大数据对跨境电商的影响大数据和电商有什么关系，电商和互联网行业有什么差别 _睿知

一、电子商务和大数据有什么区别
电子商务和大数据没有可比性。一般来说，电子商务：是指企业通过网络将线下业务搬到线上，完成商品或服务的销售和交易。大数据3360是指海量的、高增长率的、多样化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。近年来，互联网行业发展迅速，许多传统企业通过电子商务开展网络营销，线上产生的数据量无法与线下产生的数据量相比。因此，迫切需要处理海量数据，即大数据。如果解决不好，将成为电子商务发展的瓶颈。相反，大数据处理的成功发展也促进了企业加快发展电子商务，为互联网行业的发展注入了新的动力。希望我的回答能启发你，采纳它。

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二、电子商务和大数据有什么区别？
电子商务和大数据没有可比性，但两者相互关联：1 。电子商务是指企业通过网络将线下业务搬到线上完成商品交易或提供服务的一种新型营销方式。2.大数据：指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。3.两者的关系是：通过电子商务，网络营销，网络交易收集或产生的海量相关数据，形成大数据的很大一部分。如果用得好，大数据可以转化为新的生产力，否则，可能会制约电子商务的发展。
三、大数据对电商行业的影响
大数据可以促进电子商务。例如，电子商务企业现在可以利用大数据收集的信息来增加收入和获得更多消费者，并简化商店的运营。甚至可以说，在过去的几年里，大数据改变了电子商务的面貌，其影响主要体现在以下几点：1 。购物行为大数据对于开发消费者的个人数据至关重要。根据消费者的在线购买行为数据，我们可以检查哪些产品最受欢迎，并利用这些数据制定营销策略。2.客户服务提供良好的客户服务是电子商务企业的关键。电子商务企业需要让客户尽可能容易地联系他们来解决问题或提出问题。电商客户因客户服务差而放弃自己的品牌或网站，因此68%的客户可以通过改善用户体验来促进销售。3.具有动态定价和特殊优惠的电子商务零售商应该将大数据作为其客户保留战略的关键部分。你可以利用数据建立客户档案，了解他们喜欢花多少钱，买什么产品。通过跟踪客户的行为，与电子商务企业的在线商店进行互动。利用分析帮助他们制定灵活的定价和折扣。4.定制优惠同样的原则也适用于定制优惠。用数据确定客户的购买习惯，根据客户之前的购买方式，给他们发送有针对性的特价和折扣码。5.供应链管理使用大数据更有效地管理供应链。6.预测和分析电子商务业务的各种渠道，帮助电子商务企业制定未来运营的商业计划。电子商务企业的数据可能会显示新的购买趋势或减缓其在线商店部门的销售。利用这些信息来计划下一阶段的库存，并设定新的市场目标。

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四、大数据处理对电子商务的影响有哪些？
电子商务：一般来说，企业通过网络将线下业务搬到线上业务，完成商品或服务的销售和交易。大数据：是指海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。近年来，随着互联网行业的快速发展，许多传统企业通过电子商务开展网络营销，线上产生的数据量无法与线下产生的数据量相比。因此，迫切需要处理海量数据，即大数据。如果解决不好，将成为电子商务发展的瓶颈。相反，大数据处理的成功发展也促进了企业加快发展电子商务，为互联网行业的发展注入了新的动力。一、大数据处理模式在电子商务领域，如果信息的海量处理是基于PB、EB、ZB ，那么这些信息就构成了大数据。以往的计算机处理模式已经难以高效处理这些大数据，势必影响电子商务的整体发展。因此，大数据时代计算机处理模式的创新是电子商务行业整体突破的基础保障。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构建云计算的地图接收处理系统，使得信息分解和结果合并成为可能。(1)数据库集群模式(DatabaseClusterMode)集群模式的基本运行原理是通过不同的工作方式将同一个应用程序相互协调，为客户端的数据请求提供单一的映像，并通过一定的连接技术和方法将这些映像与硬件系统连接起来，从整体上构造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。集群模式运行流畅，具有很多技术优势，如可扩展性强、整体可靠等。然而，面对大数据处理，数据库集群也表现出一些缺陷。这些缺陷主要包括以下几个方面：第一，扩展性不强。如果选择Pc服务器作为系统功能节点的硬件基础设施，会存在系统线缆复杂、硬件高度复杂、架设安装困难等问题，限制了其扩展性。第二，数据通信有限。目前运行高速互联网的必要条件是PCI插槽与主机连接。但是PCI的数据传输能力有限，满足不了节点的数量。
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、百度等等。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。
五、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。扩展资料：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。参考资料来源：百度百科-大数据

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六、大数据在电商作用到底有多大ThirdLove是美国一家贩售女性内衣的电商平台，专注于大数据领域的技术， 2015年推出的app即可做到上传两张自己的照片就给出具体的内衣尺码。电商所能收集到的数据量正在改变我们能为客户做的事。广告对特定人群的针对性越来越强。您可能已经发现，当您网购时，您收到的广告突然间也都是关于这件商品的。我记得小时候看电视，要被迫忍受1小时的节目里反复重播四个广告。不管是男孩儿女孩儿，是7岁还是12岁——所有的人看到的广告都一模一样。在那以后，我们走过了一段很长的路。现在，我们几乎可以跳过所有电视或线上广告。这并不是巧合，而是大数据的功劳。而大数据的未来将使所有人受益。
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