隨著信息時代的到來，信息服務業已成為21世紀的主導產業，而電子商務搭‘信息時代’這輛順風車，已經獲得了爆發式的增長與發展。而配合著網絡飛速發展的現狀，人類生活已經進入了“電商時代”，尤其是在近年來“大數據時代”的背景下，電商產業的發展迎來了一個新的高峰。本文主要針對大數據下的電商產業發展的環境，大數據與電商的融合趨勢，這兩個方面，探討分析了我國電子商務發展的現狀。因此，我選擇了此主題作為我的實踐總結報告。

大數據助力電商發展

一、我國電子商務發展的環境

1．法律環境

從目前情況來看，電子商務相關法律多，專門法律少，雖然頒發了電子簽名法，但對于電子商務來說還遠遠不夠，電子商務涉及到多方面的法律問題，如電子支付制度、電子商務操作規范與商務規約、電子商務進出口關稅的法律制度、電子商務的金融監管細則、電子商務投機活動的制裁原則等。只有給電子商務活動提供有法可依的健康的法律環境，基于網絡的電子商務貿易才能規范、順利地開展。

2．信用體系環境

商業信用體系不健全，與誠信有關的立法、執法力度不夠，缺乏有效的失信、違規行為監督懲罰機制，同時缺少對整個行業行使統一管理的行政管理部門，基本處于誠信制度建立的初級階段。

3．電子支付環境

銀行卡的利用率低下，占電子商務交易額規模95%以上的B2B，目前仍以銀行匯款為主，電子支付的應用遠未發展和成熟。安全性和便捷性是影響用戶使用網上支付最主要的兩個因素。實現網上即時交易，必須輔之完善的網上支付。電子支付系統有待建立和完善，在線支付服務水平和規模還有待提高。

4．交易安全環境

電子商務安全從整體上分為計算機網絡安全和商務交易安全兩個方面，計算機網絡安全包括計算機網絡設備安全、計算機網絡系統安全、數據庫安全。商務交易安全包括避免商務信息的截獲和竊取、信息的篡改、信息假冒、交易抵賴等，即實現商務信息的保密性、完整性、不可抵賴性等要求。安全問題得不到妥善解決，就會打擊商家和消費者對電子商務的信心。

5．標準規范環境

電子商務流程中的相關標準規范依然缺乏，電子商務技術標準難以統一。很多企業在沒有行業標準的情況下，自行建立企業、產品以及物流等代碼，既浪費了資源，又阻礙了企業間信息流和物流的暢通。

6．物流環境

我國的物流企業數量雖具有一定的規模，但能適應現代電子商務的物流企業數量仍很少，規模小、服務意識和服務質量不盡如意。除少數企業外，大多數物流企業技術裝備和管理手段仍比較落后，服務網絡和信息系統不健全，大大影響了物流服務的準確性和及時性。 大多數物流企業還只是被動地按照用戶的指令和要求，從事單一功能的運輸、倉儲和配送，很少能提供物流策劃、組織及深入到企業生產領域進行供應鏈全過程的管理，物流配送系統仍未形成。

二、 大數據與電商的融合趨勢

據悉，2016中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會由去年的“2015中國電子商務創新發展峰會”和“2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會”合并，其中“中國電子商務創新發展峰會”是整個峰會的重頭戲。目前來看，大數據放在傳統企業，或許還是個陌生詞，但對于電子商務來說，已然是一個市場生產要素了。大數據與電商的融合，勢必是今后電商發展的大趨勢。

由此看出，國內各大互聯網公司正在積極布局云計算，從而為大數據市場化提供了良好的落地環境。運用大數據，變革商業模式的時代已經悄然來臨。

1． 電商規模性增長 需要大數據輔助決策運營

在B2C為先的市場環境下，電商企業如何才能獲得消費者、合作商家的長期信賴、支持就成為了其能否持續發展的問題所在。在所有的傳統模式都逐漸失去市場杠桿的作用下，大數據成為了電商企業最珍貴的財富和強勁發展的驅動力。電商企業依靠大數據能做什么呢？大數據能夠為電商帶來什么實質改變？

（1）大數據可以降低電商企業運營成本、提升運營效率

傳統的電商平臺都是根據市場反饋來進行產品羅列推薦，這種做法顯得比較粗暴且不夠科學，帶來的商業變現也比較有限，從而浪費了許多平臺流量，消費者體驗也不多好。如今，借用云計算下的大數據分析，歸納，可以很好的將產品爆款提煉出來，從而進行基于用戶興趣的系統推薦。這種大數據下的定向推薦機制，可以很好的降低電商企業運營成本，提升消費者體驗和運營效率。

（2）電商平臺大數據可以為合作商家提供一站式服務

借助電商平臺的大數據分析工具，合作商家可以根據自身產品，對比行業爆款，優化產品相關細節;根據用戶搜索數據，及時了解用戶需求點;根據歷年銷售數據，可以自由把控產品生產周期，降低庫存風險等。電商平臺的大數據系統，可以幫助合作商家減少風險，提升轉化，使商業變現做到最大化。

（3）電商平臺可以依靠大數據進行風險管控 杜絕惡意競爭

“我們通過智能圖像識別、數據抓取與交叉分析、智能追蹤、大數據建模系統等技術，將假貨從10億量級的在線商品中撈取出來。”阿里內部人士稱。據悉，淘寶收集的各類違規假貨的圖庫約100萬，系統每天調用超過3億次，通過識別圖片中商品的品牌，判斷商品真偽。這些模型對淘寶數百萬賣家進行實時評分，識別出具有售假風險的高危用戶和售假團伙。

2． 消費者購物越來越偏向電商，需要大數據驅動消費

眾所周知，信息時代，是一個講究透明、效率、個性、便利的時代。國內電商的迅速發展，離不開消費者的眾推，但消費者的購物行為卻依靠的是大數據的驅動。那么，大數據與消費者之間有什么關系呢？

（1）大數據應用消除了信息斷層 使得消費者可以透明、按需獲得電商信息及產品 提升了消費滿意度

國內電商平臺的多樣化，為消費者提供了購物的多途徑入口;龐大的消費消費評價信息，使得消費者能更好地了解產品或服務的真實情況，作出更優的決策。同時，在大數據時代，創新的商業模式，可以使得生產者基于消費者需求，生產定制化產品，滿足消費者的不同維度的個性化需求。

（2）大數據應用降低了消費成本 提升了消費質量

從社會整體來看，大數據的應用通過更好地匹配各種資源，形成強大的市場聚集效應，降低了交易成本。具體來看，作為大數據應用的一個重要形式，網絡銷售平臺的快速發展突破了時間和空間對消費活動的限制，眾多生產和消費主體自由地在網絡平臺上達成交易，多樣化、個性化需求能夠獲得較好滿足，提高了交易效率，降低了消費成本。

（3）大數據應用提高了消費便利程度

依托大數據的應用，包括網上支付、移動支付和電話支付在內的電子支付方式蓬勃發展，為消費者提供了更加快捷、便利的支付手段。一方面，利用電子支付方式，完成一次消費活動所需要的時間被大大縮短，激發了消費意愿，促成了更多“瞬時消費”和“即興消費”。另一方面，在第三方電子支付平臺，信用消費的使用更加快捷，能夠較好地發揮消費放大效應。

電子商務大數據的發展現狀

1.產業政策及發展現狀

（1）產業政策

中國大數據發展的宏觀政策環境不斷完善。2012年以來，科技部、發改委、工信部等部委在科技和產業化專項陸續支持了一批大數據相關項目，在推進技術研發方面取得了積極效果。《電子商務“十二五”發展規劃》、《工業和信息化部關于推進物流信息化工作的指導意見》等相關政策無不在鼓勵電商大數據的快速發展，國務院******在十二屆全國人大二次會議上作政府工作報告時，提出要促進互聯網金融健康發展、擴大跨境電商試點、加快4G發展等，推進城市百兆光纖工程和寬帶鄉村工程，大幅提高互聯網網速，在全國推行“三網融合”，鼓勵電子商務創新發展。 ①國務院日前印發《關于大力發展電子商務加快培育經濟新動力的意見》部署進一步促進電子商務創新發展。《意見》要求，各地區、各部門要認真落實本意見提出的各項任務，于2015年底前研究出臺具體政策。

②《電子商務“十二五”發展規劃》。電子商務是降低成本、提高效率、拓展市場和創新經營模式的有效手段，是滿足和提升消費需求、提高產業和資源的組織化程度、轉變經濟發展方式的重要途徑，對于優化產業結構、支撐戰略性新興產業發展和形成新的經濟增長點具有重要作用。為全面貫徹《2006-2020年國家信息化發展戰略》、《國民經濟和社會發展第十二個五年規劃綱要》和《國務院辦公廳關于加快電子商務發展的若干意見》，工業和信息化部制定了《電子商務“十二五”發展規劃》。 ③《國務院辦公廳關于轉發商務部等部門關于實施支持跨境電子商務零售出口有關政策意見的通知》印發后，各地方和相關部門正積極落實，并取得階段性成效。目前，杭州市、廣州市和蘇州市已實現全流程跨境電子商務零售出口；北京、天津、江蘇、浙江、福建、河南、重慶等省級地區已形成工作方案或實施意見，處于實施前的準備階段。商務部積極開展政策宣傳，密切跟蹤各項政策措施制訂和實施，幫助各地更好地理解和落實相關政策；海關總署向各地海關下發通知，積極研究設立跨境電子商務海關代碼及新型監管模式；質檢總局下發了《關于支持跨境電子商務零售出口的指導意見》，要求各直屬檢驗檢疫局貫徹執行；財政部和稅務總局正聯合起草跨境電子商務零售出口稅收政策；人民銀行、工商總局和外匯局現有政策措施可以滿足跨境電子商務零售出口需要。 （2）發展現狀

①電商大數據的數據來源

與一般的制造業或服務業企業不同，電商大數據產業的數據來源日益多樣化且信息數量時時刻刻都在海量增長。特別是近年來中國電子商務發展迅速，從事過電子交易的網民數量已經高達數億。根據《第32次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2013年6月底，中國網民規模達5.91億，其中45.9%即2.7億網民進行過網絡購物。海量購物產生海量的數據，并給電子支付、快遞物流以及其他各方面的產業發展都帶來巨大的影響，中國正日益形成以電子商務平臺為中心、以電子商務應用和電子商務服務業為基礎的電子商務經濟體系，這些都正在為整個社會特別是電商大數據產業帶來海量的信息。具體來說，電商大數據主要包括以下三個方面的來源：

第一，企業內部的經營交易信息，物聯網世界中商品、物流信息，互聯網世界中人與人交互信息、位置信息等是大數據的三個主要來源。其信息量遠遠超越了現有企IT架構和基礎設施的承載能力，其實時性要求則大大超越現有的計算能力。

第二，企業內部的信息主要包括聯機交易數據和聯機分析數據。就數據本身的格式來講，是結構化的，通過關系型數據進行管理和訪問。這些數據價值秘密高，但都是歷史的、靜態的數據。通過對這些數據的分析，我們只能過去發生了什么，很難說未來將發生什么。 第三，來自于社交網站，新浪微博、微信等的數據，是大量的、鮮活的，代表了一個個具體網民的想法，反映了他們想做的事情。這些數據價值密度低，但事關未來。

②電商大數據的應用模式

？電子商務企業基于大數據技術創新商業發展模式

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絡行為模式的基礎。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，尋找更多更好增加用戶赫性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。從國內來看，中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于電商發展的重要性。

？電商企業通過大數據應用推動x`差異化競爭

當前，中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、阿里云、支付寶、萬網等業務平臺進行資源整合，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到一個層次，形成了差異化競爭。目前，淘寶已形成的數據平臺產品，包括數據魔方、量子恒道、超級分析、金牌統計、云鏡數據等有10余款，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。

（3）電商企業的大數據應用現狀

在中國，淘寶、百度、騰訊、京東是絕對自有穩定、豐富數據源的公司，盡管各有特色，但通過調研也可發現，目前中國各大電商巨頭對大數據的利用特點集中在如下幾個方面：

①以云技術為基礎核心

云技術，基于網絡技術的應用云計算的商業模式，將信息技術、管理平臺技術、應用技術進行整合，形成浩瀚的資源池，靈活方便地按需使用。現以亞馬遜和淘寶的云技術為例進行簡單分析。

②致力于精準策劃和精準營銷

有效策劃和營銷始終是電商企業追求利益最大化的手段。大數據時代下，比以往更進一步，精準策劃和精準營銷成為了可能。

（3）提升用戶體驗

作為核心服務理念，提升用戶體驗及產品服務認可度是各大電商牢牢抓緊的救命稻草，誰能從用戶口碑中脫穎而出，誰就占據了市場。對大數據的分析，自然也少不了圍繞用戶購物感受做文章。

④數據服務成為電商發展趨勢

當阿里巴巴、百度、騰訊等海量數據的擁有者在面對數據挖掘帶來的巨大財富時，數據服務已逐步成為中國電商的發展趨勢，出售數據和相關服務成為新的利益增長點。

（4）電商大數據所面臨的問題與挑戰

①如何在大量數據中甄別、收集真實有用信息

大數據從來都不是免費的午餐，大數據紛繁多樣，優劣混雜，這對于電商對數據的收集處理帶來了巨大挑戰。伴隨著大數據熱潮的到來，關于大數據的一些新問題層出不窮，比如其中夾雜著虛假信息，真實有用的信息不多，虛假信息會破壞核心信息。因此收集過程對數據進行甄別，確保數據質量是電商不可忽略的關鍵問題。面對潮水般的數據，如果不加以篩選、甄別，就難以保證數據的完整性與客觀性，在此基礎上的數據分析與整合必然也會錯漏百出，失去了其使用價值。

②如何分析和加工海量數據

據統計，82%的電商正受到處理海量信息的挑戰，而且他們花很多時間對其進行研究，89%的電商因超負荷處理數據而失去過銷售機會。僅僅坐擁大數據并不夠，對大數據的分析和挖掘能力已成為電商的核心競爭力。這表明大數據的關鍵并不在數據原料的多少，而在于數據加工能力，這才能使大數據產生真正的價值。目前政府信息的公開性不夠，開放的、公共的社會網絡環境還未形成，權威、可信的第三方數據統計機構缺位，使得很多數據難以獲得，影響大數據的完整性和綜合性。電商在期待環境改善的同時，唯有盡可能地充分應用社 交網站等網絡媒體，以合作、購買等方式獲得廣泛的外部數據，并使之與企業內部運營數據互聯互通，以擴大數據采集量，強化多源數據的彼此關聯與印證，同時，嚴格篩選把控數據的質量，為大數據分析打下較好的基礎。

③如何活用大數據

多年來，企業運營數據更多是建立在直覺的判斷和分析基礎之上。在大數據時代，到處都充斥著碎片化的數據，沒有清晰的思路，無從下手，迷失在海量的數據中成為企業面臨大數據時代的核心短板。目前，國內諸多電商都在盲目地進行大數據投資，收集越來越多的數據，但這些數據大都是單純存儲在數據庫中，沒有進行有效的分析和使用，把這些數據激活成為電商企業運營的關鍵。要“活”用大數據，電商數據運營者要看出這些數據本身的局限。一方面，企業的數據為用戶體驗改善了什么;另一方面，企業在使用數據時，解決了什么問題或者拓展了什么商機。如果電商企業能夠基于場景和相關的“活”數據將數據應用發揮出最大價值，那么新的商業模式就會成為可能，如果沒有找出相關問題的解決方法，企業就會錯失發展良機。

④數據安全與隱私問題

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云上丟掉，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，很多基于大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體的隱私問題。 ⑤相關管理政策尚不明確

大數據時代下，云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，云為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道。云計算所提供的服務，既包括軟件服務和應用平臺服務，又包括基礎設施服務，但目前中國針對云計算服務的管理政策和技術標準尚未明確。

（5）發展和應用現狀

從IT到DT，得數據者得未來。云計算和大數據的快速發展，在全球掀起了新的產業浪潮，人類正從IT時代迅速奔向DT時代。阿里巴巴集團創始人馬云說過，“IT時代是以自我控制、自我管理為主，而DT時代是以服務大眾、激發生產力為主。這兩者之間看起來似乎是一種技術的差異，但實際上是思想觀念層面的差異。”數據的顛覆性、創造性遠非技術所限，遠超你我所想，在某種意義上可以說，時代變幻看數據，得數據者得未來。電商大數據作為一個擁有龐大數據規模的產業，數椐交易與相關服務勢必會企業、產業帶來新的利益增長。

電商大數據的交易隨著大數據交易所的不斷建立，交易也是越發的火爆，同行業不同類型公司之間的交易，不同行業數據的交易，未來同行業和不同行業在大數據的交易將為各企業、行業帶來質的飛躍。

電商大數據實現交易，將打破行業信息壁壘，優化提高生產效率，深度推進產業創新。

2.市場規模及需求分析

（1）市場規模

根據貴陽大數據交易所整理分析，2014年電商大數據應用市場規模為6.33億元，預計2015年將增長38.33%至8.76億元，2020年將增長至402.57億元。

（2）需求分析

大數據是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革，對電子商務的發展將產生巨大影響。如今，電商大數據已經走在大數據時代的前列，正在以多種方式創造著巨大的價值，而目前對電商大數據的需求主要有一下幾個方面：

①個性化和精準化營銷

“用戶好不容易來了，怎么也不能讓他走”，這是所有電商的愿望，如何快速準確的吸引用戶找到想要的商品;如何加大商品的有效曝光;如何滿足用戶的需求，推薦其偏好的商品;如何提高用戶的活躍度，降低用戶的棄單率，而這也迫切的需要電商大數據為其帶來好的解決方案。

一般來說，依靠大數據進行精準營銷，最重要的是用戶建模，即用戶畫像。例如，在用戶首次瀏覽的商品和最終購買的商品之間，用戶瀏覽多少同類型商品、時間間隔有多長。根據這些特征，可以分析出用戶的購物心理，進而得出某個品類商品的購物心理。再例如，有些商品用戶購買時較少進行貨品比較，但是有的則要貨比三家，電商可以根據這種心理，采取有針對性的營銷方式。此外，由于不同的社區消費水平和消費習慣不同，商家也可以通過數據分析在不同的社區投放不同產品的廣告。大數據的分析同樣可以提高用戶體驗度。

②精準化運輸

對快遞進行整合控制，天貓進行了探索。天貓去年“雙11”共產生包裹1.52億件，基于菜鳥網絡前期的數據預測和指導，快遞企業提前準備了充足運力和線路規劃，保證貨物快速送到消費者手上。僅“雙11”當天，全國各大快遞企業共處理6000多萬件包裹。

物流公司急需科學的、精細化的、針對性的氣象服務，將天氣風險降至最低，確保貨物到達時效。根據合作內容，依托實況監測及預報等精細化道路交通氣象服務，提示物流車輛的駕駛人員所在區域及目的地方向，將要發生或者已經發生的高危險性天氣狀況，并提示及時采取降速或停車躲避等方法，降低運輸車輛發生車禍的幾率。調研數據顯示，氣象信息的應用在社會物流的環節中正發揮出越來越重要的作用，例如DHL每天利用氣象數據為其3000多個航班、上萬輛運輸車輛的運行進行保駕護航

③數據的存儲

21世紀，數據量在以非同一般的速度生長，視頻、音頻、微博、網站瀏覽、網頁評論、網上消費數據等非結構化數據占據的比例越來越大，存儲不斷面臨新的挑戰。傳統的數據存儲已經不能滿足于現狀，電商大數據的需求不斷的被推向新的高度。

非結構數據的增長非常迅速，除了新增的數據量，還要考慮數據的保護。來來回回的備份，數據就增長了好幾倍，數據容量的增長給企業帶來了很大的壓力。如何提高存儲空間的使用效率和如何降低需要存儲的數據量也成為企業絞盡腦汁要考慮的問題。應對存儲容量有一些優化的技術，像重復數據刪除（適用于結構化數據）、自動精簡配置和分層存儲等技術，都是提高存儲效率最重要、最有效的技術手段。如果沒有虛擬化、存儲利用率只有20-30%，通過使用這些技術，利用率提高了80%，可利用容量增加一倍不止。結合重復刪除技術，備份數據量和帶寬資源需求可以減少90%以上。

3.市場競爭格局

借助大數據分析，電商不僅可以提高營銷轉為購買行為的成功率，還能降低營銷成本，并使產品更契合用戶的需求，幫助企業提升競爭力。因此，掌握“巨量”的用戶數據是大數據分析的前提。目前國內的電商巨頭，如阿里巴巴、百度、京東等憑借多年的電商實戰基礎，已經積累了一定的用戶數據，在大數據分析戰中掌握了先機。 在大數據的應用上阿里巴巴邁出了第一步，并利用平臺天然優勢將此類數據已經做到極致，代表者就是“淘寶數據魔方”。

京東則是走了O2O零售大數據整合之路。今年3月，京東與全國15家城市萬家便利店簽署合作協議，號稱將實現便利店一小時送達。京東為合作對象提供各種位置以及平臺支持，針對便利店的銷售、路徑、轉換率、用戶習慣進行數據分析，提高店鋪銷售業績。京東借此實現從線上至線下的數據收割。

百度也不甘落后，2013年除夕夜，央視新聞聯播推出“據”說春節，首次采用百度地圖定位大數據、百度指數來解讀春運、年貨、年夜飯等新聞。大數據與新聞的巧妙結合，成為近幾年來央視新聞節目最成功的創新之一。此外騰訊等互聯網巨頭也在大數據方面進行了較大投入，可以說是“無數據，不互聯”。 大數據也成為了世界范圍內的爭奪對象。中央財經大學賀強教授指出，獲取和控制網絡海量數據，正在成為世界各國在未來20年爭奪信息社會控制權的重要戰略手段。奧巴馬政府更把大數據喻為“未來的新石油”。因此電子商務行業掌握用戶的數據越多，就能夠更加精確地預測客戶的潛在消費行為。