电子商务与大数据时代

Ⅰ 在大数据时代中，你认为数据挖掘技术可以为电子商务带来哪些商业价值

广义的大数据包括数据处理本身以及数据挖掘。如今，大数据技术在电子商务领喊茄域的应用日渐深入和普及，大数据浪潮自15年高涨以来此卜并没有消退迹象。

关于二者的结合，从人的角度来讲，对消费者——成熟的推荐系统可以快速定位消费者兴趣，减少寻找商品浪费的时间，大数据提供更加透明的比价服务，详实的商品评价等，不再是两眼一抹黑，找商品犹如大海捞针。对商家企业——用户画像体系帮助商户精准的找到目标客户，发现潜在的客户，数据挖掘技术发现商品背后的统计学关联，可以卖出更多的郑扒察商品。（如经典的“啤酒和尿布”）

从业务功能角度，数据挖掘产品，如淘宝的“生意参谋”（“数据魔方”），使得商家对自身经营情况有了更加准确和及时的掌握，不再是拍脑袋决定。能够大大降低决策失误带来的损失，大数据能够帮助商家进一步挖掘市场机会，发现商机，结合运营策略使得自己的经营更上一层楼。现在主要的是用户画像领域，帮助商品广告进行精准投放。

数据挖掘在电子商务的应用早已落地。归根到底，电商本质也是卖东西，就是要在合适的时间地点把商品卖给合适的人。个人经营中的数据量一般不会很大，但若是掌握了数据挖掘技术的思想，进行数据驱动的决策，找到商品买卖的脉搏，因地制宜，就会降低企业经营风险，卖出更多的东西。长此以往，雪球就会越滚越大。你们说对吗？

Ⅱ 大数据处理对电子商务的影响有哪些

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。

Ⅲ 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

Ⅳ 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。

Ⅳ 大数据时代电子商务税收征管如何创新

1. 源头采集：推进电子商务的税收登记和纳税申报
税收数据的收集对于解决大数据时代的电子商务税收征管问题至关重要，相应纳税主体必须在涉税信息的供给中承担相应的义务。在此方面，我国应当依据相关信息流、现金流和货物流来明确纳税主体、征税对象的性质、纳税期限和地点，通过完善电子商务税务登记，规范电子发票发行，减少偷逃税现象，深化电子税务稽查工作。尤其是在信息的源头监管领域，必须做好税收登记工作，鼓励纳税人自主申报相关涉税信息。
首先，我国应不断建立和完善相关法律，在未来的《电子商务法》、《电子商务税收管理办法》等法律法规当中明确电子商务服务商协助税务机关处理涉税信息的义务，并对它们协助税务机关进行涉税信息管理提供明确的规则指引，要求纳税人在办理了上网交易手续之后必须到主管税务机关办理电子商务的税收登记，取得专门的税务登记号。与此同时，税务机关则应对纳税人申报有关网上交易事项进行严格审核，逐一登记，并通过税务登记对纳税人进行监督和治理。其次，还应做好税务登记的公示工作，尽可能多地公开原始数据，以方便公众在网上查询相关信息。以广东省地税局为例，目前该省地税局正依托大数据平台逐步推动透明税务局的建设，公众在网上既可以查盯纳模询广东全省税收总收入、分地区分税种收入，也可以查询企业缴税情况、个人所得税、社保费、欠税公告、纳税信用等级、电子发票查验、纳税人状态等数据。[可见，不断推动税务信息的“透明化”是提高纳税人遵从的重要方式。在具体公示方法上，则可以采取这样的做法：对于自建网站开展电子商务活动的企业，可以要求其将税务登记在网站上永久展示；对于利用第三方专用电子商务网站开展电子商务活动的企业，则应要求在商家介绍处展示税务登记信息，推行实名制个人电子商务经营等，完善电子商务条件下的税务登记制度。最后，在大数据时代，还应不断加强对纳税人自主申报的制度激励。当前，我国纳税人自行申报的制度依旧不完善，根据《个人所得税自行纳税申报办法（试行）》的规定，只有年收入12万以上的纳税人才适用自行申报制度，其他纳税人缴税依然依托税务机关的“检查”来进行征收，这就带来了畸高的税收征管成本。因此，我国应不断推进以“行政强制力为支撑”的税收征管向茄纯以“纳税人自行申报、自行遵从”为支撑的税收征管模式改进，通过推动税收立法制度改革来激励纳税人自行申报纳税信息，最终促使纳税人自觉、诚信纳税。[14]
2. 即时追踪：建立电子商务的税收代征与数据交换制度
电子商务通常会改变传统商务的交易形式及交易内容，例如将有形产品变为无形产品，将文字服务转变为数字化信息服务等，因此，与传统交易相比，电子商务交易将由于“中间环节”的缺失而无法监测到具体交易信息，进而造成税基的日渐缩小甚至消失。加上网络交易的电子化和网络银行的出现，税务机关在查清供货途径和货款来源时难以明确是应当征税还是免税，也带来了电子商务与传统商务中纳税人税负的不公平。有鉴于此，我们应当从搭建“中间桥梁”，推进电子商务税收的法定“代征”制度以及不断加强税收数据的信息共享和交换制度入手，不断强化电子商务税收的征管。
第一，应逐步建立起电子商务领域的法定“代征”制度。当下，我国电子商凯缓务征税之所以举步维艰，其中一个重要原因就在于税收来源的难以监控。以C2C模式为例，每一个网络交易平台都会推出自己的电子商务支付信息，以此作为第三方来管理支付结算，以确保电子支付的方便与安全。在这种模式下，处于“中间位置”的第三方支付平台反而容易对个人网店的经营规模、账目往来信息以及交易额等信息轻易地掌控。因此，我们可以依据网络支付第三方掌握的特点，建立由网络支付平台（支付宝、财付通、快钱支付、网上银行）进行代缴代征税款的法定机制，由税务主管机关依法委托相关的网络支付平台代征有关供货方，特别是无税务登记的供货方从事网络交易的税费，以解决征税难的问题。[15]具体操作上，我们可以以淘宝为例，将第三方代缴电子商务税收的流程规范如下：由买家在购买货物后付款给支付宝，等确认买家收货后，直接将支付宝中的税款进行扣缴。
第二，应逐步推动电子发票在网络交易中的使用。电商交易在更新了交易模式的同时，也使我国传统“以票管税”的征管模式受到了冲击，在此背景下，以信息为载体的电商交易亟须通过“电子发票”这种新的发票样式来进行管理。电子发票正是信息时代发票形态及服务管理方式变革的新产物，它是储存信息系统的电子记录信息，采用的是全新的无纸化发票形式。它的推出打破了网络交易没有发票的“潜规则”，既为电子商务交易的公平性和安全性奠定了基础，也填补了发票管理与税收管理的空白。借助电子发票的使用，税务机关可以对发票的流转、贮存、查验、比对进行全方位的管理，进而能够实时掌控相关电子商务的交易信息，发挥电子商务的税收集聚效应，因此，我国应在当前电子发票大力试点的背景下，推广电子发票在电子商务交易中的使用。 第三，应着力推动大数据时代的信息共享机制建设。伴随着科技与信息化的发展，信息共享成为大数据时代的必然趋势和选择，税收数据作为大数据的重要组成部分，也必须加强“信息管税”建设，推动电子商务的税收征管。正如电子商务需要第三方支付平台一样，税收征管同样需要第三方辅助平台，在我国，税收征管辅助平台主要是“中国税收征管信息系统（CTAIS）”。然而，尽管该系统已在全国大部分省市上线成功，涉及的税收收入占全国的70%，但现有的许多数据流程依然流于表面，无法发挥该系统在电子商务税收征管中的优势。有鉴于此，在大数据时代，税务部门必须在确保数据可获取的前提下加强信息化建设，尽早实现在网上与银行、海关、网上商业用户的数据连接，对企业的生产和交易活动数据进行有效地监控，推动信息核查、监控的“网络化”。在跨境电子商务领域，还应尽早与国际互联网实行全面连接，达成税收交换与纳税遵从协定，通过与各国税务局的网上合作，防止电子商务领域的税收流失，打击逃税、漏税。
3. 后续监管：建立电子商务税收数据的风险评估与管理机制
为防止“信息偏在”和增强税收数据的确定性，我国还应在纳税人自主申报和法定代征的基础上，积极开展电子商务数据分析、比对，做好税收数据的风险评估和管理。首先，税务机关应当建立网络经济与实体经济的有效关联，将电子商务企业纳入省局预警评估系统，定期发布风险预警信息，将电子商务纳入正常的税源监控范围，进一步减少税收流失。其次，作为信息管理的主管机关，税务机关在信息处理过程中，应当遵守“正当程序原则”，采用科学、合理的管理程序与管理方法，以避免信息和相关数据在管理的过程中遭到篡改和扭曲。对此，为了既方便税务机关使用相关涉税信息，又方便利益相关方查询相关信息，可以在大数据的管理中引入加密的设置，为税务机关和利益相关方提供密钥或解密的技术支撑，以防止信息受到非法查询、篡改或删除。最后，法律责任是制度实施的保障，在大数据的平台之下，如果税务机关违反了相关涉税信息管理保密义务而对电子商务领域纳税人的信息进行违法披露的，应当承担相关的行政责任，且应当对纳税人所造成的损失进行合理的行政赔偿；而如果是税务机关之外的第三方非法披露和侵犯纳税人的涉税信息的，则应当承担相应的民事侵权责任，以弥补对纳税人合法权益所造成的损害。

Ⅵ 大数据在电子商务中应用体现在哪些方面

1、通过大数据进行市场营销

通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。

通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析，在消费者输入关键词之后，提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品，节约了消费者的寻找商品的时间成本，使交易双方实现快速的对接。实现电子商务平台或是企业营销的高效化。在数据化时代，针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销，提升产品的下单率，提升电子商务 的营销效率。

2、实现导购服务的个性化

对于电子商务的平台来讲，往往都会针对用户提供一些推荐和导购服务。通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息，对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析，根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的推荐和导购服务。

大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响，提升竞争力，挖掘更多的潜在消费者。针对消费者的消费偏好，进行适宜的广告推广，提升产品的广告转化率，同时提供个性化的导购服务。

对于一些大型的电子商务平台来讲，产品种类繁多，想要提升消费者的消费量，提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好，主动进行商品的推送。这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量，还能针对消费者的消费需求提供商品的推送，提升消费者的用户体验，进而提升消费者的忠诚度。

3、为商家提供数据服务

大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额，还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。这样不仅仅能够提升平台的收益，还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类 产品的喜好等信息，来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态，针对产品的性能等进行研发和调整。

(6)电子商务与大数据时代扩展阅读：

大数据的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

Ⅶ 一张图看懂大数据时代的电子商务

一张图看懂大数据时代的电子商务
数据时代，电子商务面临新的挑战。本图从电商站点设计、移动搜索、社交媒体、转化率、物流配送等方面来解读大数据时代电商的关键数据。

Ⅷ 电子商务在大数据时代下的“包容性增长”

电子商务在大数据时代下的“包容性增长”
随着企业处理的数据量越来越大，数据处理工具的智能化程度越来越高，处理速度越来越快，价格也越来越实惠。大数据分析不仅仅是一种趋势，而是许多大型电子商务公司必不可少的一项工作内容。在大数据时代的背景下，灵活运用各项数据分析手段提炼商业智能已经成为电子商务企业的一项必修课。
所谓的大数据，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。当数据的规模和丰富度达到一定程度，大家才开始提出大数据的概念。那么，电商大数据现状如何？
电子商务在大数据时代下的“包容性增长”
中国电子商务受益于良好的市场环境，政策的扶持，迎来了井喷时代，生态链亦初具雏形。2010年5月21日，第四届APEC电子商务工商联盟论坛就打造电子商务生态产业链、电子商务政策环境与发展趋势、e时代消费、三网合一、无线领域的商业机会、电子商务的竞争格局与投资转型等主题展开讨论。电子商务生态链作为一种新型交易工具，虽然具有平台效应，但其发挥积极外溢效应将有一定前提条件、约束机制。这也要求政府在促进电子商务发展的同时，为电子商务生态链增长提供支持的同时；另外也需要考虑到数字鸿沟可能产生的负面影响。政府应从包容性增长的角度对观察电子商务生态链对区域经济增长、区域福利的效果。
“包容性增长”这一概念最早由亚洲开发银行在2007年首次提出。它的原始意义在于“有效的包容性增长战略需集中于能创造出生产性就业岗位的高增长、能确保机遇平等的社会包容性以及能减少风险，并能给最弱势群体带来缓冲的社会安全网。”最终目的是把经济发展成果最大限度地让普通民众来受益。包容性增长即为倡导机会平等的增长。包容性增长最基本的含义是公平合理地分享经济增长。它涉及平等与公平的问题，包括可衡量的标准和更多的无形因素。
政府应该积极鼓励电子商务运营商开发更多适合减少贫困的业务，促使这些业务更好融入到和谐社会建设中。总之政府、企业、公众应共同探讨如何在大数据时代借助电子商务生态链惠及贫困人口，从而缓解数字鸿沟以及负面影响。
电商从大数据里谋发展必须具备要素
驾驭大数据
数据集往往非常庞大，很难用传统的数据库管理工具进行处理，截至2012年,数据集由几十兆字节至数拍字节的数据组成。这些数据包括访问网页、登陆、在线交易等等。目前数据集的规模在不断增大。企业应使用相应工具对数据进行压缩和筛选，仅展现与特定内容相关的数据。目前一些企业已实施大数据策略，一些企业正在开发或者打算开发大数据。
2、捕捉和存储
这是第一步，大数据改变了业务模式，比如通过捕捉、存储和分析用户在社交媒体上发表的售后体验，可以提高质量，改进服务。企业不仅应捕捉和存储大数据，还应开发和利用大数据，因为只有开发和利用大数据，才能挖掘出大数据蕴藏的巨大价值，特别是应使用专门工具分析和开发杂乱的、非结构化的数据。
3、筛选
了解消费者情绪，优化供应链，去除虚假数据，为此，企业应对基础设施和软件进行投资，运用相应算法处理大数据，并聘请数据科学家完成相应工作。只有对数据进行压缩处理，智能地展现与特定内容相关的数据，才能更好地利用大数据。
4、分析
电子商务企业的规模在不断增大，企业需要对其核心业务数据进行分析，不能再凭感觉或直觉制定关键决策，最好对所有与客户相关的业务数据进行分析，以留住现有客户，吸引他们购买更多的商品，同时羸得更多新客户。
5、提供定制产品和个性化服务
分析和细分市场，根据个人或消费群体的喜好或者消费行为提供富有个性化的产品，比如，营销部门可以收集一些有价值的信息，找出购物者的兴趣所在，然后有针对性地组织一些营销活动，从而增加了企业在竞争中的优势，
电商应着眼情报数据挖掘
除了大数据工具的运用，情报数据也是电商公司真正应该关注的。
所谓的情报数据处理人员，从日常的工作场景来看，出去奔波收集情报的工作占了多数份额。他们会跟上下游供应链，以及进行跨部门沟通。例如，一个采购人员应该去生产线，去分析每家供应商的生产水平如何，优秀的工厂和二线工厂的生产周期区别，哪里的原材料采购价格最低。一般来讲，这样的一条情报能使用一到三年。
虽然数据性不强，但这些情报价值十分高。郝欣诚说得更为直截了当：“讲数据挖掘不如讲情报挖掘，情报挖掘才能够为电商企业提供真正生产力级的支持，如果情报挖掘都没做好，就想把它数字化和量化，有点操之过急。”
结语
现在的电子商务企业，日均能达到十万单的少之又少。在有海量数据积累的基础上，还要有一套优秀的BI系统，而且必须是按公司需求定制，才可能实现大数据。然而，在表面繁华的背后，又有谁知道在销售记录屡创新高的同时，电子商务的利润率是否也得到同步的增长呢?实际上，能够真正实现销量与利润率双增长的电商少之又少，而且在越来越少。因为，不少电商的销售业绩是通过价格战和付出大量促销成本来实现的。

Ⅸ 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。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代的电子商务模式发展分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货