大数据在电子商务中的应用

于志军

大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新，将大数据思维嫁接到不同的产业中，推动大数据在各行各业落地。大数据是一种大规模在获取、存储、管理和分析等方面超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

电子商务是互联网时代对人们的生活产生影响最大的领域之一，它改变了人们的消费方式和企业的生存策略。电子商务网站的普及和电子支付的崛起，让互联网营销起到非常明显的作用。许多互联网企业都借助互联网营销方式获得了极高的知名度，走上了企业发展的高峰期。

一、特征分析

1.大数据的特征

大数据的特征主要有以下几个：

①拥有巨大的数据量：大数据在采集、存储、计算的过程中涉及到的数据量都非常大

②具有多样化的类型：与传统的数据类型相比，大数据的类型更加多变，具体表现为网络日志、音频、视频、图片及地理位置信息等。

③具有较低的价值密度：大数据多为半结构化和非结构化数据，并未经程式化的处理，其中存在大量无用的信息，价值提取难度高，价值密度相对较低。

④具有快速的处理能力：因为大数据数量大、类型多、增长速度快、价值密度低，所以大数据应该被快速而高效的处理。

2.电子商务的特性

相对于传统的经营模式来说，爆炸性增长的数据已经成为电子商务非常具有优势和商业价值的资源。因为电商几乎掌握了最全面的数据信息，其中包括所有注册用户的浏览信息、购买消费记录、用户对商品的评价、在其平台上卖家的买卖记录、产品交易量、库存量以及商家的信用信息等等。所以说，大数据贯穿了整个电子商务的业务流程，已经成为电商真正的核心竞争力。

以阿里金融为例，阿里巴巴通过在淘宝、天猫等网站积累的数据资料，通过对用户的销售终端、资金使用等数据进行追踪和收集，了解中小企业的交易状况。从中筛选出财务健康和讲究诚信的企业，为他们发放无担保的贷款，既解决了中小企业贷款难的问题，又新增了盈利模式。

以1号店为例，1号店通过收集平台上的大数据，对其进行分析，给顾客发送个性化的EDM，进行精准的电子邮件营销。如果用户在官网上查看过商品却未购买，则1号店会根据可能的情况，分别在到货、降价或者引入类似的相关商品时，以电子邮件的形式告知用户。

以个人经历为例，在某大型购物平台上搜索某些商品，接下来无论打开哪种类型的网站，都能在网站上看到相关商品的广告。开始的时候，觉得很奇怪，后来才明白与传统的流量广告相比，这种通过大数据处理而产生的推荐服务更能满足用户的需求。

二、大数据在电子商务应用中面临的挑战

1.数据处理存在困难

在大数据时代，仅淘宝网一天的交易信息就很多，而且随着信息化的发展，这些数据每时每刻都在剧增。面对海量数据对计算机硬件性能带来的挑战，对于实力较弱的电商来说，仅仅是妥善地保存好各种数据就已经很难了，而那些电商巨头想在最短的时间内，尽可能地挖掘和利用好这些大数据也不是一件容易的事。据统计，82%的电商正受到处理海量信息的挑战，89%的电商因超负荷处理数据而失去过销售的机会。可见，如果不能够快速、有效地处理这些大数据，那么其原有的巨大商业价值将不复存在。

2.信息存在风险

随着信息处理能力的发展，电商掌握了用户越来越多的个人信息。这些信息除了能够反映用户的消费习惯、个人爱好和经济状况以外，还涉及许多隐私资料，例如：用户的真实姓名、证件号码、银行卡号及密码及账户余额等。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，而参与分析数据的人越多，用户的各种隐私被泄露的风险就越大。一旦隐私真的被泄露了，那么必将引起用户对整个电商行业的质疑和反感。

3.推荐服务存在问题

数据是电商提供服务的基础，面对数据规模、存储方式以及组织方式等特征的转变，电商所提供的推荐服务也应该进行转变，以应对当前整个数据环境的更新。上文中提到的推荐服务其实是基于信息检索结果的推荐服务，即电商将消费者曾经搜索过的每条信息罗列在页面中，供用户浏览，通过查看详情来衡量此信息的重要程度。用户每天都要浏览大量的数据信息，不是所有信息都是有效的，在时间不允许的情况下，不可能逐条打开每个商品的信息详情，所以说这种推荐服务存在一定的问题，有待改进。

三、基于大数据应用的电子商务创新发展

1.合理利用大数据资源

大数据作为一种生产要素，已经引起了电商的高度重视，只有合理地利用这些数据，才能发挥其巨大的价值，否则这些数据就会成为电商的沉重负担。要想对大数据进行有效地分析和处理，就需要建立完备的数据存储与分析一体化的处理系统。该系统的建立将电商与IT行业紧密联系在一起，电商可以根据自身实力的大小选择与大数据基础行业合作，或是自己开发数据处理系统。无论哪种选择，电商都能够借助IT设施有效的筛选、利用海量数据资源，为其发展奠定坚实的基础。

2.数据信息的保护更加严密

数据信息的安全性是电商长远发展的重要保证，所以电商必须严密保护这些信息的安全。那么，在数据技术开发的时候，电商就应该打造出严密的安全防卫系统。在数据处理的过程中，更应该利用实时监控系统防止信息外泄，一旦发现系统异常，应该立刻拦截并处理。除了在技术上严格把关之外，电商在日常运营中也应该规范其自身以及员工的行为，绝不能将用户的信息卖掉，借以换取利益。

3.个性化推荐服务更加精准

电商根据用户的喜好推荐各类商品的服务屡见不鲜，但大都是基于信息检索结果的推荐服务，这种服务的显著缺点就是不够精准。如果能利用智能分析算法进行计算，电商就能够更准确地定位用户的需求。

4.服务更专业

天猫、京东、当当和亚马逊等大型平台占据了国内电商行业绝大部分的市场份额，中小型电商想要崛起已经非常困难。但在大数据时代下，如果能将业务做得更精更专，也能够赢得一席之地。如果细分类的电商因规模小、用戶少，反而更容易分析用户的数据信息，能更专注地为特定用户群提供服务。

四、结束语

虽然大数据在电子商务中的应用面临着挑战，大数据的分析与利用技术也还在探索中。但不可否认的是，基于大数据应用的电子商务取得了许多创新发展。待到大数据的技术和运作更为成熟之时，必定会有更多具备商业价值的新型服务涌现，进而带动电子商务行业的发展与革新。