大数据处理对电子商务的影响与服务模式创新

赵明媚

（呼伦贝尔学院，内蒙古 呼伦贝尔 021008）

大数据处理对电子商务的影响与服务模式创新

赵明媚

（呼伦贝尔学院，内蒙古 呼伦贝尔 021008）

进入21世纪以后，人类电子商务应用已经跨入高速发展时代.尤其在现如今，基于大数据、云计算处理技术的电子商务个性化服务模式也在不断寻求突破创新，真正影响到了电商企业的发展模式和客户的消费习惯.本文将首先从技术角度分析当下的大数据处理模式及其对电子商务产业所带来的诸多影响，然后依据大数据技术处理理念为企业电子商务个性化服务模式创新提供构建思路和具体实现方法.

大数据处理；电子商务；个性化服务模式；影响；构建思路；创新

电子商务中的大数据处理是基于IT基础云计算架构来实现的，它依赖分布式网络计算架构来为网络应用提供计算、存储、软件在线服务等功能.具体来说，大数据处理能够帮助电子商务平台运营实现按需自助服务、虚拟池化资源提供、快速可伸缩性可度量服务、泛在网络访问等功能.上述这些功能都是当前电商平台的IT设施构建基础.

1 大数据处理的技术模式

1.1 数据库集群模式分析

数据库集群是以某一项协同工作方式为基础来运行所需要的应用程序，可以针对客户端及其应用程序来反映系统影响，并通过特殊的节点连接方式将硬件设备联系起来.简单来说，数据库集群模式具有提升系统性能，将集群技术引入到数据库中.

但是，数据库集群技术是存在一定局限性的，例如它的系统线缆偏多且硬件复杂程度较高，因此在设施架设操作层面难度较大，这也限制了它的可扩展性.再者随着如今企业设备量的不断增加和应用程序的逐渐复杂化，也需要为系统追加投入某些高兼容性及安全可靠性的软硬件来解决系统负担问题.就比如说基于并行数据库的shared-nothing结构，它拥有较高的容错率、可扩展性以及对异构环境的兼容支持性能，而且它的构建成本偏低，所以基于它的多节点规模应用案例目前也有许多.

1.2 MapReduce框架技术模式分析

合集群不但能够为系统提供大容量存储空间及大规模数据处理能力，也具备一定的可扩展性.目前在我国诸如淘宝、百度、网易等电子商务平台都在应用这种技术，它主要以Hadoop作为主体架构，以Web搜索作为核心引擎技术来展开大数据分析过程.在MapReduce框架中，就主要包括了HDFS分布式文件系统、MapReduce并行编程模型以及并行执行引擎.由于MapReduce是由Google设计制作的，所以它拥有较强的集群数据计算处理能力，特别是对非关系数据的管理与技术分析非常擅长.MapReduce框架对数据的处理能力是很强的，目前的许多大数据处理都会采用这种模式，这里就包括电子商务平台[1].

由于MapReduce是由Google设计制作的，所以它拥有较强的集群数据计算处理能力，特别是对非关系数据的管理与技术分析非常擅长.具体来说，MapReduce主要将数据处理任务抽象转化为一系列的映射与化简操作对，然后分别完成对数据的聚集与过滤，再通过界面管理和计算流程将大数据分解为无数个小数据集，每一个小数据集由一个节点来表示，再分析这些节点生成中间结果，所生成的大量中间结果再与大量节点合并，并形成最终结果.总体而言，MapReduce框架对数据的处理能力是很强的，目前的许多大数据处理都会采用这种模式，这里就包括电子商务平台[1].

2 大数据处理对电子商务的具体影响

大数据处理技术是建立在IT基础设施之上的，像我国的淘宝、阿里云都是较早引入云计算、大数据的电子商务企业.其中淘宝的所有电商平台数据建设及交易应用过程都基于大数据处理技术展开，就比如说上文提到的MapReduce大数据处理模式就是淘宝目前所使用的核心技术.具体来说，大数据处理技术对当今电子商务平台运营的主要影响有4点.

2.1 基于大数据处理的信息检索服务

在我国，淘宝是基于IT基础设施方面首先引入云计算技术的电商企业，它依托于阿里云云计算服务公司，专门开展大数据处理工作.在淘宝的电商网络平台中，所有交易系统均为自建，而且集合海量数据，例如它就引入了MapReduce大数据处理模式来为用户提供信息检索服务功能.

对于电商平台来说，IT基础设施必须具备更灵活、更强大的检索能力.在这一方面，MapReduce大数据处理模式就为电商平台提供了超大规模的计算能力与大数据处理能力，正是这两大能力支撑了淘宝的个性化信息检索功能，让不同个性、不同兴趣需求的用户能够进行智能化、个性化检索，高效快捷的找到自己喜欢的产品.同时，淘宝也会实时推送信息服务及热点新闻给用户，时刻为他们找出适合他们需求的各类商品.在这里，MapReduce的技术优势体现在语言理解与知识推理等方面，它能迅速准确的分析用户所提供的信息行为，最终得出符合用户需求的产品数据信息.这种高精度、高效率定位用户需求的服务手段也最大限度的提升了用户对电商平台的满意度与好感度.

还以淘宝为例，其网络平台上的商品都具备十余种属性展示，主要包括视频图像等多媒体数据，用户完全可以通过价格、商品品牌甚至颜色等属性来智能检索与过滤信息，随后精准定位产品.而且用户在线购买商品后还会实时呈现订单结果，这些都是MapReduce大数据实时处理模式所实现的结果.

2.2 基于大数据处理的快捷弹性处理能力

在大数据处理技术下，电商平台系统也具备对数据信息的快速弹性处理能力，它主要所应对的就是来自于客户的突发访问量、浏览请求以及订单.一般来说，大数据处理能够为电子商务平台提供TB甚至PB级的存储设备，而且不需要安装任何硬件，因为它的应用系统是弹性可伸缩的，而且对资源的管控及优化促进能力也相当可观.对于中小企业来说，这种功能丰富且性能强大的IT基础设施能够弹性处理信息数据，并将数据快捷传输给企业.而像淘宝、天猫这样的大型电商平台则主要通过“双十一”等大型购物节日的运作来证明大数据处理所带来的高效率运转及快速弹性处理机制，该技术也帮助淘宝实现了单日交易额超过200亿元的优异成绩.

2.3 基于大数据处理的精确海量数据分析

大数据处理具有实时性和高效性，就比如对海量数据的精确分析能力已经越来越强，它也成为了目前电商企业相互竞争的角力关键.客观讲，基于大数据处理的云计算可以在相当短时间内就实现对海量数据的收集、分析、存储和处理，使得电商能够实时精确的获得所需要的数据，并深度挖掘其价值，帮助企业实现高效率营销模式.还以淘宝为例，它基于这一技术所进行海量数据精确分析就能够细致到各类店铺的实际销售状况，基于此数据配合MapReduce处理为会员客户给出商品的个性化智能推荐，实现对用户消费行为的具体分析，这就是上文所提到的信息订制功能.这种精确营销模式也让商家安排合理的生产及进销存计划，让电商企业与消费用户之间更加相得益彰.

2.4 基于大数据处理的云化信息安全服务

信息安全也是大数据处理技术提供给电子商务平台的关键技术之一，基于大数据处理的云化信息安全服务可以为电商企业提供长期持续的安全保障，尽可能降低企业商业机密隐私泄露的风险，同时以大数据深度分析处理黑客的入侵攻击，防止一切外部数据商的信息不法挖掘行为.这一方面是应对电子商务网站面向用户开放性的有效保护，一方面也是为了满足大数据时代数据非线性增长的现实需求.举例来说，企业利用移动智能终端就能够精确锁定相关信息位置，将信息基于云计算技术封装为云服务，最终为用户提供较为廉价高效的优质安全备份服务.基于此，淘宝网也构建了一套以大数据处理为技术基础的系统安全体系，这其中就包括支付安全、店铺评分、信用评价、物流保障、风险管控、消费者安全投诉等等环节.这一系列技术应用也是为了有效拦截某些木马病毒和钓鱼网站，帮助用户进行二次绑定验证，使他们能够在淘宝网站上安全消费购物.就现实状况来看，目前淘宝的消费投诉率低于5%，这一点要远远优于实体零售商家[2].

3 S电子商务平台网站的创新服务模式案例简析

3.1 S电商企业经营概况介绍

S电子商务企业在电商平台建设中主要将自身业务划分为两部分：第一部分为推广旗下商品，为网络直销网站；另一部分则依托天猫平台来投入6个核心旗舰店进行大面积分销.但实际情况是自主建立的电商平台与天猫网在消费群体信任度上无法比拟，这导致了两部分销售渠道的两极分化.天猫方面成为销售主力，而自主建立的网络直销网站则始终处于亏损状态.为了一改自主电商平台的经营颓势，S公司也进行了新的服务模式创新改革，希望以网络技术与销售创新理念合力改善现有状况，为网络直销网站提升人气，打造优势.

3.2 基于MapReduce大数据处理模式的消费用户兴趣挖掘信息推荐模式

为了改善优化S公司的网络直销网站运营模式，企业自身也借鉴了大数据云计算平台，利用MapReduce技术来搭建新销售模式，以Web搜索作为核心引擎技术来展开大数据分析过程，挖掘消费者用户的实际购物兴趣，搭建信息推荐模式.

就以adidas这一运动品牌为例，消费者在点击进入adidas旗舰店以后，就可以在“店内搜索”模块看到商品种类、功能介绍以及价格区间，再通过模块选择来缩小查询范围，网站网页中就会依次显示当前adidas的“热门产品系列推荐”和“人气新品”.而且在页面下方还会设置“猜你喜欢”版块，帮助消费者提供符合其兴趣的运动产品.具体来说，根据消费者用户之前在网站的购买履历及购物习惯，给出adidas运动产品的颜色、尺码、商品评价等等适合该消费者实际情况的信息数据内容.如果消费者选中某一件商品后，网站个性化推荐功能模块还会给出“您已经浏览了本商品的用户最终购买”版块，然后记录消费者这一次购买产品的所有信息，以便于消费者再次购物时给出更加精确的产品推介服务.

可以说，该兴趣挖掘推荐模式充分运用到大数据处理及云计算技术，特别是以MapReduce为主的Web搜索引擎模块搭建也提升了网站对消费者信息掌握程度，为消费者提供优质服务奠定了基础[3].

4 总结

现如今，电子商务企业已经离不开大数据处理及云计算技术，因为他们所提供的技术支持不但优化革新了电子商务服务模式，也让用户的消费诉求有所依赖，使网上购物取代实体店购物成为社会消费主流.作为电商企业，应该合理巧妙运用这些IT基础设施，积极转变服务理念及商业运作模式，将专业化数据处理服务于产品丰富化目标结合起来，创建大数据订制化系统，为未来电子商务的进一步良性互动发展不断努力.

〔1〕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,2013,29(3):17-21.

〔2〕高海建.基于大数据视角的电子商务产业研究[D].首都经济贸易大学,2015.19-21.

〔3〕胡一.基于大数据的电子商务个性化信息推荐服务模式研究[D].吉林大学,2015.49-50.

TP274；F713.36

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1673-260X（2016）11-0089-02

2016-08-13