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浅议大数据在电子商务中的应用

分类:电子商务论文   更新:2017/10/14   来源:网络

  一、大数据的概念和特征

  1.大数据的概念

  全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner 将大数据定义为:大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是:大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。尽管对大数据概念的表述不同,但普遍认为大数据是信息技术领域的重大技术变革。

  2.大数据的特征

  ①大数据拥有巨大的数据量。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,至少应该在100TB以上。

  ②大数据具有多样化的类型。与传统的数据类型相比,大数据的类型更加多变,包括结构化、半结构化和非结构化,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。

  ③大数据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大数据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。

  二、大数据在电子商务中的应用

  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、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。

  再以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:缺货、价格过高、商品不合适等进行分析,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。

  最后以个人经历为例,笔者曾在某大型购物平台上搜索过某些商品,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,笔者觉得很奇怪,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。

  三、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有10TB,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,仅仅是妥善的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、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.隐私信息存在风险

  随着信息处理能力的发展,用户越来越多的个人信息都被电商所掌握。这些信息除了能够反映用户的消费习惯、个人爱好、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、账户余额等等。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。一旦隐私信息真的被泄露了,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

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