的集成系统应用方案

一、行业背景

中国烟草工业历史悠久，尤其是改革开放以来，烟草工业的发展成为令人关注的、关系到国计民生的大事，烟草企业一直强有力的支持着地方和国家的财政，为国家建设做出了巨大贡献。为进一步提高企业效益，各地企业纷纷大批量高起点引进国际先进技术，注重信息化建设，加强现代化管理。随着企业的发展壮大，企业产品的安全运输也成为了企业管理中倍受关注的问题。

而且在烟草配送模式下，如何提高配送效率，节省配送时间和成本，也成了烟草企业的关注点。

烟草配送行业需求如下：（1）安全需求 烟草在运输途中，由于无法对司机进行有效的监督，会存在疲劳驾驶、超速行驶、违章行驶等问题，这些都是安全事故的隐患；每年的安全事故都会给企业带来巨大影响；（2）经济效益需求 货物在运输途中，缺乏有力的监控管理，致使司机有机可乘，掉包或者监守自盗，给企业带来巨大的损失；（3）监控管理 车辆在运输的过程中，公司无法得知其到达位置和运输状态，不能对其进行实时监控，并对发生的问题及时响应，同时也缺乏对司机和货物的有力监督；（4）求助报警 配送车辆在途中，会遇到交通事故、抢劫及困难，有时会因为种种原因，企业无法及时获得信息，延误了援助和抢救的机会。（5）配送线路优化 通过实际因素的综合分析，对送货线路进行优化，形成最佳配送路线，达到最高满载率，保证企业送货成本及送货效率指标最佳。（6）数据分析 随着企业的信息化，各类业务数据也日渐丰富，如何充分利用这些数据，将抽象数据变得直观生动，更好的为企业的发展服务，为领导决策提供依据，势在必行。

二、解决方案

2.1 设计思想

系统利用GPRS通信网络和GPS技术，通过车载终端实现对车辆的实时调度监控、防劫防盗报警，提高车辆运行的安全性和处理突发事件的能力，加强对车辆和司机的管理。

系统既满足数据和语音、无线和有线调度管理的功能要求，又满足手动和自动报警监控的功能要求，同时考虑系统增值服务平台的发展空间，以建设一个高度信息化、自动化的调度监控服务网络系统为最终目标。整个系统由监控中心、移动监控席等部分组成，包括车辆定位监控系统、车辆智能调度系统、GPS/GIS地理信息系统等子系统。

2.2 设计原则

（1）经济实用性 提高车辆的有效利用率；（2）可靠性 能够很快的排除故障恢复正常运行（3）安全性 确保网络和数据安全，成为必须具有的特性。（4）开放性 在设计时保留必要的接口，实现与其他系统的对接。（5）可扩展性 支持软件支持二次开发，计算机网络系统适应将来的广域扩展。（6）先进性 既反应当今科技的先进水平，又具有发展潜力，使计算机系统发挥最大的效率。（7）实时性 保证数据的完整，具有实时、准确性。2.3 系统组成

在逻辑上，GPS定位监控系统由三部分组成，即GPS定位系统、地理信息系统（GIS）和通讯链路（GPRS）组成；从硬件组成上讲，GPS定位监控系统也由三部分组成，即监控中心、通讯网络和车载台。2.4 工作原理

车载终端通过卫星接收天线收到卫星信号，自动定位后，通过内置手机模块将位置信息发送到总控中心，总控中心接到信息后，提取出位置信息，实时的将车辆的经度、纬度、速度、状态等信息显示在电子地图上。车载终端根据系统设置，会自动发送报警信号，司机在紧急情况下也可以启动报警开关，连续发送报警信号和位置信息到调度中心GIS终端，当监控中心接到报警信息后，对车辆进行跟踪监听，同时，对其它所有安装车载终端的车辆广播消息，通告出事车辆的情况，并及时转警，有效地保障驾驶员的人身安全。

2.5功能

车辆回传的数据在GIS的配合下才能够实现定位。（1）地图显示 流动路名 动态注记 自动切换地图 影像图显示 显示比例尺 显示地图经纬度标尺（2）地图操作

地图的快速无级缩放 高速自动漫游 放大镜功能 图层控制（3）地物查询（4）最佳路径计算（5）鹰眼（6）地理测量 配送线路优化功能

优化的目标以最快的速度完成配送计算，配送结果应能打破现有的行政区划，提高配送速度，降低配送成本，使配送趋于合理化。要求算法结果使得资源使用最合理，即配送路径、配送时间最短。

根据访销中心的数据要求生成配送订单。然后针对指定客户分别分拣卷烟，分拣完成后，根据送货车辆的装载量、客户分布情况、订单情况、交通线路情况、最短路径等因素进行线路优化，形成最佳送货路线，保证最低的送货成本及最高的送货效率，同时管理人员可对生成的路线进行人工干预调整，使其更符合实际情况。

在计算过程中可以考虑交通禁则的限制（如道路通行能力段，十字路口，单双日通行，单行路，左右转禁止控制等等）、管理人员的思维习惯等等问题。主要功能如下： 线路优化 优化线路的可视化显示 点间经济距离的测算 优化线路的手工调整 车辆及线路安排 基于道路信息的线路优化 零售户定位

GIS地理信息分析功能

通过与烟草访销、分捡系统的对接，将业务数据与空间数据结合，进行数据各个方面进行深层次的查询、统计、分析，并利用渲染图、柱状图、饼状图、曲线图等直观形式展现企业经营状况和规律，使决策者能从更高的角度全面、直观地审视企业发展的态势，提高通览全局的决策能力，从而使决策分析更加信息化、科学化、合理化。

系统可将多种查询条件组合起来进行灵活查询统计,组合条件查询为多项条件可选方式，而所查询结果的字段也可自由选择、自由组合；统计结果可逐层展开，从宏观到具体的每个业务人员、每个客户，也可直接对宏观、具体细节进行查询；可将查询统计结果保存成文件，以供查询者随时查阅，提高系统的效率；系统的用户都有严格的权限控制，不同级别的用户有不同的授权，可以查询不同的信息。可以为主要使用者分为公司领导（决策层）、管理人员（管理层）、业务人员（操作层）提供多样化的查询。

能够基于电子地图查询在划定范围、区域内，实现客户分布、销售统计及网络管理等信息情况的展现，指定范围内的卷烟销售情况统计、客户的销售信息统计、实时查询等；整个公司的销售、送货信息的统计查询；能够生成各种统计分析报表并能够以柱状图，饼状图、线状图等形式进行统计信息的展示，能够以一定的时间间隔动态更新和管理信息。数据库中抽取的数据与其对应图像即时进行转换，支持数据回写数据库。

GIS分析系统可从部门、客户、供应商、品牌、区域、路线、日期、时间段等多种分析角度结合地理信息实现对烟草公司销售状况、盈利能力、零售户分布、品牌区域销售、供应商选择等方面的分析。主要功能如下：（1）客户资源分析

守法类型统计 客户分析 客户贡献率分析 销量排名 销量比例分布（2）访销信息统计

购烟客户分布 销售状况 片区销售统计 优质客户分布 中间客户销售统计 进烟环比 进烟同比（3）配送信息管理

配送信息查询（4）稽查信息管理

违规统计 违规客户比例 未进烟客户统计 指定进烟量客户统计（5）品牌销售分析

销售状况分析 销量比例查询 销量走势分析 客户品牌分析 客户类型品牌分析（6）点图查询

客户类型分析

第五篇：国外石油公司docuemntum与SAP集成解决方案

解决方案：合同管理

一家大型国有石油公司

此国有公司创建于 1988 年，是世界上最大的石油生产公司。它有许多国际子公司和联合公司，包括此行业最大、最新的巨型油轮船队，为世界范围内的客户提供原油和精炼产品。

Documentum 能够实现高效、自动化的合同管理过程，该过程与 SAP 紧密集成。

“Documentum 及其与 SAP 的无缝集成大大缩短了创建、审查、批准和监控合同的时间。另外，它为任何授权用户提供了快速、安全的应需访问。”

难题

此公司要管理时间跨越 50 年的超过 200 万页的合同，这些合同代表着数十亿美元的收入。由于关键输入内容是由许多个内部部门完成的，所以创建和审查新合同的任务速度慢、单调乏味，并且难于管理。管理法规要求带来了同样繁重的负担。联邦法律规定，公司应将其合同存储到一个限制访问的安全的保险库中，保证它们在 15 年内可以存取。该公司希望创建一个电子合同管理解决方案，该解决方案要与 SAP 集成，并可以加快合同的创建、审查和批准。它还要能够方便地跨整个企业进行访问，同时保证遵守适用的存储管理法规。

解决方案

随着 Documentum 的实施，超过 200 万份合同被扫描到 Documentum 存储库中。这些合同都是复杂的文档，可能包括系统规格、材料标准、质量认证和图片。新合同的创建和审查通过 Documentum 工作流和版本控制得到简化，工作流和版本控制管理信息在参与者之间的自动传输，跟踪公司服务部副总的文档注释，实时控制审查过程，确保安全性，并使用标准电子邮件通知用户将分配的任务。此系统还易于使用--只需通过半天的培训，用户就可以操作它了。

结果

有了 Documentum，公司可以用一个高效、自动化的过程来创建、审查和管理合同。合同能够更快地完成，安全地存储到存储库中，并且能够供授权用户根据需要进行访问。此解决方案与 SAP 集成，所以可以方便地完成过程中的每一步。通常一份合同的制作需要三到五个月，现在只需一个月即可完成。该公司还使用 Documentum-SAP 解决方案将其发票处理时间减少了 30%。将来，它还将把 Documentum 用于其工程项目系统中，预计每年可带来 150 万美元的成本节约。

推荐的产品套件









 Documentum Content Server Documentum Content Services for SAP Documentum Records Manager Documentum Trusted Content Services Documentum Content Storage Services