大数据在电子商务企业的应用.doc
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1、精品文档,仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除计算机信息管理学院本科学年论文登记表 姓 名 鞠宏伟 学 号 142100733 专 业 软件工程 班 级 1 4软件工程 指导教师 张巨萍 导师职称 最终成绩 计算机信息管理学院学年论文写作指导记录初稿指导记录初稿提交时间指导内容:导师意见: 指导教师签字及日期学生签字及日期二稿指导记录修改稿提交时间指导内容:导师意见: 指导教师签字及日期学生签字及日期三稿指导记录修改稿提交时间指导内容:导师意见:指导教师签字及日期学生签字及日期指导教师评语论文打印稿提交时间指导教师评阅意见:指导教师建议论文成绩: 指导教师: 年 月 日内蒙古财经学院本科学年
2、论文大数据在电子商务企业中的应用现状及趋势作 者 鞠宏伟 系 别 计算机信息管理 专 业 软件工程 年 级 2014 级 学 号 142100733 指导教师 张巨萍 导师职称 内 容 提 要 内容提要:“大数据”近几年来蓬勃发展,它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。本文综合了我国几个电商企业在大数据领域内的利用现状,得出大数据在营销策划、提升用户体验与服务方面取得了一定成效。指出大数据背景下,电商企业应该认识到创新是大数据的本质,大数据不能脱离商业逻辑;电商应以高度的责任感应对大数据条件下的信息安全负责,并以开放的心态将大数据的创新成果服务于普通大众。关键词:大数据 电商企业
3、 云技术 精准营销 用户体验 AbstractContent summary:Big data has boomed in recent years.It is not only a corporate trend but also a technological innovation that has transformed human life.This paper combines several electric business enterprise in our country in the field of big data utilization, it is conclude
4、d that big data in marketing planning, enhance the user experience and services has obtained certain achievements.In the context of big data, e-commerce companies should recognize that innovation is the essence of big data, and that big data cannot be divorced from business logic.E-commerce should b
5、e responsible for the security of information under large data conditions with a high sense of responsibility, and serve the common people with an open mind.Key words:Big data Electric business enterprise The cloud Precision marketing The user experience大数据在电子商务企业中的应用现状及趋势一、引言 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,大
6、数据(big data),或称巨量资料(通常以P、E甚至Z作为计量单位),指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过传统软件工具的信息,是需要跨视角、跨媒介、跨行业的海量数据,也可以理解为数据的收集方法。电子商务是利用计算机技术、网络技术和通信技术,对整个业务流程的电子化、数字化和网络化的业务。电子商务是运用数字信息技术,对企业的各项活动进行持续优化的过程。从上述大数据与电子商务的定义上不难看出信息与处理是两者的交集,当“大数据”遇上电子商务,“一切皆有可能”。二、大数据的意义和我国电商发展现状 大数据是一个综合性的概念,包含了技术和商业两个层面。一方面是技术层面的:近年来,计算机技术的飞速发展,
7、以分布式Hadoop为代表的存储和计算系统,使得数据的存储和计算效率大为提高,因而在商业上使用大量的数据成为可能。另一方面在商业层面:企业利用数据的最大意义就是获得更多的收益。用户的每一次点击,每一次评论等都是大数据的典型来源。将各类数据连接在一起,通过相互关联和互动,衍生更大的商业价值,这是大数据真正的商业意义。 据自我国电子商务研究中心监测数据显示:2013年前三季度我国电子商务市场交易规模达7.5万亿元;截至2013年6月,我国电子商务服务企业直接从业人员超过220万人,预计2015年我国电子商务交易额将超过18万亿元。我国目前电子商务发展的大数据时代已经来临。 三、我国电商企业对大数据
8、的利用现状 在我国,淘宝、百度、腾讯、京东是绝对自有稳定、丰富数据源的公司,尽管各有特色,但通过调研也可发现,目前我国各大电商巨头对大数据的利用特点集中在如下几个方面: (一)以云技术为基础核心 云技术,基于网络技术的应用云计算的商业模式,将信息技术、管理平台技术、应用技术进行整合,形成浩瀚的资源池,灵活方便地按需使用。现以亚马逊和淘宝的云技术为例进行简单分析。 1.亚马逊Amazon Web Services (AWS)。亚马逊AWS包括四种主要的服务:S3,一种简单的存储服务,可无限制地让用户存放各种数据,存储空间海量而极其廉价;EC2,弹性可扩展的云计算服务器,用户根据所选服务器配置及实
9、际用到的计算处理量进行付费;SQS,一种简单的消息队列,提供不受限制的可靠的消息传递,用来消除应用程序组件之间的耦合;SDB,简单的数据库管理,提供可伸缩、包含索引且无需维护的数据集存储,以及处理和查询功能。 以云技术为基础,亚马逊获得大量收益。摩根斯坦利发布的报告估测亚马逊的AWS在2011年为亚马逊带来19亿美元营收,纯利润约为1.08亿美元,2015年AWS营收将达到26亿美元,占整个美国云业务市场的12.5%。 2.淘宝云存储系统OceanBase(OB)。淘宝作为互联网购物平台,订单、交易、购物爱好、商品特点等是卖家与买家的商业行为产生的核心数据,结构化是这些数据的特点。为了应对淘宝
10、网站不断增加的结构化数据存储与查询的问题,OB作为关系型云存储系统,很好地满足了不断升级的数据量级及存储、运算要求。目前,OB数据库支持了包括收藏夹、天猫评价等在内的多个重要业务的数据存储。截止到2013年4月份,OB线上业务的数据量已经超过一千亿条。淘宝利用OB云系统对海量交易数据进行处理、管理和分析,奠定了阿里巴巴集团大数据王国的基础。 又如,百度云用户可以通过百度云充分利用百度公司开放的云存储、云计算和大数据智能等核心云能力。百度也通过百度云获取用户的海量数据,为其商业产品开发提供了巨大的信息资源。 可见,以云技术为基础的各种业务,在服务用户的同时,已成为驱动我国目前各大电商通向商业帝国
11、的核心发展力,是其脱颖而出追赶国际知名电商企业的技术基础。 (二)致力于精准策划和精准营销 有效策划和营销始终是电商企业追求利益最大化的手段。大数据时代下,比以往更进一步,精准策划和精准营销成为了可能。 1.亚马逊。亚马逊的大数据运用最为基础的是通过数据来促进销售,使得亚马逊的数据化运作理念特点鲜明。 深化用户数据的多方位采集与深度挖掘。从用户数据的采集上来看,亚马逊记录了每个独立用户的搜索内容,产品浏览详情,页面上停留时间,被比较的产品,以及最终购买的产品。不仅限于此,亚马逊常常设计一些小实验,将某项新功能或者新产品推送给不同的用户,利用有奖参与等各种互动手段获取反馈信息,从而通过数据分析来
12、了解用户真正的喜好并且同步骤确立自身的目标用户。亚马逊由此深入挖掘用户兴趣爱好、行为习惯、购物偏向、潜在需求。 利用数据完成精准营销。亚马逊利用多方位采集到的用户数据信息来界定消费者,通过其基本的人口统计信息以及其购物行为、潜在需求、购物关注点等来挖掘相应的营销需求,实现更加精准的营销效果。 2.1号店。1号店SBY平台利用数据分析系统以及客服系统,为客户提供全面服务。收集顾客信息预测顾客需求。1号店在SBY平台有大量顾客的数据,反映出很多规律性的东西。1号店利用这些规律进行数据挖掘,把顾客过去的购买、搜索、收藏,甚至商品浏览的路径信息全部记录下来。把这样的记录作为顾客行为模型,用顾客行为模型
13、去预测顾客会有什么样的需求。同时为顾客开展个性化的服务,提醒顾客购买自己喜欢的商品,真正做到个性化服务。 (三)提升用户体验 作为核心服务理念,提升用户体验及产品服务认可度是各大电商牢牢抓紧的救命稻草,谁能从用户口碑中脱颖而出,谁就占据了市场。对大数据的分析,自然也少不了围绕用户购物感受做文章。 1.京东商城。京东通过十年电商经历,积累了上亿用户的数据,如此多的有价值的数据,成为其非常宝贵资源和财富。 大数据供应链管理及终端用户模型。京东在数据方面的应用多种多样,京东的仓储调拨是其中大数据应用与供应链管理的典型。京东利用大数据提高库存周转率,从而提升用户的终端体验。另外一个典型应用就是京东的终
14、端用户模型的构建。京东每天都会产生几亿的个人信息,京东对用户从购买信息、资产信息等多个维度进行分析,定出一些简单的个体识别模型,继而根据不同用户特质,京东推介不同的商品到不同的网站,并对网站进行个性化设计,极大提升用户体验,给用户带来更多的价值。 2.1号店。1号店每天有几百万会员在线,每一秒都有订单下达,每笔订单的商品品类、数量以及配送地址都不一样。“订单池”概念就是1号店为了提高拣货效率而发明的。 波次拣货。1号店配送中心接收到订单之后打破传统拣货模式,并不是立即按照订单内容进行拣货,而是把订单投入“订单池”,系统先经过海量数据分析,根据每个订单的相似性进行“分波”,将具有相同属性的订单归
15、结为一个波次,每15-20个订单为一个波次,按波次拣货提高了效率,极大地提升到货速度。 (四)数据服务成为电商发展趋势 当阿里巴巴、百度、腾讯等海量数据的拥有者在面对数据挖掘带来的巨大财富时,数据服务已逐步成为我国电商的发展趋势,出售数据和相关服务成为新的利益增长点。 以阿里巴巴为例,根据阿里巴巴旗下淘宝网的数据显示,每天活跃数据量已经超过50TB。围绕着买卖双方的交易,大量搜索、浏览、评价等构成了淘宝网的数据产生来源。以淘宝平台的数据开放为例,针对个人用户,“淘宝指数”提供了对公众的免费信息,公众通过淘宝指数可以获得行业和宏观经济的各项指标。另外,针对企业用户,淘宝推出了数据魔方产品,可以获
16、取行业宏观情况、品牌的市场状况、消费者行为情况等,及时调整营销手段,进而获取更多流量,提高销量。阿里整合旗下所有电商模式的基石大数据平台初步成形,淘宝正转型成为电商“生态圈”的基础服务提供商、数据服务商。四、我国电商企业应用大数据的措施一)厘清大数据意义与商业逻辑 大数据到底是什么,虽然每个人、每个企业都有自己的认识,但恐怕都又说不清楚。本文认为,电商企业应用大数据,首先得弄清楚大数据的意义。 阿里巴巴、京东、1号店等网络销售商可以认为大数据就是销售额;百度、腾讯等综合服务商就是客户资源、广告收益。但不管对于谁,大数据不在于数据大,也不在于数据多,其真正价值在于创造,创新是大数据的本质,脱离创
17、新思维的大数据就失去了生命力,就是一堆毫无价值的东西。 另外一个方面,电商企业期望从纯粹技术层面对大数据的运用来获利,不仅可能是对资源的巨大浪费,最终得到的结论甚至与市场相悖,因为脱离了对商业逻辑的认识,缺乏对市场和商业的深刻理解,任何大数据只是空泛的数字。也只有在商业逻辑的指导下,大数据需要在量化数据的基础上,才能帮助电商企业做全局性、系统性的决策。 (二)高度重视数据信息安全 随着个人网络活动的大量增加,个人隐私等大数据的信息安全作为企业不可推卸的责任,关系到企业在普通用户心中的地位与形象,更关系到企业是否能经得起市场考验。大数据应该不仅意味着“更快”、“更低价”,还应该是“更安全”、“更
18、幸福”。做好数据的信息安全,是每个负责任的电商企业面对大数据需要解决的首要问题。 (三)以开放的心态真正服务社会 大数据可以帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;大数据帮助城市预防犯罪,实现智慧交通,提升紧急应急能力;大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医药企业提升药品的临床使用效果。大数据不仅是技术名称、企业行为,甚至已被贴上未来社会生活基础的标签。 电商企业作为目前拥有数据最全面最详实的机构,如何通过开放共享所掌握的数据实现与政府、普通民众的良性互动,解决民生问题,承担社会责任,才是一个成功电商应该遵循的发展模式。 综上,本文综合了我国典型电商企
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