소닝 백사 내공: 큰 데이터 최적화 물류

위에서 기술이 소매 앞부분인 소비자라는 단말만 하면 물류는 큰 데이터가 무대 위에서 연습하는 내공 중 하나라고 할 수 있다.가장 짧은 시간, 가장 빠른 속도로 가장 짧은 경로가 어느 상품을 골라낼 수 있다는 것이다.또는 상품 배정, 버스 노선 배정 및 전체 노선 계획에서 더 높은 효율을 할 수 있도록, 일방적으로 사용자에게 좋은 쇼핑 체험을 하게 하고, 한편, 원가에서 효과적인 통제를 할 수 있다.이 두 방면에 근거하여, 우리도 팀워크와 관련된 데이터가 발굴되어 산법과 모형에 근거하여 최적화할 것이다.소녕IT 본부 관계자는 말했다.

현재 소닌의 물류 시스템은 큰 데이터 지탱 아래 경쟁력 수준으로 높아지고 있다.이 같은 관계자는 소닝에서 발생한 실질적인 사례를 들어 지난해 아이폰6국내 최초 발행일, 소닝은 큰 데이터 분석과 응용, 소비자에 대한 구매 행위를 예측하고, 택배원이 소비자의 최근의 매장에서 배송될 수 있도록 배송 시간을 크게 줄이고, 데이터는 이날 가장 빠른 기록은 반시간, 소닝은 현장에 검증, 스티커 서비스를 제공해 상하이 장녕구의 왕여사가 중국 최초의 정판 아이폰6의 소유자가 됐다.

이 관계자는 소녕 백사의 기술이 쌓여 소비자들에게 좋은 쇼핑 체험을 제공하고 물류상 체험의 직관적인 표현은 물류의 배송 속도가 매우 빠르다는 것.그러나 소녕은 품종적으로 확장됨에 따라 시스템이 부단하게 최적화되어야 한다. 특히 상대적으로 특발한 지역이 아니라 더 좋은 기술수단을 찾아서 자원에 더 효율적으로 활용해 소비자들에게 상대적으로 높은 수준의 복무를 제공해야 한다.

소녕IT 본부 관계자는 "소녕이 그동안 만들어온 것은 데이터 문화, 데이터로 말하는 자료로 데이터로 지침이다"고 기자에게 말했다.소녕, 가장 자주 언급되면, 데이터로 말하는 것이 좋은가? 데이터를 보십시오.두 번째는 데이터 가이드 ——두뇌 결정을 할 수 없다.

이로써 소녕의 데이터 부문은 업무 부문에 다중 서비스를 제공해야 한다.우선 보고서 서비스, 즉 즉시 상호 분석을 통해 운영 부서의 실시간, 풍부한 데이터 지원, 정확한 데이터 지원, 모든 운영 부서에서 데이터 대화를 돕는 문제입니다."예를 들어 당신이 이벤트를 한 번 해봤는데 평가 활동이 어떻습니까? OK, 당신은 바로 유량의 데이터를 꺼내면, 유량 전환된 데이터를 꺼내 주세요.유량을 가져왔는지, 가져온 이 유량의 질량은 과연 어떤지 일목요연하다."

두 번째는 바로.엔진 서비스엔진은 대형 데이터의 기술을 응용할 수 있다는 뜻이며, 보고서 보무와 직접적으로 기업의 생산 경영 활동에 직접적으로 끼워져 있는 데이터가 기업의 전체 업무에 직접적으로 영향을 준다는 것이다.“ 간단한 예로 사용자가 소닌의 바운더에 상품을 쇼핑카에 넣은 것은 사실이 아닐 수 있다. 이때 우리는 실시간 데이터와 데이터를 채집해서 고객이 사지 않는 원인을 찾은 후 데이터 분석에 따라 서비스를 최적화할 수 있다. ”"진실로데이터과학의 모형과 그것의 정확률과 업무에서 사용할 가능성은 더욱 높아진다.상술한 책임자가 말하다.

사실 소녕은 큰 데이터 사용에 머물지 않았다보고서 서비스또는 엔진 서비스가 아니라 이 서비스를 통해 결국 업무체계를 통해 피드백을 통해 반관적인 데이터가 개입되는 정도가 적당한지도 알 수 있다."이것은 사실 데이터의 폐쇄쇄, 바로 피드백, 끊임없이 최적화된 시스템이다."전술 책임자가 표시하다.

그래서 소녕, 데이터와 업무가 결합된 깊이에서 일방적으로 업무 프로세스 개입 정도이며, 다른 방면은 하나의 과학적인 평가 시스템을 통해 데이터 엔진에 대한 효과에 대해 평가하는 것이다.

현재 소닌의 데이터 부문은 이미 직접적으로 업무 부문과 대접하고 있다.올해 소령은 큰 데이터 능력을 운용 서비스를 통해 사회로 개방된다.“소닌은 국내 기업에서 이른 ‘데이터 보안 규범 ’을 세운 기업으로, 수치에 대한 민감도가 일련의 엄격한 규범을 강조하고, 대외적으로 공개한 데이터는 데이터 청소, 탈민 후 데이터다 ”고 강조했다.전술 담당자는 기자에게 말했다.특히 정협위원인 장근동 회장의 최근 2년 동안 양회 제안 중 개인의 프라이버시 안전에 대한 제안이 담긴 것은 소녕 이 문제에 대한 고도의 중시와 전망성을 중시하고 있다.