【IT168 案例】总有一些公司幸运地，有意识或无意识地站在了技术革命的浪尖之上，也总有一些人在行业的风口以我们意想不到的方式一夜暴富。
近几年，电商成为了财富的代名词，衣食住行所在的领域，电商的触手无孔不入。随之而来的是市面上诸多电商创业项目层出不穷，但大多数不久后就阵亡退出了历史舞台。
电商沦为巨头的游戏，线上流量红利早就消退，随着电商不断发展以及网购的渗透率进一步提高，市场规模虽然继续增长，但增速放缓了。
根据艾瑞咨询的数据，未来三年，预计该网购市场年交易增速将下降至13%-20%之间。而与之不同的是，跨境电商近年来几乎一直以50%以上的增速发展，并且艾瑞咨询预计未来两至三年也仍将以50%以上的速度增长。跨境电商无疑蕴含着巨大潜力。
从社区到电商，小红书玩出新火花
随着生活质量的提高，年轻人消费水平的崛起，越来越多的人有购买海外商品的需求，而且喜欢把购到好东西分享给大家。
RED(小红书)自2013年6月成立以来，快速发展，成为拥有超7000万用户的新一代社区电商，它将海外购物分享社区与跨境电商相结合，尤其是在90后逐渐成为消费主力军的驱动下，小红书已成为极具影响力的全球购物分享社区。
维持社区的活跃度是小红书的原点，更是它的根基。有趣的是，在内容化和社交化这两股潮流席卷互联网世界之前，小红书从第一天起就具备了它们。而这家成立四年的初创公司一直在做的，就是放大这些技能，并补齐“电商”的新技能。
在小红书，有超过7000万的年轻人用一篇篇真实的笔记在分享他们生活中的吃、穿、玩、乐。不管是买了什么好东西、吃了什么好餐厅、住了什么好酒店，或者体验了怎样的个性化新鲜生活方式。这些优质的用户笔记在帮助全球的消费者进行消费决策。
小红书的电商推荐逻辑，让数据发声
小红书创始人瞿芳认为，小红书是一家技术公司。虽然是做内容起家，但小红书的推荐逻辑却和专注内容的“什么值得买”不一样，也和其它所有电商都不一样。
“‘什么值得买’是男性的推荐逻辑，而女性的购买逻辑完全不同。”瞿芳说，“她们的购买原因甚至有可能是：哇，今天天气好好啊！”面对这样的购买逻辑，通过加深对用户的了解，再推荐给他们最有可能购买的东西。“
小红书的做法：推出“千人千面”，以内容的千人千面为基础，再让商品做到千人千面，通过千丝万缕的联系增加用户购买商品的可能性。
如此一来，由点及面的推荐商品关系网，加之庞大的用户社群，千万计的用户分享，使得小红书数据积累日益丰富。但凡事都有两面性，数据的不断叠加也给小红书这样一个初创公司带来了巨大挑战。为了更精准的了解用户的兴趣爱好，为用户推荐合适的产品，小红书建立了自己的数据团队。
社区层面；为了维护社区信息真实性，小红书做出很多努力，包括采用机器算法过滤关键词、严格审查制度和个性化处理等。电商层面；小红书需要处理来自电商的结构化数据和社区的图片、评论、表情等机器难以识别的非结构化数据以及海量的日志数据。
然而，对小红书这样的初创公司来说，要在尽可能短时间内搭建起高效的大数据统计、分析系统已并非易事，团队还要对这些数据进行高效的清洗、归整，使之成为适合于数据分析师使用的数据更是难上加难。
邂逅AWS，让数据为业务保驾护航
AWS云平台提供的AmazonEMR、Amazon Kinesis、Amazon RedShift等服务帮助小红书从社区到电商逐步构建完善的数据处理基础架构。
由此，小红书选择AWS，AWS云平台提供了丰富的数据处理功能，很好地满足了小红书的数据处理需求，并且许多海外初创公司使用AWS云服务的成功案例，也让小红书加快选择了AWS，以小团队的规模，解决大数据问题。
Amazon EMR简化了大数据处理，它所提供的托管 Hadoop 框架让小红书轻松、快速、经济、高效地跨越各个动态可扩展的 Amazon EC2 实例分发和处理海量数据。
Amazon Kinesis用于对大型分布式数据流进行实时数据处理，它每小时可连续捕获和存储成千上万个来源中的数据，这些来源包括网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT日志和定位追踪事件。而Amazon Redshift是一种快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，它使得用现有商业智能工具对数据进行高效分析变得十分简单而且节省成本。
这些服务的组合充分满足了小红书的业务需求，用Amazon EMR对海量的日志数据进行清洗和处理，用Amazon Kinesis对流式数据进行实时处理，最后不同来源的数据全部汇入Amazon RedShift进行后续的分析、使用。
使用这些服务，小红书的数据处理效率大大提高了，过去几个小时的工作量缩减为几分钟。同时，小红书团队的工作方式也发生了很大的改变，成为一个数据驱动的团队，无论是电商、社区，甚至市场团队，如今都是在数据的指导下开展业务。
小红书选择AWS的另一个原因来自于数据团队成员对AWS的充分了解。“我之前在硅谷工作，了解到很多体量与小红书类似的创业公司都采用了AWS的数据存储和处理方案，它们的成功经验对我们来说是很好的参考案例。” 小红书数据工程师夏凯说。
