Von Schuldscheinen bis hin zu intelligenter Logistik: Warum sind die Big Data von JD.com vielversprechender als AlphaGo?

Eine Runde Go-Wettkampf zwischen Mensch und Maschine hat das Thema Künstliche Intelligenz (KI), repräsentiert durch AlphaGo, aktuell zu einem heiß diskutierten Thema gemacht. Bei einer Veranstaltung mit dem Motto „Die Zukunft verstehen – Einstieg in JD – Veränderungen durch Big Data “ , die am 19. März in der JD-Zentrale stattfand , war AlphaGo, das wichtige Erkenntnisse über die Zukunft der Menschheit gebracht hat, wenig überraschend der am häufigsten genannte Begriff.

Der Grund, warum AlphaGo die Geschichte neu schreiben kann, liegt im Wesentlichen darin, dass es bei einer Internetverbindung über genügend Daten für Berechnungen und Analysen verfügt. Betrachtet man die aktuelle Internetbranche, ist Big Data eines der am meisten beunruhigenden Konzepte in der Branche.

Während AlphaGo Berechnungen auf der Grundlage von Schachrekorden durchführt, die auf Big Data basieren, nutzt JD.com Big Data, um den Markt und die Benutzererfahrung zu fördern, die unserem wirklichen Leben am nächsten kommt.

Wie groß sind die Big Data von JD.com?

Wie wir alle wissen, ist JD.com als führende E-Commerce-Plattform der Branche ständig mit dem Konsumverhalten der Benutzer verbunden und hat Zugriff auf riesige Mengen an Benutzerdaten. Aber in welchem ​​Umfang handelt es sich bei JD.com um Big Data? Zhao Yihong, Vizepräsident für Technologie bei der JD.com Group, gab die folgenden drei Datensätze bekannt.

Erstens hat die Servergröße von JD.com mit 10.000 Einheiten ein branchenführendes Niveau erreicht, was zahlenmäßig sehr groß ist. Zweitens führen diese Cluster täglich 200.000 Berichtsanalysen durch und verarbeiten täglich 15 Milliarden Datenzeilen, was letztendlich dazu führt, dass das Gesamtdatenvolumen von JD.com sehr groß ist.

Laut Zhao Yihong hat das gesamte Big Data-Volumen von JD.com mittlerweile 100 PB erreicht und wächst täglich um 1,5 PB. Dies ist nur die aktuelle Situation und es kann nicht ausgeschlossen werden, dass es morgen erneut zu einer Erhöhung um 100 % kommt.

Wo liegen die Anwendungsgebiete von Big Data?

Zhao Yihong sagte, dass Big Data bei JD.com hauptsächlich in drei strategische Schritte unterteilt sei. In den letzten Jahren wurden zahlreiche Arbeitskräfte und Ressourcen in den Aufbau der Big-Data-Technologieplattform von JD.com investiert. Auf Grundlage dieser Technologieplattform konnten Dateneinblicke sowie die Gewinnung und Entdeckung von Datenwerten realisiert werden, sodass der Wert von Big Data in den Hauptgeschäftsbereichen von JD.com allmählich erkannt wurde. Die nächste Ebene wird die Entdeckung und Anwendung kommerziellen Werts sein. Wie Big Data gut in das Geschäft von JD.com integriert werden kann, ist zum Schlüssel für die zukünftige Entwicklung geworden.

In diesem Zusammenhang gab Zhang Chen, CTO der JD Group, zwei wichtige Informationen.

Der erste Punkt besteht darin, hohe Effizienz und niedrige Kosten anzustreben, wie beispielsweise den JIMI-Roboter von JD.com. Zhang Chen gab bekannt, dass derzeit mehr als 50 % der Kundendienstgespräche von JD.com zwischen JIMI und Benutzern stattfinden. Die Bewertung von JIMI für den Pre-Sales-Service ist oft besser als die für den Kundendienst. Kunden müssen Produkte verstehen, bevor sie etwas kaufen. Aufgrund seines Verständnisses der Benutzeranforderungen und der Datenanalyse kann JIMI eine relativ umfassende Antwort geben. Dadurch verbessert sich nicht nur die Benutzererfahrung, sondern es ergeben sich auch enorme Kosteneinsparungen, insbesondere vor dem Verkauf.

Ein weiterer Punkt ist, dass JD Finance zu einem Big Data-Kreditauskunftssystem geworden ist, das es ermöglicht, die traditionellen Konsumgewohnheiten der Benutzer zu ändern. Durch Bezugnahme auf das persönliche Kreditdatenmodell kann JD Baitiao innerhalb weniger Minuten entscheiden, ob den Benutzern Kredite gewährt werden. Dadurch können die Benutzer im Voraus konsumieren, während JD gleichzeitig einen gewissen Sicherheitsfaktor einhält. Darüber hinaus kann JD Finance auch Kredite an Händler vergeben. Durch die Analyse großer Datenmengen kann ermittelt werden, ob Händler für Kredite in Frage kommen und wie viel sie leihen können. Kredite können innerhalb von drei Minuten genehmigt werden, was Händlern hilft, auf JD besser zu arbeiten.

Präzise Big Data optimieren das Benutzererlebnis

Das riesige Volumen an Big Data selbst bietet Unternehmen genügend Referenzwerte, aber um diese Daten in tatsächliche Dienste zu implementieren, bedarf es einer Datenanalyse, um Big Data präzise zu machen.

Am Beispiel der Optimierung der Lieferrouten im E-Commerce-Bereich war die von manchen Lagermitarbeitern zurückgelegte Distanz während der „Double Eleven“-Periode fast so groß wie die eines Marathonläufers. Daher war es wichtig, die Route besser zu planen. In mehr als 100 kleinen und mittelgroßen Lagern verwendete JD.com Big-Data-Analysen, um spezielle Algorithmen zu entwickeln, die die Zeit für die Kommissionierung eines einzelnen Artikels von 22 Sekunden auf 16 Sekunden reduzierten.

Darüber hinaus erfordern viele Aspekte des Vertriebsprozesses, beispielsweise der Fahrzeugtransport, auch Big Data-Analysen. JD nutzt intelligente Logistik, um die besten Lieferrouten auszuwählen, die Fahrzeugauslastung zu erhöhen und die Anzahl der Leerfahrten zu reduzieren. Mithilfe von Big Data-Analysen, unter anderem zu Wetterbedingungen, werden Lieferrouten optimiert, mit dem Ziel, die Waren so schnell wie möglich an die Benutzer auszuliefern.

Auch vor dem Verkauf der Waren unterstützen präzise Big Data das personalisierte Einkaufserlebnis. JD.com entwickelt derzeit das Konzept eines Smart Stores. Alles basiert auf dem Verständnis der Benutzer und genauen Urteilen auf der Grundlage von Benutzerporträts. Aus einer bestimmten Perspektive besteht die Grundlage für die echte Wertschöpfung von Big Data darin, sehr genaue Benutzerporträts zu haben und Konflikte in den Dateninformationen zu vermeiden. Die genaue Identifizierung von Benutzern ist der Kern der Big Data-Analyse.

Zhang Chen betonte, dass JD.com im Vergleich zu anderen Unternehmen über die umfassendsten, genauesten und längsten Wertschöpfungskettendaten im chinesischen E-Commerce verfügt. Während präzise Big Data das Benutzererlebnis optimieren, wird JD.com auch schrittweise Big Data und Cloud-Dienste öffnen, um gemeinsam mit Partnern einen größeren Mehrwert zu schaffen.

Die Anzahl der Go-Varianten übersteigt die Anzahl der Atome im Universum und AlphaGo hat die Sicht der Menschheit auf Go mit nur einem Zug verändert. Die Big Data von JD erfordern den Einsatz von 10.000 Servern und haben das E-Commerce-Erlebnis von zig Millionen JD-Benutzern verbessert, von Schuldscheinen bis hin zu intelligenter Logistik. In diesem Sinne ist JD uns näher und hat eine vorstellbarere Zukunft.

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