大数据下的智能商务

A. 大数据技术在商业智能中参与了哪些应用

大数据技术在商业的智能决策之中，其实是有很大的应用的，个人认为可以体现在两方面，第一就是客户群体的引导，第二就是官方数据的得出，一个是侧重于商业的运营，一个是侧重于商业的决策，对于经营者管理者是有很大的用处的。

大数据已经深深的融入了我们生活之中了，对我们的生活影响其实是相当大的，比如说你想一想你在某个APP上面搜索要买什么东西，比如搜索男士的衬衫，在未来相当长一段时间，主页下面显示的都是男士的衬衫，但是你看其他人的这个购物的就不是一些其他的短视频平台，你仔细去观察其实也是一样的。

B. 大数据 商业智能两者有什么关系

你好，这个很多的。商业智能不能等同于不是大数据。它是一套版完整的解决方案，用权来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
大数据的侧重点在于数据海量处理，主要是对非结构化的数据进行处理。大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。考虑实用性的话，传统商业智能指基于传统数据仓库进行分析以辅助决，可以说BI工具会更适合一般企业，这是未来趋势。在选择方面，很多国内厂商比如FineBI会更贴近国内企业的情况，可以了解一下。

C. 电子商务中如何使用大数据

大数据在很多的领域中都有应用，而且大数据所涉及到的领域都有不同程度的进步和发展，这是一个值得欣慰的事情，当然也正是这个原因，很多的行业都争先恐后地使用大数据技术。当然，电子商务也不例外，在这篇文章中我们就给大家介绍一下电子商务领域使用大数据的思维方式，希望这篇文章能够帮助大家理解大数据在电子商务中的应用。
电子商务有了大数据技术的加持，于是摇身一变成为电子智能商务，而电子商务智能的原理就是大数据改变了电子商务模式，让电子商务更智能。商务智能，大数据时代重新获得定义。而现在，传统企业进入互联网，如果掌握了“大数据”技术应用途径之后，就会发现有一种豁然开朗的感觉，这些能够给我们带来很多的体验。而大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有，哪怕是在互联网和IT领域，它也不是一切，只是说在我们的时代特征里面这一个特殊的属性，从而导致我们对以前的生存状态，以及我们个人的生活状态的一个差异化的一种表达。
当然，如果软件有了大数据，那么这个软件就会更加智能，虽然说，我们仍处于大数据时代来临的前夕，但我们的日常生活已经离不开它了。交友网站根据个人的性格与之前成功配对的情侣之间的关联来进行新的配对。具有自我修正功能的智能手机通过分析我们以前的输入，将个性化的新单词添加到手机词典里。在不久的将来，世界许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。计算机系统可以发挥作用的领域还有更多的方向，不只是我们认为的交友与娱乐。
如果大数据能够运用到疾病诊断、推荐治疗措施，甚至是识别潜在犯罪分子上，这样就能够造福人类。这就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界，大数据也将改变我们生活中最重要的方面，因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。用电子商务更智能的思维方式思考问题，解决问题。大家都知道，人脑思维与机器思维有很大差别，但机器思维在速度上是取胜的，而且智能软件在很多领域已能代替人脑思维的操作工作。人们需要的所有信息都可得到显现，而且每个人互联网行为都可记录，这些记录的大数据经过云计算处理能产生深层次信息，经过大数据软件挖掘，企业需要的商务信息都能实时提供，为企业决策和营销、定制产品等提供了大数据支持。
关于大数据加持的电子商务的具体情况我们就给大家讲解到这里了，通过这篇文章相信大家对大数据应用于电子商务有了一定的了解。其实我们可以发现，大数据是一个十分有用的技术，同时也正因为各个领域的使用而进步，而这些领域也因为应用大数据而获得了发展，这就形成了双赢。

D. 计算机大数据分析技术使商务智能的更具价值

计算机大数据分析技术使商务智能的更具价值
商务智能的真正意义是在有了计算机大数据分析数据以后才成就了现实。由此看来，商业智能是离不开计算机大数据处理技术的。可以这样说，没有计算机时代，没有大数据分析技术，这再有用的商业智能也都无从谈起。
商务智能既然跟计算机技术，能跟大数据分析技术息息相关，那么，一切的商业智能都是在计算机环境下才能完成的工作。假使某种有关商务智能的数据被挖掘到有价值的程度，这注定是要保存在计算机中。那么，谁使用这些商业智能有价值的数据，还要有一定的计算机操作技术。
第一、要学会使用计算机软件工具的集合端给用户所设置的查询或是报告工具，这些工具一般有OLAP工具。这个工具的作用可提供多维数据的管理环境，主要支持对商业中一些问题的建模以及对一些商业数据的分析。数据挖掘软件靠的是像连接各数据间的神经一般，能对各种数据进行整理归纳，使数据出现规则的状态，并可借助这款数据挖掘软件分析各数据间所存在的联系，为相应的推断做基础性准备。数据仓库以及数据集市这样的软件，能使数据实现转换和管理，也能实现对数据的保存，所以，这些计算机软件作为商业智能使用者来说，要懂，要会用。
第二、计算机的联机处理是一个重要的关键环节。计算机联机事务处理是对最原始关系型数据库中所要使用的计算机软件，它能支持对数据最基本的，也是最日常的事物处理，但计算机联机分析处理软件是数据仓库中所要应用的软件，它主要是支持较为复杂的数据分析操作，也用于对决策者的某些决策上的支持，并且，那些可被观察到的商业智能数据分析结果，也都是靠这款软件来支持完成。
商业智能中所能用到的各款计算机支持商业智能数据分析的软件中，计算机联机分析处理软件是一个最为核心性的软件。因此，熟悉或掌握这款软件的意义非同一般。

E. 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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F. 大数据背景下的商务智能有何特点

大数据背景下的商务智能的特点有：可配置性、灵活性、可变化性等。

商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值，商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出。

加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。

商务智能功能介绍：

1、数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库和分布式数据仓库等。

2、数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式的数据组织，要求能自动地根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。

3、数据统计输出：报表能快速地完成数据统计的设计和展示。其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好地输出给其他应用程序或者Htmf形式表现和保存。

G. 大数据和商业智能的关系是什么

商业智能BI（Businesslntelligence），是基于企业服务的一整套数据利用方案，在实际运作中主要负责打通企业各部门业务系统（ERP、OA）数据，并将这些不同来源的数据经过ETL处理后整合汇总到数据仓库中。

后续企业可以通过BI包含的数据可视化分析功能，将这些业务数据转化为可用的信息，方便企业不同人员进行数据查询、分析、挖掘等，为管理和业务人员提供数据和信息上的依据，辅助进行决策。

通常来说，大数据指的是从收集数据到利用的全过程，在实际工作中可以帮助企业采集到不同来源、不同格式的海量数据，然后通过预处理、存储和分析的方式进行利用。

企业对大数据的利用主要是对海量数据进行分析挖掘，根据得到的信息，实现对用户的精准营销、针对性广告推广等，辅助企业业务和管理人员更好地完成日常工作。

商业智能是一套为企业或组织机构设计的完整的数据类技术解决方案，能够帮企业解决数据孤岛，提供数据仓库、数据分析、可视化分析、多终端展现等功能。而大数据更偏向于对数据进行处理，通常都是采集海量数据，然后将这些数据进行存储分析，借助统计分析方法展现数据报告。两者间有差异也有相通之处。

这个术语指在公司内部使用数据，帮助经理做出决策。

BI工具(报告、仪表板)告诉我们发生了什么，因此基于这些工具的决策将是被动的。

一个随机仪表板

这个解释起来就简单了：大数据就是大量的数据。

要定义大数据，通常会用3V来解释，这是产生大数据的3个主要原因：

· 容量：收集的数据量每分钟都在巨幅增长，我们需要使用分布式解决方案(使用多台机器，而不是非常非常昂贵的超级计算机/主机)来调整我们的存储和处理工具以适应该容量。

· 速度：处理数据的紧急程度与产生/获取数据的频率相关，还与决策中迫切使用数据的需求有关；即使是实时(或者几乎实时)。

· 种类：数据不再（仅）是结构化的，所以我们得忘记适用于传统数据库的东西。我们必须为添加各种格式的新数据源做准备；纯文本和多媒体内容都包括在内。

之后更多V被添加进来：真实性 （数据必须真实、可靠、可用）、价值（数据应有商业或 社会 价值）、易损性（数据必须合法、尊重隐私，并以安全的方式存储和访问）。

大数据可能是解决这些问题的方案。不要把它和本文解释的第一个概念混淆了：大数据就是实现或促进应用数据科学领域先进技术的事物，是数据的本质要求。例如，作为数据科学家，我们试图从数据集中得到答案。数据集不仅超过了RAM的大小，还超过了硬盘的大小。大数据为我们提供了跨多台机器承载数据的分布式存储技术，以及并行处理数据的分布式处理技术。

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简单来说，大数据可以更好的为商业智能服务，商业智能（BI）包括企业用于商业信息数据分析的策略和技术。商业智能技术提供业务运营的 历史 ，当前和预测性视图。商业智能技术的常见功能包括报告，在线分析处理，分析，数据挖掘，流程挖掘，复杂事件处理，业务绩效管理，基准测试，文本挖掘，预测分析和规范分析。 商业智能技术可以处理大量的结构化数据，有时还可以处理非结构化数据，以帮助识别，开发和创造新的战略商业机会。他们的目标是让这些大数据的解释变得容易。发现新机遇并基于洞察力实施有效战略可以为企业提供有竞争力的市场优势和长期稳定性。

商业智能可以被企业用来支持范围广泛的业务决策，从业务到战略。基本的运营决策包括产品定位或定价。战略业务决策涉及最广泛的优先级，目标和方向。在所有情况下，商业智能在将来自公司运营市场的数据（外部数据）与企业内部的公司数据（例如财务和运营数据（内部数据））数据相结合时最为有效。如果将外部和内部数据结合起来，可以提供完整的图像，实际上可以创建无法从任何单数据集中导出的“智能”。在众多用途中，商业智能工具使组织能够深入了解新市场，评估不同细分市场对产品和服务的需求和适宜性，并评估营销工作的影响。

大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI（BusinessIntelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置，其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。

商业智能BI处理的数据量是极大的，如 FineBI商业智能，自带ETL，可在短时间内响应数据处理的请求，并输出分析结果。

BI对稳定性以及易用性有一定要求，这是其他数据分析工具所不能比拟的。

大数据的应用的数据来源包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据。

大数据为商业智能提供了先决条件。

商业智能 指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

过去20年，中国企业经过一轮又一轮的信息化建设，已经积累的足够的数据基础，每个企业都拥有海量的数据。到了数字化时代，如何将这些数据价值扩大化，通过智能数据分析辅助企业做高效决策变得越来越关键，也为商业智能能够更加智能提供了基础。

当然，智能数据分析处理除了

到了2016年，一个巨大的时间点到来。几股浪潮已经融合在了一起，算法、算力和数据......我们看到了巨大的拐点，过去的数据分析和商业智能仍然有价值，但是它没有解决的问题——对于海量数据的 探索 ，对于未来的预测，对于异常诊断，对于行动的建议，因为这些技术浪潮的到来，成为了可能。

H. 大数据时代商业智能的发展趋势

大数据时代商业智能的发展趋势

信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高自身竞争力的巨大空间，人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题，以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭。那么商业智能将会朝着什么发向发展呢？
数据挖掘将成为基本的应用程序功能
数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。
数据容量和种类持续增长
大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。
便捷人类生活
商务智能的发展势必给人类生活带来极大的便利：商务智能监测交通，运用于临床医学，智能可穿戴设备等等。商务智能已经开始进去我们的生活并影响我们的决定。
人人都能数据分析
随着数据的不断更新，膨胀。传统的报表工具等分析已经不能满足日常企业、用户的需求，他们希望获得更深入有效多样化的恩熙体验。
可视化分析成为通用语言
随着移动互联网的发展日趋成熟，人们交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，随着数据使用量的增长，可视化已是大势所趋。
经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术的商业智能系统，已经成为影响企业发展的重要工具，在不远的将来，势必颠覆我们的生活。

I. 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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J. 大数据给智能化商业带来不同

大数据给智能化商业带来不同
钱伯斯是IBM公司分析解决方案事业部副总裁。她表示，许多客户够买了大数据和预测分析的服务，但却希望其实现他们已经适应了的老的商业智能工具和数据库工具。
“通常情况下，客户做的往往就是依靠他们已经知道的东西。”钱伯斯在2012年Hadoop峰会上说。“他们希望利用他们现有的基础设施、使用现有的数据和工具。他们不想有任何的不同和改变。所以我告诉我的客户说，如果你不执行不同的操作的话，你不会得到任何不同的结果。”

新的方法，技术和工具需求
钱伯斯是完全正确的，如下从三个方面分析了原因：
1、基础设施。处理和存储大量、多结构化数据集的新方法不断涌现，正是因为传统的关系型技术不能够在单位时间内完成工作或者不具备成本效益。例如，Hadoop允许你在合理的时间内运行开放源码软件以非常低廉的价格存储和处理大数据规模。现在，尝试利用甲骨文的服务。可以节省300万美元的费用，以及6个月的时间。
2、数据。大数据是丰富现有的内部交易数据与其他不同来源的数据，这些来源是来自您的企业之外。这可能意味着这些数据是来自Twitter或Facebook这样的社交媒体、或来自国家气象局、教育部门的公共部门的数据、来自彭博、道琼斯的市场数据。如果你没有混搭数据，你可能不必要进行大数据分析。
3、工具。因为它们必须在新的，更大，更多样化的数据量并行计算基础设施之上，大多数最传统的商业智能工具不会削减。你需要的是现代化的数据可视化和分析平台，使用户能够轻松地处理大数据可视化。为了公平起见，极少数现有的商务智能供应商，如Tableau和MicroStrategy正在努力让自己的产品更好地融入大数据。但是，总的来说，你在过去的十年左右已经使用的旧的报告工具无法为当前的大数据提供足够的可操作的见解。
风险的博弈
但据我所知，这种改变是很难的，所以有时IT部门是为了规避风险。但是，我们正处在一个十字路口。大数据绝不是昙花一现或轻微更好方式的商业智能。这是一个全新的模式，需要思维的重大转变。换句话说，“你已经在经历一些额外的风险了。”按照钱伯斯所说的那样，实现大数据的成功。
她说，这意味着“如果你想有更多的见解，你一定要注入您的应用程序，你的数据网新信息。”这意味着你必须投资新的基础设施技术等，诸如Hadoop和其他平台上，形成一个新的大数据分析的基础。你需要采用新的最终用户工具，把所有的大数据转换成易于理解的见解。
好消息是，你不必将您的整个现有的基础设施和工具集推倒重来。事实上，我强烈反对那样做。你现在所使用的商业智能和数据仓库有可能是一个原因，因为他们已经在为您提供相应的业务价值。事实上，许多大数据技术确实能帮助你从现有的数据库和工具获得更多的价值。
当涉及到大的数据，从小事做起。确定一个特定的需要解决的业务问题，一个固定的业务才能带来实实在在的利益。与大数据行业的同行们交流学习。