大數據時代大數據時代對電子商務產生的影響

⑴ 大數據對未來電商發展有什麼影響

未來電商的發展將會是個性化，就根據個人的喜好（通過大數據分析得出）定向推送信息，實現資源的有效對接，在這之前我們要用電商只是好好的武裝自己

⑵ 大數據時代下我國電子商務的發展機遇與挑戰

大數據時代下我國電子商務的發展機遇與挑戰_數據分析師考試

大數據時代已經到來，認同這一判斷的人越來越多。隨著物聯網、雲計算、移動互聯網等新技術的發展，手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的感測器，將成為大數據來源和承載方式。據預測，全球互聯網上的數據量每兩年會翻一番，到2013年互聯網上的數據量將達到667EB（1EB=109GB）。這些數據絕大多數是「非結構化數據」，通常不能為傳統的資料庫所用，但隨著自然語言處理、模式識別和機器學習等人工智慧技術的發展，這些龐大的數據「寶藏」將成為未來世界的新「石油」。

大數據正在促生新的藍海，催生新的經濟增長點，正在成為政府和企業競爭的新焦點。2012年，瑞士達沃斯論壇發布《大數據，大影響》報告，稱「數據已經成為一種新的經濟資產類別，就像貨幣或黃金一樣」。2012年，美國政府啟動「大數據研究和發展計劃」，將「大數據」上升到了國家戰略層面。對於企業來說，數據正在取代人才成為企業的核心競爭力。總之，大數據所能帶來的巨大商業價值，被認為將引領一場足以與20世紀計算機革命匹敵的巨大變革。

未來，大數據時代將會撼動人類社會的方方面面，從商業科技到醫療、政府、教育等各個領域。但現在，電子商務無疑已成為其中發展最快、應用最廣泛、也最成功的領域之一。

大數據時代下我國電子商務的發展機遇

當前，我國電子商務正處於快速發展期。以阿里巴巴為例，從2010年到2012年，淘寶和天貓雙十一單日成交額分別為9億、33億、191億；而2011年全年，淘寶和天貓成交量之和為3600億，2012年這個數據超過一萬億。根據國家統計局數據，2012年全國各省社會消費品零售總額為20.17萬億，一萬億相當於其總量的4.8%。我國電子商務井噴式發展的背後是消費者數據的幾何級增長。電子商務龍頭企業也正是看到了相關機遇，積極部署、探索和挖掘大數據相關應用。

一是，電商企業通過大數據應用創新商業模式

大數據的重要趨勢就是數據服務的變革，把人分成很多群體，對每個群體甚至每個人提供針對性的服務。消費數據量的增加為電商企業提供了精確把握用戶群體和個體網路行為模式的基礎。電商企業通過大數據應用，可以探索個人化、個性化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務，創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時，電商企業也可以通過對大數據的把握，尋找更多更好地增加用戶粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。

實際上，國外傳統零售巨頭早已開始大數據的應用和實踐。Tesco是全球利潤第二大零售商，其從會員卡的用戶購買記錄中，充分了解用戶的行為，並基於此進行一系列的業務活動，例如通過郵件或信件寄給用戶的促銷可以變得更個性化，店內的商家商品及促銷也可以根據周圍人群的喜好、消費時段來更加有針對性，從而提高貨品的流通。這樣的做法為Tesco獲得了豐厚的回報，僅在市場宣傳一項，就能幫助其每年節省3.5億英鎊的費用。顯然，電商企業對比傳統零售企業在這方面會更有優勢，因為電商企業本身就是通過數據平台為用戶提供零售服務的。

從國內來看，我國電商企業均積極在大數據領域進行布局和深耕，已逐步認識到大數據應用對於電商發展的重要性。以我國著名B2C龍頭企業凡客誠品為例。經過近幾年的高速發展，凡客每年的銷售量成倍增長，庫存問題逐漸成為制約其發展的主要因素。2011年，凡客成立了數據中心，針對企業經營數據，包括庫存、進貨周期、周轉、訂單等，研究分析新產品的上架與新用戶增長的關系，每上線一個新產品與它能夠帶來的用戶二次購買的關系等，開展大數據應用實踐。據報道，凡客的高庫存問題目前已得到了緩解，庫存周轉速度由100天下降為50天-30天，有效降低了運營成本。

二是，電商企業通過大數據應用推動差異化競爭

當前，我國電子商務發展面臨的兩大突出問題是成本和同質化競爭。而大數據時代的到來將為其發展和競爭提供新的出路，包括具體產品和服務形式，通過個性化創新提升企業競爭力。

還是以阿里巴巴為例。阿里巴巴通過對旗下的淘寶、天貓、阿里雲、支付寶、萬網等業務平台進行資源整合，形成了強大的電子商務客戶群及消費者行為的全產業鏈信息，造就了獨一無二的數據處理能力，這是目前其他電子商務公司無法模仿與跟隨的。同時，也將電子商務的競爭從簡單的價格戰上升了一個層次，形成了差異化競爭。目前，淘寶已形成的數據平台產品，包括數據魔方、量子恆道、超級分析、金牌統計、雲鏡數據等100餘款，功能包括店鋪基礎經營分析、商品分析、營銷效果分析、買家分析、訂單分析、供應鏈分析、行業分析、財務分析和預測分析等。

此外，電商企業通過大數據應用積極開拓發展新藍海——互聯網金融業務。目前阿里、京東、蘇寧三大主流電商企業已相繼試水。除「阿里小貸」模式比較成功之外，京東模式也漸出效果。2012年，京東通過與中國銀行合作，推出「供應鏈金融服務」，供應商憑借其在京東的訂單、入庫單等向京東提出融資申請，核准後遞交銀行，再由銀行給予放款。據報道，此服務可以幫助京東供應商大幅度縮短賬期，資金回報率由原來的60%左右提高到226%。

大數據時代下我國電子商務面臨的挑戰

雖然電子商務企業已經走在大數據時代的前列，但在開始規劃大數據美好藍圖的同時也要警惕其面臨的挑戰和風險。

一是企業信息化投資將規模化發展。電商企業內部的經營交易信息，包括商品、物流信息，以及用戶的社交信息、位置信息等等將構成企業大數據的主要來源。其信息量遠遠超越了現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，其實時性要求大大超越現有的計算能力。此外，電商企業還將面臨數據孤島、數據質量、數據格局等數據治理問題。要想依靠大數據獲益，我國電商企業必將進行新一輪的信息化投資和建設。

二是相關管理政策尚不明確。大數據時代下，雲計算必將成為電商企業選擇的業務模式，其本質是數據處理技術。數據是資產，雲為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道。雲計算所提供的服務，既包括軟體服務和應用平台服務，又包括基礎設施服務，但目前我國針對雲計算服務的管理政策和技術標准尚未明確。

三是數據安全與隱私問題突出。一方面，大量的數據匯集，包括大量的企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節記錄，面臨的數據泄露風險將會增大。電商企業既要防止數據在雲上丟掉，也要防止數據在端上被竊取和篡改。另一方面，一些敏感數據的所有權和使用權還沒有明確的界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及到的個體的隱私問題。

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⑶ 大數據時代的電子商務模式發展分析

大數據時代的電子商務模式發展分析

商務的復雜性和不斷變化發展決定了電子商務沒有一個或幾個固定模式，各種各樣的電子商務模式充分反映了市場變化的需要，贏利空間是判斷電子商務模式好壞的基本依據。

一、電子商務

電子商務是利用微電腦技術和網路通訊技術進行的商務活動；以信息網路技術為手段，以商品交換為中心的商務活動；電子商務分為：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O 等。

廣義的電子商務是指利用各種信息技術所進行的經營管理活動，即利用整個工廠技術對整個商務活動實現電子化。

狹義的電子商務是指利用網際網路開展的交易活動。

電子商務的目的是高效率、高效益、低成本地進行產品生產和服務，提高企業的整體競爭能力。

二、電子商務模式

電子商務模式，就是指在網路環境中基於一定技術基礎的商務運作方式和盈利模式。研究和分析電子商務模式的分類體系，有助於挖掘新的電子商務模式，為電子商務模式創新提供途徑，也有助於企業制定特定的電子商務策略和實施步驟。

電子商務在其發展的過程中，出現了各種各樣的電子商務模式。電子商務模式可以從多個角度建立不同的分類框架，最簡單的分類莫過於BtoB、BtoC、CtoC、OtoO、新型的BOB模式，這樣的分類，但就各模式還可以再次細分。

二、電子商務模式的基本類型

1．企業與消費者之間的電子商務（Business to Consumer，即B2C）。B2C就是企業通過網路銷售產品或服務給個人消費者。這是消費者利用網際網路直接參與經濟活動的形式，類同於商業電子化的零售商務。

2．企業與企業之間的電子商務（Business to Business，即B2B）。企業可以使用Internet或其他網路對每筆交易尋找最佳合作夥伴，完成從定購到結算的全部交易行為。

3．消費者與消費者之間的電子商務（Consumer to Consumer 即C2C）。C2C商務平台就是通過為買賣雙方提供一個在線交易平台，使賣方可以主動提供商品上網拍賣，而買方可以自行選擇商品進行競價。

4．線下商務與互聯網之間的電子商務（Online To Offline即O2O）。這樣線下服務就可以用線上來攬客，消費者可以用線上來篩選服務，還有成交可以在線結算，很快達到規模。這種模式的關鍵是：在網上尋找消費者，然後將他們帶到現實的商店中。

5.所謂BOB 是 Business-Operator-Business的縮寫，意指供應方（Business）與采購方（Business）之間通過運營者（Operator）達成產品或服務交易的一種新型電子商務模式。

四、大數據時代電子商務模式分析

電子商務的發展經歷了用戶數量為王、銷售量為王、數據為王的三大時代，大數據時代給電子商務發展帶來的機遇和挑戰，未來電子商務的競爭是數據的競爭。

（1）數據服務的變革

大數據背景下，把消費者分成很多群體，對每個群體甚至每個人提供針對性的服務。消費行為等數據量的增加為電商提供了精準把握用戶群體和個體消費行為模式的基礎。電商通過大數據應用，可以探索個性化、精準化和智能化廣告推送和推廣服務，創立比現有推廣形式更好的全新商業模式。另外，電商也可以通過運用大數據，尋找更多更好地增加用戶粘性、開發新產品和新服務、降低運營成本的途徑和方法。

（2）數據化運營

電商運營更多地轉變為數據驅動的運營，在企業內部所有環節都利用數據進行分析、評價、利用數據視圖進行管理。以阿里為例，其對旗下的淘寶、天貓、阿里雲、支付寶、萬網等業務平台進行資源整合，形成了強大的電子商務客戶群及消費者行為的全產業鏈信息。可進行運營分析、商品分析、營銷效果分析、買家行為分析、訂單分析、供應鏈分析、行業分析、財務分析和預測分析等。

（3）數據資產化

大數據背景下，「 數據即資產」成為最核心的產業趨勢。未來企業的競爭，將是規模和活性的競爭，數據的經濟效益和作用將日漸引起企業重視，因而催生出許多關於數據的業務。「 數據成為資產」是互聯網泛在化的一種資本體現，他讓互聯網的作用不僅僅局限於應用和服務本身，而且具有了內在的「 金融」價值。數據的功能不再只是體現於「 使用價值」方面的產品，而成為實實在在的「 價值」。

（4）個性化導購服務

在互聯網普及的時代，為解決消費者信息超載的問題，引導消費者更便捷地購買商品，導購系統便成為眾多電子商務企業提供的一種服務模式。所謂導購系統，就是一種根據消費者的需求、偏好、個人資料及歷史消費行為，為消費者提供決策建議的軟體系統，如推薦他們想要的商品或從哪裡獲得想要的商品。傳統電子商務導購服務，或是基於消費者歷史數據來抽取和推薦他們共同偏好的商品如熱銷商品推薦等，或是根據企業促銷意圖將其主打產品推送給顧客，如新品推薦、特價推薦等，能夠為顧客提供較好的決策支持服務。

（5）數據產品服務

在大數據背景下，數據成為資產，所有電商企業都想獲得並充分了解它們在運營中所獲得的消費者的信息數據，但往往由於技術等原因無法對大數據進行分析、挖掘，因此對於具有平台以及技術等優勢的電商企業可以利用這樣優勢，將獲得的海量數據進行產品化的包裝營銷給需要的企業，從而開辟出一種新的電子商務服務模式。由於大數據背景下企業對數據有更深層次的需求，因此搭建數據構建需要與銷售之間的橋梁，將為產生數據服務型的電子商務新模式。

（6）垂直細分領域服務

目前，淘寶等占據了國內的絕大部分電商市場份額。中小規模電商企業崛起難度很大。因此，在大數據時代下，把握每一個垂直細分領域，然後做得更精更專，這樣才能贏得自己的一席之地。而且行為垂直細分類的電商平台規模較小、成本較低，能更好地挖掘分析消費者的信息數據，從而能更專注於專業特定的客戶群體提供專業的產品和服務，更能了解產業鏈上客戶的需求，也能容易完善自身的服務。

大數據背景下，爆發式的信息資源給電商企業帶來了機遇和挑戰，通過對數據的挖掘、分析運用必將帶來更多的服務模式的革新，給消費者更好的服務體驗。隨著大數據的技術和運作的成熟，必將涌現出更多、更好的新的服務模式，從而促進電子商務的發展。

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⑷ 大數據對電商行業的影響

大數據對電子商務能起到促進的作用，比方說電子商務企業現在可以用從大數據收集的信息增加收入從而獲得更多的消費者，並簡化店鋪的運營，甚至可以說，大數據在過去幾年中，已經改變了電子商務的面貌，其影響作用主要體現在以下幾點：

 
1、購物行為
 

大數據在開發消費者的個人資料是必不可少的。可以根據消費者的網上購買的行為數據，查看哪些產品最受歡迎，利用這些數據來制定營銷策略。
 

2、客戶服務
 

提供良好的客戶服務，是電子商務企業的關鍵。電子商務企業需要盡可能容易地讓客戶與其聯系以解決問題或提出問題。電子商務客戶由於客戶服務差而放棄了品牌或網站，所以68%的客戶都可以通過提高用戶體驗來促進銷售。

 
3、動態定價和特價優惠

 
電子商務零售商應該使大數據成為其客戶保留策略的關鍵部分。可以使用數據構建客戶資料，並找出他們喜歡花費多少費用以及什麼產品。通過跟蹤客戶的行為，與電子商務企業的在線商店互動。使用分析來幫助其開發靈活的定價和折扣。
 

4、定製優惠
 

同樣的原則適用於定製優惠。使用數據來確定客戶的購買習慣，並根據以前的購買方式向他們發送有針對性的特價優惠和折扣代碼。
 

5、供應鏈管理
 

使用大數據更有效地管理供應鏈。

 
6、預測分析
 

分析電子商務業務的各種渠道，幫助電子商務企業制定未來運營的業務計劃。電子商務企業的數據可能會顯示其在線商店部門的新購買趨勢或減緩銷售。使用這些信息來規劃下一個階段的庫存，並制定新的市場目標。
 

⑸ 試論述物聯網技術和大數據時代電子商務物流的影響

如果對樓主有幫助 給個採納好么 謝謝啦

⑹ 大數據處理對電子商務影響有哪些

電子商務：通俗來說就是企業通過網路,把線下的業務移到線上去開展,完成商品或者服務的銷售交易。
大數據：指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
近幾年來，互聯網產業高速發展，很多傳統企業通過電子商務，開展網路營銷，線上產生交易的數據量是線下無法比的，因而就產生了處理巨量資料，也就是大數據的急迫需求，解決不好，就成為電子商務發展的瓶頸。反之，大數據處理的成功發展，也促進了企業加速開展電子商務，為互聯網產業的發展注入新動力。
一、大數據處理模式
在電子商務領域內，信息的大批量處理如果是以PB、EB、ZB為計量單位，則這些信息就構成了大數據。以往的計算機處理模式已經很難對這些大數據進行高效率的處理，勢必會影響電子商務的總體發展。因此對大數據時代的計算機處理模式進行革新是獲得電商行業整體突破的基本保證。傳統的數據處理模式是資料庫集群模式，大數據處理模式的基本要求是建構雲計算Map Rece處理體系，使信息的分解處理和結果合並成為可能。
(一)資料庫集群模式
集群模式的基本運行原理是將同一種應用程序通過不同的工作方法相互協調共同完成，在面對客戶端的數據請求時，為其提供單一映像，並將這些映像通過一定的連接技術和方法與硬體系統進行連接，整體上建構一個鬆散耦合的集合。簡單來說，資料庫集群模式實現了資料庫技術和集群技術的結合。資料庫集群模式的運行較為平穩，具有多方面的技術優勢，例如強大的靠擴展性、整體的可靠性等等。
但是在面對大數據處理時，資料庫集群也表現出了一定的缺陷。這些缺陷主要包含以下方面：第一是可擴展性補不強。如果系統功能節點的硬體基礎設施選擇的是Pc伺服器，那麼將會出現系統線纜繁雜、硬體高度復雜化和架設安裝難度大等問題，對其擴展性造成了一定的限制;第二是數據通信受限。目前運行高速互聯網的必備條件是將 PCI插槽與主機進行連接。但是PCI的數據傳送能力有限，不能滿足節點間的數據通信要求;第三是提升空間小。這種空間主要是指資料庫數據集的可擴展空間，在進行數據處理時如何解決系統的安全性、運算速度和可擴展性是資料庫集群模式要面對的重要問題。此外，資料庫集群模式還存在兼容性、可靠性、容錯性、對異質條件支持能力等方面的局限性。
(二)Map Rece框架
雲計算構架主要是由低端伺服器進行大規模集群構成的數據處理技術，在數據存儲容量和數據處理能力上具有絕對的優勢。由於雲計算平台在運行中的可靠性和可擴展性等功能，目前眾多的大型企業或單位都將其作為web搜索和大數據分析的主要平台，如中國移動、淘寶、網易、網路等等。Map Rece框架主要包含三個方面的內容，即並行編程模型Map Rece、分布式文件系統(HDFs)、並行執行引擎。
Map Rece的設計是由google完成的，主要是進行大數據集的計算處理工作，代表了分析技術的整體發展狀態。Map Rece在進行數據處理時，先將對象進行抽象化處理，使其以映射和化簡操作對的形式呈現出來，其中映射部分進行數據的過濾，化簡部分進行數據的聚集工作，在工作中均以良好的界面進行管理工作。對Map Rece計算過程進行分解，可以將其工作原理理解為將大數據集進行解構，解構之後的結果是形成了數量眾多的小數據集，通過集群節點對這些小數據集進行分別處理，由此得出中間結果，將這些結果通過節點進行合並，就可以得出對整個大數據集的處理結果。
二、大數據時代電子商務IT技術設施的革新
IT基礎設施是保證電子商務系統運行的前提，對其進行技術革新能夠使其快速適應電子商務大數據時代。在後互聯網技術時代，電子商務企業廣泛採用的IT基礎設施一般是PC伺服器。隨著數據信息處理規模的擴大和處理能力的要求不斷增強，電子商務企業對於IT基礎設施的革新正朝著小型化和集群化方向發展，與此同時，電商企業還需要不斷地投入大量的人力和技術實現IT基礎設施的維護、升級和更新。
(一)數據倉庫的發展
從近期對電子商務信息處理數據的研究可以發現，在系統運行中出現的大數據仍在以驚人的速度發展和增長，其特點也表現為明顯的分布式發展和異構性趨勢。傳統的資料庫如具備一般數據處理功能和信息分析技術的資料庫以及BI技術已經很大程度上不能滿足PB級的數據量處理要求。這種大規模數據的發展促使電子商務數據倉庫系統出現了非常明顯的變革，也即是數據量數量級不斷上調，目前已經實現了由TB向PB的邁進，並且仍呈現出爆炸性的增長態勢。
根據對現今電商數據量發展狀況及趨勢的研究，可以發現電子商務數據倉庫將會呈現以下特點：第一，未來兩年電商數據倉庫的最大數據量將會達到甚至超過 1OOPB，並且其增長速度也將呈現出前所未有的變化，遠遠超過摩爾定律;第二，對數據的分析方式實現質的變化，將從常規化分析向深度化分析轉變;第三，中低端硬體組成的大規模集群硬體平台將會代替高端伺服器構成的基礎設施硬體支持平台，基礎設施進一步向集群化發展;由於硬體系統的革新將會對並行資料庫產生了重要影響，使其規模不斷擴大，由此帶來的成本也將逐漸增長。總體來講，目前電子商務將會出現大規模革新的直接因素是數據量的大規模增長和深度分析的現實要求。
(二)雲計算構架
雲計算構架是一種針對分布式網路計算而設計的新型數據處理模式，在應用中已經表現出了良好的適應性。在網路環境中進行計算、存儲、軟體等在線服務時較傳統構架有顯著的性能提升。在目前應用於電子商務領域內的雲計算構架來講，其具備了以下特徵：按需自助服務(on Demand self-service)、可度量服務(measured service)、池化資源(resource pooling)、泛化網路訪問((broad network access)以及快速彈性(rapid elasticity)。
三、大數據處理對電子商務的影響
雲計算的發展歷史並不長，首次引入雲計算技術的是淘寶網，其所有交易都是基於自建系統完成的，而阿里雲也成為我國首家開展雲計算供應的公司。雲計算對於大數據的超強處理能力使其對電子商務的發展起到了推波助瀾的作用，主要影響表現在以下方面。
(一)信息檢索能力
電子商務平台雖然很大程度上改變了消費者的購物方式，但是就營銷方式來說，商品數量和種類依然是影響消費者選擇商家的主要因素。在電子商務領域內，商品數量和種類呈現出結構的繁雜化發展甚至是非結構化發展趨勢。這些都為 IT基礎設施以及信息處理技術提出了挑戰，大數據處理技術由於其具備的靈活性和功能強大的檢索服務使其能夠引領電子商務信息處理技術的新方向。
雲計算的檢索服務可以根據客戶的實際需求和交易習慣對大量的信息進行篩選和顯示，其智能性和高效性也是傳統IT基礎設施多不能比擬的。此外，雲平台還具有信息推薦功能，根據網上交易整體情況篩選熱點商品予以展示，提高了交易的針對性和檢索效率。雲計算性能的優勢還體現在對人類部分思維進行描述的功能上，解決了長期以來計算機信息處理不能夠准確把握人類語言和知識應用的難題，使數據的處理實現了功能的深度發掘。這種技術優勢表現在實際交易中就是電商平台能夠對用戶輸入的語言進行迅速的反映，並能准確地提供用戶所需耍的商品信息。這種處理過程極大地提高了信息服務的效率和質量，使用戶滿意度得到了很大的提升。
(二)彈性處理能力
電子商務信息處理系統的工作性質使其必須具有強大的彈性處理能力，並能夠在極短的時間內做出反映以應對在系統運行中出現的各種問題。這些問題的出現並不是偶然的，而是隨著用戶的並發訪問以及商家集體營銷活動造成的大量訂單信息所導致的，這些情況在當前的電商系統運行中是比較常見的，這就需要系統在面臨突然增長的業務量時具有強大的擴容能力和數據的存儲能力。
雲計算技術的出現在理論上實現了信息的無上限存儲能力以及超大規模信息處理能力，使其能夠輕松地應對TB數量級的信息乃至PB數量級的信息處理。而這一功能的實施並不需要企業對硬體系統進行更換，而且能夠以比較低的成本享用雲計算存儲處理信息服務，在此基礎上對應用系統機型全方位的布局並保證了彈性處理能力的實現，使資源達到了最優化配置。
(三)信息處理安全性能
網路系統面臨的最大難題是信息安全問題，保證交易安全和用戶信息安全更是電商企業應時刻關注的話題。信息時代的一大特徵是將信息轉化為可利用的資源，甚至是直接創造經濟價值的信息資本。電子商務領域內，大數據就是企業生存發展的重要資本，對於大數據的掌控能力將成為衡量企業核心競爭力的主要標志。但是大數據的出現同樣給信息資源的安全帶來了極大的挑戰，由於其結構復雜，數量巨多，並且大多是具有敏感性的信息，很容易成為網路攻擊的目標。
大數據處理技術在應對信息安全是進行了性能的全面評估，使其能夠及時、精確地定位各類網路攻擊或非正常現象，並將這些異常數據收集整理通過分析實施預防措施。雲計算技術的安全性還體現在將安全可靠的信息轉化為雲服務，並將這些信息託管在雲端，為用戶的信息提供了專業化的信息防護措施和保密方案。
四、大數據處理的發展趨勢
信息技術的發展歷史並不長遠，但是在每個發展階段都會出現具有標志性的技術類型和產品。在目前，信息技術的熱點以及將會對信息產業產生重大影響的無疑是雲計算技術和大數據處理f司題。在電子商務環境中大數據處理將會發展出更多強大和多元的功能，具體發展趨勢有以下幾點。
(一)大數據處理服務和產品的多樣化
目前電子商務平台的服務和產品正在向著多元化的方向發展，除了電商企業之外，政府機構、大型集團企業、行政事業單位等都加入或正在加入構建雲環境下的數據處理服務平台，並且可以實現對沒有充足IT能力的小型電子商務企業進行服務和產品的輸出。
(二)新型的電子商務運營模式
雲計算的出現不僅對IT技術設施進行了大規模和深度的革新，同時其帶來的眾多產品如長尾效應、經濟效應、眾包、個性化服務等對於經濟學概念的再認知也產生了重大的影響。這些變革有助於盈利性企業的經營模式做出重大的調整，進而加快了向服務經濟社會發展的步伐。隨著信息技術的進一步發展和現有技術的逐步完善，傳統經濟模式必將會受到嚴重的沖擊，商業模式也會隨之產生整體性的變動甚至是根本性的改變，並且在變化中不斷進行新技術、新方法和新思路的探索。
(三)IT設施將成為企業核心競爭力的重要組成部分
企業的核心競爭力包含多方面的內容，但可以確定的是都是對企業發展具有重大影響的因素。隨著現代信息化時代的發展和信息技術在各個領域內的廣泛使用，企業成產、管理、經營等模塊的信息化將會對企業能否適應社會的發展以及在日益激烈的市場中保持其競爭力產生舉足輕重的作用。通過對IT基礎設施進行引進和革新，能在最大限度內實現資源的最佳配置，提高生產質量和效率，降低企業運營成本，提升企業的整體管理水平。特別是對於信息技術依賴程度高的電子商務企業，雲計算構架和大數據處理技術的可擴展性相當可觀，為海量信息的存儲、整合和管理提供了安全可靠的環境，通過IT基礎設施的技術優勢，為突破電子商務行業的發展上限提供了可能。

⑺ 大數據對電子商務的作用是什麼意思

本公司是做網路數據採集的，所以在這里主要談談採集到的電商數據有什麼作用。

電商可利用那些數據提升自身優勢

• 圖像 ：圖像通常是指產品圖像。

• 視頻：產品頁面的視頻

• 競爭者的數據：例如重點關注哪些產品系列，要庫存的品牌等等。

• 股票市場數據：展現電子商務公司的總體表現，該指標可以是用來決定是增加產量，開設更多商店還是保持穩定。

• 產品數據（文本）：以文本格式顯示的產品詳細信息，描述了產品的用途，使用方法以及將其與其他產品區分開的功能是什麼。

• 產品數據（表格）：與產品相關的屬性數據，例如重量，功率，功率，尺寸等通常以表格格式顯示，盡管抓取起來可能比普通文本格式的產品數據難得多，但重要性更高。

• 社交媒體數據:人們正在談論的趨勢標簽或產品和品牌。這可以幫助公司決定與哪些品牌相關聯，哪些產品可以做更多的廣告宣傳，以及可以放置什麼廣告來更好地與更大的人群聯系。

• 電子商務領域的新聞數據:輿情數據收集，了解行業動態、預防負面輿情

我們採集的電商公開數據

商品信息數據

指各大電商平台商品詳情頁面可見文本信息(其中商品的具體評價不算在商品信息中)

總的來說，電商大數據可以幫助找到最合適得投放渠道和目標用戶；可以了解消費者的興趣、愛好、需求；打破數據壁壘和隔閡；幫助決策過程數據化等等。

⑻ 怎樣用數據分析分析出大數據處理對電子商務的影響

大數據處理使電子商務的運營方式數據化。在大 數據的影響下，電子商務領域回很大程度上改變了答傳統的運 營模式，現今更多哦地以數據方式為主導，貫穿於企業運 營中的采購、營銷以及財務等過程。大數據處理使電商企 業數據化運營，使企業能夠通過數據分析出顧客的需求， 並以此對日後的經營提前做預測，從而使成本最小化、利 潤最大化。例如，亞馬遜企業的分別為FDFC和FC的兩種 數據化運營模式，前者主要用於預測熱銷商品，而後者則 用於小眾商品的分析。
來源：知乎

⑼ 大數據對電商未來發展有什麼影響

一、大數據是什麼 ?

數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。「大數據」近年來在互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。從2012年起，大數據(big
data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

二、什麼是電子商務?

電子商務是指在互聯網上以電子交易方式進行交易活動和相關服務的活動，是傳統商業活動各環節的電子化、網路化。現在電子商務已經是我們生活中不可或缺的一部分了。

電子商務的構成要素：

四要素：商城、消費者、產品、物流。

⒈買賣：各大網路平台為消費者提供質優價廉的商品，吸引消費者購買的同時促使更多商家的入駐。

⒉合作：與物流公司建立合作關系，為消費者的購買行為提供最終保障，這是電商運營的硬性條件之一。

⒊服務：電商三要素之一的物流主要是為消費者提供購買服務，從而實現再一次的交易。

電子商務的未來和發展：

更廣闊的環境：人們不受時間空間的限制，不受傳統購物的諸多限制，可以隨時隨地在網上交易。

更廣闊的市場：在網上這個世界將會變得很小，一個商家可以面對全球的消費者，而一個消費者可以在全球的任何一家商家購物。

更快速的流通和低廉的價格：電子商務減少了商品流通的中間環節，節省了大量的開支，從而也**降低了商品流通和交易的成本。

更符合時代的要求：如今人們越來越追求時尚、講究個性，注重購物的環境，網上購物，更能體現個性化的購物過程。

三、大數據時代下的電子商務

只有行業網站、電商平台等擁有企業數據優勢，而且集合整行業信息，並有分析整合數據的能力，才能真正為企業提供真實、有效的數據分析。

那麼對於我們而言，要做有兩塊工作，常規數據分析，專題式的數據挖掘研究。常規數據分析除了在宏觀把握數據的趨勢和異動之外，還要在微觀上，將異動的數據指標進行細分，從微觀角度找出問題的所在解決問題。而專題的數據分析是我們主動的提出一些問題，進而去尋找數據並進行研究，並不是為了解決問題而解決。這看似不能最直接的解決問題，然而這些數據的解讀，我們能夠掌握

賣家想要什麼(what);

為什麼要(why);

從哪裡可以得到(where);

什麼時候我們做(when);

哪些賣家針對哪些運營策略(who);

我們應該給多少(how much);

以什麼形式進行(how);

通過5W2H的方法，結合分析手段來解決這些問題。

現在的淘寶網店，走向規模化、技術化，協作化，高投入方向發展，在當下的營銷成本居高不下的環境下，如果你還不憑借數據化運營，出局是早晚的事。