大数据时代大数据时代对电子商务产生的影响

⑴ 大数据对未来电商发展有什么影响

未来电商的发展将会是个性化，就根据个人的喜好（通过大数据分析得出）定向推送信息，实现资源的有效对接，在这之前我们要用电商只是好好的武装自己

⑵ 大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战

大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战_数据分析师考试

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。据预测，全球互联网上的数据量每两年会翻一番，到2013年互联网上的数据量将达到667EB（1EB=109GB）。这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展，这些庞大的数据“宝藏”将成为未来世界的新“石油”。

大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点，正在成为政府和企业竞争的新焦点。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。

未来，大数据时代将会撼动人类社会的方方面面，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。

大数据时代下我国电子商务的发展机遇

当前，我国电子商务正处于快速发展期。以阿里巴巴为例，从2010年到2012年，淘宝和天猫双十一单日成交额分别为9亿、33亿、191亿；而2011年全年，淘宝和天猫成交量之和为3600亿，2012年这个数据超过一万亿。根据国家统计局数据，2012年全国各省社会消费品零售总额为20.17万亿，一万亿相当于其总量的4.8%。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。

一是，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。

二是，电商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%。

大数据时代下我国电子商务面临的挑战

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。

一是企业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。

二是相关管理政策尚不明确。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。

三是数据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。

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⑶ 大数据时代的电子商务模式发展分析

大数据时代的电子商务模式发展分析

商务的复杂性和不断变化发展决定了电子商务没有一个或几个固定模式，各种各样的电子商务模式充分反映了市场变化的需要，赢利空间是判断电子商务模式好坏的基本依据。

一、电子商务

电子商务是利用微电脑技术和网络通讯技术进行的商务活动；以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动；电子商务分为：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O 等。

广义的电子商务是指利用各种信息技术所进行的经营管理活动，即利用整个工厂技术对整个商务活动实现电子化。

狭义的电子商务是指利用因特网开展的交易活动。

电子商务的目的是高效率、高效益、低成本地进行产品生产和服务，提高企业的整体竞争能力。

二、电子商务模式

电子商务模式，就是指在网络环境中基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式。研究和分析电子商务模式的分类体系，有助于挖掘新的电子商务模式，为电子商务模式创新提供途径，也有助于企业制定特定的电子商务策略和实施步骤。

电子商务在其发展的过程中，出现了各种各样的电子商务模式。电子商务模式可以从多个角度建立不同的分类框架，最简单的分类莫过于BtoB、BtoC、CtoC、OtoO、新型的BOB模式，这样的分类，但就各模式还可以再次细分。

二、电子商务模式的基本类型

1．企业与消费者之间的电子商务（Business to Consumer，即B2C）。B2C就是企业通过网络销售产品或服务给个人消费者。这是消费者利用因特网直接参与经济活动的形式，类同于商业电子化的零售商务。

2．企业与企业之间的电子商务（Business to Business，即B2B）。企业可以使用Internet或其他网络对每笔交易寻找最佳合作伙伴，完成从定购到结算的全部交易行为。

3．消费者与消费者之间的电子商务（Consumer to Consumer 即C2C）。C2C商务平台就是通过为买卖双方提供一个在线交易平台，使卖方可以主动提供商品上网拍卖，而买方可以自行选择商品进行竞价。

4．线下商务与互联网之间的电子商务（Online To Offline即O2O）。这样线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还有成交可以在线结算，很快达到规模。这种模式的关键是：在网上寻找消费者，然后将他们带到现实的商店中。

5.所谓BOB 是 Business-Operator-Business的缩写，意指供应方（Business）与采购方（Business）之间通过运营者（Operator）达成产品或服务交易的一种新型电子商务模式。

四、大数据时代电子商务模式分析

电子商务的发展经历了用户数量为王、销售量为王、数据为王的三大时代，大数据时代给电子商务发展带来的机遇和挑战，未来电子商务的竞争是数据的竞争。

（1）数据服务的变革

大数据背景下，把消费者分成很多群体，对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费行为等数据量的增加为电商提供了精准把握用户群体和个体消费行为模式的基础。电商通过大数据应用，可以探索个性化、精准化和智能化广告推送和推广服务，创立比现有推广形式更好的全新商业模式。另外，电商也可以通过运用大数据，寻找更多更好地增加用户粘性、开发新产品和新服务、降低运营成本的途径和方法。

（2）数据化运营

电商运营更多地转变为数据驱动的运营，在企业内部所有环节都利用数据进行分析、评价、利用数据视图进行管理。以阿里为例，其对旗下的淘宝、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。可进行运营分析、商品分析、营销效果分析、买家行为分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。

（3）数据资产化

大数据背景下，“ 数据即资产”成为最核心的产业趋势。未来企业的竞争，将是规模和活性的竞争，数据的经济效益和作用将日渐引起企业重视，因而催生出许多关于数据的业务。“ 数据成为资产”是互联网泛在化的一种资本体现，他让互联网的作用不仅仅局限于应用和服务本身，而且具有了内在的“ 金融”价值。数据的功能不再只是体现于“ 使用价值”方面的产品，而成为实实在在的“ 价值”。

（4）个性化导购服务

在互联网普及的时代，为解决消费者信息超载的问题，引导消费者更便捷地购买商品，导购系统便成为众多电子商务企业提供的一种服务模式。所谓导购系统，就是一种根据消费者的需求、偏好、个人资料及历史消费行为，为消费者提供决策建议的软件系统，如推荐他们想要的商品或从哪里获得想要的商品。传统电子商务导购服务，或是基于消费者历史数据来抽取和推荐他们共同偏好的商品如热销商品推荐等，或是根据企业促销意图将其主打产品推送给顾客，如新品推荐、特价推荐等，能够为顾客提供较好的决策支持服务。

（5）数据产品服务

在大数据背景下，数据成为资产，所有电商企业都想获得并充分了解它们在运营中所获得的消费者的信息数据，但往往由于技术等原因无法对大数据进行分析、挖掘，因此对于具有平台以及技术等优势的电商企业可以利用这样优势，将获得的海量数据进行产品化的包装营销给需要的企业，从而开辟出一种新的电子商务服务模式。由于大数据背景下企业对数据有更深层次的需求，因此搭建数据构建需要与销售之间的桥梁，将为产生数据服务型的电子商务新模式。

（6）垂直细分领域服务

目前，淘宝等占据了国内的绝大部分电商市场份额。中小规模电商企业崛起难度很大。因此，在大数据时代下，把握每一个垂直细分领域，然后做得更精更专，这样才能赢得自己的一席之地。而且行为垂直细分类的电商平台规模较小、成本较低，能更好地挖掘分析消费者的信息数据，从而能更专注于专业特定的客户群体提供专业的产品和服务，更能了解产业链上客户的需求，也能容易完善自身的服务。

大数据背景下，爆发式的信息资源给电商企业带来了机遇和挑战，通过对数据的挖掘、分析运用必将带来更多的服务模式的革新，给消费者更好的服务体验。随着大数据的技术和运作的成熟，必将涌现出更多、更好的新的服务模式，从而促进电子商务的发展。

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⑷ 大数据对电商行业的影响

大数据对电子商务能起到促进的作用，比方说电子商务企业现在可以用从大数据收集的信息增加收入从而获得更多的消费者，并简化店铺的运营，甚至可以说，大数据在过去几年中，已经改变了电子商务的面貌，其影响作用主要体现在以下几点：

 
1、购物行为
 

大数据在开发消费者的个人资料是必不可少的。可以根据消费者的网上购买的行为数据，查看哪些产品最受欢迎，利用这些数据来制定营销策略。
 

2、客户服务
 

提供良好的客户服务，是电子商务企业的关键。电子商务企业需要尽可能容易地让客户与其联系以解决问题或提出问题。电子商务客户由于客户服务差而放弃了品牌或网站，所以68%的客户都可以通过提高用户体验来促进销售。

 
3、动态定价和特价优惠

 
电子商务零售商应该使大数据成为其客户保留策略的关键部分。可以使用数据构建客户资料，并找出他们喜欢花费多少费用以及什么产品。通过跟踪客户的行为，与电子商务企业的在线商店互动。使用分析来帮助其开发灵活的定价和折扣。
 

4、定制优惠
 

同样的原则适用于定制优惠。使用数据来确定客户的购买习惯，并根据以前的购买方式向他们发送有针对性的特价优惠和折扣代码。
 

5、供应链管理
 

使用大数据更有效地管理供应链。

 
6、预测分析
 

分析电子商务业务的各种渠道，帮助电子商务企业制定未来运营的业务计划。电子商务企业的数据可能会显示其在线商店部门的新购买趋势或减缓销售。使用这些信息来规划下一个阶段的库存，并制定新的市场目标。
 

⑸ 试论述物联网技术和大数据时代电子商务物流的影响

如果对楼主有帮助 给个采纳好么 谢谢啦

⑹ 大数据处理对电子商务影响有哪些

电子商务：通俗来说就是企业通过网络,把线下的业务移到线上去开展,完成商品或者服务的销售交易。
大数据：指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
近几年来，互联网产业高速发展，很多传统企业通过电子商务，开展网络营销，线上产生交易的数据量是线下无法比的，因而就产生了处理巨量资料，也就是大数据的急迫需求，解决不好，就成为电子商务发展的瓶颈。反之，大数据处理的成功发展，也促进了企业加速开展电子商务，为互联网产业的发展注入新动力。
一、大数据处理模式
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。因此对大数据时代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 Rece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 Rece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搜索和大数据分析的主要平台，如中国移动、淘宝、网易、网络等等。Map Rece框架主要包含三个方面的内容，即并行编程模型Map Rece、分布式文件系统(HDFs)、并行执行引擎。
Map Rece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 Rece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 Rece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。

⑺ 大数据对电子商务的作用是什么意思

本公司是做网络数据采集的，所以在这里主要谈谈采集到的电商数据有什么作用。

电商可利用那些数据提升自身优势

• 图像 ：图像通常是指产品图像。

• 视频：产品页面的视频

• 竞争者的数据：例如重点关注哪些产品系列，要库存的品牌等等。

• 股票市场数据：展现电子商务公司的总体表现，该指标可以是用来决定是增加产量，开设更多商店还是保持稳定。

• 产品数据（文本）：以文本格式显示的产品详细信息，描述了产品的用途，使用方法以及将其与其他产品区分开的功能是什么。

• 产品数据（表格）：与产品相关的属性数据，例如重量，功率，功率，尺寸等通常以表格格式显示，尽管抓取起来可能比普通文本格式的产品数据难得多，但重要性更高。

• 社交媒体数据:人们正在谈论的趋势标签或产品和品牌。这可以帮助公司决定与哪些品牌相关联，哪些产品可以做更多的广告宣传，以及可以放置什么广告来更好地与更大的人群联系。

• 电子商务领域的新闻数据:舆情数据收集，了解行业动态、预防负面舆情

我们采集的电商公开数据

商品信息数据

指各大电商平台商品详情页面可见文本信息(其中商品的具体评价不算在商品信息中)

总的来说，电商大数据可以帮助找到最合适得投放渠道和目标用户；可以了解消费者的兴趣、爱好、需求；打破数据壁垒和隔阂；帮助决策过程数据化等等。

⑻ 怎样用数据分析分析出大数据处理对电子商务的影响

大数据处理使电子商务的运营方式数据化。在大 数据的影响下，电子商务领域回很大程度上改变了答传统的运 营模式，现今更多哦地以数据方式为主导，贯穿于企业运 营中的采购、营销以及财务等过程。大数据处理使电商企 业数据化运营，使企业能够通过数据分析出顾客的需求， 并以此对日后的经营提前做预测，从而使成本最小化、利 润最大化。例如，亚马逊企业的分别为FDFC和FC的两种 数据化运营模式，前者主要用于预测热销商品，而后者则 用于小众商品的分析。
来源：知乎

⑼ 大数据对电商未来发展有什么影响

一、大数据是什么 ?

数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。“大数据”近年来在互联网和信息行业的发展而引起人们关注。从2012年起，大数据(big
data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

二、什么是电子商务?

电子商务是指在互联网上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化。现在电子商务已经是我们生活中不可或缺的一部分了。

电子商务的构成要素：

四要素：商城、消费者、产品、物流。

⒈买卖：各大网络平台为消费者提供质优价廉的商品，吸引消费者购买的同时促使更多商家的入驻。

⒉合作：与物流公司建立合作关系，为消费者的购买行为提供最终保障，这是电商运营的硬性条件之一。

⒊服务：电商三要素之一的物流主要是为消费者提供购买服务，从而实现再一次的交易。

电子商务的未来和发展：

更广阔的环境：人们不受时间空间的限制，不受传统购物的诸多限制，可以随时随地在网上交易。

更广阔的市场：在网上这个世界将会变得很小，一个商家可以面对全球的消费者，而一个消费者可以在全球的任何一家商家购物。

更快速的流通和低廉的价格：电子商务减少了商品流通的中间环节，节省了大量的开支，从而也**降低了商品流通和交易的成本。

更符合时代的要求：如今人们越来越追求时尚、讲究个性，注重购物的环境，网上购物，更能体现个性化的购物过程。

三、大数据时代下的电子商务

只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优势，而且集合整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。

那么对于我们而言，要做有两块工作，常规数据分析，专题式的数据挖掘研究。常规数据分析除了在宏观把握数据的趋势和异动之外，还要在微观上，将异动的数据指标进行细分，从微观角度找出问题的所在解决问题。而专题的数据分析是我们主动的提出一些问题，进而去寻找数据并进行研究，并不是为了解决问题而解决。这看似不能最直接的解决问题，然而这些数据的解读，我们能够掌握

卖家想要什么(what);

为什么要(why);

从哪里可以得到(where);

什么时候我们做(when);

哪些卖家针对哪些运营策略(who);

我们应该给多少(how much);

以什么形式进行(how);

通过5W2H的方法，结合分析手段来解决这些问题。

现在的淘宝网店，走向规模化、技术化，协作化，高投入方向发展，在当下的营销成本居高不下的环境下，如果你还不凭借数据化运营，出局是早晚的事。