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浅析电子商务在大数据中的优势与不足
本文导读：这是一篇关于浅析电子商务在大数据中的优势与不足的文章,本文分析了电子商务在大数据中的优势与不足，并对促进大数据和电子商务深度融合作出相关建议。
　　摘要：大数据时代是在科学信息技术应用水平不断进入科学化、高速化发展产生的一种新的发展模式。它不仅具有海量的数据和信息量, 它以对海量的数据和信息量专业化处理分析为手段, 以达到为电子商户和企业提供服务, 满足消费者愿望的目标它也是信息时代的一种创新技术, 它将海量的信息数据量统计分析, 获取有价值的数据, 使海量数据变成了商业和其他领域最宝贵的财富, 大中型企业可以通过这一技术实现提高决策效率, 降低生产成本等目标。电子商务优势在于普遍性、安全性、整体性和协调性优势是, 它打破时间和空间的局限性, 对生产、管理与销售过程进行统筹处理, 比传统商业销售模式具有很强的优势, 关键在于它的信息化具有很明显的优势, 降低贸易交易成本, 提升顾客消费满意度。此外它本身也具有协调优势, 能把客户与企业、配送部门和通讯部门等统筹在一个整体, 也有利于企业通过对海量信息分析筛选, 找出商贸固有的规律, 并进行科学决策, 使企业和商户获得目标中的经济效益。
　　关键词：大数据; 电子商务;
　　一、电子商务在海量大数据中凸显优势
　　一是帮助企业和商户精准营销。电子商务企业的效益得益于持续不断的营销, 以此来获得运营业绩和经济利益, 大数据技术的引进对市场营销活动有着极大的促进作用, 它能精准对对商贸活动所需的人财物成本进行综合分析, 企业可以根据市场实际需求, 有目的性的建立存储系统, 降低运营成本, 为企业产品和服务的精准营销工作提供科学、系统的参数, 降低企业运营决策的失误, 规避风险。
　　二是能够提升购物体验, 吸引客户的注意力, 大数据在电子商务的运营过程中有着重要作用, 比如说, 电子商务企业会对消费者满意度进行分析, 将数据技术用于对客户的消费惯例和反馈中, 以此为数据为基础, 开发新的产品或者改进生产技术。淘宝网就在广告上下功夫, 对广告进行科学的排版和布局, 并以客户对商品的浏览量、访问比例和人群分类作为参数, 对广告布局进行调整, 满足顾客所具有的个性化消费需求, 提高顾客购物满意程度。三是强化库存管理。库存管理应用大数据技术, 能够科学掌握商品库存, 可以对市场供求的变化趋势和消费者的需求进行分析, 对市场的发展方向做出研判, 这样可以保证生产计划的科学性, 降低库存积压, 提高企业资金周转能力。
　　二、电子商务对大数据运用存在的不足
　　一是应用效率偏低。数据的异构和孤岛, 是我国电子商务系统的主要特征, 主要原因在于数据技术操作系统的多元化, 企业之间, 商贸系统之间不能有效实现数据共享和交换。电子商务系统各有山头, 有的还独立开发, 也会使海量大数据实无法实现共享和共建, 此外还会影响数据的应用率。二各类电子商务平台信息安全技术迥异。杜绝机密的数据和信息不被泄露和不被窃取那是不可能的, 信息处理能力的强化, 用户个人信息都被电商所掌握。实力较弱的电商在处理大数据时, 往往会求助专门的数据公司, 这样用户的各种隐私被泄露的风险就越大。想要规避这一问题, 应当将关注的重点放在对交易过程进行保护的方面, 对存储数据实现安全科学保护, 保证在海量数据和信息在应用时的安全性能得到有效的提升。有效数据信息提取困难。在海量数据中, 数据信息对电子商务也有不利的因素, 尽管海量大数据的处理能力持续在强化, 但信息的繁多也为信息的提取造成了困难, 也会让电子商务在运行更新中制定生产计划出现偏差, 有可造成电子商务企业资源的浪费和无谓的损失。
　　三、努力促进大数据和电子商务深度融合
　　一要促进电子商务海量数据服务模式的创新。对消费人群进行科学划分, 分门别类的进行服务, 大数据采集分析、对消费进行研判等技术手段, 根据消费者自身情况, 划分消费群体的归属类型, 为不同的顾客提供不同的数据信息服务。譬如, 可以根据消费者在网上的消费浏览记录, 为他们提供符合他们满意程度高的产品, 提升市场销售水平。二是建立良性的合作关系。企业可以根据商品销售数量和销售渠道, 设置推荐窗口。让消费者能够浏览到他所需要的销售产品。淘宝网站已经与蘑菇街建立合作关系, 为其提供销售量较高的优质产品, 赢得了消费者的青睐, 也提升了电子商务企业的市场份额, 这不失是一种有益的尝试。三要细化服务领域。电子商务企业可将海量的信息数据量统计分析甄别, 针对社会群体不同的消费需求, 实现销售目标。比如:化妆品倾向于女性。酒类设定为男性等等。为消费者提供质量上乘的产品, 实现电子商务海量数据信息服务精细化。四是要强化数据云存储。可以利用云存储的技术应用手段, 实现数据信息在线存储。在线网盘存储在网络环境下, 更加便捷了广大人民群众的消费生活。还要增强导购中数据化利用。根据每个人的消费习惯, 改革电子商务导购, 加强数字化的营运和利用, 为消费者提供性价比高、质量好的产品, 促进消费, 提升顾客满意度, 提高商务企业的效益。四是加强信息数据的安全保护。大数据信息是电子商务企业的核心资源, 也是企业竞争力和获取经济效益的关键, 必须加强信息的安全与保护, 互联网本身就存在安全隐患, 容易被黑客和不法分子攻击、利用, 对信息不加以严密保护会造成得不偿失的后果, 所以还需要运用高端科学的网络手段等加强信息安全, 确保商户的利益不受到损失。
　　大数据时代背景下, 为电子商务企业的腾飞和发展带来了很多机遇, 也带来了前所未有的挑战, 电子商务企业的决策管理人员要强化学习, 提高能力, 有效掌握海量大数据的应用优劣势, 扬长避短, 将大数据和电子商务深度融合。将数据信息处理的技术手段应用电子商务企业各个工作环节中, 这样才能为消费者带来更好的数据服务, 满足他们日益增长的消费绣球, 最终实现电子商务企业经济效益的飞速提升。
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大数据对我国电子商务的发展机遇与挑战
　　当前，我国发展面临的两大突出问题是成本和同质化竞争。而的到来将为其发展和竞争提供新的出路，包括具体产品和服务形式，通过个性化创新提升竞争力。
　　还是以为例。阿里巴巴通过对旗下的、天猫、、、万网等业务平台进行资源整合，形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息，造就了独一无二的数据处理能力，这是目前其他电子商务公司无法模仿与跟随的。同时，也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次，形成了差异化竞争。目前，淘宝已形成的数据平台产品，包括数据魔方、量子恒道、超级分析、金牌统计、云镜数据等100余款，功能包括店铺基础经营分析、商品分析、营销效果分析、买家分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。
　　此外，电商企业通过应用积极开拓发展海――金融业务。目前阿里、京东、三大主流电商企业已相继试水。除“阿里小贷”模式比较成功之外，京东模式也渐出效果。2012年，京东通过与合作，推出“供应链金融服务”，供应商凭借其在京东的订单、入库单等向京东提出申请，核准后递交银行，再由银行给予放款。据报道，此服务可以帮助京东供应商大幅度缩短账期，资金回报率由原来的60%左右提高到226%。
　　大数据时代下我国电子商务面临的挑战
　　虽然电子商务企业已经走在大数据时代的前列，但在开始规划大数据美好蓝图的同时也要警惕其面临的挑战和风险。
　　一是企业投资将规模化发展。电商企业内部的经营交易信息，包括商品、物流信息，以及用户的社交信息、位置信息等等将构成企业大数据的主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力，其实时性要求大大超越现有的计算能力。此外，电商企业还将面临数据孤岛、数据质量、数据格局等数据治理问题。要想依靠大数据获益，我国电商企业必将进行新一轮的信息化投资和建设。
　　二是相关管理政策尚不明确。大数据时代下，必将成为电商企业选择的业务模式，其本质是数据处理技术。数据是资产，云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。云计算所提供的服务，既包括软件服务和应用平台服务，又包括，但目前我国针对云计算服务的管理政策和技术标准尚未明确。
　　三是数据安全与隐私问题突出。一方面，大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，面临的数据泄露风险将会增大。电商企业既要防止数据在云上丢掉，也要防止数据在端上被窃取和篡改。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权还没有明确的，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及到的个体的隐私问题。
[ 责任编辑：杨瑗嘉 ]
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近30年来，随着网络技术的日益发展，互联网式的经营模式已经被越来越多的商家和客户所青睐，电商平台在各行各业都得到了迅猛发展，并且数量和规模在不断增长和扩大。
来源：中国电子商务研究中心
中国IDC圈2月24日报道：近30年来，随着网络技术的日益发展，互联网式的经营模式已经被越来越多的商家和客户所青睐，电商平台在各行各业都得到了迅猛发展，并且数量和规模在不断增长和扩大。同样钢铁电商也 是如此，越来越多的钢材生产企业、大型贸易商开始重视并已将大量资本注入发展钢铁电商，截至2014年底，我国大宗商品电子商务平台580多家，其中涉及 钢铁贸易的至少有178家，占比30%。随着钢铁电商不断在发展壮大，全国钢铁电商的线上交易量有望突破5000万吨，若按2500元/吨的钢材均价计 算，2015年全国钢铁电商的线上钢材交易额将超过1000亿元，达到1250亿元。而其预计未来3到5年内，全国的线上交易量将达到3亿吨(2014年 全国粗钢总产量为8.23亿吨)。
在当今钢铁市场众多积极因素的推动下，钢铁电商平台的业务类型不断升级和扩大，钢铁电子商务呈现出平台规 模大、交易规模高、发展速度快的特点。但当下钢铁电商同质化严重，尤其是在狭长的区域内密度过高，这必将引发钢铁电商平台之间的竞争。各家钢铁电商平台也 开始考虑发掘自身不同于其他钢铁电商平台的优势，使得电商平台在同行业中能够迅速脱颖而出。从眼下互联网对各类传统行业的改造步伐中不难看出，数据无疑是解决上述问题的核心基础。马云曾说&未来几年内，要把一切业务数据化，一切数据业务化&。
钢铁电商要运用，将数据分析转化为钢铁电商平台，必须做到以下三点：
1)培养一种将分析融入方方面面的企业文化。支持所有员工根据大数据和分析做出决策，而不是依靠直觉和过往的经验。
2)主动维护隐私和安全性以及开展监管活动。确保所分析数据的安全性和准确性。
3)投资于大数据和分析平台，这种平台通过调整，可以执行各种用于处理所有数据和分析类型的任务，无论其形式和功能如何。
钢铁电商大数据和分析平台解决方案包括钢铁电商大和电商大数据分析平台。1钢铁电商大数据中心
构建钢铁电商大数据中心。通过对电商平台线上线下产生的交易、采购、仓储、物流、供应链融资、财务结算数据进行信息清洗、加工整合，规范统计口径，搭建安全、可靠、准确的电商大数据中心，形成电商数据资产。完成结构化和非结构化数据存储。采用大数据技术，存储来自电商平台线上线下、内部外部等形态各异的数据；保证最新鲜的数据。采用实时同步技术，将数据实时同步到大数据中心，满足动态数据查询和分析，业务实时监控的需求；提供最及时的信息服务。建立电商大数据分析平台，为业务提供全方位信息支撑。
2电商大数据分析平台
构建电商大数据分析平台将帮助钢铁电商对存在的业务提供解决方案，为电商平台流程、组织优化提供支持，构建以客户为中心的创造收益、探索内部数据以及更优秀的钢铁电商生态系统。
2.1助力钢铁电商开发和拓展客户
新视界电商大数据分析平台可以提供客户基本信息、客户交易信息、客户行为信息等进行360度全方位视图(见图1)，帮助电商企业了解客户类型以及客户结构，在此基础上确定目标客户，以及激励客户的因素。通过大数据分析，可以发现改进客户互动、增加价值和建立持久关系的方法。
图1客户360视图
图2客户价值周期表
通过以往案例的 论证，运用大数据的指导业务，效果明显。从图2中可以看出，基于电商客户大数据分析所产生的价值，在客户周期的任何一个节点，都要比没有客户大数据分析所 产生的价值要高。两者具有相同的起点，但是趋势走向却是截然不同的，大数据下的客户价值在客户周期的每一个环节内都呈现出增长趋势，而离开了大数据分析， 客户价值的增长表现则非常平淡。所以，运用大数据分析可以最大化地创造客户价值，让客户价值始终维持在积极向上的走势中，同时也便于在此基础上更加深入地 挖掘客户其他潜在价值。
2.2优化电商平台运营，支持平台战略实施
发挥电商平台的运营流 程和系统的效率，实时了解电商平台动态，减少运营浪费和操作欺诈是新视界电商大数据分析平台的另一项作用，他可帮助您规划、管理运营、供应链和基础架构资 产的使用，最大程度地发挥它们的作用。获取降低成本、提高效率和生产力以及减少安全威胁所需的细节。
1)电商平台运营情况
通过新视界&统计分析功能，为电商交易平台的整体运行状况进行统计分析。报表作为企业日常运营的模块数据汇总，在电商平台的数据决策中具有至关重要的作用。报表对日常业务极为重要，在充分理解业务需求的基础上，绘制专业的定制化分析报告， 洞察业务，加强对电商平台数据的分析解读能力，使企业能够全面监控电商平台业务，及时发现异常，控制风险。可以从地区交易情况、品种销售、库存、公司类型 等多个维度对电商平台交易数据进行分析，并且绘制出交易趋势图、统计图、交易品种地区分布对比、交易异动预警、客户交易排行等图表，便于用户从多维度全面 分析平台运营情况。并建立邮件推送功能，让企业管理层在第一时间掌握平台最新动态。
通过新视界&管理驾驶舱功能，提供电商平台整体运营、采 购、交易、库存等各业务板块的KPI指标进行分析监控，帮助电商企业实时了解电商平台的运营状态，数据呈现方式直观、动态、具体，具有优质的画面可读性和 分析性，可对异常数据及时预警，便于管理者及时发现平台存在的问题，优化电商运营流程和系统。
通过新视界--电商综合屏，让风险管理部门能够结合市场数据，实时监控大类品种、地区的指数变化，以及具体品种的成交行情，实时监控在线供应链融资客户，提前发现风险，采取措施。
通过新视界电商大数据分析平台的数据描述，企业必须能够即时感知并作出响应，使用分析来发现隐藏在数据中的洞察，从而击败竞争对手。这些洞察有助于检测和预防欺诈，确保业务高效运行。
2)助力电商平台未来规划
每 个钢铁电商企业都有自己各自的战略规划，如有些钢铁电商推出全渠道销售战略；有些推出大物流战略；最近欧冶云商投资20亿，致力于打造一个&共建、共享、 值得信赖&的钢铁服务生态体系。这些规划和战略的实施离不开大数据的支持，这些数据不仅来自电商平台自身，也来自电商平台外部。新视界电商大数据分析平台 将利用先进互联网技术以及和知名资讯公司合作的形式，帮助企业获得全面地数据，通过预测性和规定性分析，使决策者获得所需的答案。
2.3支持电商平台风险管理
不 正确的风险管理可能导致决策失误，增加监管机构审查和企业的负担。需要分析的数据如此之多，因此需要一种系统性的方法，有效地确定和评估电商平台面临的所 有已知和未知的风险。电商企业必须发现所有风险，并根据商机加以权衡。通过分析大数据，可以在风险和机遇之间实现平衡。
汇赋科技在大数据领 域通过不断地努力和摸索，在大数据应用实践中发现，探索了一种对大数据应用的务实方法。电商大数据解决方案首先识别业务要求，然后定制基础架构、数据源和 分析方法，以支持业务机会。帮助电商平台从现有的和新的内部信息来源中获取新的洞察力，制订大数据技术战略，然后随着时间的推移逐步地升级相应的基础架 构。
根据以往大数据分析的经验，为各钢铁电商平台逐步开展大数据举措以及从大数据中获取最大的商业价值提供了五项关键建议：以客户为中心推 动初始举措；根据公司战略制订整个企业的大数据蓝图；从现有数据开始，实现近期目标；根据业务优先级逐步建立分析能力；基于可衡量的指标制定业务投资回报 分析。
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当前，安防大数据的应用也越来越多，但真正将大数据的挖掘和应用落到实处，转变为商业模式的还是很少，目前很多大数据概念都是噱头。后期安防厂家会进行分化，部分传统安防
调研机构Forrester Research公司表示，企业竞争优势将随着大数据分析走向云端；加入进来或落后于人。
数据一直在业务中发挥关键作用，但大数据分析的兴起，大量存储的信息可以在计算上挖掘出来，揭示有价值的见解、模式和趋势，使其在现代商业领域几乎不可或缺。收集和分析这
当我们谈到大数据分析，首先需要确定数据分析的方向和拟解决的问题，然后才能确定需要的数据和分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术问题，而是方向和组织领导的问
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浅谈：《大数据之下电商会把假货都发给谁》
双十一，明明可以买买买，我却只刷朋友圈。。。既然不能过像明明那样生活，就来谈谈我刷朋友圈的事。碰巧，在朋友圈看到一篇文章，如文章题目。戳了进去，看了一遍，太高大上了，大数据居然这么牛X？果断点赞！遇到大神了，可得跟着好好学学！果断再次点开文章。又看到一半，不对！这种文章怎么似曾相识？点支烟，靠在椅背上，抬头四十五度仰望着天花板，陷入沉思。没错，太像谣言！于是，决定求证一下。文章结尾显示来自大数据邦和财经综合报道微信公众号，财经综合报道已被封号，于是，找到大数据邦微信公众号：
该公众号在11.9日发过这篇文章，内容基本一样，且没有注明出处，但不能断定是否原创，继续找更早时间的。百度上按时间排序搜11.9日以前的，日出现在网易，且显示来自钱江晚报。
继续，搜索钱江晚报上该文章：
钱江晚报7.3日发表过该文章，但显示来自 美妆照妖镜微信平台：
继续，找美妆照妖镜微信平台：
该公众号日发表过这篇文章，没有显示来源，依旧不确定是否原创，继续找更早时间的：
5.31日，这个网站出现过这篇文章。至此，文章的可能来源只剩下两个，同城消费网（www.tongcheng.cc）或者未知！
同城消费网主动炮制这种文章的意义不大，如果同城消费网也是转载，文章出处则已不可考。一篇不知道作者和出处的文章，在公信力上是先天残疾的。再来分析一下这篇文章本身，开始就吓唬你，如果你平常买的化妆品价格在100到200左右，将被系统判定为低风险购物者，有百分之三十概率买到高仿；（刺激高消费？）接着提出如果你的退货率低于平均标准，会收到更多有小问题的垃圾产品；再接下来提出，先付款后发货比货到付款更容易收到瑕疵产品，因为先款后货的方式处理周期更长（现在主流购物网站、苹果三星华为小米等都是先款后货，怎么破？）；提出系统会根据你的收货地址与专卖店有无来分配高仿给你；最终提出，电商存在漏洞，导致隐私泄露，因为不愿放弃收集用户数据，所以不愿解决漏洞。五段是并列关系。文章最终没有用五段材料给出任何总结性的结论，只有论据，没有论点。给出了一大堆问题，没有给出任何解决方案。 看到这篇文章之后，我一直在思考一个问题：如果我是作者，我为什么要写这篇文章？ 一开始我觉得它可能是电商之间的互黑，淘宝的假货问题是挺严重，双十一猫狗之战也是如火如荼，后来觉得它把电商全给黑了，但是又没黑到点子上。那，为什么要写这篇文章呢？它和朋友圈里那些文章有怎样的共同尿性呢？联系之前读过的忽悠的原理与技巧，有一个可能的解释是：吸引人们的注意力（假货 电商 高仿 大数据 隐私等关键词和懒得吐槽的标题），激发人们的恐慌（图文并茂，夸张的措辞，贴近生活的情景），借此扩大自己的传播范围和影响人群（巨大的转发量和浏览量乃至讨论量），这就是这种文章存在的意义。如果你问这有什么价值，答案很简单：短期来说，流量是可以变现的；长期来说，嘈杂的人群里，喇叭即权力。 总结：对文章进行了一番分析后，该转发的还是会转发，该骂文章傻逼的还是会骂文章傻逼，我所做的，也只是尝试从不同的角度去发掘生活中遇到的事件而已。
//我所经历的大数据平台发展史（三）：互联网时代 o 上篇http://www.infoq.com/cn/articles/the-development-history-of-big-data-platform-paet02 编者按：本文是松子（李博源）的大数据平台发展史...
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