電子商務etl

Ⅰ 深圳市豐瑞祥電子商務有限公司怎麼樣

深圳市豐瑞祥電子商務有限公司是2017-11-01注冊成立的有限責任公司(自然人獨資)，注冊地址位於深圳市龍崗區平湖街道任屋村83號1樓101。

深圳市豐瑞祥電子商務有限公司的統一社會信用代碼/注冊號是91440300MA5ETLC6XJ，企業法人秦卓斌，目前企業處於開業狀態。

深圳市豐瑞祥電子商務有限公司的經營范圍是：經營電子商務；日用百貨、電子產品、數碼產品、電腦及配件、玩具、家用電器、服裝、服飾、鞋、帽、箱包、化妝品的批發銷售；國內貿易；貨物及技術進出口。^。

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Ⅱ 本人想通過電子商務做外貿業務，阿里巴巴的外貿平台效果怎麼樣回報率如何

你是什麼行業呢？某些行業是有細分化的外貿b2b平台的。
我看有人在推薦敦煌網，這個也是需要看你的產品，敦煌更多的是做wholesale，也就是小額批發，它更多的是B2C。
像阿里巴巴，慧聰網、環球資源這樣的大型平台，往往會聚集很多競爭對手，但很多老外也是非常喜歡在上面集體詢盤，抓住機會的話，也能創造不少的訂單。
現在國內很多企業都開始自己推廣，更多利用搜索引擎，SNS社交平台。這些你也可以考慮一下。

Ⅲ 電商平台如何更好地構建用戶標簽體系

構建用戶標簽體系主要根據用戶在歷史時間內的網購行為記錄，從網購時間點、內容深度剖析，針對用戶的基礎屬性、社交行為、互動行為、消費行為、偏好習慣、財富屬性、信用屬性和地理屬性等八大維度構建用戶標簽體系，以期綜合描繪平台消費者的行為特徵。

這其中，除了業務的輸入以及數據的支撐外，要想快速建立一套科學的標簽體系，還需要豐富的技術經驗以及智能的工具或平台來提供助力，如阿里雲或袋鼠雲的數據中台。

Ⅳ 你所了解的大數據，是真正的大數據嗎

什麼是大數據

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據時代存儲所面對的問題

隨著大數據應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的，就這個例子來說，我們很明顯的看到大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。

從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他IT基礎設施廠商未嘗不是一個機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基於塊和文件的存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。在這里，我們會討論哪些與大數據存儲基礎設施相關的屬性，看看它們如何迎接大數據的挑戰。

容量問題

這里所說的「大容量」通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。基於這樣的需求，客戶現在越來越青睞Scale-out架構的存儲。Scale-out集群結構的特點是每個節點除了具有一定的存儲容量之外，內部還具備數據處理能力以及互聯設備，與傳統存儲系統的煙囪式架構完全不同，Scale-out架構可以實現無縫平滑的擴展，避免存儲孤島。

「大數據」應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。

延遲問題

「大數據」應用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。舉個例子來說，網路成衣銷售行業的在線廣告推廣服務需要實時的對客戶的瀏覽記錄進行分析，並准確的進行廣告投放。這就要求存儲系統在必須能夠支持上述特性同時保持較高的響應速度，因為響應延遲的結果是系統會推送「過期」的廣告內容給客戶。這種場景下，Scale-out架構的存儲系統就可以發揮出優勢，因為它的每一個節點都具有處理和互聯組件，在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基於對象的存儲系統則能夠支持並發的數據流，從而進一步提高數據吞吐量。

有很多「大數據」應用環境需要較高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的性能)，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。

並發訪問一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。

安全問題

某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標准和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去並不會有這種數據混合訪問的情況，因此大數據應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。

成本問題

「大」，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控製成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的「效率」，同時還要減少那些昂貴的部件。目前，像重復數據刪除等技術已經進入到主存儲市場，而且現在還可以處理更多的數據類型，這都可以為大數據存儲應用帶來更多的價值，提升存儲效率。在數據量不斷增長的環境中，通過減少後端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點，都能夠獲得明顯的投資回報。此外，自動精簡配置、快照和克隆技術的使用也可以提升存儲的效率。

很多大數據存儲系統都包括歸檔組件，尤其對那些需要分析歷史數據或需要長期保存數據的機構來說，歸檔設備必不可少。從單位容量存儲成本的角度看，磁帶仍然是最經濟的存儲介質，事實上，在許多企業中，使用支持TB級大容量磁帶的歸檔系統仍然是事實上的標准和慣例。

對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的用戶以及那些應用規模最大的用戶都會定製他們自己的「硬體平台」而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。

數據的積累

許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。

靈活性

大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。

應用感知

最早一批使用大數據的用戶已經開發出了一些針對應用的定製的基礎設施，比如針對政府項目開發的系統，還有大型互聯網服務商創造的專用伺服器等。在主流存儲系統領域，應用感知技術的使用越來越普遍，它也是改善系統效率和性能的重要手段，所以，應用感知技術也應該用在大數據存儲環境里。

小用戶怎麼辦？

依賴大數據的不僅僅是那些特殊的大型用戶群體，作為一種商業需求，小型企業未來也一定會應用到大數據。我們看到，有些存儲廠商已經在開發一些小型的「大數據」存儲系統，主要吸引那些對成本比較敏感的用戶。

Ⅳ 商務智能在電子商務中有哪些應用

商務智能在電子商務中應用的重要意義，並對國內外商務智能的研究現狀進行了分析，構建了商務智能在電子商務中應用的I2EC階段模型。在分析中國文化對商務智能應用影響的基礎上，提出了中國文化視角下商務智能在電子商務中應用的研究模型。
一、中國文化視角下商務智能(BI)
在電子商務中應用研究的意義在信息時代，如何把電子商務企業(包括實施電子商務的傳統企業)利用信息技術和實施電子商務所積累的大量的數據金礦、轉化為對企業管理有用的信息、進一步提煉成對企業決策經營至關重要的知識進而全面提升電子商務企業的競爭力，而商務智能(Business Intelligence，簡稱BI)恰是擔此重任的理想選擇。
據《信息周刊》對2006商業科技100強的調查， 對大多數企業來說，信息仍然是一筆未被充分挖掘的資產，但BI的實施成功率可能不到50%」。Gartner研究公司的副總裁和著名的分析師Betsy Burton認為：商務智能(沒有成功)的核心問題不是技術問題，問題恰恰是商務領導人方面的失敗，他們沒有能夠確保企業得到他們所需要的信息，並且沒有把信息按照對企業目標有意義的方式進行調整，歸根到底是文化的問題。
二、商務智能(BI)國內外研究現狀及分析
(一) 商務智能(BI)國外研究現狀及分析
商務智能的概念由Gartner Group的Howard Dresner在1989年首次提出。Microsoft的創始人Bill Gates在1999年出版的Business @ the speed of thought using a digital nervous system一書中提到：首席執行官在提高一家公司的智商方面的作用，就是要營造一種氣氛，它促進信息共享與合作，給那些信息共享在其中有價值的領域以優先地位，提供使信息共享成為可能的數字工具，以及獎勵對充分的信息流作貢獻的人。可以說，Bill Gates的這本書蘊含了豐富的商務智能(BI)的思想。通過文獻查閱，筆者把國外與商務智能(BI)相關的研究分為三類：
1、對商務智能理論、技術方法和構架等方面的研究
Datamonitor，Stephan，Robert等學者對商務智能(BI)的理論、數據挖掘、神經網路與智能計算等商務智能技術、商務智能系統和商務智能的應用進行了研究。Neal等學者提出了在分布式異構環境中基於Agent的商務智能系統構架。
2、商務智能(BI)在電子商務企業的應用研究
Smith，Reddy等學者進行了商務智能(BI)在供應鏈管理(SCM)中的應用研究。Wells，Rick等進行了商務智能(BI)在客戶關系管理(CRM)中的應用研究。Rao等對商務智能(BI)與物流管理的關系進行了研究。Ruddock等對商務智能(BI)應用於企業的績效管理進行了研究。
3、商務智能(BI)在行業和政府等的應用研究
Ruddock等從企業績效管理的視角研究了商務智能(BI)在金融行業的應用，Skriletz等學者對商務智能(BI)在金融服務業中的應用進行了研究。Ric等對商務智能(BI)在零售業中的應用進行了研究。Business Objects White Paper論述了在通信行業如何成功實施商務智能(BI)。Kuma等對商務智能(BI)在保險業的應用進行了研究，其他的一些學者還對商務智能(BI)在制葯業、製造業和證券業等行業的應用進行了研究。
(二)商務智能(BI)國內研究現狀及分析
我國近年來也開始有一些學者在商務智能方面開展研究工作，有學者進行了商務智能理論和應用方面的綜述研究;有學者進行了商務智能在我國的發展現狀、問題及其對策的研究;有學者進行了商務智能在現代企業中的應用研究;有學者對商務智能(BI)的設計、部署與實現進行了研究;有學者對事件驅動式商務智能進行了研究;有學者從商務智能(BI)的管理、技術與應用方面進行了研究;有學者進行了ERP、CRM、SCM和商務智能(BI)協同商務建設的研究;有學者從文化的視角對IT採納和電子政務進行了實證研究。
三、商務智能(BI)在電子商務中應用的I2EC階段模型
電子商務企業在電子交易活動及相關活動(如：ERP、CRM、SCM、以及對合作夥伴、競爭對手、企業外部環境交互活動等)中積累了大量關於商流、物流、資金流、工作流和人的數據，這些數據量大，類型結構較為復雜，但是企業經營管理的基礎，對企業非常重要，有人把它比喻為數據金礦。商務智能(BI)通過 ETL、數據倉庫技術、數據挖掘技術和數據分析等技術把電子企業的數據金礦轉化為對企業經營決策有用的信息和知識，從而給企業帶來競爭優勢、商業機會和實實在在的利潤：也就是說給企業及管理者插上智慧的翅膀。
信息(Information)階段
處於該階段的企業IT戰略目標是使企業自身從數據金礦的負債階段轉變到企業的信息階段。企業為了實施信息化，購買大量的IT設備，購買或研發了軟體，聘用了工資不扉的IT人才，在IT基礎設施上進行了大量的投資，同時信息化為企業帶來了大量的數據金礦，這就形成了企業數據資產的負債階段，此階段企業致力於如何把數據轉化為對企業有用的信息。
跨部門的信息共享及智能(Intelligence)感知階段
電子商務企業利用數據倉庫(DW)等技術對企業中各部門異構數據源進行提取、凈化、裝載及集成(ETL)，以實現企業的信息流通和共享，對企業內、外部的變化及時感知並積極響應，從而實現電子商務企業的職能感知階段。
1、商務智能的延伸(Extension)階段
在該階段企業利用數據挖掘(DM)、知識發現(KDD)和決策支持系統(DSS)等技術，通過BI在企業客戶關系管理(CRM)、電子商務交易系統(E- Commerce)、企業資源管理系統(ERP)、供應鏈管理系統(SCM)和營銷系統等的成功應用，形成企業的增值信息和知識，並通過增值信息和知識在價值鏈內的利益相關者中的共享，給企業帶來更多的附加價值，從而實現電子商務企業的職能延伸階段。
2、通過智能外網實現企業信息日用品化(Commoditization)的增值階段。
企業通過智能外網把企業商務智能所形成的數據、增值信息和知識像日用品(Commoditization)一樣地銷售給新類型的客戶，實現數據的市場化，以把企業的數據金礦變成企業新的利潤增長點，發現新的市場機會和新的商務模式，增強企業的核心業務，為企業提供了持續的核心競爭力。
四、中國文化視角下商務智能(BI)在電子商務中應用的研究模型
企業本質上是一個動態的、不斷更新的一集共享的知識系統，具有學習和知識與創新知識的內在屬性，而管理者的任務就是管理和促進企業知識的共享、運用與創新。
中國文化視角下商務智能(BI)在電子商務中應用的研究模型如圖1所示。該研究模型採用Hofstede文化價值理論，在借鑒歐美西方發達國家的商務智能(BI)應用成功經驗基礎上，結合我國電子商務的特點，研究基於我國特有文化的商務智能(BI)的應用方法。該研究模型沿「理論基礎融合→理論推演/建模 →實證分析研究→得出結論(實施方案/指導原則)」的總體思路展開。

Ⅵ 中興極客電子商務股份公司怎麼樣

簡介：中興極客電子商務股份公司隸屬興中集團，是一家專業從事智能感測設備，集研發、設計、軟體開發及場景營銷解決方案為一體的創新型高科技企業，低成本打造新零售智慧化店鋪。其自主開發的「極客智慧門店系統」及自主研發生產的「極客三寶」智能產品，布署線上線下場景。以搭載公司開發的O2M近場營銷物聯網系統和雲計算、大數據為用戶提供近場感知、近場營銷、近場支付、BI數據分析等一站式SaaS系統。
法定代表人：姜思宇
成立時間：2017-11-01
注冊資本：10000萬人民幣
工商注冊號：440300202791044
企業類型：其他股份有限公司(非上市)
公司地址：深圳市龍華區大浪街道新石社區浪峰路7號1棟11層1109室

Ⅶ 雲智造電子商務（北京）有限公司這個公司具體做什麼的

1經營內容編輯
雲智造是專注於模具產業鏈在線交易的重度垂直B2B電子商務平台，致力於為模具產業鏈上的企業提供全面、精準、高效、安全的互聯網線上采購與供應服務。立志打造中國最大的模具產業鏈交易平台，建立"全面、精準、高效、安全"的優良互聯網商業環境。

2產品品牌編輯
雲智造核心團隊由深耕模具行業20餘年的業內資深人士及互聯網領域從業十餘年的專業技術團隊組成，平台功能完全符合製造業企業采銷流程，是最"接地氣"的模具產業鏈交易平台。
雲智造平台包含供應鏈管理中心、采購商會員中心及供應商會員中心三大模塊，用戶分別通過采購商會員中心和供應商會員中心實時進行采購執行和產品發布，雲智造超級供應鏈管理中心同時快速為采購雙方提供全面、精準、高效、安全的采購服務，並由雲智造專業服務團隊實時跟進每筆訂單狀態，為每筆交易的順利進行提供監督保障，幫助采購雙方企業建立良好的信用體系。

3公司架構編輯
雲智造平台所有上線的供應商全部是經過雲智造專業供應鏈團隊精心的選擇和評估的，每一家上線供應商都能夠保證產品真品正品，技術專業規范，服務貼心到位。由於雲智造集合了眾多的采購商的需求，形成了無比強大的議價能力，保證了所有上線的產品質優價廉。

4發展歷史編輯
雲智造平台規范的買賣流程幫助買賣雙方快速解決交易過程中常見的問題，為供求雙方建立無障礙的通道，解決了企業傳統渠道拓展市場的低效能高投入難題，不僅能為企業 "開源節流"，還能幫助中小型企業儲備豐富的供應資源，開拓更廣闊的市場！
參考網路：http://ke..com/link?url=pJtpTZXAHrJBPaNMJhdM3_-_4vXUbH