基于大數據分析技術的商業智能在電子商務數據分析中的應用

宋曉晴 劉坤彪

基金項目：本研究系武漢城市職業學院電商多源數據融合研究團隊（2020whcvcTD03）和湖北省教育廳科學技術研究指導計劃項目（B2017574）的階段性研究成果

摘 要：在互聯網技術不斷發展的背景下，電子商務數據化運營應運而生。電子商務運營與推廣需要充分結合大數據技術優勢，整合企業和消費者消費過程中的各項數據，為消費者精準推送更符合需求的產品，從而促進電子商務產業的快速發展?；诖?，本文從大數據的商業智能在電商數據分析中的應用出發，淺析相關的發展策略，為企業提升發展效率提供參考借鑒。

關鍵詞：大數據;商業智能;電商數據

在傳統商業發展過程中，企業所獲得的各項數據主要來自銷售過程中的人工記錄。這些數據雖然能夠在一定程度上保障相關工作的順利開展，但人為的主觀因素會對數據的記錄、利用產生一定的影響，導致后續的工作無法順利開展。大數據技術的產生使得直接利用消費數據成為可能，可以有效避免上述問題的發生。在充分利用大數據優勢的同時，還能減少不必要的人力成本投入，從而提高工作效率。由此可見：研究基于大數據的商業智能在電商數據分析中的應用具有積極的社會意義。

一、商業智能系統的概述

商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），這一概念最早是被Gartner Group提出。在其理念中，商業智能包含了信息搜索、管理和分析等方面的內容。從商業智能目的來看，主要是通過對商業智能模式的建立，為決策者提供更加科學的決策信息，從而使得決策者做出的各項決策和制定的規劃更具整體性，能夠在企業發展的過程中發揮積極的推動作用。

從這方面來看，商業智能的概念并不是傳統意義上的應用技術，其更傾向于一種解決問題的具體方案。在利用商業智能的過程中，會涉及到企業發展過程中所需要的各種有效性的數據。同時，利用相關的管理理念和技術對其進行可視化的處理，并廣泛地應用到企業的生產活動中。這樣的信息處理方式，使得各項數據的科學性得到了明顯的增強，同時，針對企業發展過程中的各項復雜性的信息，能夠對其進行有效的整理和篩選，從而更好地方便決策者工作的開展。對于用戶來講，可視化的操作流程增強了數據的透明性，有效保障了用戶的各項利益。

在互聯網技術快速發展和其應用范圍不斷擴大的背景下，企業在發展過程中需要對更多的數據進行處理和分析。與之而來的，便是工作難度的增加和工作流程的增長，給相關的工作人員帶來了更多的技術性考驗。在此背景下，大數據處理技術得以快速發展，并且由于電子商務、移動商務、融媒體、云計算等各種新興技術的產生和發展，傳統的商業系統已經難以滿足現代化生產的需求。服務企業已經充分認識到時代的快速發展給行業帶來的機遇和挑戰，將商業系統和大數據分析技術進行有機結合，更好地推動相關工作的順利開展已成為大勢所趨。

二、大數據的時代價值

1.大數據內涵

從內涵的角度來看，大數據更像是一個巨量的資料庫。在該技術利用的過程中，需要利用特定的處理模式，對相關的信息進行處理，從而有效地滿足用戶的各項需求。在大數據應用過程中，需要相關工作人員對此有正確的認知。大數據技術的應用意義并不是簡單的指存有海量數據的數據庫存儲技術，其更傾向于對數據的處理和分析過程。從這方面來看，如果將“大數據”比作是一種社會性的產業，那么，如果想要充分利用該產業達到盈利的目的，必須要提高對技術的應用能力，即對數據進行“加工處理”的能力，從而達到有效生產的目的。

2.大數據技術應用的案例

在該技術的應用過程中，出現了一系列的優秀經驗，值得相關的企業進行學習。比如：在日本的某個電力企業中，便充分結合了大數據系統的優勢，推動了該企業的快速發展，使得其在激烈的市場競爭中取得了優勢。從這方面來看，在大數據系統應用的過程中，能夠生產出各種獨具特色的商業發展和服務模式，對于產業的革新和快速發展也能夠產生積極的推動作用。

如東京市某不動產管理公司在管理工作中充分結合大數據的優勢，為相關用戶提供更具針對性的服務。根據用戶的使用狀況不同，用戶會接收到餐廳給予的更符合需求的優惠折扣券、旅行社優惠機票、酒店打折券等。根據相關調查和研究發現：即便是同一小區同一棟樓不同用戶，也會接收到不同信息。從該角度進行分析，這家企業還有效結合了家庭用能源管理系統的優勢。在該系統中，每個用戶的各項數據都能夠被傳輸到數據庫中。當企業需要對用戶行為進行分析時，便可以方便的提取數據庫中的各項數據進行分析。在進行用戶消費行為分析的過程中，能更好地發現其消費興趣所在，從而為其提供更具針對性的優惠服務。

在淘寶十周年的晚會上，馬云明確地指出了電子商務行業已經迎來了大數據時代。從大數據出現的優勢和變化來看，這種技術已經深入人民生活衣食住行的方方面面，對于企業的生產、經營活動也產生了變革性的影響。在此過程中，相關企業的管理者只有充分認識到大數據的快速發展給企業帶來的機遇和挑戰，對該技術有正確的認識，并能夠充分結合大數據的優勢來規劃未來發展，有計劃的調整企業發展方針才能夠保證企業的可持續發展能力。在新時代背景下，將大數據技術和產業發展進行深度融合已經成為了一件迫在眉睫的事情，企業的管理者和決策者必須要對此持有正確、科學的態度。

在大數據技術快速發展過程中，微軟公司借助技術優勢，生產出一系列數據處理軟件，這些軟件在應用過程中能有效減少不必要的資源浪費。從微軟公司進行軟件開發和研究的目的來看，其初衷不僅僅是為了減少資源消耗和浪費，更重要的是能夠融合時代發展觀念，進行智能化的建設。

在大數據技術發展過程中，其最明顯的優勢和作用便是對于企業的盈利和商業價值提高產生了積極影響。在一些國際性社交媒體軟件中，比如：Facebook、谷歌等，在實際運營中都充分利用大數據技術對用戶的各項行為進行分析，從而找出數據背后的行為意義，對廣告推送內容進行針對性的調整和優化，讓用戶自愿參與到消費過程中，促進企業經濟效益的提升。

三、基于傳統BI體系的大數據應用設計

從對大數據技術和商業智能系統的分析來看，將二者進行有機結合，已經成為一種不可抵擋的發展趨勢。從商業智能系統的發展水平來看，在過去的發展過程中，它依托于自身技術優勢有效推動了各產業的發展和經濟效益提升。但是在當前階段，傳統的BI系統基于數據庫技術的數據處理、存儲、分析已經難以滿足現代化的生產需求，尤其是海量無結構的用戶數據。系統需要根據時代的發展變化和相關的要求，對于信息處理技術系統的應用策略進行更新和優化。

大數據系統中的各項數據仍然需要借助互聯網的優勢實現對數據的收集、存儲、整理和分析，在傳統商業智能系統中雖然也包含了上述的內容，但從本質來看，二者之間存在著較為明顯的差別。基于此，本研究構建了一種新式的架構平臺，充分發揮二者在經濟發展過程中的積極作用，促進產業的進一步發展。

一般來講，在企業的發展過程中利用到的各項數據主要分為內部數據和外部數據兩個方面內容。其中，內部數據主要包括了OA系統、EPR系統和一些財務管理部門提供的相關數據，在信息化的基礎上組合而成。外部數據主要包括了一些在網絡上的非結構化數據，在現階段的工作中，應用最為廣泛的是超文本、圖像以及視頻信息等。在對數據進行收集、整理和分析的過程中，不僅需要充分結合技術的優勢。同時，還需要相關的工作人員具備較高的信息素養，能夠有效利用自己的專業知識和數據處理技術，保障相關工作的順利開展。

在進行外部數據和內部數據處理的過程中，由于其內容不同、針對點不同，需要采取不同的處理方式，才能夠更好地發揮數據的作用。在進行非結構化數據分析時，由于這部分數據主要被存儲在分布式結構化數據庫中，然而一些傳統型的數據則主要分布在關系型數據庫中。在最后的數據處理時，需要將其進行整合，進行數據集成化處理。

四、數據采集方式

現階段三種主要的數據收集來源分別是系統日志收集、網絡數據收集、數據接口收集。其中，日志數據收集主要是利用了各種信息設備的日志記錄功能，在設備發揮其積極作用的同時會對用戶的各項行為進行追蹤和記錄，并生成相關的日志文檔。這些文檔被包含在各個子系統和主系統中，當有迫切工作需要時，它們會被自動傳輸到中央數據庫中，以便相關工作的順利開展。其中，在進行數據信息獲取的時候，主要會利用到RESTAPI的方式對常用的商業數據進行處理和分析。網絡數據收集則主要是充分發揮互聯網技術優勢，會結合HTTP網絡協議，進行仿真模擬，利用其中的統一資源定位器，結合網絡爬蟲技術訪問相關web網頁，從而實現對數據的有效收集和整理。但從實際應用情況來看，這種傳統式的技術面對大數據背景下的生產需求已經顯得有些力不從心了。為此，需要將其和因特網上的域點進行連接，為相關的用戶提供其所需要的各項數據和信息。數據接口收集是指通過協調業務相關企業的軟件廠商，由軟件廠商提供數據接口，實現數據采集。

五、中藥飲片企業電商數據應用案例分析

1.中藥飲片企業發展狀況

以中藥飲片企業為例，在進行中藥飲片的生產過程中，由于生產銷售過程較為復雜，并且所涉及的藥品信息內容眾多，對管理工作的順利開展產生了較大阻礙。調查發現：在當前階段的發展過程中，中藥飲片、中藥材、中成藥被稱之為中藥三大組成部分，中藥飲片企業的各項數據其實已經全面實施了GMP認證，可以將其視為擺脫中藥行業限制的新機遇。

在經濟快速發展和時代不斷變化中，GMP的認證方式和要求也從根本上發生了急劇的變化。雖然中藥飲片企業的發展水平和經濟效益實現了快速增長，對于整個中藥行業的發展也產生了積極作用，但從中藥飲片的來源來看，在生產和加工制造過程中，在很大的程度上仍然在維持傳統方式，這對于產業的進一步發展產生了一定程度的抑制作用。從另一方面來看，GMP認證方式也發生了改變，現有的生產方式已經很難滿足GMP的認證要求和發展要求。因此，相關企業需要充分認識到這一挑戰，對自己的生產行為進行及時調整，才能保證相關工作的可持續發展，實現經濟效益的可持續增長。

2.K—Means算法

k均值聚類算法（K-means Clustering Algorithm）是當前被廣泛采用的一種迭代求解的聚類分析算法。它主要是通過分類的方式，將整個系統的不同實體劃分為具體的聚類。在進行劃分的過程中，需保障各個聚類之間具備較高的相似性，同時保證不同集群之間存在一定的差異性。

在進行具體的操作過程中，需要按照嚴格的處理流程進行。首先需要明確一個固定的質心，主要是通過隨機挑選的方式，決策者在眾多的數據中心點中隨機挑選一個質心。在確定好質心的位置之后，利用一定的計算機算法對各個質心和數據點之間的距離進行測量和分析。同時還需要將這些數據點分化為工作開展所需要的簇。在完成了上述的操作之后，根據第二步中所測出的數據點，對新的質進行確定和測量，最終完成數據的讀取工作。

在K—MEANS算法中的質心和距離是兩個不同的概念，在進行該算法應用的過程中，需要充分發揮這兩個基礎概念的積極作用?？梢詫①|心看作是一個固定的樣本，需要保障該數據和其他數據具有一定的現實性。這主要是因為在進行后期數據分析時需要在質心的基礎上，對其他相關數據進行分析和明確。如果該數據和其他數據差異性較大，便會導致數據的分析工作無法順利開展，從而數據的處理便也失去了意義。如果對質心的位置和數據的確定比較隨意，在進行最終結果的確定時其往往是不具備積極效益的。因此，在進行質心位置的確定時，不僅需要按照隨機挑選的方式，還需要在確定之后，對其進行多次的測量和分析，最大程度保障質心位置的科學性和準確性。因而，由于質心位置具有一定的隨意性特征，在進行最終結果檢測的過程中，可能實際結果和預期結果之間存在著一定的差異，那就需要進行反復的迭代，直到達到最終的結果方可結束。

3.中藥飲片企業電商數據應用分析

在大數據時代，獨立數據本身的價值不大，通過已有數據預測未來趨勢以及利用數據發現隱藏的知識才是關鍵。眾多中藥飲片企業緊跟時代發展，在電商網站都有相應的門店銷售中藥飲片，因此積累了大量顧客購買中藥飲片的消費記錄。對這些消費記錄的分析可以對消費者進行分組，不同群體的消費者可以根據消費行為對營銷進行個性化。客戶分類有利于中藥飲片企業針對性地為不同群體客戶提供差別化服務，也能夠讓企業及時察覺市場和客戶的一些微小變化并針對其調整策略。

在此過程中，藥品企業可以充分利用到大數據后臺的內容，對自身客戶的消費行為進行整理和分析。根據消費者的消費時間、消費時長、購買次數等內容對客戶展開更加全面的了解。另外，還可以為客戶提供更加完善的售后服務。在產品購買了一段時間之后，進行通訊咨詢或在線詢問的方式，對客戶的滿意度進行調查。還可以采取利用調查問卷的方式，實時采集客戶需求。將顧客的在線反饋數據接口及時對接企業客戶管理數據庫中，對數據進行整理和分析之后，上報給上級部門，方便決策工作的開展。另一方面，這樣的消費反饋行為，還能夠增強顧客對企業的滿意度，累積消費者自愿消費、持續消費的意愿，有效提升企業的經濟效益。

總體來看，在大數據快速發展的時代背景下，企業需充分認識到大數據的優勢和特點，并將其和產業進行有效結合，促進產業數字運營發展。為此，在今后的工作中，各個產業的管理者和決策者需要根據時代發展變化，對企業的未來發展方向進行更新和調整，及時開發和利用大數據技術，在滿足企業自身發展要求的基礎上，更多地參與和實踐商業智能及數字化運營的實現。

參考文獻：

[1]錢丹丹，周金海.基于大數據的商業智能在電商數據分析中的應用[J].電子商務，2019（04）：29-30+96.

[2]劉晶.商業智能在電網數據分析中的應用[D].云南大學，2012.

[3]錢丹丹.基于大數據技術的中藥飲片企業商業智能系統的應用研究[D].

[4]秦芳，高軼，孫仁峰，etal.基于大數據的商業智能在醫院門診管理中的設計應用[J].中國數字醫學，2015，10（011）：93-95.

作者簡介：宋曉晴（1984- ），女，武漢城市職業學院財經學院講師，武漢大學訪問學者，主要研究方向：網絡消費者行為、商務數據分析;劉坤彪（1981- ），男，碩士研究生，武漢城市職業學院財經學院教師，講師，主要研究方向：電商運營及商務數據分析