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-观远数据:AI+BI 构建新零售决策大脑

作者:it技术知识网 阅读次数: 时间:2019-05-28 17:41:10

摘要:[十亿国家权力路透社2018年8月3日的零售数字服务组装零售市场的数字化分论坛,查看数据远远合作伙伴的想法,副总裁路一桫发表了一篇题为“AI + BI的文章,以建立一个新的零售决定大脑“的讲话。她在瞬息万变的市场环境中几个层次进行分析,如何可以做到非常有效地弃用货物,物品发现一触即发之势,使成千上万的人千面,千面千店,以及供应链大家究竟如何必须结束整个信道,基于大数据来预测全品类,全周期的能力。鹿邑沙也提到三种元素背后的“人,货,场”有零售业一个非常核心的要素,是“大脑决定”,如何建立这一决定大脑?据悉,大会以“活力”为主题,数十亿状态

  【亿邦动力路透社2018年8月3日的零售数字服务组装零售市场的数字化分论坛,查看数据远远合作伙伴的想法,副总统露依莎发表了一篇题为“AI + BI,建立一个新的零售决策的文章大脑“的讲话。她在瞬息万变的市场环境中几个层次进行分析,如何可以做到非常有效地弃用货物,物品发现一触即发之势,使成千上万的人千面,千面千店,以及供应链大家究竟如何必须结束整个信道,基于大数据来预测全品类,全周期的能力。

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  鹿邑沙也提到三种元素背后的“人,货,场”有零售业一个非常核心的要素,是“大脑决定”,如何建立这一决定大脑?

  据悉,大会以“活力”为主题,数十亿邦动力网,网络管理器的想法,本次会议将分红行情,数字现场,数字营销,数字化供应链,零售业务数字对接,对接跨境电供应商服务和其他主论坛和分论坛切割,带领企业洞察进化方向。

  远数据合作伙伴,副总统露依莎视图

  温馨提示:这篇文章是速记初稿,以确保现场嘉宾的原意,删节,或存瑕疵,敬请谅解。

  以下是鹿邑沙演讲:

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  大家早上,我们分享下四个方面:

  我,对后市远

  成立于2016年9月至今的数据来看,核心团队来自美国的老牌商业智能软件公司,另一半来自支付宝,阿里云互联网公司的平均个人商业智能数据分析已超过10年,大数据技术相关经验开始有幸拿到了A轮融资中,红杉资本领投。

  为什么我们要开始做掉的数据来看,我们接触的很多的本土新锐企业,同时也是服务的许多国际公司,国内和国外的土壤是整个数据分析和大面积的我们所服务的国际公司来说是非常不同的经常有非常大的数据分析团队,但非常有能力的国内客户建立非常大的数据分析团队,但也有很多国内的客户,无论是在一个团队或构建和配置使用该工具的功能和数据分析的应用,仍然是一些相对较弱的偏见。因此,我们认为我们可以做一个产品足够好,学习门槛低足够的技术足够强大到足够的灵活性,以分配给更多的零售商和客户在中国的土地使用,这是我们做一点远观数据。

  分析的基础上,必须在这样的环境中进行快速,最敏捷的快速构建系统,则步骤步骤后,进行个性化分析系统的基础上,建设一批行业的典型应用的能力,包括行业最佳实践,与如何将这些进一步说,从人们寻找的人追这个自动分析和预警数数的实现,下一步就是在整个过程中与一些知识库一起进行分析,以能够激励业务人员的行动建议和理念,一步一个脚印地AI算法应用的最终深度,这是我们总结出来的5A战略,销售,施工,企业的决策路径大脑每层。

  四,案例分析

  案例一:来伊份。当我们的老板,决策就习惯了看在任何时候的数据,并在任何地方都可以找到它有趣的变化将发生在整个组织中,建立一个大屏幕的数据不需要很冷静,但肯定是有用的,并很快。来伊份的SAP系统,这样的轻量级平台的整体分析和无缝集成的SAP系统,以便它可以帮助企业盘活不管是什么样的系统,在这种情况下,我们对SAP系统的等效采取一个轻量级的平台,让商务人士更可能的是,数据可以利用起来,在算法方面,我们有深入的合作,目前正在进行中。

  案例二:TODAY。今年有超过400家商店,希望通过1000突破,我记得当时村里哥哥接受采访时说,当线路200之后开专卖店将反映深刻的感受撕裂式的增长,如何应对这种撕裂式增长,数据层面上,我们协助TODAY规划整个大的火源数据的计划,从技术到更通用的数据可视化分析,再沉淀模型和算法,使应用程序。在这里和大家分享一下几个典型场景,作为线路也是劳动密集型的零售业务,事实上,基层从业人员基本不均匀数字,我们必须给他们精力充沛,最直接的就是通电移动需要我们去帮助每一个基地经理可以看到核心指标的状况和操作应该是最关心的手机端,有什么好经理需要关注从专家的角度来看,我们做得很好推的每个经理,包括滞销商品,库存和主要异常。我们必须做的最好的数据一步,对于在此基础上整合的平台,坐在家里,就可以看到在整个系统中的所有商品。在中国,面临的最困难的事情是如何找到他们疯狂开店或雇用这么多优秀的管理者,特别是在许多全国连锁品牌都在地区性的,在同一时间区域密集开店人才缺口非常大,我们如何最好的想法,以固化系统,我们做了很多的诊断,包括采用虚拟存储动态基准标准屏幕,这一次只是想拿到体检报告,每家店每天应该有自己的标准指标各诊断对比是健康或不健康的,应该用什么样的策略。

  案例3:这是这整个业务流程自动化的例子是一个国际品牌,很多商品,劳动力需要做很多事情,以能够匹配的商品库存数字的整个部这些规则治愈,原容易出错的手动和两天前的两分钟,工作的变化重复,这是自动化的典型应用。

  案例四:需求预测的基础上,新的思路和方法的需求预测,(显示PPT)这个图是从语音识别,机器翻译等常用算法机器型号借来的,非常创新的零售使用它们,所取得的成果是%的增幅超过10 ,需求预测进行了优化,以提高整个供应链,链,包括优化生产计划,包括减少经销商库存的能力,仓库调度可减少交叉销售机会,减少损失造成的,因为产能规划,所以在这一点同样跨越时间,用机器学习算法超出了原来的手工统计方法的限制,以预测。

  (显示PPT)这是一个简单的总结,使用这种业务决策的可实施,以增强大脑发育,降低成本,提升效率。

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