大數據下的智能商務

A. 大數據技術在商業智能中參與了哪些應用

大數據技術在商業的智能決策之中，其實是有很大的應用的，個人認為可以體現在兩方面，第一就是客戶群體的引導，第二就是官方數據的得出，一個是側重於商業的運營，一個是側重於商業的決策，對於經營者管理者是有很大的用處的。

大數據已經深深的融入了我們生活之中了，對我們的生活影響其實是相當大的，比如說你想一想你在某個APP上面搜索要買什麼東西，比如搜索男士的襯衫，在未來相當長一段時間，主頁下面顯示的都是男士的襯衫，但是你看其他人的這個購物的就不是一些其他的短視頻平台，你仔細去觀察其實也是一樣的。

B. 大數據 商業智能兩者有什麼關系

你好，這個很多的。商業智能不能等同於不是大數據。它是一套版完整的解決方案，用權來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。
大數據的側重點在於數據海量處理，主要是對非結構化的數據進行處理。大數據是傳統資料庫、數據倉庫、BI概念外延的擴展，手段的擴充，不存在取代的關系，也並不是互斥的關系。考慮實用性的話，傳統商業智能指基於傳統數據倉庫進行分析以輔助決，可以說BI工具會更適合一般企業，這是未來趨勢。在選擇方面，很多國內廠商比如FineBI會更貼近國內企業的情況，可以了解一下。

C. 電子商務中如何使用大數據

大數據在很多的領域中都有應用，而且大數據所涉及到的領域都有不同程度的進步和發展，這是一個值得欣慰的事情，當然也正是這個原因，很多的行業都爭先恐後地使用大數據技術。當然，電子商務也不例外，在這篇文章中我們就給大家介紹一下電子商務領域使用大數據的思維方式，希望這篇文章能夠幫助大家理解大數據在電子商務中的應用。
電子商務有了大數據技術的加持，於是搖身一變成為電子智能商務，而電子商務智能的原理就是大數據改變了電子商務模式，讓電子商務更智能。商務智能，大數據時代重新獲得定義。而現在，傳統企業進入互聯網，如果掌握了「大數據」技術應用途徑之後，就會發現有一種豁然開朗的感覺，這些能夠給我們帶來很多的體驗。而大數據時代不是說我們這個時代除了大數據什麼都沒有，哪怕是在互聯網和IT領域，它也不是一切，只是說在我們的時代特徵裡面這一個特殊的屬性，從而導致我們對以前的生存狀態，以及我們個人的生活狀態的一個差異化的一種表達。
當然，如果軟體有了大數據，那麼這個軟體就會更加智能，雖然說，我們仍處於大數據時代來臨的前夕，但我們的日常生活已經離不開它了。交友網站根據個人的性格與之前成功配對的情侶之間的關聯來進行新的配對。具有自我修正功能的智能手機通過分析我們以前的輸入，將個性化的新單詞添加到手機詞典里。在不久的將來，世界許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代。計算機系統可以發揮作用的領域還有更多的方向，不只是我們認為的交友與娛樂。
如果大數據能夠運用到疾病診斷、推薦治療措施，甚至是識別潛在犯罪分子上，這樣就能夠造福人類。這就像互聯網通過給計算機添加通信功能而改變了世界，大數據也將改變我們生活中最重要的方面，因為它為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。用電子商務更智能的思維方式思考問題，解決問題。大家都知道，人腦思維與機器思維有很大差別，但機器思維在速度上是取勝的，而且智能軟體在很多領域已能代替人腦思維的操作工作。人們需要的所有信息都可得到顯現，而且每個人互聯網行為都可記錄，這些記錄的大數據經過雲計算處理能產生深層次信息，經過大數據軟體挖掘，企業需要的商務信息都能實時提供，為企業決策和營銷、定製產品等提供了大數據支持。
關於大數據加持的電子商務的具體情況我們就給大家講解到這里了，通過這篇文章相信大家對大數據應用於電子商務有了一定的了解。其實我們可以發現，大數據是一個十分有用的技術，同時也正因為各個領域的使用而進步，而這些領域也因為應用大數據而獲得了發展，這就形成了雙贏。

D. 計算機大數據分析技術使商務智能的更具價值

計算機大數據分析技術使商務智能的更具價值
商務智能的真正意義是在有了計算機大數據分析數據以後才成就了現實。由此看來，商業智能是離不開計算機大數據處理技術的。可以這樣說，沒有計算機時代，沒有大數據分析技術，這再有用的商業智能也都無從談起。
商務智能既然跟計算機技術，能跟大數據分析技術息息相關，那麼，一切的商業智能都是在計算機環境下才能完成的工作。假使某種有關商務智能的數據被挖掘到有價值的程度，這註定是要保存在計算機中。那麼，誰使用這些商業智能有價值的數據，還要有一定的計算機操作技術。
第一、要學會使用計算機軟體工具的集合端給用戶所設置的查詢或是報告工具，這些工具一般有OLAP工具。這個工具的作用可提供多維數據的管理環境，主要支持對商業中一些問題的建模以及對一些商業數據的分析。數據挖掘軟體靠的是像連接各數據間的神經一般，能對各種數據進行整理歸納，使數據出現規則的狀態，並可藉助這款數據挖掘軟體分析各數據間所存在的聯系，為相應的推斷做基礎性准備。數據倉庫以及數據集市這樣的軟體，能使數據實現轉換和管理，也能實現對數據的保存，所以，這些計算機軟體作為商業智能使用者來說，要懂，要會用。
第二、計算機的聯機處理是一個重要的關鍵環節。計算機聯機事務處理是對最原始關系型資料庫中所要使用的計算機軟體，它能支持對數據最基本的，也是最日常的事物處理，但計算機聯機分析處理軟體是數據倉庫中所要應用的軟體，它主要是支持較為復雜的數據分析操作，也用於對決策者的某些決策上的支持，並且，那些可被觀察到的商業智能數據分析結果，也都是靠這款軟體來支持完成。
商業智能中所能用到的各款計算機支持商業智能數據分析的軟體中，計算機聯機分析處理軟體是一個最為核心性的軟體。因此，熟悉或掌握這款軟體的意義非同一般。

E. 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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F. 大數據背景下的商務智能有何特點

大數據背景下的商務智能的特點有：可配置性、靈活性、可變化性等。

商業智能，又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值，商業智能的概念在1996年最早由加特納集團提出。

加特納集團將商業智能定義為：商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基於事實的支持系統來輔助商業決策的制定。

商務智能功能介紹：

1、數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫和分布式數據倉庫等。

2、數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式的數據組織，要求能自動地根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。

3、數據統計輸出：報表能快速地完成數據統計的設計和展示。其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好地輸出給其他應用程序或者Htmf形式表現和保存。

G. 大數據和商業智能的關系是什麼

商業智能BI（Businesslntelligence），是基於企業服務的一整套數據利用方案，在實際運作中主要負責打通企業各部門業務系統（ERP、OA）數據，並將這些不同來源的數據經過ETL處理後整合匯總到數據倉庫中。

後續企業可以通過BI包含的數據可視化分析功能，將這些業務數據轉化為可用的信息，方便企業不同人員進行數據查詢、分析、挖掘等，為管理和業務人員提供數據和信息上的依據，輔助進行決策。

通常來說，大數據指的是從收集數據到利用的全過程，在實際工作中可以幫助企業採集到不同來源、不同格式的海量數據，然後通過預處理、存儲和分析的方式進行利用。

企業對大數據的利用主要是對海量數據進行分析挖掘，根據得到的信息，實現對用戶的精準營銷、針對性廣告推廣等，輔助企業業務和管理人員更好地完成日常工作。

商業智能是一套為企業或組織機構設計的完整的數據類技術解決方案，能夠幫企業解決數據孤島，提供數據倉庫、數據分析、可視化分析、多終端展現等功能。而大數據更偏向於對數據進行處理，通常都是採集海量數據，然後將這些數據進行存儲分析，藉助統計分析方法展現數據報告。兩者間有差異也有相通之處。

這個術語指在公司內部使用數據，幫助經理做出決策。

BI工具(報告、儀錶板)告訴我們發生了什麼，因此基於這些工具的決策將是被動的。

一個隨機儀錶板

這個解釋起來就簡單了：大數據就是大量的數據。

要定義大數據，通常會用3V來解釋，這是產生大數據的3個主要原因：

· 容量：收集的數據量每分鍾都在巨幅增長，我們需要使用分布式解決方案(使用多台機器，而不是非常非常昂貴的超級計算機/主機)來調整我們的存儲和處理工具以適應該容量。

· 速度：處理數據的緊急程度與產生/獲取數據的頻率相關，還與決策中迫切使用數據的需求有關；即使是實時(或者幾乎實時)。

· 種類：數據不再（僅）是結構化的，所以我們得忘記適用於傳統資料庫的東西。我們必須為添加各種格式的新數據源做准備；純文本和多媒體內容都包括在內。

之後更多V被添加進來：真實性 （數據必須真實、可靠、可用）、價值（數據應有商業或 社會 價值）、易損性（數據必須合法、尊重隱私，並以安全的方式存儲和訪問）。

大數據可能是解決這些問題的方案。不要把它和本文解釋的第一個概念混淆了：大數據就是實現或促進應用數據科學領域先進技術的事物，是數據的本質要求。例如，作為數據科學家，我們試圖從數據集中得到答案。數據集不僅超過了RAM的大小，還超過了硬碟的大小。大數據為我們提供了跨多台機器承載數據的分布式存儲技術，以及並行處理數據的分布式處理技術。

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簡單來說，大數據可以更好的為商業智能服務，商業智能（BI）包括企業用於商業信息數據分析的策略和技術。商業智能技術提供業務運營的 歷史 ，當前和預測性視圖。商業智能技術的常見功能包括報告，在線分析處理，分析，數據挖掘，流程挖掘，復雜事件處理，業務績效管理，基準測試，文本挖掘，預測分析和規范分析。 商業智能技術可以處理大量的結構化數據，有時還可以處理非結構化數據，以幫助識別，開發和創造新的戰略商業機會。他們的目標是讓這些大數據的解釋變得容易。發現新機遇並基於洞察力實施有效戰略可以為企業提供有競爭力的市場優勢和長期穩定性。

商業智能可以被企業用來支持范圍廣泛的業務決策，從業務到戰略。基本的運營決策包括產品定位或定價。戰略業務決策涉及最廣泛的優先順序，目標和方向。在所有情況下，商業智能在將來自公司運營市場的數據（外部數據）與企業內部的公司數據（例如財務和運營數據（內部數據））數據相結合時最為有效。如果將外部和內部數據結合起來，可以提供完整的圖像，實際上可以創建無法從任何單數據集中導出的「智能」。在眾多用途中，商業智能工具使組織能夠深入了解新市場，評估不同細分市場對產品和服務的需求和適宜性，並評估營銷工作的影響。

大數據和商業智能BI的關系從應用上來講，BI（BusinessIntelligence）即商業智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。

商業智能BI在數據架構中處於前端分析的位置，其核心作用是對獲取數據的多維度分析、數據的切片、數據的上鑽和下鑽、cube等。通過ETL數據抽取、轉化形成一個完整的數據倉庫、然後對數據倉庫的數據進行抽取，而後是商業智能的前端分析和展示。

商業智能BI處理的數據量是極大的，如 FineBI商業智能，自帶ETL，可在短時間內響應數據處理的請求，並輸出分析結果。

BI對穩定性以及易用性有一定要求，這是其他數據分析工具所不能比擬的。

大數據的應用的數據來源包括結構化數據，如各種資料庫、各種結構化文件、消息隊列和應用系統數據等，其次才是非結構化數據。

大數據為商業智能提供了先決條件。

商業智能 指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

過去20年，中國企業經過一輪又一輪的信息化建設，已經積累的足夠的數據基礎，每個企業都擁有海量的數據。到了數字化時代，如何將這些數據價值擴大化，通過智能數據分析輔助企業做高效決策變得越來越關鍵，也為商業智能能夠更加智能提供了基礎。

當然，智能數據分析處理除了

到了2016年，一個巨大的時間點到來。幾股浪潮已經融合在了一起，演算法、算力和數據......我們看到了巨大的拐點，過去的數據分析和商業智能仍然有價值，但是它沒有解決的問題——對於海量數據的 探索 ，對於未來的預測，對於異常診斷，對於行動的建議，因為這些技術浪潮的到來，成為了可能。

H. 大數據時代商業智能的發展趨勢

大數據時代商業智能的發展趨勢

信息技術的高速發展帶來了企業利用信息技術提高自身競爭力的巨大空間，人們愈發重視通過更加高級的分析來解答更加深入的問題，以及為管控自助商業智能而生的全新方法便是這些趨勢之一。創新的潛能遠未耗竭。那麼商業智能將會朝著什麼發向發展呢？
數據挖掘將成為基本的應用程序功能
數據挖掘融入到現代商務智能應用程序的方法將會更智慧，並提供巨大的價值。
數據容量和種類持續增長
大數據時代的到來，由於獲取數據更加便利，收集的數據種類也更加復雜。大部分數據都很鬆散，復雜，需要創新的方式實現存儲、集成、分析和報告。
便捷人類生活
商務智能的發展勢必給人類生活帶來極大的便利：商務智能監測交通，運用於臨床醫學，智能可穿戴設備等等。商務智能已經開始進去我們的生活並影響我們的決定。
人人都能數據分析
隨著數據的不斷更新，膨脹。傳統的報表工具等分析已經不能滿足日常企業、用戶的需求，他們希望獲得更深入有效多樣化的恩熙體驗。
可視化分析成為通用語言
隨著移動互聯網的發展日趨成熟，人們交流方式無不因數據而改變。人們通過將數據可視化來探討問題、揭示洞見，隨著數據使用量的增長，可視化已是大勢所趨。
經過多年的發展，綜合了數據倉庫、聯機分析處理工具和數據挖掘等技術的商業智能系統，已經成為影響企業發展的重要工具，在不遠的將來，勢必顛覆我們的生活。

I. 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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J. 大數據給智能化商業帶來不同

大數據給智能化商業帶來不同
錢伯斯是IBM公司分析解決方案事業部副總裁。她表示，許多客戶夠買了大數據和預測分析的服務，但卻希望其實現他們已經適應了的老的商業智能工具和資料庫工具。
「通常情況下，客戶做的往往就是依靠他們已經知道的東西。」錢伯斯在2012年Hadoop峰會上說。「他們希望利用他們現有的基礎設施、使用現有的數據和工具。他們不想有任何的不同和改變。所以我告訴我的客戶說，如果你不執行不同的操作的話，你不會得到任何不同的結果。」

新的方法，技術和工具需求
錢伯斯是完全正確的，如下從三個方面分析了原因：
1、基礎設施。處理和存儲大量、多結構化數據集的新方法不斷涌現，正是因為傳統的關系型技術不能夠在單位時間內完成工作或者不具備成本效益。例如，Hadoop允許你在合理的時間內運行開放源碼軟體以非常低廉的價格存儲和處理大數據規模。現在，嘗試利用甲骨文的服務。可以節省300萬美元的費用，以及6個月的時間。
2、數據。大數據是豐富現有的內部交易數據與其他不同來源的數據，這些來源是來自您的企業之外。這可能意味著這些數據是來自Twitter或Facebook這樣的社交媒體、或來自國家氣象局、教育部門的公共部門的數據、來自彭博、道瓊斯的市場數據。如果你沒有混搭數據，你可能不必要進行大數據分析。
3、工具。因為它們必須在新的，更大，更多樣化的數據量並行計算基礎設施之上，大多數最傳統的商業智能工具不會削減。你需要的是現代化的數據可視化和分析平台，使用戶能夠輕松地處理大數據可視化。為了公平起見，極少數現有的商務智能供應商，如Tableau和MicroStrategy正在努力讓自己的產品更好地融入大數據。但是，總的來說，你在過去的十年左右已經使用的舊的報告工具無法為當前的大數據提供足夠的可操作的見解。
風險的博弈
但據我所知，這種改變是很難的，所以有時IT部門是為了規避風險。但是，我們正處在一個十字路口。大數據絕不是曇花一現或輕微更好方式的商業智能。這是一個全新的模式，需要思維的重大轉變。換句話說，「你已經在經歷一些額外的風險了。」按照錢伯斯所說的那樣，實現大數據的成功。
她說，這意味著「如果你想有更多的見解，你一定要注入您的應用程序，你的數據網新信息。」這意味著你必須投資新的基礎設施技術等，諸如Hadoop和其他平台上，形成一個新的大數據分析的基礎。你需要採用新的最終用戶工具，把所有的大數據轉換成易於理解的見解。
好消息是，你不必將您的整個現有的基礎設施和工具集推倒重來。事實上，我強烈反對那樣做。你現在所使用的商業智能和數據倉庫有可能是一個原因，因為他們已經在為您提供相應的業務價值。事實上，許多大數據技術確實能幫助你從現有的資料庫和工具獲得更多的價值。
當涉及到大的數據，從小事做起。確定一個特定的需要解決的業務問題，一個固定的業務才能帶來實實在在的利益。與大數據行業的同行們交流學習。