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怎么样用数据分析分析出大数据处理对电子商务的影响

大发展时间尚短，对其的定义可谓“百家争 鸣”，各有其说，却尚无一致而权威的定义。结合现有的资料，大数据可作为数据集存在，通常涉 及不少于2种的数据形式，为使大数据更好地发挥作用，需 借助新型的处理模式。大数据包含“海量数据”数据规模 大的特点，而并不局限于此。虽无明确而一致的定义，然 而大数据的4V特征却得到各方面较为一致的认可。所谓4V特征，即Volume（规模大）， Variety（种类多），Velocity（处理速度高效），Value（价值密度低）的特征。1 大数据及大数据处理概论当前互联网繁荣发展，网络上可检索到数以亿计、 千亿计的数据信息，如此巨大的数据量，即为大数据。大 数据的最早提出是在九十世纪末1880年左右的一次人口普 查中，在二十世纪基本没有变化，进入二十一世纪尤其是 2009年开始爆发式增长。大数据涵盖的范围十分广泛，并 不局限于网络中的信息或是人口普查中所涉及的信息，还 包含社会各领域、日常生活中的诸多信息，如来自工业、 电力、电子等多方面的各色信息。大数据拥有非常巨大的数据量，而徒有数据并非大数 据成功的关键，其关键在于对大数据所具的海量的数据进 行处理，选择出合适的数据或信息投入使用，以创造更大 的价值，此过程即大数据的处理。对大数据良好的处理， 使大数据更具备价值，大数据的处理包含多种技术，如数 据挖掘电网、大规模并行处理或分布式数据库、云计算等 均为大数据的主要处理技术。大数据将发展成为一种“资 产”，并将贯穿于各个领域行业，其处理技术将不断地进 行升级，以为其增创价值。2 大数据的主要特点分析2.1 大数据具有极大的数据量。所谓大数据，其首要 特点便是数据之“大”，能够分析的数据至少应在100TB 之上。大数据的此项特点主要源自二个方面：其一，信息 时代，网络已经步入千家万户，网络使用者增多，因而获 取数据的途径就越便利。其二，与过去传统的以对单位或 对象收集数据方式相比，如今可谓人人有网，而没有以往的种种限制，因而可利用的数据大为增多。2.2大数据具有多样的类型。传统的数据往往多为结 构化数据，是原始数据的抽象化，类型较为单一。而大数 据下的数据常为非结构化数据，储存更为复杂，涉及的领 域较多，规模又很大，处理起来也更为不易。至今，非结 构化数据已经更为普遍，接近结构化数据的三倍之多，增 长速度也高达结构化数据的10到50倍不等。随数据的不断 扩充，数据已具有越来越多的类型，这是大数据的优势， 同时也是其所面临的挑战。2.3大数据具有快速的处理能力。因大数据大而类型 多的特点，就要求其具备快速处理数据的能力。与传统模 式不同，当前的数据的产生与收集都愈发容易，数据增长 的频率显而易见。一方面，并非全部数据均可直接使用， 另一方面，数据没有停止增长，因此就需要大数据具有快 速而高效处理的能力。2.4大数据具有较低的价值密度。大数据多为非结构 化数据，其特点之一即为较低的价值密度。非结构化数据 未经程式化的处理，多为保持本质的原始数据。结构化数 据往往是经抽象化的数据，多为可用数据，而原始数据未 被处理，包含所有有用或无用的信息，因而其价值密度是相对较低的。3 大数据处理的重要意义3.1大数据处理为市场营销提供便利。市场营销是指 迎合于市场的营销，反之只有迎合了市场才能获利于市 场。市场营销首先要做到迎合市场，同时应将成本最低 化、效率最高化，而大数据处理即是达到市场营销目的的 便利方式之一。企业利用大数据处理，对市场进行分析， 得出营销中的利润点与市场中的潜在价值，从而提供更多 客户所需的商品，因而获利。3.2大数据处理为个性化提供可能。随生活水平的提 高，人们的生活更为富有，已经从最初的温饱需求上升为 了对物质更高的追求，也有了更多对个性化的追求。传统 的商业模式通常为用户在对商品的浏览与比较中找到其所 购买的商品，而大数据处理模式下，是通过对用户的数据 分析来发现用户的习惯性需求或潜在需求，从而为用户推荐更为精准且更具个性化的商品。4 大数据处理对电子商务的影响4.1大数据处理使电子商务的运营方式数据化。在大 数据的影响下，电子商务领域很大程度上改变了传统的运 营模式，现今更多哦地以数据方式为主导，贯穿于企业运 营中的采购、营销以及财务等过程。大数据处理使电商企 业数据化运营，使企业能够通过数据分析出顾客的需求， 并以此对日后的经营提前做预测，从而使成本最小化、利 润最大化。例如，亚马逊企业的分别为FDFC和FC的两种 数据化运营模式，前者主要用于预测热销商品，而后者则 用于小众商品的分析。4.2大数据处理使行业应用得以垂直整合。垂直整合 可以理解为一种方法，以将公司的投入与产出的比例提高 或者降低到某种程度。垂直整合与价值链模型紧密联系， 可指公司、供应商与经销商三者之间价值链的整合程度， 而当公司将另外二者的价值链整合至其价值链之中，即是 完全垂直整合。电商领域对大数据处理的应用，使得企业 自身对供应商与营销商的整合能力不断增强，其间的资源 得到更好的共享，企业与用户的关系越来越近，也就获得参考文献：了更多制胜的机会。4.3 大数据处理使电子商务数据资产化。随着信息时 代的发展与进步，数据或大数据作为信息时代的产物将占 据越发重要的地位。有相关学者分析表示，数据化竞争将 引领未来的商业竞争，而企业制胜的关键将以其对数据的 掌握来衡量。企业将越发重视数据，将会有越来越多有关 数据的业务相应而生，如对数据分析、可视化的业务和众 包模式等。大数据在不久后的将来将发展成为一项产业， 将为企业创造更多的利益。5 结束语大数据是IT行业的创新与革命，其发现与发展与云计 算、物联网有同等的重要颠覆性价值。自发现而来，大数 据一直是IT行业的热点，有着居高不下的关注点，并带来 巨额的利益。有许多学者及企业家对大数据进行预言，称 大数据未来将与石油、矿产、土地和资本一样，具有无限 的财富价值和竞争价值。电子商务作为当今时代的新型商 务模式，与大数据处理有非常紧密的联系，且在今后二者 之间的联系将更为密切，可以说大数据的处理能力之优劣 直接与市场占有率成正比关系。医院信息化系统的建设，突破以往的医院信息化过程中各个\t先建立一个整合的基础架构平台，然后在其上建立一个统医院各自为政形成信息孤岛的弊端，使其与在社区建立的以\t一的医院信息集成平台，实现各应用系统的互联互通，最居民电子健康档案为核心的社区居民电子健康档案系统实行\t终实现统一、集成的资源管理的发展路径。有效对接。同时不同机构的诊断和治疗也可以通过统一的平\t3.4 业务平台虚拟化。虚拟化、云是未来的趋势。如果台查看，这样可以提高疾病医治的效率和准确度，并节省费\t医院所有设备（包括核心交换机、服务器、存储等）都进行用。着力与各级医疗机构建立远程数据通道，将不同医疗机\t虚拟化，医院机房耗电量、机房空间、维护成本等均会大幅构，不同医疗机构的所有医生，为一个患者提供全生命周期\t度降低，而系统整体稳定性却会大幅提升。同时区域卫生信健康与疾病的所有相关服务。从而实现医疗卫生信息化从医\t息化的实现在很大程度上还要依赖云计算技术，医院信息系院信息化走向区域卫生信息化的过度。\t统大数据的深入挖掘和分析可以对医学科研产生重大影响。3.3 一体化和集成化。以后医院信息化的建设重点逐\t4 结束语渐转移到电子病例的建立和普及上，而构建电子病例系统\t以上是我们从事医院信息化工作中获得的一些经验及的前提是实现RIS、PACS及HIS等系统的无缝连接和信息\t设想，我们一直关注我国医院信息化的进程和发展，并研共享，同时实现一体化的访问和控制，IT基础架构的整合\t究和分析了国内医院信息化的现状，希望我们的文章能抛是关键，同时也是实现数据管理和利用的基础。可以采用\t砖引玉，启发人们进一步做好医院的信息化工作。
■网友


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