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& 分析：2016年利用大数据可以发掘哪些机遇？
分析：2016年利用大数据可以发掘哪些机遇？
&&日10:35&&中国电子商务研究中心
　　(中国电子商务研究中心讯)的热潮催生出了很多新技术，但真正的价值在于这些技术之间的相互连接、以及技术和工具与应用之间的连接，这种连接能让我们的工具和应用向终端用户传递更多的珍贵洞察。据IDC预测，分析及其相关的市场的复合年增长率达到26.4%，将在2018年发展到415亿美元的规模。实际上，IDC认为到2020年分析技术将成为所有国家经济增长的关键动力。　　Teradata公司的SunilJose，他将说明大数据分析行业的现状、其发展的主要动力和挑战以及大数据在2016年的发展。　　1.2015年大数据分析行业的状况是怎样的?现在大数据领域中的哪一方面还待改善?　　大数据再也不只是代指量很大的，其实它是能够决定一家公司成败的关键要素。各类组织都开始意识到，采取大数据分析将能够改变游戏规则，它同样也是市场领先者和失败者之间存在的重要区别。2015年，整个印度市场以及当地的企业大体上都相信大数据能为IT组织带来便利，但整个市场却还未能确认大数据将为他们的业务功能带来哪些具体的便利。　　然而，每个垂直行业中少数几个的顶尖创新者都在促成这件好事的发生，他们通过将大数据整合到现有的数据和分析生态系统当中，从而不断地为公司创造价值。当企业即将开始自己的大数据之旅时，考虑现有的计算能力是非常重要的。　　如果在运行大型的低频工作的同时必须处理其他工作流，那么即使是对于最强大的系统，这仍然是一种消耗。企业应该勇于创新，因为大数据可以而且也能够改变所有事情。好的大数据工具组能够在最低成本、近乎于实时地提供可拓展、高性能的分析技术，满足商业用户不断增长的数据存取需要。　　此外，数据自由化带来了新技术和新的数据采集方式，通过获取洞察支持决策制定、提高运营效率，开创了前所未有的新业务场景。　　2.您能举几个例子，说说过去几年里大数据为哪些行业创造了价值、带来了改变吗?　　2015年，大数据在客户、金融、风险管理和运营方面都崭露头角;2016年我们将重点关注这几个领域的分析技术。我们又再次强调了云技术，同时数据安全也成为了每个组织的必需品。此外，开源技术和移动商业智能将改变行业。最重要的是，预测性分析和规范分析将是下一颗冉冉升起的明日之星。　　在2016年，我们将看到很多重要的发展趋势，比如多极分析、数据民主化、分析消费化、对的更高关注，然而最重要的是，我们将看到分析技术将超越对事实的复述，而能够将多个有影响力的分析结果进行结合，推动人们的行动。　　3.就您刚才说到的可能在2016年产生影响的关键领域，您能挑选几个详细说说吗?　　接下来的一年里我们将看到大数据分析领域有很多大动作，这就包括：　　云端的大数据分析：有分析师预计，由于我们已经在不断地产生并收集大量的数据，并且在不同组织及组织间不同的部门当中需求也在不断增长，未来的大数据将会是本地部署和云端部署的结合。　　多极分析：根据数据类型和所需分析的不同，需要经过不同的流程和不同的场所才能完成数据的收集和分析。这个过程不仅关系到处于两级中的常规数据流，同时也需要联合分析，这样才能跨越组织部门创造连续的视图。　　Connectionanalytics的商业价值：Connectionanalytics能够分析每个个体的行为以及他们与其他个体或群体间的联系。这种信息对于寻求向目标群体进一步推广产品和服务的企业来说具有非常关键的价值。我们也同样观察到，有越来越多的企业正通过社交媒体来突显他们的客户关怀。　　虽然社交媒体分析并不是什么太新的事情，但正在重要的是在这些关键的平台上分析并理解消费者的行为&&了解沟通的渠道是什么、跟消费者交谈的是谁、他们在谈论的是什么。　　社交联系变得越来越复杂，用户数量也呈指数增长，它们共同向运算规模提出了挑战，为数据处理和结果解读带来了困难。数据的爆发实际上加剧了这种问题，不管现在的科技进步如何努力迎头赶上、引领潮流都无济于事。　　&探索区域&的发展：客户不断在社交媒体上进行互动，公司就越来越需要不仅仅是记录这些对话，更要理解客户在网上的行为究竟如何。在2016年，高级分析和数据存储速度将带来巨大改变。数据存取的速度将保证信息的实时处理，从而保持公司的竞争优势。在印度和其他地区，对这项技术的需求预计将会稳步上升，最后逐渐发展为一个全新的数据研发和分析的枢纽，这个枢纽就是&探索区域&。　　4.能分享几个Teradata在最近几个月里为了优化产品组合而做出的关键决策吗?　　我们做出的关键而意义重大的决定都在大数据分析和领域。我们专注于帮助客户以无缝对接且可拓展的方式，同时使用开源技术和我们的分析平台。我将提到几个我们最近做出的公告仅供参考。　　Teradata的开源咨询公司ThinkBig是我们在去年的子公司。ThinkBig是第一家提供了综合的Hadoop管理服务的公司。在去年10月，Teradata宣布新加入两项软件功能，旨在帮助客户操作物联网数据。这两项功能分别是TeradataListener和基于Hadoop的TeradataAster分析。　　接下来，Teradata还将把自己有名的数据库对接服务于网络服务云(AmazonWebServicescloud)。这将是第一个针对公有云的数据库，它是从专有的硬件根系中研发出来的。正如迪纳研究公司的研究总监TonyCosentino所说，这将为Teradata带来更多的优势。　　最后，今年六月，Teradata向开源的Presto社区做了重大投资。Presto是一套基于Hadoop的SQL框架，最初是针对Facebook开发，用来支持其大型数据仓库中的交互式查询。Presto可以利用Hadoop之外的数据存储进行查询，就包括NoSQL、关系型数据库和专有数据库。所以，Teradata将Presto定义为一款能对数据库查询进行快速应答的工具。　　5.在未来的1到2年间，Teradata主要工作的方向在哪里呢?　　Teradata正致力于开发开源的大数据技术，让各类组织能够更快、以更低风险地实现技术部署。今年，我们在好几个领域取得了重大进展，就包括Hadoop和其他数据库之间的数据交换。　　同时，我们还为基于Hadoop的有效数据管理提供整合的大数据解决方案，这也是我们最关注的领域，在该领域当中的还有大数据存储应用、利用极致压缩、数据安全和数据治理。　　我们正积极投资于大数据项目的安装及咨询的托管业务。重要的不仅仅是拥有技术解决方案，还要有为客户成功施行项目的技能。所以，我们在这一块做了非常重大的投资。我们还将继续支持多系统环境以及事件驱动的系统，来实现整个分析环境的有效监管、预警和控制。(来源：199IT互联网数据 编选：电子商务研究中心)
&&&&10月7日开始，携程“捆绑销售”事件引发热议，在线旅游引起了社会的广泛关注。据中国电子商务投诉与维权公共服务平台()大数据显示：“2017年上半年全国TOP20热点被投诉生活服务电商”中，OTA成为用户投诉“重灾区”。对此，中国电子商务研究中心通过发布报告+行业数据+评测榜单+观点评论+投诉案例等方式，联动全国媒体对携程、艺龙、同程、飞猪、途牛、去哪儿、蚂蜂窝等典型平台进行持续跟踪调查（详见专题: )。
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　　一、事件背景　　10月18日晚9点30分，趣店在纽约证券交易所正式挂牌上市，股票交易代码为&QD&，发行价为每股美国存托股(ADS)24美元。趣店仅用3年半时间，造就市值100亿美金，从2015年的亏损2.33个亿...
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大数据处理对电子商务影响有哪些？
来源：万方数据&
作者：陈璐
　　信息时代的基本特征是数据和信息呈现爆炸发展的态势。这一点在电子商务领域也得到了深刻的体现。随着电子商务在各个行业特别是零售行业的迅猛发展，并发访问量快速增加，同时数据的类型也呈现出繁杂多样的发展趋势。以淘宝网和天猫商城为例，在日这一天时间访问量就突破了2.13亿次，而且基本上是独立用户，同时线上交易额达到191亿元人民币，创下了单日网上交易新记录，显示出电子商务业的强劲发展势头。商品交易之外，很多服务行业或国家行政部门也加大了网上交易平台建设力度，例如火车票的网上订购、行政事业收费的网上交易等等。业务量和业务类型的快速增长带来的是海量的信息数据，诸如文本、图片、视频等，有调查显示已经成为影响电子商务进一步发展的最主要因素。
　　一、处理模式
　　在电子商务领域内，信息的大批量处理如果是以PB、EB、ZB为计量单位，则这些信息就构成了大数据。以往的计算机处理模式已经很难对这些大数据进行高效率的处理，势必会影响电子商务的总体发展。因此对的计算机处理模式进行革新是获得电商行业整体突破的基本保证。传统的数据处理模式是数据库集群模式，大数据处理模式的基本要求是建构云计算Map Reduce处理体系，使信息的分解处理和结果合并成为可能。
　　(一)数据库集群模式
　　集群模式的基本运行原理是将同一种应用程序通过不同的工作方法相互协调共同完成，在面对客户端的数据请求时，为其提供单一映像，并将这些映像通过一定的连接技术和方法与硬件系统进行连接，整体上建构一个松散耦合的集合。简单来说，数据库集群模式实现了数据库技术和集群技术的结合。数据库集群模式的运行较为平稳，具有多方面的技术优势，例如强大的靠扩展性、整体的可靠性等等。
　　但是在面对大数据处理时，数据库集群也表现出了一定的缺陷。这些缺陷主要包含以下方面：第一是可扩展性补不强。如果系统功能节点的硬件基础设施选择的是Pc服务器，那么将会出现系统线缆繁杂、硬件高度复杂化和架设安装难度大等问题，对其扩展性造成了一定的限制;第二是数据通信受限。目前运行高速互联网的必备条件是将 PCI插槽与主机进行连接。但是PCI的数据传送能力有限，不能满足节点间的数据通信要求;第三是提升空间小。这种空间主要是指数据库数据集的可扩展空间，在进行数据处理时如何解决系统的安全性、运算速度和可扩展性是数据库集群模式要面对的重要问题。此外，数据库集群模式还存在兼容性、可靠性、容错性、对异质条件支持能力等方面的局限性。
　　(二)Map Reduce框架
　　云计算构架主要是由低端服务器进行大规模集群构成的数据处理技术，在数据存储容量和数据处理能力上具有绝对的优势。由于云计算平台在运行中的可靠性和可扩展性等功能，目前众多的大型企业或单位都将其作为web搜索和大的主要平台，如中国移动、淘宝、网易、百度等等。Map Reduce框架主要包含三个方面的内容，即并行编程模型Map Reduce、分布式文件系统(HDFs)、并行执行引擎。
　　Map Reduce的设计是由google完成的，主要是进行大数据集的计算处理工作，代表了分析技术的整体发展状态。Map Reduce在进行数据处理时，先将对象进行抽象化处理，使其以映射和化简操作对的形式呈现出来，其中映射部分进行数据的过滤，化简部分进行数据的聚集工作，在工作中均以良好的界面进行管理工作。对Map Reduce计算过程进行分解，可以将其工作原理理解为将大数据集进行解构，解构之后的结果是形成了数量众多的小数据集，通过集群节点对这些小数据集进行分别处理，由此得出中间结果，将这些结果通过节点进行合并，就可以得出对整个大数据集的处理结果。
　　二、大数据时代电子商务IT技术设施的革新
　　IT基础设施是保证电子商务系统运行的前提，对其进行技术革新能够使其快速适应电子商务大数据时代。在后互联网技术时代，电子商务企业广泛采用的IT基础设施一般是PC服务器。随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强，电子商务企业对于IT基础设施的革新正朝着小型化和集群化方向发展，与此同时，电商企业还需要不断地投入大量的人力和技术实现IT基础设施的维护、升级和更新。
　　(一)数据仓库的发展
　　从近期对电子商务信息处理数据的研究可以发现，在系统运行中出现的大数据仍在以惊人的速度发展和增长，其特点也表现为明显的分布式发展和异构性趋势。传统的数据库如具备一般数据处理功能和信息分析技术的数据库以及BI技术已经很大程度上不能满足PB级的数据量处理要求。这种大规模数据的发展促使电子商务数据仓库系统出现了非常明显的变革，也即是数据量数量级不断上调，目前已经实现了由TB向PB的迈进，并且仍呈现出爆炸性的增长态势。
　　根据对现今电商数据量发展状况及趋势的研究，可以发现电子商务数据仓库将会呈现以下特点：第一，未来两年电商数据仓库的最大数据量将会达到甚至超过 1OOPB，并且其增长速度也将呈现出前所未有的变化，远远超过摩尔定律;第二，对数据的分析方式实现质的变化，将从常规化分析向深度化分析转变;第三，中低端硬件组成的大规模集群硬件平台将会代替高端服务器构成的基础设施硬件支持平台，基础设施进一步向集群化发展;由于硬件系统的革新将会对并行数据库产生了重要影响，使其规模不断扩大，由此带来的成本也将逐渐增长。总体来讲，目前电子商务将会出现大规模革新的直接因素是数据量的大规模增长和深度分析的现实要求。
　　(二)云计算构架
　　云计算构架是一种针对分布式网络计算而设计的新型数据处理模式，在应用中已经表现出了良好的适应性。在网络环境中进行计算、存储、软件等在线服务时较传统构架有显著的性能提升。在目前应用于电子商务领域内的云计算构架来讲，其具备了以下特征：按需自助服务(on Demand self-service)、可度量服务(measured service)、池化资源(resource pooling)、泛化网络访问((broad network access)以及快速弹性(rapid elasticity)。
　　三、大数据处理对电子商务的影响
　　云计算的发展历史并不长，首次引入云计算技术的是淘宝网，其所有交易都是基于自建系统完成的，而阿里云也成为我国首家开展云计算供应的公司。云计算对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用，主要影响表现在以下方面。
　　(一)信息检索能力
　　电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为 IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。
　　云计算的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示，其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外，云平台还具有信息推荐功能，根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示，提高了交易的针对性和检索效率。云计算性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上，解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题，使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输入的语言进行迅速的反映，并能准确地提供用户所需耍的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量，使用户满意度得到了很大的提升。
　　(二)弹性处理能力
　　电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的弹性处理能力，并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的，而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的，这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的，这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。
　　云计算技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力，使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数量级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换，而且能够以比较低的成本享用云计算存储处理信息服务，在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了弹性处理能力的实现，使资源达到了最优化配置。
　　(三)信息处理安全性能
　　网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战，由于其结构复杂，数量巨多，并且大多是具有敏感性的信息，很容易成为网络攻击的目标。
　　大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估，使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象，并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。云计算技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务，并将这些信息托管在云端，为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。
　　四、大数据处理的发展趋势
　　信息技术的发展历史并不长远，但是在每个发展阶段都会出现具有标志性的技术类型和产品。在目前，信息技术的热点以及将会对信息产业产生重大影响的无疑是云计算技术和大数据处理f司题。在电子商务环境中大数据处理将会发展出更多强大和多元的功能，具体发展趋势有以下几点。
　　(一)大数据处理服务和产品的多样化
　　目前电子商务平台的服务和产品正在向着多元化的方向发展，除了电商企业之外，政府机构、大型集团企业、行政事业单位等都加入或正在加入构建云环境下的数据处理服务平台，并且可以实现对没有充足IT能力的小型电子商务企业进行服务和产品的输出。
　　(二)新型的电子商务运营模式
　　云计算的出现不仅对IT技术设施进行了大规模和深度的革新，同时其带来的众多产品如长尾效应、经济效应、众包、个性化服务等对于经济学概念的再认知也产生了重大的影响。这些变革有助于盈利性企业的经营模式做出重大的调整，进而加快了向服务经济社会发展的步伐。随着信息技术的进一步发展和现有技术的逐步完善，传统经济模式必将会受到严重的冲击，商业模式也会随之产生整体性的变动甚至是根本性的改变，并且在变化中不断进行新技术、新方法和新思路的探索。
　　(三)IT设施将成为企业核心竞争力的重要组成部分
　　企业的核心竞争力包含多方面的内容，但可以确定的是都是对企业发展具有重大影响的因素。随着现代信息化时代的发展和信息技术在各个领域内的广泛使用，企业成产、管理、经营等模块的信息化将会对企业能否适应社会的发展以及在日益激烈的市场中保持其竞争力产生举足轻重的作用。通过对IT基础设施进行引进和革新，能在最大限度内实现资源的最佳配置，提高生产质量和效率，降低企业运营成本，提升企业的整体管理水平。特别是对于信息技术依赖程度高的电子商务企业，云计算构架和大数据处理技术的可扩展性相当可观，为海量信息的存储、整合和管理提供了安全可靠的环境，通过IT基础设施的技术优势，为突破电子商务行业的发展上限提供了可能。
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大数据分析下电子商务发展策略研究
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[摘要] 伴随信息技术与网络技术的迅猛发展，大数据在诸多行业领域得到广泛应用与推广，同时对电子商务发展也产生了极为深远的影响。从大数据下的电子商务入手，凭借大数据分析、预测功能，为电子商务发展创造了良好契机。而电商企业同样面临着掌握大数据、驾驭大数据、数据安全防护等方面的挑战。电商企业应结合电子商务发展实际情况，利用大数据，通过打造电子商务数据信息平台、推动电子商务精准营销、推进商业模式创新、开展数据处理工作、确保数据隐私安全等对策，积极促进大数据时代下电子商务有序健康发展。
[关键词] 大数据分析；电子商务发展；策略研究
大数据时代的全面来临，凭借大数据分析、预测功能，为电子商务发展创造了良好契机。依托大数据分析，商品推荐产生了个性化、精准化的商业模式，电商企业运营方式不断推陈出新[1]。然而，大数据时代电商企业同样面临着掌握大数据、驾驭大数据、数据安全防护等方面的挑战。由此可见，对基于大数据分析的电子商务发展策略开展研究，有着十分重要的现实意义。
二、大数据下的电子商务
全球权威科学期刊《自然》于 2008 年推出将大数据作为封面的专刊，着重关注数据给各个行业领域带来的影响。2012 年，联合国发布大数据政务白皮书《大数据下的机遇与挑战》，提出了大数据时代已全面到来，大数据对于各国而言既带来了机遇也带来了挑战。2014 年，我国政府工作报告中首次提到了大数据一词，并将大数据界定为一种基础性战略资源，可为预防、调查、决策等事务提供有力依据。在大数据时代下，依托可靠的大数据采集、分析，可进一步推动电子商务价值创造朝精准化方向发展。不管是电商平台、移动终端还是相关第三方服务平台，只要期间电商企业与消费者产生了交集，便会形成一系列电子商务数据，而这些庞大的信息数据是传统处理分析手段所难以有效处理利用的[2]。同时，电子商务数据还具备高度多样化的特征，其中不仅包含了消费者的个人信息，还包括了消费者的评论、反馈意见等等，数不胜数。以电商企业网络为例，消费者消费行为意向收入大数据，当电商企业对采集的大数据开展分析，并获取消费者消费行为意见相关影响因素时，电商企业便可进一步为消费者提供有针对性的服务，使消费者选择电商企业的产品。大数据时代，过去被认为是无过多价值的信息数据极可能经由大数据分析，为电商企业提供尤为准确、及时的消费者信息，进一步为电商企业营销活动开展提供有力支撑。
三、大数据为电子商务发展带来的机遇和挑战
(一)大数据为电子商务发展带来的机遇
1.大数据使商品推荐趋向于个性化、精准化，进一步推进商业模式创新。通过对庞大的消费者行为数据开展分析，研究个性化、精准化地开展广告推送、推广服务，建立相较于当前广告、产品推广形式性价比更突出的新型商业模式，向消费者推荐他们切实需求的产品，进一步有效提升电商企业销售量。
2.大数据为电商企业整合优质产品信息。以淘宝、天猫电子商务平台为例，基于对平台数据信息的整合，结合商品购买情况及浏览数据筛选出时下热门或优质的产品，形成有力的电商企业与消费者的产业链信息，形成强有力的数据处理能力，为消费者产品检索提供有效便利。
3.大数据为电商企业提供细化服务。电商企业通过对大数据开展采集、分析，推进供应链上下游有效协调，以达成信息资源的优化共享，进一步促进电商企业在市场管理、产品营销、技术研发等全面环节的转型升级，打造全新的覆盖面广的营销平台，以吸引更多的消费者，增强企业市场竞争力。
(二)大数据为电子商务发展带来的挑战
1.电商企业面临掌握大数据的挑战。大数据时代下，电商企业要想实现进一步发展，离不开大数据的有力支持。对于电商企业来说，很大程度上谁先掌握了大数据便意味着谁先拥有了核心竞争力的有力武器，便意味着谁先拥有了致胜的法宝。
2.电商企业面临驾驭大数据的挑战。电商企业要对各式各样大数据开展分析，不可仅凭直接开展经营决策制定，应尽可能对所有与消费者关联的业务数据开展分析，以达成对消费群体的有效维护，并吸引他们买入更多产品，如此以来，很大程度为电商企业开展全新信息化投资、建设带来了挑战。
3.电商企业面临数据安全防护的挑战。各式各样数据的汇集，包含电商企业的运营数据，消费者个人信息等等，这些数据均被电商企业收集于企业数据库中，由此对电子商务如何开展好对该部分数据的安全防护工作带来了挑战。
四、大数据时代下电子商务发展策略
(一)利用大数据，打造电子商务数据信息平台
在市场经济逐步深入背景下，电商企业要想在日趋白热化的市场竞争中脱颖而出，利用好大数据至关重要。近年来，各式各样应用软件推陈出新，很大程度上推进了移动电子商务的发展，大数据库中收录了更多更精准的用户信息、用户定位。电商企业通过对大数据的科学合理利用，打造电子商务数据信息平台，旨在增强电商企业对大数据时代的适应性。鉴于此，电商企业应当强化对云计算技术的引入，并于短时间内对海量数据信息开展实时动态筛选、分析、处理，从而将数据信息切实转化成企业自身有效资产。与此同时，电商企业应强化对数据的分析、整合，达成对大数据的有效利用，通过对消费者消费行为习惯偏好的有效掌握，进一步为电商企业制定运营策略、确立目标消费群体、提升市场占有率、改善经济收益等提供有力支撑[3]。
(二)利用大数据，推动电子商务精准营销
精准营销指的是电商企业对消费者个性化需求予以满足，借助网站推荐系统自动向消费者推荐商品，同时开展个性化商品筛选的过程。基于精准营销支撑，可为消费者提供更便捷、更人性化的消费体验。现阶段，大部分电商企业还尚未构建有企业自身个性化的推荐系统，抑或企业采用的推荐系统尚不十分成熟，更未与大数据开展有效结合。如此一来，最终使推荐效率、推荐精准度均不尽如人意。以电商企业网络广告为例，大数据时代，网络广告在网络营销中可起到至关重要的作用。现如今，电商企业面对的消费者数据不断增多，电商企业应当基于现有营销数据平台，建立更为科学完备的个性化推荐系统，推进实时动态对广告受众开展分析，依托大数据分析，充分结合消费者个性兴趣偏好制作广告开展精准营销，为消费者提供更高质量的服务，与消费者构建和谐融洽的关系，增强消费者忠诚度。于此方面，阿里巴巴、淘宝、天猫中的“找相似”、“找同款”、“看了又看”等广告营销便为广大电商企业提供了很好的示范。
(三)利用大数据，推进商业模式创新
伴随互联网在商业领域的广泛推广及大数据时代的到来，商业模式不断推陈出新，较具代表性的商业模式有O2O、O2P 等。其中，O2O(Online To Offline)，指的是将线下机会与线上电子商务进行结合，使线上电子商务转变成线下交易平台的一种商业模式。O2P(Online To Partners)指的是借助移动互联网技术手段，达到具备本地化、社交化特征的线上线下互动电商平台，以实现渠道朝社区化、乡镇网点全覆盖，不同品牌类型的同时运作。通过建立多方参与多方共赢的格局，构筑具备核心竞争力的互联网生态圈，转变成相关标准定义者与游戏规则制定者。不管是哪一种新型商业模式，均应当紧紧围绕消费者，并对一系列端口数据开展优化整合，实现数据信息的实时推送。
(四)开展好数据处理工作，确保数据隐私的安全
近年来个人隐私遭受窃取、重要信息被不法篡改等现象屡见不鲜。倘若数据信息难以得到切实安全防护，大数据便会转变成广大消费者的恶梦，对消费者日常生活造成极大的负面影响。鉴于此，电商企业应当提高对数据安全防护的重视度，依托大数据技术对数据安全状况开展实时监控，结合各种风险实际情况有针对性的采取科学的安全防护及精准化的预防措施，一方面要防范数据信息泄漏给电商企业带来的法律上不利影响，另一方面要防止过度开发或者越界营销可能引发的侵犯消费者隐私的一系列纠纷。此外，电商企业还应当强化对大数据中涉及的消费者个人隐私的安全防护，防止出现信息泄漏、信息倒卖等情况；最后，要及时了解国家关于个人信息保护的法律、政策规定，迅速开展经营策略优化调整[4]。
五、结束语
大数据分析并非偶然形成的，而是当今世界信息技术与网络技术迅猛发展的产物，对不同行业领域可起到至关重要的影响，电子商务亦不例外。鉴于此，相关人员务必要不断钻研研究、总结经验，清楚认识大数据以及电子商务的特征内涵，全面分析大数据为电子商务发展带来的机遇和挑战，结合电子商务发展实际情况，“利用大数据，打造电子商务数据信息平台”、“利用大数据，推动电子商务精准营销”、“利用大数据，推进商业模式创新”、“开展好数据处理工作，确保数据隐私的安全”等，积极促进大数据时代下电子商务有序健康发展。
[参考文献]
[1]李鹏飞，张攀.大数据背景下电子商务与快递业联动发展策略研究[J].物流科技，)：25- 28.
[2]魏斐翡.ECLHadoop：基于 Hadoop 的有效电子商务物流大数据处理策略 [J]. 计算机工程与科学，)：65- 71.
[3]郑D，于立.大数据环境下的电子商务发展的 PESTEL模型分析[J].农村经济与科技，)：131- 132.
[4]胡厚盛.基于大数据的移动电子商务新特点及发展对策研究[J].决策与信息旬刊，2016(4)：162- 163.
作者：万胤岳 单位：无锡科技职业学院
大数据分析下电子商务发展策略研究责任编辑：张雨&&&&阅读：人次
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