大数据背景下电子商务发展研究挑战杯版本.docx
《大数据背景下电子商务发展研究挑战杯版本.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据背景下电子商务发展研究挑战杯版本.docx（15页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
大数据背景下电子商务发展研究挑战杯版本
第十四届“挑战杯”
全国大学生课外学术
科技作品竞赛参赛作品
大数据背景下电子商务发展研究
---Thedevelopmentofelectroniccommerce
in bigdatabackground
作者:
梦想天空团队
类别：
社会科学类社会调查报告和学术论文
目录
一、大数据概述-2-
1．大数据的概念-3-
2．大数据的特征-3-
3．大数据在中国-4-
二、大数据是如何产生以及如何产生价值-4-
1．大数据的构成-5-
2．大数据是如何产生价值-5-
三、大数据在企业中的应用-6-
四、大数据背景下我国电子商务的发展和机遇-8-
1．电商企业通过大数据应用创新商业模式-9-
2．企业通过大数据应用推动差异化竞争-10-
五、大数据时代下我国电子商务面临的挑战-10-
1．信息化投资将规模化发展-10-
2．处理大数据能力的挑战-11-
3．数据管理政策尚不明确及管理成本增加-11-
4．安全与隐私问题突出-11-
六、结语-12-
参考文献：
-12-
大数据背景下电子商务发展研究
摘要：
大数据时代已经到来，认同这一判断的人越来越多。
随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的传感器，将成为大数据来源和承载方式。
在接下来的几十年里，大数据都会是最重要的话题之一。
它冲击着许多主要的行业，包括零售业、电子商务和金融服务业等。
同时，大数据也正在彻底改变我们的日常生活。
如今通过简单、易用的移动应用和基于云端的数据服务，我们能追踪自己的行为及饮食习惯。
因此，大数据是一个极度重要的议题，我们需要真正理解它。
关键词：
大数据，电子商务，发展，机遇
2011年是中国大数据市场的元年，以4V为特征的大数据开始影响到人们生活的方方面面。
2012年，瑞士达沃斯论坛发布《大数据，大影响》报告，称“数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样”。
2012年，美国政府启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据”上升到了国家战略层面。
对于企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。
总之，大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。
从商业科技到医疗、政府、教育等各个领域。
但现在，电子商务无疑已成为其中发展最快、应用最广泛、也最成功的领域之一。
随着网络的普及，快递业的发展以及网络支付安全性的提高，促使电子商务产生的数据量急剧猛增，电子商务和快递行业走在大数据的前沿。
根据《2014年第33次中国互联网络发展状况》显示，截至2014年6月，我国网民规模达6.32亿人，全年共计新增网民4144万人，其中网络购物用户规模达3.11亿人，使用率达到49.2%。
表1：
中国网民规模和互联网普及率
一、大数据概述
1．大数据的概念
大数据本身是一个比较抽象的概念，没有统一的公认定义，每种定义基本是从大数据的特征出发，通过这些特征来阐述和归纳。
维基百科对大数据做以下定义：
“巨量资料（BigData），或称大数据、海量资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理，并整理成为人类所能解读的信息”。
说到大数据就必然要提到云计算，从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。
2．大数据的特征
2.1数据量大（Volume）。
第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
2.2类型繁多（Variety）。
第二个特征是种类和来源多样化。
包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
2.3价值密度低（Value）。
第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。
随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
2.4速度快时效高（Velocity）。
第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。
比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。
这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
2.5数据是在线的（Online）。
数据是永远在线的，是随时能调用和计算的，这是大数据区别于传统数据最大的特征。
现在我们所谈到的大数据不仅仅是大，更重要的是数据变的在线了，这是互联网高速发展背景下的特点。
比如，对于打车工具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。
如果是放在磁盘中而且是离线的，这些数据远远不如在线的商业价值大。
关于大数据特征方面，特别要强调的一点是数据是在线的，因为很多人认为数据量大就是大数据，往往忽略了大数据的在线特性。
数据只有在线，即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。
如某用户在使用某互联网应用时，其行为及时的传给数据使用方，数据使用方通过某种有效加工后（通过数据分析或者数据挖掘进行加工），进行该应用的推送内容的优化，把用户最想看到的内容推送给用户，也提升了用户的使用体验。
3．大数据在中国
中国拥有13.5亿人口，是大数据潜在的最大市场之一。
中国有6.32亿网民，这就意味着中国的企业拥有绝佳的机会来更好地了解其客户并提供更个性化的体验，同时，为企业增加收入并提高利润。
阿里巴巴就是一个很好的例子。
阿里巴巴不但在其商业模式上具有颠覆性，而且还掌握了与购买行为、产品需求和库存供应相关的海量数据。
除了阿里巴巴高层的领导能力之外，大数据必然是其成功的一个关键因素。
事实上，大数据在中国远没有落地，目前很多问题没有解决，数据不准确、取数难、维护难等困难急需解决。
这阻碍了国内电子商务在大数据时代的健康发展，急功近利成了普遍现象。
但这也预示着一个巨大的机会市场——谁能把握住大数据时代的本质，眼光放长远，找到自己真正想要达到的目标并为之努力，谁将会在新的一轮即将到来的商业和技术的浪潮中脱颖而出。
二、大数据是如何产生以及如何产生价值
以前我们关注的都是交易系统和业务系统产生的数据，通过数据仓库去分析展现，其实终端，尤其是个人各种流水操作，例如购买物品清单，上网浏览历史，照片，微博等也有，但是不关注，而大数据时代，更多的是关注这些大量的数据，期望分析这些数据来发现价值，因此大数据其实以前在系统，终端，个人等等都在产生，只是没有加以利用而已，现在要分析这些数据从中发现价值。
1．大数据的构成
1.1海量交易数据：
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访问的静态、历史数据。
通过这些数据，我们能了解过去发生了什么。
据统计在2006年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球一共新产生了约180EB的数据；在2011年，这个数字达到了1.8ZB。
而有市场研究机构预测：
到2020年，整个世界的数据总量将会增长44倍，达到35.2ZB！
（1PB=2^50字节，1EB=2^60字节，1ZB=2^70字节=10亿TB）
1.2海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交媒体数据构成。
它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传输ManageFileTransfer协议传送的海量图像文件、Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。
可以告诉我们未来会发生什么。
1.3海量数据处理：
大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构。
例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的ApacheHadoop。
图2-1：
2．大数据是如何产生价值
市场接受一种技术不仅在于其先进性，还在于其实现商业价值的可能性。
大数据时代下云计算的出现源自商业模式发展的需要，从而推动商业进一步发展。
以阿里集团为例，如图：
据介绍，这一流程几乎适用于任何来源和性质的数据。
此外，为了便于在内部解决数据的交换、安全和匹配等问题，阿里集团还搭建了一个数据交换平台。
国内顶级数据库专家冯春培表示，在这个平台上，各个事业群可以实现数据的内部流转，实现价值最大化。
大数据对传统数据带来的变革，彰显大数据在电子商务行业和快递领域的应用价值，决定了其会对电子商务发展产生巨大影响。
三、大数据在企业中的应用
数据是企业生存和发展过程的自然产物，其寿命甚至远大于企业本身。
企业生存期间不断产生和积累的内部数据，加上能利用的外部数据，就构成了企业客观存在的大数据，大数据在企业中的应用如下：
1.预测。
预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。
例如，对于战略部门而言，预测可以提供决策的依据；对于销售部门而言，为补充销售人员提供依据；对于成本会计而言，预测可以为预算和成本控制提供依据；对于采购部门而言，便于采购部门制定准确的采购计划，以降低总的生产成本。
2.更有效地组织企业以节省资金。
ERP是对企业物流与资金流进行一体化管理和集成化运行的计算机管理软件系统，它的应用涉及企业财务管理部门、业务管理部门、销售部门、生产部门以及人力资源管理部门等，它强调系统运行的整体集成性、数据共享与数据一致性控制机制。
在大数据时代的ERP有了更多的功能，可以与大数据集成，更有效地组织企业以节省资金。
例如使用新的大数据源，可以使供应链中的物流业可以变得更高效。
送货的卡车内的电子车载定位功能可以告诉我们他们在哪里、通过结合道路状况、交通信息和天气条件以及客户的位置等数据，驱动送货的卡车进行最优路径的运送，可以大大节省时间和金钱。
3．真正实时的了解客户。
在过去，企业普遍通过采用小组和调查问卷的方式找出我们的客户在哪里。
而当调查结果总结出来时，结果往往已经是过时的了。
而利用大数据，这种状况将不再发生。
使用互连的社交媒体数据、移动数据、网络分析和其他数据分析，企业可以充分了解每一位客户，实时的知道他们想要什么，以及何时想要。
真正了解客户，意味着可以结合客户的个性化特点，给出有针对性的建议或显示广告。
亚马逊已然将这一点做到了极致，他们为客户推荐的产品绝不是一个巧合。
亚马逊的推荐引擎完全是基于客户在过去一段时间的购买行为所做的：
客户的购物车中所收藏的商品、客户喜欢的商品、其它用户浏览或购买的商品。
亚马逊使用的该算法，为每位客户定制了专属的个人主页。
利用该策略是：
该公司在其第三财政季度期间销售增长27%，达到了131.8亿美元，而去年同期的销售额则为96亿美元。
4．利用大数据找到新的商业机会。
例如丹麦的一家能源公司维斯塔斯风力系统使用大数据和分析，找到了世界上最好的使用风力涡轮机的地方。
事实上，互联网大数据技术的应用，不仅会带动社会化媒体、电子商务的快速发展，其他的互联网分支也会紧追其后，整个行业在大数据的推动下将会蓬勃发展。
2011年5月麦肯锡全球研究院（MGI）发布了《大数据：
创新、竞争和生产力的下一个新领域》报告，大数据开始备受关注。
大数据将在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域得到广泛应用，并产生巨大的社会价值和产业空间。
图3-1：
四、大数据背景下我国电子商务的发展和机遇
电子商务（ElectronicCommerce，简称EC）是指：
通过使用互联网等电子工具（这些工具包括电报、电话、广播、电视、传真、计算机、计算机网络、移动通信等）在全球范围内进行的商务贸易活动。
是以计算机网络为基础所进行的各种商务活动，包括商品和服务的提供者、广告商、消费者、中介商等有关各方行为的总和。
随着大数据时代的到来，相对于传统的线下销售企业来说，爆炸性增长的数据已成为了电子商务企业非常具有优势和商业价值的资源，大数据将成为企业未来的核心竞争力。
电商掌握了几乎最全面的数据信息，其中包括所有注册用户的浏览、购买消费记录，用户对商品的评价、在其平台上商家的买卖记录、产品交易量、库存量以及商家的信用信息等等。
以阿里巴巴为例，阿里巴巴每天一个亿的在线交易用户，电商年营业额2013年已经达到1.8万亿，约占社会零售总额的8%，仅“双十一”单日的销售额就达到350亿元，这相当于世界最大的零售企业沃尔玛8.7万门店一天的零售额，如果把这些门店放在一起，相当于新加坡的国土面积，2014年我国电商交易规模达到2.7万亿，2015年预计将达3.8万亿，也将首次超过沃尔玛的全球零售总额，这不仅仅是在营业规模上赢得全球第一，而且也是新经济模式逐步取代传统经济模式的重要标志之一。
表4-1：
2009-2014年中国网络零售市场交易规模变化趋势图
数据来源：
中国电子商务研究中心
我国电子商务井喷式发展的背后是消费者数据的几何级增长，电子商务在互联网产业链中的核心地位已逐步确立。
电子商务龙头企业也正是看到了相关机遇，积极部署、探索和挖掘大数据相关应用。
图4-1：
电子商务在互联网产业链中的核心地位
1．电商企业通过大数据应用创新商业模式
大数据的重要趋势就是数据服务的变革，把人分成很多群体，对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。
消费数据量的增加为电商企业提供了精确把握用户群体和个体网络行为模式的基础。
电商企业通过大数据应用，可以探索个人化、个性化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。
同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更多更好地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本的方法和途径。
实际上，国外传统零售巨头早已开始大数据的应用和实践。
Tesco是全球利润第二大零售商，其从会员卡的用户购买记录中，充分了解用户的行为，并基于此进行一系列的业务活动，例如通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得更个性化，店内的商家商品及促销也可以根据周围人群的喜好、消费时段来更加有针对性，从而提高货品的流通。
这样的做法为Tesco获得了丰厚的回报，仅在市场宣传一项，就能帮助其每年节省3.5亿英镑的费用。
显然，电商企业对比传统零售企业在这方面会更有优势，因为电商企业本身就是通过数据平台为用户提供零售服务的。
从国内来看，我国电商企业均积极在大数据领域进行布局和深耕，已逐步认识到大数据应用对于电商发展的重要性。
以我国著名B2C龙头企业凡客诚品为例。
经过近几年的高速发展，凡客每年的销售量成倍增长，库存问题逐渐成为制约其发展的主要因素。
2011年，凡客成立了数据中心，针对企业经营数据，包括库存、进货周期、周转、订单等，研究分析新产品的上架与新用户增长的关系，每上线一个新产品与它能够带来的用户二次购买的关系等，开展大数据应用实践。
据报道，凡客的高库存问题目前已得到了缓解，库存周转速度由100天下降为50天-30天，有效降低了运营成本。
2．企业通过大数据应用推动差异化竞争
当前，我国电子商务发展面临的两大突出问题是成本和同质化竞争。
而大数据时代的到来将为其发展和竞争提供新的出路，包括具体产品和服务形式，通过个性化创新提升企业竞争力。
还是以阿里巴巴为例。
阿里巴巴通过对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合，形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息，造就了独一无二的数据处理能力，这是目前其他电子商务公司无法模仿与跟随的。
同时，也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次，形成了差异化竞争。
目前，淘宝已形成的数据平台产品，包括数据魔方、量子恒道、超级分析、金牌统计、云镜数据等100余款，功能包括店铺基础经营分析、商品分析、营销效果分析、买家分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。
此外，电商企业通过大数据应用积极开拓发展新蓝海——互联网金融业务。
目前阿里、京东、苏宁三大主流电商企业已相继试水。
除“阿里小贷”模式比较成功之外，京东模式也渐出效果。
2012年，京东通过与中国银行合作，推出“供应链金融服务”，供应商凭借其在京东的订单、入库单等向京东提出融资申请，核准后递交银行，再由银行给予放款。
据报道，此服务可以帮助京东供应商大幅度缩短账期，资金回报率由原来的60%左右提高到226%。
五、大数据时代下我国电子商务面临的挑战
善于利用大数据的电子商务企业将会获得新的发展方向和动力，虽然电子商务企业已经走在大数据时代的前列，但在开始规划大数据美好蓝图的同时也要警惕其面临的挑战和风险。
1．信息化投资将规模化发展
电商企业内部的经营交易信息，包括商品、物流信息，以及用户的社交信息、位置信息等等将构成企业大数据的主要来源。
其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力，其实时性要求大大超越现有的计算能力。
此外，电商企业还将面临数据孤岛、数据质量、数据格局等数据治理问题。
要想依靠大数据获益，我国电商企业必将进行新一轮的信息化投资和建设。
2．处理大数据能力的挑战
大数据处理要求对大数据进行实时分析，现今的分析仅局限在企业的现有数据库还不够，还需要保持数据与当前社会乃至全球的相关性。
这意味着企业需要从社交媒体、地理位置、CRM系统、政府的公开数据、手机信息等非专有的渠道获取数据，进行额外的分析。
数据就是电子商务企业的财富和金矿，谁拥有大数据，谁就有制胜的砝码，谁就可能成为大赢家。
然而网络上的消费者并不会直接告诉企业其需求，电子商务企业必须去收集、分析、跟踪、对比消费者在互联网上留下的种种“足迹”、评论、图片、视频等。
2010年12月，美国的科学技术顾问委员会、信息技术顾问委员会向奥巴马和国会提交的《规划数字化未来》的专门报告中把数据收集和使用的工作提到了战略的高度。
该报告的第一个挑战就是“数据”问题，即：
“如何收集、保存、维护、管理、分析、共享正在呈指数级别增长的数据是我们必须面对的一个重要挑战”。
据统计，82％的公司正受到处理海量信息的挑战，而且他们花很多时间对其进行研究，89％的公司因超负荷处理数据而失去销售机会。
仅仅坐拥大数据并不够，对大数据的分析和挖掘能力已成为企业的核心竞争力。
因此，建议电子商务企业着手部署“大数据战略”，引进和培养大数据相关人才，创建基于大数据的研发团队，从技术层面上解决大数据的困难和挑战，提高挖掘潜在商业价值的能力，从而有效地指导企业制订精确的行动纲领和采取高效的行动。
3．数据管理政策尚不明确及管理成本增加
大数据时代下，云计算必将成为电商企业选择的业务模式，其本质是数据处理技术。
数据是资产，云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。
云计算所提供的服务，既包括软件服务和应用平台服务，又包括基础设施服务，但目前我国针对云计算服务的管理政策和技术标准尚未明确。
此外，数据的爆炸式增长为全球各行业均带来了管理上的问题；例如，在电信行业的呼叫数据记录管理、金融行业的交易数据和客户资料管理，大数据的来临也无形中增加了他们所需承担的责任以及成本。
企业必须保持这些数据在很长一段时间内的可用性，并满足这些庞大数据量在存储方面的需求。
4．安全与隐私问题突出
一方面，大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，面临的数据泄露风险将会增大。
电商企业既要防止数据在云上丢掉，也要防止数据在端上被窃取和篡改。
另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权还没有明确的界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及到的个体的隐私问题。
普通用户如果要真正融入大数据时代，享受个性化专属信息服务，不得不牺牲一部分个人隐私——实际上，即便你不愿意，一般用户也没有能力保护自己的隐私。
所以，付出巨大努力，放弃很多有意义的服务，尝试保护自己，往往是得不偿失。
反过来，政府和业界需要做的，是设计非常苛刻严格的法律条例和行业规则，全力打击那些除了提供非侵入性的或用户同意的服务外，还以伤害用户的方式利用用户隐私牟利的企业。
通过提高侵害用户隐私的惩罚力度，使得这种行为本身变得得不偿失，这才是根本治理的办法。
六、结语
在大数据时代，呈爆发式增长的信息资源给电子商务企业既带来了机遇也带来了挑战，通过对数据的分析运用将带来更多服务模式的革新，可以给消费者带来更多更好的服务体验，但是如何运用技术手段挖掘出有价值的信息和如何利用好这些信息还需要不断思考和论证，所以，大数据时代，电商的未来是美好的，但道路是曲折的。
参考文献：
[1]维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶著，盛杨燕、周涛译.大数据时代[M].杭州：
浙江人民出版社，2013.1
[2]大卫·芬雷布著，盛杨燕译.大数据云图[M].杭州：
浙江人民出版社，2014.1
[3]姚宏宇，田溯宁著.云计算大数据时代的系统工程[M].北京：
电子工业出版社，2013.1
[4]王冠宇著，电子商务及应用研究[M].北京：
知识产权出版社，2013.11
[5]咸由根、蔡承秉著，朱小兰译.掘金大数据[M].北京：
北京时代华文书局，2013.9
[6]
升级会员 