大数据时代下蓝焰电商城的发展

1. 大数据未来将现三大发展趋势

大数据未来将现三大发展趋势

随着移动互联网、物联网等的迅速发展，新数据源不断出现，而中国数据总量的不断增长，使大数据成为一种重要资源，有利于推动零售、旅游、医疗、金融、电信、政府公共服务各个领域的业务创新。

大数据转变企业商业模式

来自于线下大数据市场(IT企业的大数据应用及大数据平台业务市场)中IT巨头和单一大数据业务的厂商开始行动，优化产品和服务路线图；线上大数据市场(互联网用户数据市场，以及以互联网金融为主的线上金融市场)的成熟度逐渐提高，以金融和零售为核心的线上大数据应用走向成熟，市场体量进一步扩大。企业着力培育数据资产，积极探讨数据变现，行业大数据多集聚、少融合。

大数据产业链整体布局完整，但局部环节竞争程度差异化明显。数据采集环节，综合型大数据源市场处于结构化整合阶段，垂直型大数据源市场处于布局阶段；数据存储和数据挖掘环节市场结构稳定，国际巨头垄断，寡头格局已经形成，国内企业短期内很难超越；数据应用环节是国内企业的机会，但技术仍不成熟。

各环节产业链正在影响企业商业模式的转变。模式一：利用存储能力进行运营，满足企业和个人面临海量信息存储的需求；模式二：对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务；模式三：直接进行信息租售或提供信息租售平台；模式四：IT服务提供商提供大数据空间出租模式，通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台；模式五：针对企业需求，为运营某一环节或某一业务问题提供解决方案，实施单点技术，例如向零售商提供大数据分析技术，获得营销点子；模式六：针对企业系统需求，提供整体解决方案；模式七：BDaaS (Big data as a service)，数据应用即服务的模式，通过云服务提供在线大数据技术或者解决方案。

根据易观智库2014年中国大数据市场行业投资结构数据显示，金融、通信、零售为前三大行业，投资占比分别为16.0%、15.6%和13.9%。政府、医疗、旅游投资比例分别为12.7%、9.0%和4.1%。六大行业累计占比71.3%。其他行业包括教育、制造、能源、媒体、互联网等，累计占比28.7%。大数据产业集群逐渐形成，即针对企业而言，以云端大数据集聚为前提条件，以行业云服务为平台，共享企业间核心竞争力。

大数据市场三大趋势渐显

大数据市场未来将呈现以下发展趋势：

其一，数据生态系统复合化程度加强。大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分；系统机制的调整，也就是商业模式的创新；系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

其二，数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关；此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

其三，产业核心要素的掌控者主导数据生态体系。数据生态体系中的核心环节是产业的核心要素，例如电商的支付、物流、信息(信用)。掌握产业核心要素环节的企业若顺势而为，把握大数据时代的机遇，将企业自身的核心竞争力优势进一步释放，运用互联网思维，通过产业核心要素的大数据掌控数据生态的主要生态链，从而最终实现在数字经济时代的再一次腾飞。

大数据应用推动各行业发展

进一步通过数据驱动经营和营销，各零售企业会以会员为核心进行管理优化，通过以人为中心的数据驱动，实现决策优化及精准营销。行业会探索越来越多的大数据营销新模式，各类零售企业会积极尝试新机会，如微店等，寻找消费者偏好的新潮流。不断丰富外部数据源，在企业自身线下数据采集能力不断提高的同时，与更丰富的外部数据源合作将快速提升营销的精准度，包括权威市场研究机构、领先互联网巨头等。

旅游大数据的应用，是尽快建立数据统一化标准，建立统一数据交换标准，区域旅游数据一体化，全国旅游数据一体化。实现大数据的三屏统一(旅游监管大屏、景区公告大屏、游客手机屏)。

通过利用医疗服务的EHRs数据、医院与医保的结算与费用数据、医学研究的学术、社会、政府数据、医疗厂商的医药、医械、临床实验数据、居民的行为与健康管理数据、政府的人口与公共卫生数据、公共社会经济生活中网络产生的数据等方面，为医疗行业的药品研发、疾病治疗、公共卫生管理、居民健康管理、健康危险因素分析提供精准数据支撑。

在传统金融运作模式下，金融机构评估消费者的信用状况、消费能力、消费意愿的能力不强，导致部分金融领域产品服务定价过高，部分领域成为剩余市场，这与实际的金融要求还存在一定差距。大数据将有助于推动金融和银行产业中的数据聚合，基于产业整体数据挖掘价值，推动产业的发展，推动业务模式的创新。金融业大数据目前应用的主要价值在于金融风险管理、消费智能、智能运营等。

电信企业从传统数据时代走向大数据时代。由于电信企业生产运营所需，自身生产管理系统已经具备海量以客户为中心组织的统一的视图数据资源。大数据可为电信业提升网络服务质量，增强管道智能化；更加精准的洞察客户需求，增强市场竞争力；升级行业信息化解决方案，提升客户价值；提供数据安全服务，在大数据市场建立差异化竞争优势。

大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施，一个影响整个国家和社会运行的基础性社会制度。它是治理交通拥堵、雾霾、看病难、食品安全等“城市病”的利器，更将为政府打开了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服务导向的政府、开放的政府，即智慧政府。其应用价值是：加强统筹规划，优化大数据形成机制；加强数据收集和信息感知，提高智慧城市感知水平；推进大数据应用，提高经济社会智慧化水平。

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2. 大数据时代可能影响你的7个商业趋势

大数据时代可能影响你的7个商业趋势

我们已经看到了许多这样的案例出现企业愿意分享他们在大数据使用上取得的成就。在IT行业任何的范式转变（paradigmshift），一个特定的主题吸引新闻媒体、投资者和创新人才的大量关注，这个转变需求很强的商业价格的支持。这个典型的案例是：客户服务、分布式计算和以服务为导向的架构与语言，例如：JAVA.
我们也看到了一个有益的生态系统的出现,迅速的赞美或扩展能力的核心支持技术，在大数据案例中，大数据生态系统已经迅速集中一批技术提供者,例如：Hadoop,Cassandra,Accumulo,Oracle,IBM.
那么在大数据的生态系统中我可以看到哪些趋势会出现？
在hadoop上对于sql扩展性和一致性有一大批的技术公司努力构建一种no-sql技术，从而为大数据提供解决方案例如：hadoop。但是对于sql语言支持的深度与广度各不相同，然而使用sql专业分析人员可以使用这些优点从而很好的通过sql语言来操作大数据。目前案例包括：Hadapt,Impala,.
(译者注：由于目前的大数据存储都不是基于关系型数据库的，所以传统通过sql语言来操作数据的方式无法直接使用，例如：对于hadoop存储的数据是无法直接通过sql来查询的。因而需要把传统的sql语言进行中间转换从而进行操作，例如：hadoop中hive,就是相当于将sql转换成MapRece，从而去读取、操作hadoop上的数据。）
对于结构化、非结构化与半结构化数据的统一支持随时非结构化数据的增长,IDC公司预测了数据的数量,大多数据的将以非结构化的形式存储,每天将增长40%-50%.到2020年,总体的数据量将达到40ZB.非结构化的数据主要来源于:邮件、论坛、博客、社交网络、POS系统和机器生成的数据。为了获取和分析这些大数据量的数据，创新人员必须扩展他们的大数据解决方案，而不能仅仅适用于其中一个。
优化检索从海量的数据中发现之前用户的真正搜索需要，在之前就像大海捞针基本上不可能的。但是随时时间发展，越来越多把大数据的解决方案融入到检索支持中。在这方面中领先者有：LucidWorks,IBM,Oracle（其通过收购Endeca）AutonomyandMarkLogic。其中LucidWorks结合了一个开源的堆Lucene和Solr,Hadoop,Mahout和NLP。
ETL的扩展与支持许多人都认为hadoop最开始的使用安全是用于ETL因为其批处理的功能。然而，如果你看到基于etl解决方案进行与维护的复杂hadoop平台的所有的基础设施，你可以会使用其它的纯情etl工具（Informatica,Talend,Syncsort,CloverETL）来解决。多年来这些公司这些公司努力在建立最值组合的ETL解决方案，现在更多我们把其称作为：数据整合解决方案。
纯粹的ETL提供商正努力为大数据提供解决方案。这些支持不难包括：ETL，而且包括ELT那些从hadoop内部转化为hadoop。这会使公司使用构建这样的环境，使用纯ETL的解决方案及hadoop本身强大的功能。随着时间的发展，这些纯ELT的公司起的支持的大数据的解决方案范围包括从：NewSQL与NoSQL。
另外，我期望许多的大数据解决方案公司可以嵌入对于ETL与ELT的支持，就像许多传统的数据库供应商已经通过嵌入或收购ETL解决方案。
大数据运动趋稳在我之前的文章写到，以Apache为开源框架的hadoop已被使用使用在以批处理为导向海量的分布式环境中，特别是以分析为背景的情况下。随时企业开始关注如何支配和利用海量的数据资源用于实时决策，我们预计会对于’大数据运动’影响和增长有重要帮忙。这个“落地”代表的实时的信息流用于处理大数据流，在各个行业：包括资本市场、医疗7、能源和社会化媒体。
增加数据挖掘和分析技术在大数据领域的行业领域者知道需要在他们平台上扩展在数据分析与统计功能的需求。除了一般的分析功能还增加非常的数据挖掘功能。TeradataAste包括很多的分析功能，具体包括支持统计、文本挖掘、图像、情感分析等。其它的公司例如IBMNetezza已经加入了对于R语言的支持，可以支持R的各类包，例如：并行运算算法包、矩阵相关包。未来我们可以看到大数据解决方案将会不断的大量增加这种功能。
从R语言中获利毫无疑问R语言将会是越来流行的开源统计语言。RevolutionAnalytics公司在开发用于“工业”使用的R版本上，性能上有显著的增强和满足其它企业的特征。更进一下，他们已经开发出了可以适用于hadoop、PureData的R扩展包。大学里也大量开设的R语言方面的课程，让更多的学生拥有使用R语言的能力，也让他们具备在处理复杂的统计分析方面的能力。可以预见R会被包括在许多大数据的解决方案中，而且会显著改进该语言从而让其有更好的性能。
随着大数据生态系统的发展，相关的产业必然伴随其发展。在今天的市场竞争环境中，那些实施以数据驱动战略的公司将在竞争中取得优势。

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3. 未来电子商务的发展趋势

——原标题：2019年中国电子商务行业市场现状及发展趋势分析 新零售+新制造融合带来三大机遇

电商平台正向着更加智慧、灵活、开放的方向迈进

当线上消费遇到增长“瓶颈”，如何挖掘新动能?新零售与新制造相互交织，将为电商带来怎样机遇?

从单一卖产品到集合制造、内容电商;从传统配送到智慧物流、全场景零售，围绕消费形态、供应链产业链联动，苏宁进行了探索与创新。从苏宁转型可以看出，电商平台正向着更加智慧、灵活、开放的方向迈进。

1、反向定制：瞄准消费升级推动优质制造

一枚小夜灯，让东莞丽声看到了内销市场的机遇和数据的“魔力”。

此前，丽声与苏宁极物合作，通过平台大数据反馈调整灯光、外形等设计，共同研发“一捏即亮”专利，并借助品牌和渠道推广市场，产品上市8个月即售出3万台。也是从这枚小夜灯开始，丽声改变布局，从传统加工外贸转而开拓国内市场。

瞄准消费升级，用市场“倒逼”制造，以渠道“赋能”工厂。今天，反向定制的C2M模式在电商平台盛行开来。

为服装生产线加装传感器，打通工厂产销数据，对消费者评价进行深度学习……苏宁尝试将渠道、数据、流量向诸多制造商开放。其中，广东一家内衣制造工厂因产销协同、柔性供应，销售额提升20%。

“只有数据服务，才能实现产业共赢。”中国科学院大学教授韩永生认为，将消费互联网和工业互联网打通，推动供应链更快速地响应需求将是电商未来的方向。

2、内容电商：打开社交消费新市场

短视频与电商的融合也引领了新的消费方向。社交“种草”“短视频+商品”成为当下最引人关注的内容电商模式。当前，众多电商平台都在布局内容电商、社交电商，以期抓住短视频“风口”。

关注“网红”爆款，实现成单转化;打通快手小店，将内容社交触达下沉市场;通过平台社区联动将线下流量带到线上……苏宁不断尝试推进平台内容化，打造内容供应链和产品供应链。

视频是最通用的内容载体，可视化的商业链接将是趋势。根据前瞻产业研究院预测2018年中国社交电商市场规模将突破万亿元，达到1.14万亿元左右，同比增长66.77%。

2018年中国社交电商行业从业人员规模将突破3000万人，达到了3032万人，增长速度达到50.2%，社交电商行业的参与者已经覆盖了社交网络的每一个领域。

2014-2018年中国社交电商市场规模统计及增长情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

“包括社交、内容等方面的用户多样化需求让我们看到新的增长空间。”苏宁有关负责人说，苏宁不仅要围绕内容做零售，更要将知识、内容、健康等纳入泛商品的零售体系中去，挖掘新潜力。

3、全场景零售：智慧物流带动零售升级

物流决定着服务的体验和电商的品质。布局智慧物流，实现商品配置和服务效率提升是诸多电商平台发力的主要方向。

从末端配送网络搭建到入局“即时配”，从构建社区“1小时服务圈”到乡镇网络覆盖全国98.8%地区，通过搭载科技和效率驱动，苏宁不断完善物流基础设施平台，并从自建走向共享，将与合作伙伴共建商业共享的全场景基础设施平台。

消费升级同样带动物流改造，冷链配送就是其中之一。苏宁物流执行总裁姚凯说，苏宁冷链将成为智慧零售全场景服务的核心支点。目前正在北京、上海、广州、深圳等30个城市建设和筹备建设冷链仓，预计到2022年实现100万平方米冷链仓储的建设。

——更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国电子商务行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。

4. 大数据时代下 运营商市场战略分析

大数据时代下 运营商市场战略分析

大数据一直是近几年的热门关键词，伴随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术的发展，呈现爆炸式额增长，数据密度空前提高，大数据时代的波澜壮阔正在逐步的开展，大数据的未来上升空间空前巨大。

相较于零售业、金融证券、政府管理、制造业、医疗服务也等行业造大数据应用的尝试，电信业作为数据金矿的拥有者，具有明显的数据优势和研发基础，在面临“管道化”的当前形势下，大数据无疑成为了运营商转型的一把利刃，面对残酷的互联网化竞争提供差异化的手段。下面我们将从大数据对运营商市场工作的影响入手，来提出国内运营商大数据时代战略市场工作转型建议，以供运营商实践参考。

【大数据对运营商市场工作的影响】

调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。大数据应用的主要需求包括商机挖掘、竞争情报、客户维系、收入提升、减少开支、改善运营管理等，其中有50%以上是和市场前端工作在开展息息相关。下面主要从电信运营商职能划分角度来的分析大数据对运营商市场工作的影响。

一、影响产品研发的模式

电信产品的研发更多的是以技术驱动和竞争驱动为主，电信运营商基于客户需求的研发驱动一直弱于互联网企业。

设计：分成两各模块，中间加一条竖线隔开

在大数据的时代下，一方面终端的使用偏好，如品牌、应用等可以得以分析识别，有助于电信定制机的品牌选择和功能优化；

另一方面新业务的使用反馈，包括投诉等，可以帮助新业务功能的优化或者新产品的开发。

综上我们可以看出，大数据时代为产品研发改革提供基础，以客户需求为导向的迭代开发时代即将到来。

二、影响市场营销的模式

用户画像：指基于用户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个用户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并且借助数据挖掘技术进行用户的分群，完善用户的360度画像，帮助运营商深入的去了解用户的行为偏好的需求特征等；

关系链研究：指通过分析用户的通讯录、通话行为、网络社交行为以及用户资料等数据，开展交往圈子的分析与研究，并且识别圈子中的主要影响人物以及影像链等。

基于用户画像和关系链的研究可以建立用户与业务、资费套餐、终端类型、在运用网络的精准匹配上，在推送渠道、推送时机、推送方式上满足用户的需求，事先精准化营销。

三、影响渠道运营的模式

相比较而言，电子渠道比传统的实体渠道更容易记录潜在用户的消费行为、特征、路径，可以提供互联网的大量行为数据，因此大数据时代下，运营商的电子渠道的发展将会进一步的扩大。电子渠道除了销售、服务职能之外，后续将逐步的承担“大数据资源池”的重要角色。

另外，线上线下渠道协同是电信渠道体系转型的蛀牙方向，而线上线下渠道有效协同的关键诀窍就是从用户的需求出发，制定合理的线上线下渠道触点界面，为客户提供无缝全面的渠道服务，而要实现这一目标也需要大数据技术的支撑，通过现有数据挖掘不同类型用户的渠道使用路径。

四、影响客户服务的模式

目前，电信行业一直都在强调用户体验，但是却并不了解用户的真正需求，使得体验二字束之高阁。大数据时代要想提供有效路径，必须利用大数据挖掘技术，来书别用户的特征，以及用户的消费习惯，及时的消费提醒、偏好产品的发送、维系精准跟踪等个性化服务。

由此可见，大数据将为移动互联网带来全新的改革，给用户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景，开展针对用户消费数据的分析评估，可以帮助改善运营商自身的服务质量。

五、丰富产品提供的内容

大数据可以作为对外销售的产品也已经成为了全球的共识。为了确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，为企业创造全新的价值体系。目前，大数据对外商业化的产品形态主要包括市场洞察报告、精准营销广告、数据监测、决策支撑等多种方式。目前，国外运营商纷纷尝试现有的数据，进行整合处理，来提供给第三方以求得全新的收益。

例如：西班牙电信，推出了“智慧足迹”，基于完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各大商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流量的分析和零售店面选址的服务，目前该模式已经在国内WiFi运营领域广泛应用。

【对国内运营商战略市场工作转型建议】

一、战略上重视，组织上保证

虽然电信运营商在数据资源方面具有天然的优势，但必须承认在大数据运营方面，不管是平台研发能力还是运营能力，电信运营商的优势并不明显，和互联网企业以及一些专门做大数据平台的专业公司相比，存在较为明显的劣势。

因此，如果要做成大数据，研究院认为：

1、要公司层面足够重视，作为领导的一把手来抓；

2、大数据运营团队必须独立运作，独立核算，并辅以灵活的机制，否则新事物很难在传统的电信体制下快速孵化；

3、光靠自己的力量还不够，怎么样能够找到优势互补的合作单位协同研发运营才是大数据在电信内容发芽并壮大的关键。

二、内外兼修，市场化经营

大数据应用分为对内和对外两种形态。不鼓励过分重内，也不建议过分重外。连内部都做不好，对外营销没有说服力；只对内不对外，在不存在竞争的情况下，很难将一个产品做好做优，胎死腹中的可能性不是没有。

因此，研究院建议电信运营商在推进大数据工作时，能够内外兼修，从外部了解需求，从内部积累能力，通过完全市场化结算的方式在尽量短的时间能够形成显性效益，进而促进更多的资源投入和更快的成长。

三、循序渐进，以点带面

从目前阶段看，虽然说大数据的发展空间很大，但毕竟电信的能力和资源有限，建议从小案例做起，可选择电信数据资源优势明显，客户关系扎实、付费意愿和数据意愿共享的行业做起，通过成功标杆案例的构建，寻求规模化的复制。

从上面提及的五种产品形态看，精准营销相对容易实现，运营商可从精准营销切入，并逐步扩大形态范围。

总评：大数据对运营商而言，是蓝海，是解药，但是否能真正发挥作用，还需运营商的实践。研究院建议运营商们还是循序渐进，结合自身优势，选择合适的商业模式切入，早日打开大数据的“金矿”之门。

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5. 大数据时代的发展所面临的挑战有哪些

挑战一：业复务部门没有清晰的大制数据需求。

挑战二：企业内部数据孤岛严重。

挑战三：数据可用性低，数据质量差。

挑战四：数据相关管理技术和架构。

挑战五：数据安全。

6. 大数据技术可以融合带动哪些新兴产业发展

当然，大数据对于行业的影响还是比较广泛和深远的，一方面大数据全面推动了社会资源的数据化进程，另一方面大数据开辟出了新的价值领域，使得数据成为了重要的生产资料，所以未来大量的行业都会与大数据技术建立起密切的联系。

当前大数据正处在落地应用的初期，目前大数据的主要应用依然集中在互联网、信息服务、金融、教育、医疗和交通等领域，这些领域也正在受益于大数据技术的使用。

从产业互联网发展的大趋势来看，大数据将带动以下几个产业实现更快的发展：

第一：信息服务行业。信息服务行业在大数据时代将得到一个快速的发展，以信息服务为主的各种咨询公司将在产业结构升级的过程中，发挥出重要的作用。信息服务行业的覆盖面还是比较广的，传统IT企业的toB业务都可以归为信息服务行业，同时随着互联网企业的崛起，互联网企业在toB领域也会逐渐发挥出更重要的作用。

第二：新兴商业。这里所谓的新兴商业指的是以互联网为基础来构建的各种商业模式，电商、线上线下服务等商业模式在大数据时代依然有广泛的发展空间。另外在5G时代，基于移动互联网、物联网和大数据技术所构建的新兴商业模式也许会给市场带来更多的惊喜。

第三：传统制造业。大数据技术的应用也能在一定程度上带动传统制造业的发展，在制造业结构升级的过程中，大数据将全面赋能产品设计和生产等诸多运营环节，不仅能够为企业创新赋能，同时也会提升企业的管理效率。

最后，大数据技术并不是孤立的，大数据与物联网、云计算、人工智能等技术也有着密不可分的关系，未来这些技术将一起为传统产业服务。

7. 大数据时代下,传统商业模式该如何变革

大数据时代下,传统商业模式该如何变革

最近一段时期，大数据这个词风靡全球，作为云计算、物联网之后信息社会又一次革命性技术的突破，正在将信息社会发展引入一个新的阶段，以大数据为代表的IT技术将催生生命科学、新材料、新能源等技术的融合，从而促发人类巨大的革命。
大数据可以使这些技术融合在一起，更快地发展吗？是的，因为我们的生物技术已经能够破解我们的RND，我们能对里面每一个基因，包括里面分子构成核苷酸进行分析，但这需要超大量的数据计算，如果我们有超大量的计算，能把这些遗传基因逐步排列，并且用最新的方法来改造他们，那么人类很多的疑难杂症就可以解决。
总裁培训大数据兴盛以来，给我们带来了巨大的价值，大数据将来像资源，像人力资源、自然资源一样，会成为一个国家十分重要的禀赋，并且对我们的生产生活、行政管理产生非常深远的价值。
第一个是商业价值，可以实施精准的营销，不断发现商机，根据典型的案例分析，在充分利用大数据的条件下，零售商可以实现利润将近60%的增长，制造商可以降低50%的成本。比如说亚马逊的推荐法非常有名，他们能够根据消费记录，推测每个记录的消费偏好和潜在的需求。
世界第二大零售商乐购从用户的购买记录中解析了每一个用户的类别，进行品种的推送和精准营销。还有专家根据大数据的网友情绪变化来做股市预测，预测的成功率很高，我看报告，预测率高于87%，但是我想我们没做这件事，因为我们的股市从6000点到2000点，很难预测精准的投向。
第二是经济价值，会催生新产业和促进产业的升级。现在从事数据掌控、数据分析、数据交换的企业正在雨后春笋一般生长，已经衍生出很多的数据设计、数据制造、数据营销的新产品。
几年来，全国大数据技术与服务业的市场增速远远高于IT产业增速，规模从2010年的32亿，估计到2016年238亿美元，中国大数据产业的发展更是令人期待。2012年中国技术与服务市场只有4.5亿，而到2015年达到46亿，2016年可以突破百亿。
第三，大数据还有社会价值，广泛应用和提高管理效能，大家知道越来越多的政府利用大数据进行医疗健康、食品卫生、道路交通、地质灾害、社会舆情、国防安全等服务，大数据也对行政效能的提高大有裨益。
麦肯锡证明欧洲部门应用大数据以后，行政管理费用降低2,500亿美元。当然现在食品行业的问题，医患矛盾的问题还是很突出，我相信解决这些问题不仅要加强管理，还要充分运用我们的大数据。
第四，在思维价值方面，大数据可以拓展思维形式，可以让科研人员直接从数据中挖掘智慧。我们过去搞数量经济的同志们都知道，我们做每一个科研数据的分析都要建立在概率学的基础上，这个可能性是大概率还是小概率，当概率在50%左右的时候我们是非常难下决心的，而大概率要大量的样本数，需要非常高的成本。
现在大数据几乎含着信息数据的全部，所以在这种时候，概率的分析往往就会相形见绌，我们可以直接从大数据中得到最精准的分析，所以图灵奖得主大数据的科学可能是科学继试验科学、理论科学、计算科学之后的第四种科学。
第五，大数据还有一个被认为是未来新能源一样的战略，就是战略价值，而且要列入国家战略。美欧日都在加快实施大数据战略，特别是美国2012年启动大数据研发计划，是美国又一次重大的科研战略部署。欧盟地平线2020计划，日本新ICT战略研究计划都将大数据作为研究重点。
凡事皆有利弊，人类因为数据泛滥的难题面临着新的困惑，面临着大数据下全球治理的缺失和标准规则的如何融合统一问题。
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我想面对数据的真伪，关键人类自身要有法可依，要有鉴别、加工、集成和运用数据的能力，信息技术泛滥，我们如何来管理，如何去伪存真？
博商观点：在大数据时代，个性化将颠覆一切传统商业模式，成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土。电子商务是崭新的模式，也是现代服务业的重要组成部分，由于大数据的支撑，电商正在成为世界经济中一个崭新的亮点，并将深刻改变人们的消费、流通和生产。现在种种势头表明，电子商务有利推动了全球化。

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8. 浅谈互联网+时代的电子商务发展

互联网技术的提高，电子商务的快速发展，不断地提高全社会的创新力与发展力，创造出新的经济发展方式与生态。如今互联网+时代的电子商务也得到了全面的发展，依靠电子商务创新的产品也层出不穷。

一、大数据时代的电子商务发展

互联网+时代，电子商务借助于大数据时代的数据整合能力，使得其更容易、更方便地进行各个行业信息与资源的共享，与此同时，数据的经济效益也得到明显地提高。

而借助于大数据的强大功能，电子商务也可根据客户的爱好进行分析，为每个用户提供不同的信息服务，为用户提供多种选择，更好地满足用户的个性化需求。

9. 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。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

10. 如何在大数据互联时代展开商业创新

举例说一下大数据时代用CRM场景营销进行商业创新的方式，在大数据快速发展的时代，企业引进一款CRM系统，能够更好地管理客户，规划营销，尤其是规划基于移动互联网时代兴起的场景营销，来创造大量的新机遇，加快企业在现代社会的发展。

基于了解客户需求的场景营销

在大数据时代的背景下，可以说引入一款专业的客户关系管理软件CRM，绝对是不二的选择。引入CRM的好处之一就在于，CRM能够海量存储客户的各种信息，包括姓名、电话、年龄、性别、购买需求、个性化偏好，等等。在海量信息的基础上，利用大数据技术，可以将具有相同属性的客户进行分类，再根据具体的场景，进行适宜的场景营销，为企业成交订单打下良好的基础。

场景营销带来商业创新机遇

大数据时代，企业要想发展，就要充分利用大数据所带来的各种信息、各种便利以及各种技术。基于场景的营销，能够为企业带来各种各样的客户及订单之余，企业也要利用场景营销突破创新，寻找新机遇。引进CRM利用大数据技术深入分析并掌握客户的需求，就掌握了核心资源。此时的创新，可以做免费平台，盈利模式就是“流量变现”，即首先在平台上蓄积海量流量，然后对接各种各样的场景服务。