赵一鸿：大数据加人工智能将超越人类的观察决策力

　　“大数据价值的实现必须始于人、企业、社会和政府需求——消费者的需求呈现个性化和差异化，企业的成长需要开拓新市场和研发新产品，政府则需要数字化支撑智能决策——这些都离不开大数据的深入挖掘。”赵一鸿表示。

　　应对自身挑战：弹性、支撑、效率

　　大数据走过十年的发展，也面临着来自自身的挑战——数据继续爆发性地增长。这对大数据平台的弹性、支撑和效率都提出了更高要求。特别是对于像京东这样庞大的电商平台来说，大数据平台需要支持更大容量，提供更高效率、更稳定、更实时的系统，提高应用开发和运维的效率，这都是大数据部门的任务。

　　作为中国最大的自营式电商企业，京东拥有产业链中最全面、价值最高的数据，这些数据覆盖了用户从浏览、下单、配送到售后的完整过程。赵一鸿介绍，目前，京东大数据集群总服务器数量超过10000台，数据总容量突破100PB，每天新增超过1.5PB数据，每天约有20万个作业运行，这些实时数据每分钟都在以成倍速度增长。因此，京东的大数据平台需要具备从海量数据中实时观察变化，快速发现规律，洞察变化的原因，并预测未来变化的种种能力。

　　这种能力在京东的智能卖场项目中发挥的淋漓尽致。京东将目前的商品推荐扩展到精准个性化、实时化、全覆盖、平台自学习等层次，即使是第一次来京东购物的用户，系统也能根据用户的地域、浏览痕迹和行为，实时为用户打造专属于他的页面，推荐个性化的产品。京东智能卖场在今年618中首次全面应用，对点击率和订单转化率提升都非常明显，在典型应用场景下，与人工推荐相比，点击率日均提升138%，UV价值日均提升超过200%，有效缩短了用户选购路径，提升了用户体验。

　　发掘商业价值：观察、分析、决策

　　“从京东的角度来说，大数据的价值在于如何将数据中的商业价值发掘并实现出来，“赵一鸿表示。”大数据＋人工智能“颠覆了以小数据为基础的观察、分析和决策方式，它将超越人类的观察和决策能力，并作为企业指导业务、进行商业决策的依据。

　　例如，京东的智能定价系统逐步取代了手工定价。在智慧采销系统中，京东大脑将集成采销知识、经验和思维决策，辅助数千位采销人员对产品进行促销、定价等操作。这种“动态定价”工具，借助大数据模型权衡季节性、生命周期、友商价格等多重因素，从销售额和毛利两方面衡量商品定价调整的空间，做到更加缜密有效的商品价格设定。

　　此外，京东大数据还能有效提高行业和社会的效率和品质。对于品牌商和供应商来说，京东将销售数据和消费者数据的分析转化为对消费趋势的把握和前瞻，通过大数据精准预测产品的销量，指导厂商实现智慧排产，提升市场竞争力；同时，京东也在积极与政府合作，将京东高质量、全链条的数据资源与线下数据形成有效互补，对宏观经济预测、政府执政策略提供有益参考，输出京东的大数据技术能力，创造社会价值。

　　大数据不仅支撑了京东的高速成长，同时更会成为京东新的增长点。京东通过一系列机器学习、深度学习的算法，将数据价值进行深度挖掘和分析，结合业务和商业系统的应用，将不断提升京东以及合作伙伴的运营效率，并为用户带来更好的体验。