探索互联网时代下的电商大数据

◇北京信息职业技术学院 陈 悦

互联网时代下，如何有效应用电商大数据，推进电商平台的发展，是电商平台面临的主要课题。对此，本文重点探讨互联网时代下电商大数据的面临的挑战与市场规模，以供参考。

所谓大数据发展，即搜集更加丰富的数据信息，并对数据信息进行有效的处理，提取有用的数据资源。相同的软件工程技术中的核心部分，也是采集大量的数据信息。大数据背景下，我们可以利用软件工程技术，科学的分析和整理数据资源，充分发挥各种软件的协同作用，构建出一个标准化空间，储存有效的数据信息[1]。在使用大数据过程中，我们需要充分考虑用户的实际需要，对现有的数据进行一定的分析和加工，确保信息能够更加满足用户的需求。提高大数据处理的速度和有效性，能够减少信息采集方面的支出。

1 互联网时代下电商大数据面临的挑战

（1）筛选数据方面。大数据信息并非都是优质在良莠不齐的数据信息中，电商企业必须要筛选出优质的数据，这对电商企业带来了巨大挑战。尤其是大数据时代下，衍生出了一系列的新问题，例如虚假的数据信息，如果电商未能够进行有效的筛选与判断，那么将难以保证数据的完整性。而在这种情况下，数据分析也将会出现各种问题，最终失去了实际的使用价值。

（2）加工分析数据方面。大多数的电商都面临着处理海量信息的困境，他们必须要耗费大量的时间分析数据和提取信息，这对电商企业的挖掘能力与分析能力提出了要求。也在一定程度上说明大数据并不在于数据的量，而在于数据的处理分析能力，进而最大程度的发挥数据的应有价值。现阶段，政府信息的公开度比较低，开放的公共社会环境并未形成[2]。另外，权威可信的第三方数据统计机构并未发挥应有职能，导致很多数据并不能够直接获取，最终对大数据的完整性产生了影响。对于电商企业来讲，应合理利用各种新媒体平台，从而获取更多有价值的数据信息。此外，电商应注意大数据和企业内部数据的互联互通，从而获得更多有价值的数据。与此同时，电商应加大对数据质量的控制，进而为大数据分析奠定良好的基础。

（3）如何提升数据使用的灵活性。一直以来，电商运行数据都是根据经验进行分析与判断的。尤其是大数据时代背景下，碎片化数据越来越多，而且并没有清晰使用思路，导致数据使用成为电商面临的主要困境。而如何活用大数据，电商的数据分析者必须要突破数据的局限性，除了需要分析数据对用户体验带来了什么样的影响，还需要分析分析企业应用大数据处理了什么问题。当电商企业能够结合场景，最大程度的发挥大数据的作用，那么将会发现全新的商业模式。而如果找不到问题的处理方法，那么电商将会错失发展的机遇。

（4）数据安全性问题与隐私问题。一方面，海量数据的整理，大数据是依托于互联网所产生的，而互联网所存在的风险将会使电商企业面临着一定数据风险。对于一个电商企业来讲，大数据包括有客户信息等。除了数据安全问题之外，还包括有数据在云端被篡改的问题。另一方面，针对一些比较敏感的数据使用权，尚未做出清晰的界定，导致个体隐私得不到保证。

（5）缺少明确的管理政策。大数据背景下，云计算将逐步成为很多企业主要的业务模式。本质是来讲，这是一种比较新型的数据处理技术。数据是电商企业的一种重要资产，而云可以帮助电商企业储存这些数据信息。除此之外，云计算还可以为电商企业提供一些比较基础的设施服务。

2 市场规模及需求分析

2.1 市场规模方面

结合大数据交易所的数据分析来看，大数据的市场规模已经突破了6.33亿元，截止2021年，电商大数据的规模将会扩大到402.57亿元。

2.2 需求分析方面

现阶段，互联网背景下电商大数据需求包括以下几个方面。

（1）个性化和精准化营销。留住更多的客户，是所有电商的共同愿望。而对于电商来讲，如何快速匹配需要的商品信息、如何让商品更加吸引消费者的眼球、如何提升商品的曝光度是目前电商关注的重点问题。通常情况下，利用大数据进行精准营销，关键在于用户建模，也就是用户画像。比如用户要购买商品这个过程中，他一共需要浏览多少种类型商品？这个时间间隔一共有多久？通过对这些数据的分析，能够最终判断出消费者的购物心理，最终总结出某种类型商品的购物心理。

（2）精准化运输，这要求电商企业能够对快递进行一定的整合。在这一方面，天猫平台做出了相关的探索与实践。每年的双十一，天猫都会产生大量的快件，其通过对菜鸟网络的数据分析、预测等，作出合理的线路规划，从而确保快递能够在最短的时间里送达。

（3）数据的存储。大数据时代下，储存数据信息的单位量级已经上升到ZB，G和T这两个数据信息单位已经不足以体现信息的储存单位。与此同时，在储存数据信息时，储存方式越来越多元化，即：利用视频、文字、图片组成的共同体，而单一的文字形式已经不再适用于数据信息的储存。因此，在储存搜集到的数据信息时，首先要对大量的数据信息进行分析，这需要计算机具有较大的存储空间，同时需要具备极强的性能，这也意味着计算机面临着极大的挑战，同时在这过程中，还存在数据信息丢失的风险。利用软件工程技术，可以减少大数据的储存空间，同时避免存储过程中信息丢失问题带来的风险，进而保障数据信息能够更好的储存。软件工程技术中，云技术能够实现云端储存数据信息，可以缓解计算机的储存压力，同时也扩大了数据信息的储存空间，有助于更好的提升生产效率，保证数据信息存储的安全性。在大数据时代下，数据之间既存在一定的关系，也存在一定的相互影响。为了确保数据更加安全，需要科学有效的管理数据系统。通常情况下，大数据信息平台是公开的，黑客可利用一定的技术手段，对大数据的漏洞实施攻击，做出违法的行为，进而导致数据的存储与分析面临着巨大的风险。因此，在大数据时代，我们必须要充分发挥软件工程技术的优势，从而为大数据的储存和处理提供安全保障。

2.3 市场竞争格局

通过大数据分析技术升营销转为购买行为的成功率，与此同时，还能够在一定程度上帮助企业减少营销成本。精准的大数据分析，可以实现精准营销，进而让商品更加符合用户需求，以此来提升自身的核心竞争优势[3]。大数据时代的数据结构相对比较多样化，同时容量也比传统数据更大。相对比传统数据的形式，大数据也形成了非常紧密的关联。在对大数据的分析方面，软件工程技术技术还难以实现动态处理。

大数据时代背景下，人们处理大数据信息需要应用大量的资源，包括经济资源、人力资源等。因此，我们必须要加大软件工程技术的研发和应用今天，并尽可能的缩减数据的存储和处理支出。通过软件工程技术，搜集、处理和存储数据信息，能够加快软件工程的进一步发展，为数据信息提供安全保障。

3 结束语

综上所述，大数据也成为了世界范围内的争夺对象。中央财经大学贺强教授指出，获取和控制网络海量数据，正在成为世界各国在未来20年争夺信息社会控制权的重要战略手段。因此，电子商务行业掌握用户的数据越多，就能够更加精确地预测客户的潜在消费行为。对此，我们应该进一步加大电商大数据的研究，进而发挥大数据的应用价值。