揭秘京东大数据

如今，我们已经进入移动互联网时代，大数据扑面而来。对于京东来说，大数据到底都能够起到哪些作用？5月26日，老冀在贵阳大数据博览会上见到了京东大数据部副总经理邢志峰，也就是京东研发部门内部俗称的“邢捕头”，向他请教了一下京东大数据的一些问题。

邢捕头算是京东大数据的资深员工了，他在2009年就加入了京东，一直在京东数据部门。当时《武林外传》挺火的，同事们看他做事认真，于是给他起了个电视剧里面角色的外号。

（图：京东大数据部副总经理邢志峰）

分分合合的大数据路线

京东大数据说来话长，实际上，它经历了一个分分合合的过程。

2009年7月的时候，邢捕头的心情可没有现在轻松。那个时候，快速增长的业务带来了海量的数据需求，业务部门扔过来大量的数据，几乎天天到他那里来“讨账”。于是京东数据部在2009年底正式成立。

到了2010年下半年，数据部依照服务职能对象的不同拆分为两个团队，其中一个主要面向采销、市场等部门，另一个数据团队则为仓储、物流等部门提供服务。

巧合的是，这两支团队也选择了不同的技术路线。一个选择了基于开源的MySQL自建数据仓库，自主开发配套的数据调度生产、数据分析提取、数据知识管理、数据报表呈现及数据质量监控的产品体系，并建设相应的数据集市与业务部门联合推广使用。

另一个数据团队选择了购买ORACLE RAC小型机/ORACLE BIEE商业智能平台，数据处理效率也得到了明显提高。

但是随着京东业务的不断扩张和高速增长，商业软件的局限性就日益显露出来了，主要表现在两个方面：

一个是维护成本高，商业软件此后的每一次升级都要请原厂的专家上门，这个服务费可是相当的高。

另一个更重要的则是快速响应能力。电商行业变化非常快，几乎每天业务部门都要做一些策略调整，比如增加某些品类，砍掉另一些品类，而商业软件都是模块化的，并没有那么强的灵活性，响应速度根本跟不上业务的发展。实际上，我们看到一些使用了商业软件的电商在这个方面吃亏不小。

到了2012年年初，为了更好地应对业务的快速增长，京东数据部又合在了一起，并且确定了基于Hadoop的分布式开源技术架构，原来的SQL Server和ORACLE数据仓库均退出了历史舞台。在Hadoop的基础上，京东开发出了JDW企业级数据仓库，目前集群的总存储量已经达到了50PB以上，是名副其实的大数据。

更加真实有效的大数据

在贵阳大数据博览会上，出任京东集团高级副总裁及京东研发体系负责人的张晨表示：“京东全品类、全价值链的电商数据在行业内具有稀缺性，它使得京东大数据在数据、模型、技术、工具等多个层面高度的整合和统一，大大提升了大数据在整个集团内融合和利用的效率，促进大数据的 价值挖掘。”

简单来讲，京东大数据的优势得益于京东电商业务的全价值链数据。由于京东的主要业务是自营式电商，而且要求端到端的流程控制，使得京东的大数据覆盖了电商的全部流程，从采购、库房、销售、配送到售后、客服，整个链条是完整的。

“数据不仅仅大才有价值，如果不完整或者只是局限于某个点的话，价值就小了。京东的数据很完整，量又很大，这个数据就很值钱。”邢捕头认为。

而且由于京东对商品交易过程实行严格的管控，在京东平台上进行代购和刷单的行为都是不允许的，这也使得京东的用户数据更加接近真实用户的真实需求。

有了真实有效的大数据，京东就可以做很多的事情，比如精准营销、用户画像、C2B定制，等等。

以老冀为例，比如老冀想在京东上买本《从零到一》，结果正好这本书脱销，老冀于是点击了一下“到货提醒”。过了几天，老冀收到一封邮件，告诉老冀这本书已经到货了，并且还推荐了《奇点临近》、《创业者的思考》，老冀发现这两本也是自己想要的书，于是照单全收。

不过，老冀感觉京东每次登陆的主页面还是非常庞杂，似乎不如美国亚马逊那么简洁、个性化和有针对性。邢捕头坦诚，目前京东在A/B 测试方面还不如亚马逊成熟。所谓A/B 测试，就是先建立一个测试页面，这个页面在呈现逻辑和内容上与原有页面有所不同，然后将这两个页面以随机的方式同时推送给所有浏览用户，接下来分别统计两个页面的用户转化率，即可了解到两种策略的优劣。还有一个也是跟中国网民的购物习惯相关：大部分美国网民购物非常直接，而中国网民则喜欢那种“逛”的感觉。

大数据还有个很大的作用，就是用户画像。前面老冀谈到京东有个很独特的优势，就是数据更加真实可靠。而且经过了十多年的发展，京东的商品品类也已经非常丰富，目前已经有接近1亿SKU。很多商品本身就会有用户特征，比如女士的胸罩和内衣，男士的刮胡刀，等等。京东根据这些购买行为给用户打上标签，直至勾画出一幅清晰的用户画像。

有了用户画像，京东就可以做很多事情了。举个例子，根据用户在下单前的浏览情况，京东就可以了解用户的购物性格是冲动型、理性型还是犹豫型。对于冲动型用户，京东直接推荐给Ta最畅销的同类商品，而理性型用户则推荐给Ta口碑最好的商品。

京东还将用户画像数据提供给网站智能机器人JIMI，使得JIMI能够快速理解用户意图、从而对用户进行个性化关怀，从而大幅度提升用户的满意度。

而随着2014年京东收购了腾讯的实物电商部门，并将其数据整合进来，京东大数据的准确性又得到了提升。此外，京东的大数据还能够与腾讯的QQ/微信大数据结合起来，从而开展更有针对性的营销活动。从过去一段时间双方的联合推广来看，大数据功不可没。

帮助业务部门决策

其实，大数据还能够做更多的事情。对于邢捕头所在的部门来说，最重要的还是帮助业务部门更好地决策。

比如目前市面上有那么多款手机，京东手机采销部门到底应该采购哪一款手机？就可以根据京东大数据参考决策。如今，京东更深入了一步，在2013年推出了JDPhone计划，与手机厂商一起打造用户喜欢的手机。

举个例子：京东大数据显示，近半年来在京东购买过两次以上手机的用户，其中34%都选择了更大屏幕，但是5.5寸是他们接受的极限，因此建议手机厂商选择4.8-5.5寸屏幕作为最优尺寸。最近这几年，正是基于大数据的威力，JDPhone计划先后与中兴、华为等手机制造企业合作，推出了目前市场上很多畅销的机型

“我们的数据能够帮助业务人员做决策和判断，能够利用很多统计方式展现报表，以更加形象、实时和统一的方式提供给他们，通过业务应用服务于我们的消费者。”邢捕头对于自己的工作感到非常自豪。

2011年11月，京东准备对快递包裹收费。那么，当用户的订单金额到了多少才能够不收费呢？为此，京东大数据部门模拟了一个场景，分别按照用户订单免运费下限为19元、29元到89元之后，对京东的整体毛利情况做了一个详细的测算，然后找到了比较合理的价格区间，将报告提交给了公司高层，对于配送费的合理制定起到了很好的辅助决策作用。

如今，对于京东高达上亿的SKU，单是补货就是个大问题，如果只是依靠人工补货根本就忙不过来。京东供应链研发团队自主开发了一套补货系统，项目上线之后，给图书部门的采购补货工作带来了极大的便利。面对超过百万而且不断增长的SKU，图书业务部门的采购人员并没有显著增加

此外，京东还将自己的大数据拿出来，与复旦大学联合推出了复旦-京东信息消费指数，包括消费者行为与信心指数、电子商务行业景气度指数、电子商务便利度指数三大子指数，共同构成了一个完善的指标体系，综合反映了当前信息经济消费情况，能够为政府政策、行业发展、消费者行为模式等提供重要的参考价值。这也是目前我国首个用于评估电子商务、“互联网+”等信息要素集聚程度以及绩效表现的综合性指数。

马上就要到618京东大促了，6月18日和19日两天，也是京东大数据部门最忙碌的两天，他们要收集这次大促全方面的数据，经过数据挖掘并整理之后提供给京东高层，为下一步的决策做参考。

由此可见，京东已经离不开大数据，而大数据也已经成为京东武器库中最重要的武器之一。

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