【大数据案例】农夫山泉用大数据卖矿泉水
国营概述1
2、与市场营销相比较： 复杂性 风险性与不确定性 竞争激烈性 规范性与约束性
3、与国际贸易相比较： 商品交换的主体不同 商品流通形态不同 作业流程不同 主动性不同 评价二者效益的信息来源不同
挖掘大数据，让阿迪达斯有了许多有趣的 发现。同在中国南部，那里部分城市受香港 风尚影响非常大；而另一些地方，消费者更 愿意追随韩国潮流。同为一线城 市，北京和 上海消费趋势不同，气候是主要的原因。还 有，高线城市消费者的消费品位和习惯更为 成熟，当地消费者需要不同的服装以应对不 同场合的需要，上班、 吃饭、喝咖啡、去夜 店，需要不同风格的多套衣服，但在低线城 市，一位女性往往只要有应对上班、休闲、 宴请的三种不同风格的服饰就可以。两相对 比，高线城 市，显然为阿迪达斯提供了更多 细分市场的选择。 实际上，对大数据的运用，也顺应了阿迪 达斯大中华区战略转型的需要。
日常运营中，会产生销售、市场费用、 物流、生产、财务等数据，这个“展现”的 过程长达24小时，也就是说，在24小时后， 物流、资金流和信息流才能汇聚到一起，彼 此关联形成一份有价值 的统计报告。当农夫 山泉的每月数据积累达到3TB时，这样的速 度导致农夫山泉每个月财务结算都要推迟一 天。更重要的是，农夫山泉的决策者们只能 依靠 数据来验证以往的决策是否正确，或者 对已出现的问题作出纠正，仍旧无法预测未 来。
网上疯传的一篇帖子«互联网的一天»： 每天互联网要发出2940亿封邮件，200百万篇 博客，1288个新应用可供下载，数据流量可 以刻1.68亿张DVD光盘。 IDC在其发布的报告中也指出，2011年产 生了1.8万亿的大数据，这相当于每位美国人 每分钟写3条Tweet，而且还是不停的写 2.6976万年。未来十年全球大数据将增加50 倍，管理数据仓库的服务器数量也将增加10 倍以上。
农夫山泉的信息化
农夫山泉的信息化引言近年来，随着信息技术的不断发展和普及，各行各业都在积极推动数字化转型和信息化建设。
农业领域也不例外，农夫山泉作为中国知名的矿泉水品牌，也在积极探索和应用信息化技术，以提高生产效率、提升产品质量，实现农业可持续发展。
本文将以农夫山泉的信息化为案例，探讨其在生产管理、供应链管理、品牌宣传等方面的应用和效果，并展望其未来在信息化领域的发展前景。
农夫山泉的生产管理信息化为了提高生产效率和产品质量，农夫山泉在生产管理方面进行了信息化建设。
首先，农夫山泉引入了物联网技术，实现了生产设备的智能化和自动化。
通过将生产设备与互联网连接，可以实时监测设备运行状况、进行远程控制和维护，提高了生产线的稳定性和可靠性。
其次，农夫山泉建立了生产管理系统，将生产过程中的各环节进行数字化记录和管理。
通过采集、分析和利用大数据，农夫山泉可以实时监测生产进度、产品质量和库存情况，及时调整生产计划和采购方案，提高了生产效率和产品质量的可控性。
此外，农夫山泉还利用信息化技术，对原材料、半成品和成品进行追溯管理。
通过建立全程追溯系统，农夫山泉可以实时查看和追踪产品的生产过程、原材料来源、质检记录等信息，确保产品的安全、可靠和可追溯性。
农夫山泉的供应链管理信息化农夫山泉的供应链管理也得到了信息化的应用和改进。
通过引入电子商务平台和供应链管理系统，农夫山泉实现了与供应商、经销商和零售商之间的信息共享和协同管理。
首先，农夫山泉利用电子商务平台，实现了在线订单管理和供应链协调。
通过与各级渠道商的实时连接，农夫山泉可以准确掌握市场需求、销售情况和库存信息，及时调整供应计划和配送策略，提高了供应链的灵活性和响应能力。
其次，农夫山泉建立了供应链管理系统，对供应链中的各个环节进行统一管理和控制。
通过采集和分析供应链中的各类数据，农夫山泉可以实时监控和评估供应商的绩效和风险，优化供应链配置和合作关系，提升供应链的效率和可持续发展能力。
五个真实的数据挖掘故事
五个真实的数据挖掘故事数据君推荐互联网, 分析视角, 数据发布, 营销观点超过321人围观1条评论*利用大数据后，农夫山泉会发生管理变革吗？YES*中国能制作出类《纸牌屋》的电视局吗？NO*大数据可以给阿迪达斯带来利润吗？YES*网易数据工程师可以当“媒婆”？YES*中国政府未来会开放数据吗？YES*正在到来的数据革命改变政府、商业和我们的生活……《纸牌屋》文_本刊记者周恒星赵奕伏昕昝慧昉李春晖编辑_杨婧房煜王琦就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks 所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。
有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。
这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？这些质疑并非没有道理。
中国确实没有大数据的土壤。
“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。
很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。
在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。
即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。
阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。
即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。
在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。
农夫山泉数字化转型案例
农夫山泉数字化转型案例农夫山泉是中国领先的天然矿泉水品牌，如今它以其成功的数字化转型案例而闻名。
本文将介绍农夫山泉数字化转型的过程和取得的成果。
首先，让我们来看看农夫山泉数字化转型的动机。
随着互联网的迅猛发展，传统行业面临了新的挑战和机遇。
农夫山泉意识到数字化转型可以帮助他们更好地满足消费者的需求，并在市场上保持竞争优势。
因此，他们决定利用互联网和技术的力量来改进其管理和运营方式。
接下来，农夫山泉采取了一系列的措施来实现数字化转型。
首先，他们建立了一个全新的电子商务平台，使消费者可以方便地购买农夫山泉的产品。
这个平台提供了多种支付方式和便捷的配送服务，大大提高了消费者的购物体验。
其次，农夫山泉通过大数据分析来了解消费者的需求和偏好。
他们利用这些数据来优化产品的研发和营销策略，使其更好地满足市场需求。
此外，农夫山泉还利用大数据分析来改进内部运营，提高生产效率和产品质量。
此外，农夫山泉还积极拥抱新技术，如物联网和人工智能。
他们通过在生产线上安装传感器来监控生产过程，并及时发现和解决问题。
此外，他们还利用人工智能技术来改进客户服务，提供个性化的建议和推荐。
通过这些数字化转型措施，农夫山泉取得了显著的成果。
首先，他们的销售额大幅增长，市场份额得到了巩固。
其次，农夫山泉建立了一个强大的品牌形象，成为消费者心目中的首选矿泉水品牌。
最重要的是，数字化转型使农夫山泉成为了一个创新驱动的企业，为行业树立了榜样。
总结起来，农夫山泉的数字化转型案例向我们展示了传统行业如何利用互联网和技术来适应市场变化，并取得巨大成功。
通过建立电子商务平台、利用大数据分析和拥抱新技术，农夫山泉实现了业务的快速发展和持续创新。
大数据融合及应用解决方案
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁 定主流消费群体
•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业 •大数据，变革思维 •大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
一、大数据时代的思维变革
“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代 析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所 “样本＝总体”。
允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
在愚人节当天围 绕品牌的口号展
开话题
趣多多到 底做了些
什么
目录
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与 维的大变革！
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙， 们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式， 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
教学大纲_大数据应用案例
《大数据应用案例》教学大纲课程编号：121312B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课√专业选修课□学科基础课总学时： 32 讲课学时：32 实验（上机）学时：0学分：2适用对象：统计学（大数据分析）先修课程：数据科学导论、大数据计算机基础一、教学目标该课程是针对统计学（大数据分析）本科学生开设的，其主要目的是通过若干案例为学生展示大数据分析技术在社会经济各领域的应用情况。
本课程以实际工作中的案例进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据预处理和常用统计分析方法的基本思路和软件实现，python面向对象的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。
课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对统计分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。
采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配四、教学内容案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水农夫山泉，在全国有十多个水源地，把水灌装、配送、上架，如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本，成为问题的核心。
SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发，首先需要把大量数据纳入数据库，包括高速公路的收费、天气、配送中心辐射半径、不同市场的售价、各地的人力成本等，再将办事处、配送中心等纳入到体系中，形成动态网状数据结构，这些数据通过工具定时抽取到SAP BW或Oracle DM。
再用特定的算法对这些数据进行处理，最后通过Business Object（对数据进行检索和处理的ActiveX组件）展现。
《大数据基础》大数据分析与挖掘
5.1.1 数据挖掘起源
➢ 数据挖掘从诞生起就是一个直接面向实际应用的学科领域。 ➢ 大数据时代，数据增长是一个不容回避的棘手问题，数据的来
源包罗万象，归纳起来主要有三个重要来源。
● 人类社会在生产、生活、娱乐、教育、科研等各个方面产生的大量 数据蜂拥而至。 ● 人类自身的一举一动也产生了数据，拍摄照片、录制视频、网上社 交、电话、邮件以及网上购物等都会产生大量的数据。 ● 在物联网世界中，万事万物都在产生数据，而且是不受时间和空间 限制的。
5.1.2 数据挖掘定义
12
③ 数据挖掘的最终目标是获取知识，而这些知识往往具有局限性和针对性。 数据挖掘发现的知识首先要具备可接受、可理解、可运用的特征，但同时并 不要求发现的知识具有普适性，仅需要其在某个领域或者针对某种具体问题 时有效即可。
④ 知识来源于数据，但知识本身的表现形式是多种多样的。从数据中获 取的知识可以表现为概念、规则、模式、规律和约束等。
5.1 数据挖掘概述
7
➢ 数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特 殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。
➢ 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、 情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式 识别等诸多方法来实现上述目标。。
5.1.4 数字挖掘流程与模型
19
➢ 从数据本身来考虑，数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数 据中寻找其规律的技术，需要经过数据准备、规律寻找和规律 表示的基本阶段。
➢ 数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数 据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所包含的规 律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化） 将找出的规律表示出来。这些阶段在具体操作上通常表现为以 下8个步骤。
大数据融合及应用49张
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。 称：数据，已经渗透到当今每领域一个行业和业务职能领域，成为 的生产因素！
大数据的4V特征
Volu me
Variet y
Veloci ty
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
“角色定位”——数据、技术与思维的三足鼎立
微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌 以7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITA Software公司。如今 我们正处在大数据时代的早期，思维和技术是最有价值的，但是最终大 分价值还是必须从数据本身来挖掘。
三、大数据时代的管理变革
▪ 数据流: 基于运行商数据
直接生成任意图形
分析
“数据库将演变成一个虚拟的， 基于云计算，超级可扩展的分 布式平台。” - Forrester analyst Jim Kobielus
大数据新模式和新技术
Gartner 2011年技术成熟度曲线,大数据处于高速发展期
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
机器学习的例子
机器学习的例子机器学习属于人工智能领域的一部分，其核心思想是让计算机程序随着数据样本积累，自动获得精确的判断和归纳能力。
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
（中文维基百科）人们以前靠总结经验得出结论，如瑞雪兆丰年，是在长年累月对自然的观察中分析得来。
而随着科技发展，计算机和网络的普及，大数据时代的到来，让机器学习越来越多地被运用到日常生活之中。
○1酷狗音乐的猜你喜欢版块现在许多人的电脑和手机上都下载了酷狗音乐或QQ音乐这一类软件。
一般在你搜素乐库找歌时，在个性化推荐部分会出现“猜你喜欢电台”，事实上每一次你使用软件找歌时，软件后台会记录下每一次的数据，再运用机器学习的算法对大量数据进行分析比对，向你推荐同类型歌曲，这也是为什么说“听得越多，猜得越准”的原因。
○2心理测试通过你对问题的回答来分析你的某些性格。
比如你为什么会选择这个回答。
选择它说明了你对问题有怎样的理解。
那你在同类型的问题也会有大概相同的选择。
心理测试的问题和答案大多和最后的测试结果有相通性，这也是机器学习利用规律来判断归纳的实例。
○3产品推荐根据用户的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是该用户真正感兴趣，并且愿意购买的产品。
这样的决策模型，可以帮助程序为客户提供建议并鼓励产品消费。
登录淘宝，它们就会推荐可能有关联的商品给你。
○4医学分析根据病人的症状，预测该病人可能患了什么病。
这样的决策模型，也是根据积累的大量其他病人资料数据，建立决策模型，利用一定的规律进行预测，可以为专业医疗人士提供支持。
○5手机或电脑垃圾清理根据用户以往手动选择的清理内容，归纳需要清理的清理项，高效便利。
○6语音识别目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术，从一个用户的话语，确定用户提出的具体要求。
语音识别系统构建过程整体上包括两大部分：训练和识别。
训练通常是离线完成的，对预先收集好的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”；而识别过程通常是在线完成的，对用户实时的语音进行自动识别。
大数据运用到企业的成功案例
大数据运用到企业的成功案例
大数据在企业的成功应用案例有很多，以下是一些具体的例子：
1. 农夫山泉：通过大数据分析销售数据，农夫山泉能够更好地预测市场需求，优化产品生产和销售计划，提高运营效率。
2. 神州租车：SAP利用在农夫山泉场景中积累的大数据经验，帮助神州租
车优化车辆调度和租赁服务，提高了车辆使用率和减少了空置率。
3. 阿迪达斯：阿迪达斯与厦门育泰贸易有限公司合作，基于门店销售数据和消费者调研数据，进行库存管理和销售策略制定。
通过大数据分析，阿迪达斯能够更好地理解消费者需求，优化产品生产和销售计划，提高运营效率。
这些案例表明，大数据可以帮助企业更好地了解市场需求、优化生产和销售计划、提高运营效率。
通过大数据分析，企业可以更好地掌握市场趋势、发现潜在商机、改进产品和服务、提高客户满意度和忠诚度。
国际营销的几个基本问题
一、国际营销的几个基本问题1、概念：国际营销，就是在全球化环境的约束条件下，协调营销活动，比国内外竞争者更好地寻找并满足全球消费者的需求。
2、与市场营销相比较：复杂性、风险性与不确定性、竞争激烈性、规范性与约束性3、与国际贸易相比较：商品交换的主体不同、商品流通形态不同、作业流程不同、主动性不同、评价二者效益的信息来源不同4、国际市场营销的基本类型：国际贸易、海外投资、跨国公司二、国际市场营销观念国内市场延伸观念:20世纪60年代初国际有限差异化观念：20世纪60年代后期国际本土化观念:20世纪70年代全球标准化观念:20世纪80年代全球本土化观念:20世纪90年代全球混合化观念:21世纪三、中国企业的国际营销总体背景看为什么要全球化哪些企业能真正成为全球化的企业中国企业全球化面临的内外部挑战13年中国企业50强里的前十位：四大国有银行、中海油、中国移动、中国人寿、百度、腾讯、中国白酒。
年度报告«新全球挑战者»：全球百强：中国33席，印度20席，巴西13席。
印尼：印多福食品；泰国：联合速冻；印度：塔塔公司、印度制药（Dr.Reddˈs）南非：食品公司(Bidvest)阿根廷：能源设备制造商沙特：沙特基础工业公司如何培育中国企业的跨国公司1、要有输出商业模式的能力2、必须有整合世界资源为我所用的能力3、作为一个跨国公司要有控制力与执行力4、作为跨国公司要有搭载文化价值的能力5、作为跨国公司，还应具有很强的管理能力、创新能力、开拓市场的能力等。
6、作为跨国公司，还应形成五大链：产业链、价值链、信用链、资金链、供应链。
中国企业国际营销发展阶段：出口营销为主阶段（1979—1990）OEM为主的营销阶段（1991—2001）跨国并购热起阶段（2002—现今）双汇健力宝金龙鱼（ADM、邦吉、嘉吉、路易达孚）大宝苏泊尔南孚白加黑中国华药西安杨森第二章国际营销经济环境案例分析：据报载，前些年我国浙江某企业生产的一种烟灰缸，质地优良，造型美观，畅销国外，但随着时间的流逝，这种烟灰缸渐渐受到冷漠。
(完整版)一数据挖掘与数据分析
案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
怎样摆放水堆更能促进销售？ 什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次
购买的量多大? 气温的变化让购买行为发生了哪些改变? 竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响? “大自然的搬运工”，如何控制物流成本？
案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
业务员每天拍摄10张照片：水怎么摆放、位置有 什么变化、高度如何……
15个点，下班之前150张照片就被传回了杭州总 部（10M）
10000个业务员，这样每天的数据就是100G，每 月为3TB
运输环境数据场景：高速公路的收费、道路等级、 天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市 场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、 甚至突发性的需求（比如某城市召开一次大型运 动会）。
国内视频网站意识到数据的重要性，也积累 了大量数据。比如乐视网通过分析用户收看 时间，在今年推出午间自制剧场。“但真正 细致到使用数据来决定导演、演员，中国还 没有哪家公司敢说他们能做到这点。
案例3：《纸牌屋》你学不会
ห้องสมุดไป่ตู้
案例4：定制爱情
宅男们总幻想为自己定制一个女 朋友，也许他们的愿望将不日达 成。不是借助3D打印机，而是靠 大数据时代的婚恋网站。
数据挖掘与数据分析
离你有多远？
数据挖掘的应用
科学研究--观测卫星、DNA分子技术 市场行销--尿布与啤酒 金融投资--股票预设 欺诈甄别--恶性透支 产品制造... 通信网络管理... Internet应用...
大数据：四个真实的数据挖掘故事
利用大数据后，农夫山泉会发生管理变革 吗？
案例3：《纸牌屋》你学不会
农夫山泉信息化案例 饮水思变
9月22日，农夫山泉CIO胡健在发布会上显得有些激动：他与20多位IT员工历经两个多月的努力，终于在公司内部正式上线了新的内存计算解决方案——一线业务代表从终端获得的最新数据，可以在37秒的时间内读取。
相比以往需要24小时的数据处理时间，这家公司的决策节奏也会相应提升加快。
而对这家飞速成长的快消企业而言，这意味着原本设计的渠道深耕计划，如今能进一步落到实处。
这一切还要从农夫山泉两年前的渠道变革说起。
受困于终端数据的及时获取，从2007年底开始，农夫山泉着手建立一支直接面向终端的一线业务代表团队。
在公司的设想里，这些一线业务代表不仅能将终端的与订单信息反馈给公司，还能了解到竞品的促销情况，这样一来，管理层便能及时根据一线的动态作出决策。
而在此之前，公司的所有市场信息，基本来自于经销商的汇报。
眼下，这支团队的人数达到了8000多人。
每个工作日的早晨，这些业务代表们都会收到公司发来的短信，内容包含了当天需要拜访和调研的门店。
接着，业务代表们会根据短信内提示的线路，逐一走访终端渠道。
不过公司很快发现，这样的想法有些一厢情愿：尽管农夫山泉有大量一线代表，但他们的业绩考核只和订单数挂钩，这让业务代表仍依赖经销商的表现，但对终端的好坏并不做精细化调研。
如此一来，一线代表不愿真正深入渠道，公司所获得的统计信息始终与市场的实际需求不符。
这些问题的根本在于公司与业务员沟通的单向性，缺乏数据及时反馈的通道，使得业务员关注的重点仍然是的数量而非网点的质量。
于是从去年起，农夫山泉试图变革一线业务代表的工作方式。
在绩效上，团队的考核以终端客户活跃度为指标，即在业务代表负责的网点里，需要考核门店下单的活跃度，而不仅仅是通过经销商的订单来评估业务代表的业绩；另一厢，由公司CIO胡健领导的技术团队为每个一线代表的手机配置了后台移动商务系统，并在公司内搭建起一套终端管理平台，促使业务代表深入一线，并将每一家终端渠道的数据实时地集中管理起来。
食品饮料行业中的大数据分析实践案例
食品饮料行业中的大数据分析实践案例在当今信息时代，大数据分析已经成为各个行业的重要工具，尤其是在食品饮料行业中。
大数据分析可以帮助企业更好地了解市场需求、预测消费者行为、优化供应链管理等，从而提升企业的竞争力和市场份额。
本文将通过一个实际案例，介绍食品饮料行业中的大数据分析实践，并探讨其带来的好处和挑战。
案例背景：某食品饮料企业某食品饮料企业是一家规模较大的生产和销售食品饮料的企业，产品涵盖果蔬汁、碳酸饮料、乳制品等多个品类。
该企业希望通过大数据分析来了解消费者需求，精确预测销售趋势，并通过优化供应链管理来提高效率和降低成本。
数据收集与整理为了进行大数据分析，该企业首先需要收集并整理大量的数据。
该企业通过各种途径获取数据，例如销售数据、物流数据、市场调研数据等。
这些数据包括产品销售额、销售渠道、顾客购买行为、库存情况等。
同时，该企业还利用外部数据源，如市场研究报告和消费者调查结果等。
通过数据收集和整理，该企业建立了一个庞大的数据集，以支持后续的数据分析工作。
消费者需求分析拥有了大量的数据，该企业开始进行消费者需求分析。
他们利用统计学和机器学习算法，对数据进行处理和挖掘，以发现隐藏在数据背后的规律和信息。
通过对消费者购买行为的分析，该企业能够了解消费者对不同产品的需求特点、购买频率、购买渠道偏好等。
同时，他们还通过对市场调研数据的分析，发现市场上的新兴趋势和竞争对手的动态。
这些分析结果为该企业提供了有价值的市场情报，有助于产品研发和市场营销策略的制定。
销售趋势预测通过对历史销售数据的分析，该企业可以预测未来的销售趋势。
他们利用时间序列分析和回归分析等方法，对销售额进行预测。
通过这种方式，企业可以提前制定生产计划、调整库存和销售策略，以适应市场需求的变化。
预测准确性的提升使得企业能够更好地应对市场波动带来的风险，同时也能够增强他们的市场竞争力。
供应链优化大数据分析还能帮助企业优化供应链管理。
通过对物流数据和库存数据的分析，企业可以发现供应链中的瓶颈和问题，并提出改进措施。
农夫山泉：运用SAP+HANA实时海量数据处理的优越功能--农夫山泉大数据应用案例
Quit
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概览 主要目标 解决方案 业务转型 未来计划
SAP业务转型研究 | 消费品 | 农夫山泉
实时数据更新， 缩短数据处理时间
农夫山泉股份有限公司是中国最大的瓶装水生产商，其 品牌“农夫山泉”名闻市场。作为养生堂公司旗下最大 的控股公司，在各水源保护区附近拥有7个生产基地及 数十家工厂。公司产值约100亿元人民币。目前农夫山 泉拥有员工约10,000多人，其中超过8,000人为业务人 员，负责每天与公司遍布中国一线、二线、外埠及外埠 乡镇的共一百多万家客户联系，推动农夫山泉瓶装水及 饮料业务。
门来说，产生涉及巨大数据量，并需要复杂的逻辑运算 的商务报告是项费时费力的任务。然而，业务部门及主 管决策部门人员又亟需实时更新的业务数据做为决策依 据。随着业务的不断扩展，实现数据的实时可视性，成 为公司长远发展、提高效率和降低成本的关键所在。例 如，由于涉及到海量数据，农夫山泉通常需要花费超过 一天的时间来整理销售点(POS)渠道销售的数据来洞悉 市场变化，以做出相应决策并采取行动。
??利用saphana年收入?实现实时的数据复制与同步使得管理人员能够更快更准确地决策高效数据分析功能以前所未有的速度处理大量的非整合的数据释放it资源使信息化向具有更高附加值的项目迈进降低运营及维护成本人民币100亿元公司网址了解更多详情wwwnfsqcomcn消费品行业里有很多强大的竞争对手我们比人家快一步只要快一步我们就比他们占得先机就可以占领市场
2.5
2.5TB（百万兆） 以上的数据量，
正在持续增加中
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Quit
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SAP业务转型研究 | 消费品 | 农夫山泉
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【大数据案例】农夫山泉用大数据卖矿泉水
这里是上海城乡结合部九亭镇新华都超市的一个角落，农夫山泉的矿泉水堆头静静地摆放在这里。
来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到这个点，拍摄10张照片：水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何……这样的点每个业务员一天要跑15个，按照规定，下班之前150张照片就被传回了杭州总部。
每个业务员，每天会产生的数据量在10M，这似乎并不是个大数字。
但农夫山泉全国有10000个业务员，这样每天的数据就是100G，每月为3TB。
当这些图片如雪片般进入农夫山泉在杭州的机房时，这家公司的CIO胡健就会有这么一种感觉：守着一座金山，却不知道从哪里挖下第一锹。
胡健想知道的问题包括：怎样摆放水堆更能促进销售?什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次购买的量多大?气温的变化让购买行为发生了哪些改变?竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响?不少问题目前也可以回答，但它们更多是基于经验，而不是基于数据。
从2008年开始，业务员拍摄的照片就这么被收集起来，如果按照数据的属性来分类，“图片”属于典型的非关系型数据，还包括视频、音频等。
要系统地对非关系型数据进行分析是胡健设想的下一步计划，这是农夫山泉在“大数据时代”必须迈出的步骤。
如果超市、金融公司与农夫山泉有某种渠道来分享信息，如果类似图像、视频和音频资料可以系统分析，如果人的位置有更多的方式可以被监测到，那么摊开在胡健面前的就是一幅基于人消费行为的画卷，而描绘画卷的是一组组复杂的“0、1、1、0”。
SAP全球执行副总裁、中国研究院院长孙小群接受《中国企业家》采访时表示，企业对于数据的挖掘使用分三个阶段，“一开始是把数据变得透明，让大家看到数据，能够看到数据越来越多;第二步是可以提问题，可以形成互动，很
多支持的工具来帮我们做出实时分析;而 3.0时代，信息流来指导物流和资金流，现在数据要告诉我们未来，告诉我们往什么地方走。
”
SAP从2003年开始与农夫山泉在企业管理软件ERP方面进行合作。
彼时，农夫山泉仅仅是一个软件采购和使用者，而SAP还是服务商的角色。
而等到2011年6月，SAP和农夫山泉开始共同开发基于“饮用水”这个产业形态中，运输环境的数据场景。
关于运输的数据场景到底有多重要呢?将自己定位成“大自然搬运工”的农夫山泉，在全国有十多个水源地。
农夫山泉把水灌装、配送、上架，一瓶超市售价2元的550ml饮用水，其中3毛钱花在了运输上。
在农夫山泉内部，有着“搬上搬下，银子哗哗”的说法。
如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本，成为问题的核心。
基于上述场景，SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发，他们将很多数据纳入了进来：高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、甚至突发性的需求(比如某城市召开一次大型运动会)。
在没有数据实时支撑时，农夫山泉在物流领域花了很多冤枉钱。
比如某个小品相的产品(350ml饮用水)，在某个城市的销量预测不到位时，公司以往通常的做法是通过大区间的调运，来弥补终端货源的不足。
“华北往华南运，运到半道的时候，发现华东实际有富余，从华东调运更便宜。
但很快发现对华南的预测有偏差，华北短缺更为严重，华东开始往华北运。
此时如果太湖突发一次污染事件，很可能华东又出现短缺。
”
这种没头苍蝇的状况让农夫山泉头疼不已。
在采购、仓储、配送这条线上，农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症：首先是解决生产和销售的不平衡，准确获知该产多少，送多少;其次，让400 家办事处、30个配送中心能够纳入到体系中来，形成一个动态网状结构，而非简单的树状结构;最后，让退货、残次等问题与生产基地能够实时连接起来。
也就是说，销售的最前端成为一个个神经末梢，它的任何一个痛点，在大脑这里都能快速感知到。
“日常运营中，我们会产生销售、市场费用、物流、生产、财务等数据，这些数据都是通过工具定时抽取到SAP BW或Oracle DM，再通过Business Object展现。
”胡健表示，这个“展现”的过程长达24小时，也就是说，在24小时后，物流、资金流和信息流才能汇聚到一起，彼此关联形成一份有价值的统计报告。
当农夫山泉的每月数据积累达到3TB时，这样的速度导致农夫山泉每个月财务结算都要推迟一天。
更重要的是，胡健等农夫山泉的决策者们只能依靠数据来验证以往的决策是否正确，或者对已出现的问题作出纠正，仍旧无法预测未来。
2011年，SAP推出了创新性的数据库平台SAP Hana，农夫山泉则成为全球第三个、亚洲第一个上线该系统的企业，并在当年9月宣布系统对接成功。
胡健选择SAP Hana的目的只有一个，快些，再快些。
采用SAP Hana后，同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67秒，几乎可以做到实时计算结果，这让很多不可能的事情变为了可能。
这些基于饮用水行业实际情况反映到孙小群这里时，这位SAP全球研发的主要负责人非常兴奋。
基于饮用水的场景，SAP并非没有案例，雀巢就是SAP 在全球范围长期的合作伙伴。
但是，欧美发达市场的整个数据采集、梳理、报告已经相当成熟，上百年的运营经验让这些企业已经能从容面对任何突发状况，他们对新数据解决方案的渴求甚至还不如中国本土公司强烈。
这对农夫山泉董事长钟目炎目炎而言，精准的管控物流成本将不再局限于已有的项目，也可以针对未来的项目。
这位董事长将手指放在一台平板电脑显示的中国地图上，随着手指的移动，建立一个物流配送中心的成本随之显示出来。
数据在不断飞快地变化，好像手指移动产生的数字涟漪。
以往，钟目炎目炎的执行团队也许要经过长期的考察、论证，再形成一份报告提交给董事长，给他几个备选方案，到底设在哪座城市，还要凭借经验来再做判断。
但现在，起码从成本方面已经一览无遗。
剩下的可能是当地政府与农夫山泉的友好程度，这些无法测量的因素。
有了强大的数据分析能力做支持后，农夫山泉近年以30%-40%的年增长率，在饮用水方面快速超越了原先的三甲：娃哈哈、乐百氏和可口可乐。
根据国家统计局公布的数据，饮用水领域的市场份额，农夫山泉、康师傅、娃哈哈、可口可乐的冰露，分别为34.8%、16.1%、14.3%、4.7%，农夫山泉几乎是另外三家之和。
对于胡健来说，下一步他希望那些业务员搜集来的图像、视频资料可以被利用起来。
获益的不仅仅是农夫山泉，在农夫山泉场景中积累的经验，SAP迅速将其复制到神州租车身上。
“我们客户的车辆使用率在达到一定百分比之后出现瓶颈，这意味着还有相当比率的车辆处于空置状态，资源尚有优化空间。
通过合作创新，我们用SAP Hana为他们特制了一个算法，优化租用流程，帮助他们打破瓶颈，将车辆使用率再次提高了15%。
”
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