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亚马逊如何利用大数据来提高其绩效

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发表于 2023-7-9 18:26:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
亚马逊是一家大数据巨头,这就是为什么我想在关于特定组织如何使用大数据的系列文章的第二篇文章中介绍该公司。我们都知道,亚马逊在很多方面开创了电子商务的先河,但其最伟大的创新之一可能是个性化推荐系统——当然,该系统是建立在其从数百万客户交易中收集的大数据基础上的。心理学家谈论建议的力量——把某人可能喜欢的东西放在他们面前,他们很可能会被强烈的购买欲望所征服——不管它是否能满足任何真 国家电子邮件列表 正的需要。当然,这就是冲动广告一直以来的运作方式——但亚马逊并没有采用散弹枪的方式,而是利用他们的客户数据,并将其系统磨练成一把高威力、激光瞄准的狙击步枪。或者至少这就是计划——他们似乎还没有完全正确。我从亚马逊收到了一些非常奇怪的推荐。不管怎样,他们的系统正在变得越来越好,看起来我们到目前为止所看到的只是一个开始——正如我之前提到的,亚马逊最近获得了一项系统专利,该系统旨在在我们决定之前向我们运送货物。购买它 – 预测发货 – 您可以阅读更多相关内容[color=var(--hyperlink-color,inherit)]这里这是一个强有力的指标,表明他们对可靠的预测分析的信心正在增强。


在考察亚马逊时需要考虑的一个重要因素是,与其他处理类似规模数据的公司相比,其大数据的商业化程度如何。与 Facebook 不同(Facebook 可能知道你喜欢哪些电影或者你的朋友是谁),亚马逊的绝大多数数据都与我们如何消费现金有关。在弄清楚如何利用它从我们的口袋里掏出更多钱后,它现在开始着手帮助其他跨国公司做同样的事情——通过提供这些数据以及自己的分析工具购买。这意味着,与谷歌一样,我们已经开始看到过去几年由亚马逊平台驱动并基于其数据出现在其他网站上的广告。正如《麻省理工科技评论》去年指出的那样,这使得该公司现在成为谷歌的正面竞争对手——两家在线巨头都在争夺营销人员的大部分预算。然而,广告销售并不是亚马逊与谷歌展开竞争的唯一领域——它的亚马逊网络服务提供企业规模的云计算和大数据分析。这使得需要运行高度处理器密集型程序的公司能够以比建立自己的数据处理中心便宜得多的方式租用计算时间——就像谷歌的 BigQuery 一样。这些服务包括数据仓库 (Redshift)、托管 Hadoop 解决方案 (Elastic Map Reduce)、S3(用于运行自己的物理仓库操作的数据库服务)和 Glacier(一项存档服务)。最近添加到此列表的是 Kinesis,这是一种实时“流处理”服务,旨在帮助分析大量实时数据流。亚马逊还将大数据分析纳入其客户服务运营中。它对鞋类零售商 Zappos 的收购经常被认为是其中的一个关键因素。自成立以来,Zappos 因其客户服务而赢得了良好的声誉,并经常被认为是这方面的世界领导者。这很大程度上归功于他们复杂的关系管理系统,该系统广泛使用了自己的客户数据。2009 年收购之后,这些程序与亚马逊自己的程序合并在一起。最后,值得一提的是亚马逊通过亚马逊网络服务托管并允许分析的公共数据集。想要挖掘通过人类基因组计划发现的数据,NASA 的地球科学数据集还是美国人口普查数据?亚马逊托管了所有这些以及更多内容,并让任何人都可以免费浏览。亚马逊的发展远远超出了其最初作为在线书店的规模,这在很大程度上要归功于它对大数据原理的热情采用。在可预见的未来,它似乎将继续在这一领域开辟新天地。查看更多[color=var(--hyperlink-color,inherit)]大数据大师专栏。  




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