电子商务与大数据（电子商务与大数据与会计哪个发展前景好）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于电子商务与大数据的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、电子商务在大数据时代下的“包容性增长”

• 2、电商领域对大数据的运用？

• 3、大数据管理与应用和电子商务是一样的吗？

• 4、电子商务专业相比较大数据专业那个好学点？？

一、电子商务在大数据时代下的“包容性增长”

电子商务在大数据时代下的“包容性增长”

随着企业处理的数据量越来越大，数据处理工具的智能化程度越来越高，处理速度越来越快，价格也越来越实惠。大数据分析不仅仅是一种趋势，而是许多大型电子商务公司必不可少的一项工作内容。在大数据时代的背景下，灵活运用各项数据分析手段提炼商业智能已经成为电子商务企业的一项必修课。

所谓的大数据，是需要跨视角、跨媒介、跨行业的海量数据，也可以理解为数据的收集方法。当数据的规模和丰富度达到一定程度，大家才开始提出大数据的概念。那么，电商大数据现状如何？

电子商务在大数据时代下的“包容性增长”

中国电子商务受益于良好的市场环境，政策的扶持，迎来了井喷时代，生态链亦初具雏形。2010年5月21日，第四届APEC电子商务工商联盟论坛就打造电子商务生态产业链、电子商务政策环境与发展趋势、e时代消费、三网合一、无线领域的商业机会、电子商务的竞争格局与投资转型等主题展开讨论。电子商务生态链作为一种新型交易工具，虽然具有平台效应，但其发挥积极外溢效应将有一定前提条件、约束机制。这也要求政府在促进电子商务发展的同时，为电子商务生态链增长提供支持的同时；另外也需要考虑到数字鸿沟可能产生的负面影响。政府应从包容性增长的角度对观察电子商务生态链对区域经济增长、区域福利的效果。

“包容性增长”这一概念最早由亚洲开发银行在2007年首次提出。它的原始意义在于“有效的包容性增长战略需集中于能创造出生产性就业岗位的高增长、能确保机遇平等的社会包容性以及能减少风险，并能给最弱势群体带来缓冲的社会安全网。”最终目的是把经济发展成果最大限度地让普通民众来受益。包容性增长即为倡导机会平等的增长。包容性增长最基本的含义是公平合理地分享经济增长。它涉及平等与公平的问题，包括可衡量的标准和更多的无形因素。

政府应该积极鼓励电子商务运营商开发更多适合减少贫困的业务，促使这些业务更好融入到和谐社会建设中。总之政府、企业、公众应共同探讨如何在大数据时代借助电子商务生态链惠及贫困人口，从而缓解数字鸿沟以及负面影响。

电商从大数据里谋发展必须具备要素

驾驭大数据

数据集往往非常庞大，很难用传统的数据库管理工具进行处理，截至2012年,数据集由几十兆字节至数拍字节的数据组成。这些数据包括访问网页、登陆、在线交易等等。目前数据集的规模在不断增大。企业应使用相应工具对数据进行压缩和筛选，仅展现与特定内容相关的数据。目前一些企业已实施大数据策略，一些企业正在开发或者打算开发大数据。

2、捕捉和存储

这是第一步，大数据改变了业务模式，比如通过捕捉、存储和分析用户在社交媒体上发表的售后体验，可以提高质量，改进服务。企业不仅应捕捉和存储大数据，还应开发和利用大数据，因为只有开发和利用大数据，才能挖掘出大数据蕴藏的巨大价值，特别是应使用专门工具分析和开发杂乱的、非结构化的数据。

3、筛选

了解消费者情绪，优化供应链，去除虚假数据，为此，企业应对基础设施和软件进行投资，运用相应算法处理大数据，并聘请数据科学家完成相应工作。只有对数据进行压缩处理，智能地展现与特定内容相关的数据，才能更好地利用大数据。

4、分析

电子商务企业的规模在不断增大，企业需要对其核心业务数据进行分析，不能再凭感觉或直觉制定关键决策，最好对所有与客户相关的业务数据进行分析，以留住现有客户，吸引他们购买更多的商品，同时羸得更多新客户。

5、提供定制产品和个性化服务

分析和细分市场，根据个人或消费群体的喜好或者消费行为提供富有个性化的产品，比如，营销部门可以收集一些有价值的信息，找出购物者的兴趣所在，然后有针对性地组织一些营销活动，从而增加了企业在竞争中的优势，

电商应着眼情报数据挖掘

除了大数据工具的运用，情报数据也是电商公司真正应该关注的。

所谓的情报数据处理人员，从日常的工作场景来看，出去奔波收集情报的工作占了多数份额。他们会跟上下游供应链，以及进行跨部门沟通。例如，一个采购人员应该去生产线，去分析每家供应商的生产水平如何，优秀的工厂和二线工厂的生产周期区别，哪里的原材料采购价格最低。一般来讲，这样的一条情报能使用一到三年。

虽然数据性不强，但这些情报价值十分高。郝欣诚说得更为直截了当：“讲数据挖掘不如讲情报挖掘，情报挖掘才能够为电商企业提供真正生产力级的支持，如果情报挖掘都没做好，就想把它数字化和量化，有点操之过急。”

结语

现在的电子商务企业，日均能达到十万单的少之又少。在有海量数据积累的基础上，还要有一套优秀的BI系统，而且必须是按公司需求定制，才可能实现大数据。然而，在表面繁华的背后，又有谁知道在销售记录屡创新高的同时，电子商务的利润率是否也得到同步的增长呢?实际上，能够真正实现销量与利润率双增长的电商少之又少，而且在越来越少。因为，不少电商的销售业绩是通过价格战和付出大量促销成本来实现的。

二、电商领域对大数据的运用？

当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。

电子商务是以信息 网络技术为手段，以商品交 换为中心的商务活动 ；也可理解为在互联网

电子商务可提供网上交易和管理等全过程的服务。因此，它具有广告宣传、咨询洽谈、网上定购、网上支付、电子账户、服务传递、意见征询、交易管理等各项功能。

三、大数据管理与应用和电子商务是一样的吗？

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1. 互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。4. 传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。伴随着信息化的快速发展、数据量加大，已经进入数据时代，相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。

四、电子商务专业相比较大数据专业那个好学点？？

在众多领域中，显然电商企业比传统零售企业在这方面会更有优势，因为电商企业本身就是通过数据平台为用户提供零售服务的。那么，电商企业如何应用好这一优势？

电商企业具备先天优势

当前，我国电子商务正处于快速发展期。以阿里巴巴为例，2012年，淘宝和天猫成交量之和超过一万亿元。根据国家统计局数据，2012年全国社会消费品零售总额为20.17万亿元，一万亿元相当于其总量的4.8%。我国电子商务井喷式发展的背后是消费者数据的几何级增长，电子商务龙头企业也积极部署、探索和挖掘大数据相关应用。

——电商企业通过大数据应用创新商业模式

大数据的重要趋势就是数据服务的变革，把人分成很多群体，对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费数据量的增加为电商企业提供了精确把握用户群体和个体网络行为模式的基础。电商企业通过大数据应用，可以进行个人化、个性化、精确化和智能化广告推送与推广服务的探索，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更多更好的增加用户黏性、开发新产品和新服务、降低运营成本的方法与途径。

实际上，国外传统零售巨头早已开始大数据的应用和实践。Tesco是全球利润第二大零售商，其从会员卡的用户购买记录中，充分了解用户的行为，并基于此进行一系列的业务活动，例如通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得更个性化，店内的商家商品及促销也可以根据周围人群的喜好、消费时段来更加有针对性，从而提高货品的流通。这样的做法为Tesco获得了丰厚的回报，仅在市场宣传一项，就能帮助其每年节省3.5亿英镑的费用。

以上就是关于电子商务与大数据相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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