李文生

摘 要：隨著信息化的持續(xù)發(fā)展，人們的生活方式已經(jīng)發(fā)生了巨大的改變。在消費(fèi)購物方面，人們?cè)絹碓蕉嗟倪x擇網(wǎng)上購物，通過大數(shù)據(jù)對(duì)自己所需的商品信息進(jìn)行了解掌握。在商業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，使得商業(yè)智能也獲得了越來越多人的認(rèn)可。本文將深入研究基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 商業(yè)智能 電子商務(wù) 數(shù)據(jù)分析

前言：商業(yè)智能是一種綜合了數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析以及數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的解決方案，主要應(yīng)用于信息搜索、管理反以及分析等領(lǐng)域，為企業(yè)決策提供支撐。在信息時(shí)代下，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得人們接觸到的數(shù)據(jù)量大幅度增加，同時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也變得更加復(fù)雜，這對(duì)數(shù)據(jù)處理帶來了巨大的挑戰(zhàn)，推動(dòng)了大數(shù)據(jù)的發(fā)展。在電子商務(wù)領(lǐng)域，為了更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，越來越多的企業(yè)開始引入商業(yè)智能，為大數(shù)據(jù)分析提供平臺(tái)。

1商業(yè)智能概述

商業(yè)智能的本質(zhì)是將企業(yè)信息系統(tǒng)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，在這一過程中涉及到了數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）以及功數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的應(yīng)用。商業(yè)智能應(yīng)用的過程中，首先是發(fā)現(xiàn)具有價(jià)值的知識(shí)數(shù)據(jù)，將其通過一定的轉(zhuǎn)化、重構(gòu)，加載到數(shù)據(jù)倉庫中。之后利用數(shù)據(jù)挖掘工具、查詢分析工具、OLAP工具等對(duì)信息進(jìn)行處理后應(yīng)用于企業(yè)決策中，提高企業(yè)決策質(zhì)量水平。簡單來講，商業(yè)智能能夠幫助企業(yè)決策層對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面細(xì)致的分析，繼而有針對(duì)性對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)整。

商業(yè)智能涉及到了的核心技術(shù)主要有三種，分別是數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehousing）、聯(lián)機(jī)分析處理（Online Analytical Processing）以及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）。其中數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是指將企業(yè)內(nèi)外部信息以操作型數(shù)據(jù)成立中心數(shù)據(jù)庫或是集成多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源，經(jīng)過抽?。‥xtraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）、裝載（Load）等一系列程序最終集成到OLAP。為了從數(shù)據(jù)倉庫中找出具有價(jià)值的信息和知識(shí)，就需要使用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，基于一定的挖掘算法從沒有規(guī)則的信息中發(fā)現(xiàn)具有潛在價(jià)值以及規(guī)律性的內(nèi)容，供用戶從多個(gè)維度進(jìn)行信息查詢?；谏蟽?nèi)容，我們可以將商業(yè)智能看作是一個(gè)解決方案。如下圖所示為商業(yè)智能的概念性架構(gòu)。

2商務(wù)智能和電子商務(wù)的關(guān)聯(lián)分析

在當(dāng)前時(shí)代背景下，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應(yīng)用已經(jīng)成為一種主流趨勢，其種類豐富、來源廣泛的特征使得其呈現(xiàn)規(guī)模也十分龐大。目前，大數(shù)據(jù)的來源渠道主要有四種，分別是企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以及傳感器數(shù)據(jù)。其中大部分都是非結(jié)構(gòu)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在類型表現(xiàn)上也存在巨大的差異性，包括音視頻、圖片、模型、文檔等，且不同類型的數(shù)據(jù)之間常常會(huì)表現(xiàn)出一定的關(guān)聯(lián)性。在電子商務(wù)領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)獲取的來源包括消費(fèi)者的搜索、瀏覽軌跡、交易數(shù)據(jù)、商品購買頻率等，在對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理分析應(yīng)用的過程中必然需要使用到大數(shù)據(jù)技術(shù)，因?yàn)榇祟悢?shù)據(jù)的碎片化特征較強(qiáng)，只有通過大數(shù)據(jù)技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高效處理。由此可見，在電子商務(wù)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)處理最主要的方式。

大數(shù)據(jù)的興起推動(dòng)了商業(yè)模式的變革，電子商務(wù)因此而獲得了快速的發(fā)展。商業(yè)智能可以起到優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的功能，為企業(yè)資源優(yōu)化配置提供參考支撐，降低企業(yè)業(yè)務(wù)開展過程中面臨的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。相較于傳統(tǒng)的商業(yè)智能，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的商業(yè)智能消除了只能批量處理信息數(shù)據(jù)的弊端，彌補(bǔ)了企業(yè)內(nèi)部存在的管理真空，確保企業(yè)的管理層可以對(duì)企業(yè)運(yùn)營情況實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)掌控，如此就可以有針對(duì)性的進(jìn)行資源的配置，降低企業(yè)的運(yùn)營成本，實(shí)現(xiàn)利潤水平的提升。

基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)采用的方式主要有四種，分別是實(shí)時(shí)分析、離線計(jì)算、分布式運(yùn)行以及不斷向數(shù)據(jù)靠近?；谏虡I(yè)智能系統(tǒng)，企業(yè)的管理層可以對(duì)各類商品的銷售情況進(jìn)行了解掌握。以沃爾瑪為例，其已經(jīng)與國內(nèi)多家供應(yīng)商之間建立了電子信息交換渠道，實(shí)現(xiàn)了線上自動(dòng)化采購，大幅度的降低了成本投入，同時(shí)也提高了采購的效率和質(zhì)量。在沃爾瑪?shù)纳虡I(yè)職能系統(tǒng)中會(huì)實(shí)時(shí)顯示產(chǎn)品規(guī)格、款式、顏色、運(yùn)輸信息、訂貨信息等數(shù)據(jù)，將貨物生產(chǎn)、加工以及運(yùn)輸?shù)恼麄€(gè)流程壓縮在十天以內(nèi)，使得所有門店的商品需求都可以在短時(shí)間內(nèi)得到滿足。

除此之外，亞馬遜同樣建立了商業(yè)智能系統(tǒng)，并利用系統(tǒng)的預(yù)測發(fā)貨模式，對(duì)所有客戶的需求信息進(jìn)行整理、分類，基于其消費(fèi)習(xí)慣以及需求情況提前發(fā)貨。在客戶付款后，快遞站會(huì)在第一時(shí)間將相應(yīng)的貨物發(fā)出去，這樣就可以有效節(jié)省了將貨物運(yùn)輸?shù)娇爝f站所需的時(shí)間，使消費(fèi)者能夠快速得到貨物。在對(duì)用戶需求進(jìn)行判斷分析的過程中，商業(yè)智能系統(tǒng)主要分析挖掘的數(shù)據(jù)有訂單信息、商品搜索記錄、愿望清單、消費(fèi)者的購物車、消費(fèi)者鼠標(biāo)停留過的商品記錄等。除此之外，在貨物發(fā)出之后，商業(yè)系統(tǒng)還能通過傳感器對(duì)物流運(yùn)輸車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，為司機(jī)規(guī)劃出具體的路線，在降低運(yùn)輸成本的同時(shí)縮短運(yùn)輸時(shí)間。

3基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中的作用

3.1為企業(yè)運(yùn)營優(yōu)化提供支撐

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)處理提出了更高的要求，基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能可以為企業(yè)提供更加高效的數(shù)據(jù)處理方式，促進(jìn)企業(yè)的運(yùn)營優(yōu)化。商業(yè)智能在保障高效率數(shù)據(jù)處理的同時(shí)，還可以滿足客戶的需求，有助于企業(yè)市場競爭力的提升。大數(shù)據(jù)具有容量大、種類多、速度快、復(fù)雜性高、價(jià)值密度低等特征，因此大數(shù)據(jù)處理技術(shù)相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)技術(shù)具有更加顯著的優(yōu)勢，將基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能應(yīng)用于電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，可以幫助企業(yè)掌握客戶需求結(jié)構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行準(zhǔn)確的市場定位，使企業(yè)產(chǎn)品獲得良好的銷售。受此影響，企業(yè)會(huì)盡快完成對(duì)內(nèi)部分工、組織機(jī)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化，以便更好的適應(yīng)先進(jìn)的管理理念，保障企業(yè)發(fā)展能夠跟上時(shí)代步伐?？傮w上來看，基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能為電子商務(wù)企業(yè)發(fā)展同時(shí)帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。而想要獲得更多具有價(jià)值的信息數(shù)據(jù)，就需要企業(yè)對(duì)內(nèi)部資源進(jìn)行整合，同時(shí)關(guān)注市場環(huán)境的變動(dòng)。

3.2實(shí)現(xiàn)企業(yè)決策的智能化

在云消費(fèi)時(shí)代下，電商企業(yè)的運(yùn)營發(fā)展需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐，因此企業(yè)在日常經(jīng)營的過程中要注意信息的整合、存儲(chǔ)，尤其是銷售數(shù)據(jù)，可以幫助企業(yè)掌握銷售的規(guī)律，促進(jìn)銷售量的提升。企業(yè)在開展商業(yè)活動(dòng)的過程中，一定要以客戶為中心，對(duì)客戶進(jìn)行認(rèn)識(shí)了解?；诖髷?shù)據(jù)的商業(yè)智能系統(tǒng)的引入改變了傳統(tǒng)的銷售模式，因?yàn)橄M(fèi)者更傾向于選擇網(wǎng)絡(luò)購物，因?yàn)樗鼉r(jià)格更加透明，且突破了時(shí)空的限制，具有更強(qiáng)的方便快捷性。企業(yè)利用電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行產(chǎn)品銷售的過程中，可以通過智能系統(tǒng)進(jìn)行需求分析，根據(jù)商業(yè)活動(dòng)主題確定用戶需求。之后數(shù)據(jù)倉庫的建模對(duì)活動(dòng)框架進(jìn)行建構(gòu)，通過企業(yè)數(shù)據(jù)的篩選和抽取進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在商業(yè)智能的幫助下，企業(yè)的決策能力可以獲得大幅度的提升，企業(yè)管理者可以有針對(duì)性的對(duì)活動(dòng)運(yùn)營進(jìn)行改進(jìn)，降低企業(yè)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，這種靈活性是傳統(tǒng)商業(yè)智能所不具備的。

結(jié)語

綜上所述，在互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)高度發(fā)展的當(dāng)下，人們?cè)絹碓蕉嗟牟捎镁W(wǎng)絡(luò)購物的模式，極大的推動(dòng)了電子商務(wù)的發(fā)展。在這樣的背景下，基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能可以幫助企業(yè)更好的了解消費(fèi)者的需求，進(jìn)而做出科學(xué)的決策，提高企業(yè)運(yùn)營方案的可靠性，獲取更高的經(jīng)濟(jì)效益。

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