大數據技術在電子商務中的應用

李鶴　張舒銘

[提要] 隨著商業信息和數據的激增，電子商務企業不得不依賴大數據技術幫助企業管理者做出科學合理的戰略決策，從而提高自身的競爭優勢。本文針對大數據技術在電子商務領域中的應用，分析現實存在的問題，并提出解決建議。

關鍵詞：大數據技術；電子商務；問題；對策

中圖分類號：F713.36 文獻標識碼：A

收錄日期：2016年11月7日

一、電子商務與大數據技術概述

（一）電子商務。電子商務作為當今互聯網時代最具發展潛力的一種商業模式，以電子和信息技術為基礎，以商務為核心，打破了空間與時間的束縛，使生產、銷售、管理各環節的水平得到極大的提高，降低了貿易活動的成本，并且因為服務個性化、方便、快捷等特點，使得客戶的滿意度大幅度提升。此外，在“互聯網+”的時代背景下，新一代互聯網技術在電子商務中得到廣泛應用，無線互聯網功能不斷完善，大批優秀的電子商務平臺服務功能完成了向移動端的移植。移動終端應用在用戶規模和信息交互維度的實時性、實地性、多樣性等方面的優勢得到了充分發揮。大數據和云計算技術被大型電子商務平臺廣泛應用，為百億數量級別的查詢以及數十億級別的各類業務處理提供了良好的支撐?？梢?，電子商務前景廣闊。

（二）大數據技術。大數據技術能夠從海量的數據中提取出最有效的信息，在電子商務企業中發揮著至關重要的作用。大數據技術可具體劃分為以下幾種：

1、數據采集技術?？焖俣鴱V泛的搜集分布在互聯網上的數據，并且將一些其他平臺中的數據源中的數據導入到該工具中，對數據進行清洗、轉換、集成等。

2、數據處理技術。運用分布式系統對超大規模的數據進行快速統計、歸納、分類，便于高質量、高效率地存儲數據和提取數據。

3、數據分析技術。根據單組數據的對應分析和多組數據的聚類分析，通過定量描述對于不同現象的各種利害要素的相關程度，讓數據開發更接近人們的應用目標。

二、大數據技術在電子商務領域的應用

大數據技術在電子商務領域的應用主要體現在以下方面：

（一）應用于客戶體驗。電子商務平臺網站的界面結構和功能是吸引大量客戶的關鍵，多數電商企業為提高客戶在交易過程的第一體驗，根據大數據技術分析客戶消費行為的歷史記錄建模，然后在此基礎上使用web挖掘技術改進關鍵字加權法，有效地將用戶輸入的關鍵字合理地拓展延伸，提高商品信息檢索功能的精準率，并且針對不同的消費習慣，動態地調整頁面布局，全方位地把握客戶的實際需求，實現對商品的合理聚類和分類，呈現商品信息的初步瀏覽效果，如淘寶網根據客戶關心某些產品的訪問比例和瀏覽人群的分類來決定廣告的排版布局，增加廣告的投資回報率。通過大數據技術的應用，能滿足消費者個性化的需求，改善了客戶的購物體驗，有利于提高客戶的購物滿意度。

（二）應用于市場營銷。電商企業引進了先進的大數據技術，在市場營銷各環節最大限度地降低人力、財力以及時間成本。技術部門可構建分布式存儲系統，運用web數據挖掘技術將客戶在不同網絡平臺上的個人信息以及動態的瀏覽習慣貼上“標簽”，根據不同格式的數據選取不同的存儲策略，再針對性、大范圍地對潛在的客戶進行商品與服務推銷。

（三）應用于庫存管理。在零售業中，庫存銷量比是一種重要的效率指標，數據倉庫可以使管理人員實時追蹤商品庫存的流入與流出，并通過在線的市場供求變化數據分析，準確把握預期的市場供求動態，制定合理的生產計劃，降低庫存積壓風險，提高企業的資金周轉能力。

（四）應用于客戶管理?？蛻艄芾淼膶嵸|是為消費者提供可持續的產品和服務。運用大數據分析的優勢，電商可以劃分普通用戶群和核心用戶群，并且建立會員信譽度級別。在各大電商平臺的領軍企業，技術人員利用大數據技術根據買家的消費行為定量定性地評定買家信用，同時也能夠通過跟蹤商家的服務質量和產品銷量來評定商家的信用，這樣買賣雙方都能盡可能遵守交易的規范，以此促進電商交易平臺的良性發展。

對于客戶反饋環節，在傳統的市場營銷中，采集大量的客戶反饋信息工作需要動用較多的人力資源電話回訪完成調查問卷表，耗時耗力且結果不佳。國內一些專門將互聯網信息分門別類提供給個人和企業單位的公司，如百度和阿里巴巴等，擁有強大的大數據技術和云計算系統，可快速應對海量數據統計、查詢和更新操作，加工成具有商業價值的數據，為電子商務企業提供了全面而準確的客戶反饋信息。

三、大數據技術在電子商務領域應用中存在的問題

大數據是一個應用驅動性很強的產業，有巨大的社會和商業價值。然而，就國內現階段的大數據技術在電商領域應用的發展狀況而言，仍然存在一些問題。

（一）大數據應用的低效率問題。操作系統和系統集成技術的多元化發展造成國內電子商務系統呈現出數據孤島和異構等現象，導致不能實現網絡業務間的交換、共享、協同和控制。而電商企業的數據和系統獨立開發，大數據技術應用所需的海量數據不能在電子商務行業之間共享，不利于大數據在電子商務領域中的多元化和高效率應用。例如，我國目前最大的電子商務平臺阿里巴巴，雖然具備較為完善的信息系統基礎設施，但是由于其數據的封閉性，與其他的互聯網企業難以在業務與安全范圍內實現互聯互通互操作，尤其是新興的電子商務企業無法承受系統開發和維護費用給企業帶來的巨大成本，因而信息資源的低水平重復開發利用，一定程度上抑制了電子商務行業的協同發展。

（二）大數據技術應用的政策和技術標準不完善問題。雖然大數據技術的應用能夠為新興的電子商務行業發展提供良好的技術支持，但大數據產業仍處于初級階段，各種良好應用前景的實現還需要國家政策的大力支持。目前，我國大數據技術應用的相關管理政策尚不明確，缺少統一的技術標準，不利于大數據產業統一管理和發展，阻礙了其在電子商務領域應用的進一步革新。

（三）大數據環境下電商企業創新能力較低問題。大數據作為一種極具商業潛力的信息技術，在近年來不斷地被電子商務企業廣泛利用，但我國當前在電子商務領域應用大數據技術的創新水平較美國、日本等發達國家仍有不小的差距。國內的許多電商企業曾遭受因高強度的數據分析計算導致系統崩潰帶來的損失，且大數據資源還不能完全在企業間共享，導致大數據技術在電子商務中的應用受阻且創新能力有限，并沒有發揮出大數據技術的全部優勢。因此，加快大數據的共享，突破技術的屏障，創新商業模式、產品和服務成為大數據環境下電商企業提高核心競爭力的必要手段。

（四）大數據技術在電子商務應用中的數據安全和個人隱私問題。隨著數據挖掘等大數據技術在電子商務領域的廣泛應用，電子商務交易過程的前后，網絡通道信息交互十分頻繁，使得大數據在采集、共享發布、分析等方面的數據安全和個人隱私問題日益突出。一方面由于各類電商平臺信息安全技術的良莠不齊，大量分散的數據中關于企業機密和個人敏感信息記錄極易被他人用作不良途徑謀取利益，對用戶的財產安全和人身安全造成威脅；另一方面對于電商企業而言一些敏感數據的所有權和使用權還沒有明確的界定，很多基于大數據的分析都未考慮到其中涉及到的個體隱私問題，因此大數據不被妥善處理會對用戶的隱私造成極大的威脅。

四、解決對策

（一）提高大數據技術在電子商務領域的應用效率。在解決大數據應用低效率的問題上，云計算技術具有無可比擬的優勢。它可以借助虛擬化技術和大型服務器集群提高后臺的數據處理能力，為用戶提供統一的、便捷的大數據應用服務平臺。不同的互聯網合作商的相關數據被部署在云計算服務商的數據中心，進行不同數據整合加工，甚至實現行業共享，最后向用戶提供集中式的服務。云計算技術的這些特點可以有效地降低電商企業信息系統開發和維護的成本，同時在降低運行負荷的情況下，能夠提高數據中心的運行效率和可用性。

1、建立基于云計算模式下的數據存儲業務。建立基于云計算模式下的數據存儲業務，不僅通過云端技術能夠提供高效率的大數據計算和超大的數據流量支持，避免大量用戶訪問網站突破峰值造成的網絡擁堵和系統崩潰，同時存儲在云端的數據便于集中式地進行高強度的安全監控，還可以降低被黑客攻擊和竊取商業機密數據的可能性。

2、建立基于云計算模式下的信息共享和業務協作。電商企業、外部供應商、互聯網合作企業通過建立基于云計算模式下的信息共享和業務協作，不僅可以實現同步的信息資源共享，提高數據的可重復利用率，降低數據挖掘和數據整合的成本，還可通過企業之間的互通、互聯、互操作為消費者的業務需求提供更加方便和高效的服務。

（二）完善大數據技術在電子商務領域應用的政策和技術標準。各級政府應進一步加強信息網絡基礎設施建設，構筑滿足未來社會和經濟需要的數據和信息化基礎平臺，加大財政對于大數據產業的扶持力度，將數據加工處理業務列入享受營業稅優惠政策范圍，對大數據技術的自主研發項目減免稅收，甚至給予一定的補貼，鼓勵大數據技術成果產業化，并完善其知識產權保護的法律、法規和政策。此外，還應該成立統一權威的信息管理機構，建立并完善大數據技術應用的統一技術標準，完善大數據技術在電子商務領域應用的法律保證體系。

（三）提高大數據技術在電子商務領域應用的創新能力。我國應該不斷加強國內外大數據技術創新交流與合作，通過學習和交流，提升大數據技術在電子商務領域應用的創新能力。電商企業也應該積極地響應國家“十二五”發展規劃和創新創業的號召，提高對應用大數據技術改善現有的產品和服務的重視程度，優化電子商務產業結構，提升企業信息管理部門的IT架構承載能力和計算能力，研究新型商業模式，充分應用大數據和云計算技術促進電子商務企業的升級和轉型。此外，電子商務企業還需要抓緊時間儲備既有過硬的專業技術，又具備市場營銷、運營管理和創新能力的大數據管理和分析人才，滿足“互聯網+”時代的人才需求。

（四）完善大數據技術在電子商務領域應用的安全技術。為了有效解決大數據技術在電子商務領域應用中的數據安全和個人隱私問題，應該完善交易成功前的兩層數據傳輸安全防護技術和交易成功后的保留在服務器中的數據的客戶隱私保護技術，不斷增強大數據技術在電子商務應用中的安全性。

1、利用身份及設備認證技術確保用戶身份和相關設備真實性。身份認證是判明和確認交易雙方真實身份的必要環節，也是電子商務交易過程中最薄弱的環節。因為非法用戶經常采用竊取口令，修改、偽造信息和阻斷服務等方式對網絡支付系統進行攻擊，妨礙系統資源的合法管理和使用。用戶身份認證可以通過三種不同的組合方式來實現：用戶所知道的某個秘密信息，如用戶自己的密碼口令；用戶所擁有的某個秘密信息，如智能卡中存儲的個人參數；用戶所具有的某些生物學特征，如指紋、聲紋、虹膜、人臉等。

2、綜合利用數字證書和數字簽名技術保障報文的機密性以及不可否認性。在電子商務交易的整個過程中，交易各方欲提供自己的真實身份信息必須通過權威的第三方“CA機構”為其頒發身份憑證。數字證書將各方的身份信息結合在一起作為信息加密和數字簽名的密鑰，通過PKI提供公鑰加密和數字簽名服務的安全基礎平臺，管理密鑰和證書信息，從而保障電子交易渠道的網絡通訊安全和數據報文的機密及不可否認性。

3、利用隱私保護技術來實現大數據的隱私保護。（1）基于數據失真的隱私保護技術。數據失真技術通過擾動原始數據，使攻擊者不能發現真實的原始數據，且失真后的數據保持某些性質不變，大數據技術在應用中可以通過該技術實現隱私數據的保護；（2）基于數據加密的隱私保護技術?；跀祿用艿碾[私保護技術采用加密技術在數據挖掘過程隱藏敏感數據，包括安全多方計算、分布式匿名化等方法，實現數據集之間隱私的保護；（3）基于限制發布的隱私保護技術?；谙拗瓢l布的隱私保護技術通過有選擇地發布原始數據、不發布或者發布精度較低的敏感數據，實現隱私保護。

“互聯網+”時代已經到來，大數據技術在電子商務領域的應用是大勢所趨。電商企業應該積極應用大數據技術進行產品、市場和客戶等信息的分析，通過分析的結果輔助管理者進行經營管理的決策，提高電商企業的市場競爭力。

主要參考文獻：

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