浅析大数据下的电子商务发展

庞军洋　王靖

摘 要：大数据时代的到来给电子商务发展既带来机遇也带来挑战。在此阐述大数据的定义以及特点，以及大数据的应用为电子商务带来哪些改变，例如大数据的应用可以促进电商开展市场营销，有利于个性化和精准的商品推介，有利于挖掘数据潜在价值。但同时，电商也需面对在大量数据中甄别、收集真实有用信息，分析和加工大量数据等挑战。

关键词：大数据；电子商务；大数据服务模式；机遇与挑战

=我国电子商务正处于快速发展的时期，大量的商品从电子平台上购得。近年来我们可以切身体会到的就是阿里巴巴的淘宝的火爆，电子商务已经与我们的生活息息相关。除商品交易之外，火车票的网上订购、行政事业收费的网上易也越来越普遍。伴随着业务量的剧增，电商平台生成的非结构化与半结构化数据也在急剧增长。目前我国电子商务的发展呈现出具体数据化运营，数据资产化等特点，大数据处理已经成为影响电子商务进一步发展的最主要因素。

1.关于大数据

前段时间阿里巴巴老总马云宣布未来公司战略计划，其中的重点就是发展大数据。在大数据的应用上阿里巴巴迈出了第一步，并把数据利用和分析做到目前国内领先的地步。而其他的各行各业也都提到发展大数据。那么什么是大数据，大数据又有那些特征值得这么受关注。

大数据又称海量数据，巨量数据，指的是一种非结构化或半结构化的数据，所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。BrianHopkins和BorisEvelson在《首席信息官，请用大数据扩展数字视野》报告中指出，大数据包涵以下四个特征：（1）规模巨大。（2）快速处理。（3）结构种类多样化。（4）具有较大的商业和社会价值。而大数据处理模式是依托于信息技术和互联网技术的不断发展兴起的一种新型技术模型，可以处理大批量的信息，并保证信息的安全可靠。大数据的处理模式突破了传统意义上的信息搜索和信息存储，更加有效捕捉和管理信息，决策力和洞察力更强，处理的信息更加多样化。

2.大数据带来的机遇

2.1 强大的信息检索服务

商品的丰富性直接影响电商的竞争力，而海量的商品数目，繁杂的分类体系以及复杂的非结构化商品属性数据都需要强大处理能力的基础设施。基于大数据的云计算正是提供了这种能力。它具有强大的数据检索功能，根据用户的不同需求，兴趣爱好进行海量检索并高效返回检索的结果。试想一下，淘宝网上商品之多，种类之繁。怎样才能在如此海量的信息中提供给客户有用的信息呢？这也是阿里巴巴侧重于发展大数据的主要原因。

2.2 提升了用户体验

用户体验的好坏与否直接关系到电子商务企业发展的成败，就目前情况来看，在越来越激烈的电子商务竞争中，用户能多次光顾是企业利润的主要来源，也就是我们所说的回头客。那么要抓住回头客，第一次用户体验就至关重要。大数据的应用能处理包含用户需求、购买喜好、投诉与满意程度等相关信息，从而帮助企业在丰富产品种类、制定商品价格、提升服务质量、简化购买流程、加强物流保障等方面发力，为用户提供更好的购物服务，提升用户体验度，从而在激烈的竞争中取得巨大优势。

2.3 大数据下服务将更加细化

可以想象无论哪个服务行业其发展趋势都是越来越细化。细化服务更周到，更人性化也更加方便。面对不同地区、不同类别的消费者，商家可以通过收集用户信息进行数据分析，从而更快地找到匹配买家，大大减少了商品流通的中间环节。电商也可以根据消费人群的不同需求，将营销目标针对某个具体的领域，这满足了消费者对某方面的特定需求，为消费者提供了正品保障和个性化服务，将服务领域进一步细分。细化就面临数据量的大大增加，导致存储，检索和提供显示的难度增加。大数据就是这些需求下提出的，它可以很好的处理这些问题。

2.4 有利于挖掘数据的潜在价值

以前的做法是数据的基本价值得以实现，数据就会被废弃甚至删除，认为数据的价值已经得到利用，再储存和备份只会增加成本，造成公司额外的支出，降低公司的利润。而在大数据时代下的数据，不再是无用的而是一种非常宝贵的资源。对数据进行收集、分析、利用等任一环节都能创造出新的价值。淘宝在数据的再次利用上做的相当好。他们搜集了用户基本信息，购买物品种类，购买的数量等。做一个简单的分析就可以知道哪个地方的什么人对某一种商品的需求状况。从而指导商家进行合理的调度，对某一段时间内的商品需求给出建议。当然这只是数据潜在价值得一部分。

2.5 促进新的电商模式产生

大数据时代下数据的应用和企业的运营结合的更加紧密。各个电商平台不在是单单的价格方面的竞争。而是公司的运行策略，商品价格，物流信息，商品实时更新显示等全方面的较量。开展基于大数据的电子商务应借助大数据技术着重增强企业信息检索服务能力，汇总优质产品信息，实施全方位和多元化营销。制定对目标客户、市场、服务等领域的科学合理的战略计划，全面提升电子商务发展水平。

3.大数据下电子商务面临的挑战

3.1 对信息的识别

大数据蕴含的价值多且高，但是价值密度相对较低，这就对筛选数据提出较高要求。由于大数据纷繁多样，优劣混杂，这对提取和识别有用信息带来了很大的困难。伴随着大数据热潮的到來，关于大数据的一些新问题层出不穷，比如其中夹杂着虚假信息，真实有用的信息不多，虚假信息会破有用的信息。因此收集过程对数据进行甄别，确保数据质量是电商应该重视的关键问题。面对海量般的数据，如果不加以筛选、甄别，就难以保证数据的完整性与客观性，在此基础上的数据分析与整合必然也会错漏百出，失去了其使用价值。

3.2 对大数据的处理

如果仅仅是拥有大数据而不加以处理应用，这无疑是对公司造成巨大损失。一个电商怎样处理和应用大数据才是问题的关键。有强大的数据的加工能力，才能使大数据产生真正的价值。还有一些数据信息不够开放，处理起来也是困难重重。另外数据处理软件的限制也一定程度制约了大数据的应用。

3.3 数据的不连续性

大数据中到处都充斥着碎片化的数据，没有清晰的思路，无从下手，迷失在海量的数据中成为企业面临大数据时代的核心短板。怎样有效组织和管理这些数据并且加以利用也是当前面临的一个巨大挑战。

4 结语

总之大数据处理模式的产生并不是偶然的，而是当今时代信息技术与网络技术不断发展的产物。对各个行业都有着重要影响。电子商务必须在网络环境大背景下，以大数据处理模式进行信息的快速提取和有效利用才能在竞争中取得优势并不断向前发展。随着大数据的应用普遍化，如何通过技术手段挖掘出更多有价值的信息来为电子商务企业服务，继而满足人们的日常需求，还需要不断挖掘和探讨。

参考文献

1.黄丹丹，王明宇，刘淑贞.阿里大数据战略探析，中国商贸，2013/12

2.甘丽新.大数据时代电子商务的机遇与挑战探讨[J].科技广场，2013（3）.

3.陈璐.浅谈大数据处理对电子商务的影像.中国电子商务，2013

4.陈云海.黄兰秋.大数据处理对电子商务的影响研究[J].电信科学，2013（03）：17-21.