基于大数据分析技术的商业智能在电子商务数据分析中的应用
作者：宋晓晴 刘坤彪
来源：《商场现代化》2020年第20期
        基金项目：本研究系武汉城市职业学院电商多源数据融合研究团队（2020whcvcTD03）和湖北省教育厅科学技术研究指导计划项目（B2017574）的阶段性研究成果
        摘 要：在互联网技术不断发展的背景下，电子商务数据化运营应运而生。电子商务运营与推广需要充分结合大数据技术优势，整合企业和消费者消费过程中的各项数据，为消费者精准推送更符合需求的产品，从而促进电子商务产业的快速发展。基于此，本文从大数据的商业智能在电商数据分析中的应用出发，浅析相关的发展策略，为企业提升发展效率提供参考借鉴。
        关键词：大数据;商业智能;电商数据
        在传统商业发展过程中，企业所获得的各项数据主要来自销售过程中的人工记录。这些数据虽然能够在一定程度上保障相关工作的顺利开展，但人为的主观因素会对数据的记录、利用
产生一定的影响，导致后续的工作无法顺利开展。大数据技术的产生使得直接利用消费数据成为可能，可以有效避免上述问题的发生。在充分利用大数据优势的同时，还能减少不必要的人力成本投入，从而提高工作效率。由此可见：研究基于大数据的商业智能在电商数据分析中的应用具有积极的社会意义。
        一、商业智能系统的概述
        商业智能（Business Intelligence，简称：BI），这一概念最早是被Gartner Group提出。在其理念中，商业智能包含了信息搜索、管理和分析等方面的内容。从商业智能目的来看，主要是通过对商业智能模式的建立，为决策者提供更加科学的决策信息，从而使得决策者做出的各项决策和制定的规划更具整体性，能够在企业发展的过程中发挥积极的推动作用。
        从这方面来看，商业智能的概念并不是传统意义上的应用技术，其更倾向于一种解决问题的具体方案。在利用商业智能的过程中，会涉及到企业发展过程中所需要的各种有效性的数据。同时，利用相关的管理理念和技术对其进行可视化的处理，并广泛地应用到企业的生产活动中。这样的信息处理方式，使得各项数据的科学性得到了明显的增强，同时，针对企
业发展过程中的各项复杂性的信息，能够对其进行有效的整理和筛选，从而更好地方便决策者工作的开展。对于用户来讲，可视化的操作流程增强了数据的透明性，有效保障了用户的各项利益。
        在互联网技术快速发展和其应用范围不断扩大的背景下，企业在发展过程中需要对更多的数据进行处理和分析。与之而来的，便是工作难度的增加和工作流程的增长，给相关的工作人员带来了更多的技术性考验。在此背景下，大数据处理技术得以快速发展，并且由于电子商务、移动商务、融媒体、云计算等各种新兴技术的产生和发展，传统的商业系统已经难以满足现代化生产的需求。服务企业已经充分认识到时代的快速发展给行业带来的机遇和挑战，将商业系统和大数据分析技术进行有机结合，更好地推动相关工作的顺利开展已成为大势所趋。
        二、大数据的时代价值
        1.大数据内涵
        从内涵的角度来看，大数据更像是一个巨量的资料库。在该技术利用的过程中，需要利
用特定的处理模式，对相关的信息进行处理，从而有效地满足用户的各项需求。在大数据应用过程中，需要相关工作人员对此有正确的认知。大数据技术的应用意义并不是简单的指存有海量数据的数据库存储技术，其更倾向于对数据的处理和分析过程。从这方面来看，如果将“大数据”比作是一种社会性的产业，那么，如果想要充分利用该产业达到盈利的目的，必须要提高对技术的应用能力，即对数据进行“加工处理”的能力，从而达到有效生产的目的。
        2.大数据技术应用的案例
        在该技术的应用过程中，出现了一系列的优秀经验，值得相关的企业进行学习。比如：在日本的某个电力企业中，便充分结合了大数据系统的优势，推动了该企业的快速发展，使得其在激烈的市场竞争中取得了优势。从这方面来看，在大数据系统应用的过程中，能够生产出各种独具特的商业发展和服务模式，对于产业的革新和快速发展也能够产生积极的推动作用。
        如东京市某不动产管理公司在管理工作中充分结合大数据的优势，为相关用户提供更具针对性的服务。根据用户的使用状况不同，用户会接收到餐厅给予的更符合需求的优惠折扣券、旅行社优惠机票、酒店打折券等。根据相关调查和研究发现：即便是同一小区同一栋楼
不同用户，也会接收到不同信息。从该角度进行分析，这家企业还有效结合了家庭用能源管理系统的优势。在该系统中，每个用户的各项数据都能够被传输到数据库中。当企业需要对用户行为进行分析时，便可以方便的提取数据库中的各项数据进行分析。在进行用户消费行为分析的过程中，能更好地发现其消费兴趣所在，从而为其提供更具针对性的优惠服务。
        在淘宝十周年的晚会上，马云明确地指出了电子商务行业已经迎来了大数据时代。从大数据出现的优势和变化来看，这种技术已经深入人民生活衣食住行的方方面面，对于企业的生产、经营活动也产生了变革性的影响。在此过程中，相关企业的管理者只有充分认识到大数据的快速发展给企业带来的机遇和挑战，对该技术有正确的认识，并能够充分结合大数据的优势来规划未来发展，有计划的调整企业发展方针才能够保证企业的可持续发展能力。在新时代背景下，将大数据技术和产业发展进行深度融合已经成为了一件迫在眉睫的事情，企业的管理者和决策者必须要对此持有正确、科学的态度。
        在大數据技术快速发展过程中，微软公司借助技术优势，生产出一系列数据处理软件，这些软件在应用过程中能有效减少不必要的资源浪费。从微软公司进行软件开发和研究的目的来看，其初衷不仅仅是为了减少资源消耗和浪费，更重要的是能够融合时代发展观念，进行智能化的建设。
        在大数据技术发展过程中，其最明显的优势和作用便是对于企业的盈利和商业价值提高产生了积极影响。在一些国际性社交媒体软件中，比如：Facebook、谷歌等，在实际运营中都充分利用大数据技术对用户的各项行为进行分析，从而出数据背后的行为意义，对广告推送内容进行针对性的调整和优化，让用户自愿参与到消费过程中，促进企业经济效益的提升。
        三、基于传统BI体系的大数据应用设计
        从对大数据技术和商业智能系统的分析来看，将二者进行有机结合，已经成为一种不可抵挡的发展趋势。从商业智能系统的发展水平来看，在过去的发展过程中，它依托于自身技术优势有效推动了各产业的发展和经济效益提升。但是在当前阶段，传统的BI系统基于数据库技术的数据处理、存储、分析已经难以满足现代化的生产需求，尤其是海量无结构的用户数据。系统需要根据时代的发展变化和相关的要求，对于信息处理技术系统的应用策略进行更新和优化。
        大数据系统中的各项数据仍然需要借助互联网的优势实现对数据的收集、存储、整理和分析，在传统商业智能系统中虽然也包含了上述的内容，但从本质来看，二者之间存在着较
为明显的差别。基于此，本研究构建了一种新式的架构平台，充分发挥二者在经济发展过程中的积极作用，促进产业的进一步发展。
        一般来讲，在企业的发展过程中利用到的各项数据主要分为内部数据和外部数据两个方面内容。其中，内部数据主要包括了OA系统、EPR系统和一些财务管理部门提供的相关数据，在信息化的基础上组合而成。外部数据主要包括了一些在网络上的非结构化数据，在现阶段的工作中，应用最为广泛的是超文本、图像以及视频信息等。在对数据进行收集、整理和分析的过程中，不仅需要充分结合技术的优势。同时，还需要相关的工作人员具备较高的信息素养，能够有效利用自己的专业知识和数据处理技术，保障相关工作的顺利开展。
        在进行外部数据和内部数据处理的过程中，由于其内容不同、针对点不同，需要采取不同的处理方式，才能够更好地发挥数据的作用。在进行非结构化数据分析时，由于这部分数据主要被存储在分布式结构化数据库中，然而一些传统型的数据则主要分布在关系型数据库中。在最后的数据处理时，需要将其进行整合，进行数据集成化处理。
        四、数据采集方式
        现阶段三种主要的数据收集来源分别是系统日志收集、网络数据收集、数据接口收集。其中，日志数据收集主要是利用了各种信息设备的日志记录功能，在设备发挥其积极作用的同时会对用户的各项行为进行追踪和记录，并生成相关的日志文档。这些文档被包含在各个子系统和主系统中，当有迫切工作需要时，它们会被自动传输到中央数据库中，以便相关工作的顺利开展。其中，在进行数据信息获取的时候，主要会利用到RESTAPI的方式对常用的商业数据进行处理和分析。网络数据收集则主要是充分发挥互联网技术优势，会结合HTTP网络协议，进行仿真模拟，利用其中的统一资源定位器，结合网络爬虫技术访问相关web网页，从而实现对数据的有效收集和整理。但从实际应用情况来看，这种传统式的技术面对大数据背景下的生产需求已经显得有些力不从心了。为此，需要将其和因特网上的域点进行连接，为相关的用户提供其所需要的各项数据和信息。数据接口收集是指通过协调业务相关企业的软件厂商，由软件厂商提供数据接口，实现数据采集。
        五、中药饮片企业电商数据应用案例分析
        1.中药饮片企业发展状况
        以中药饮片企业为例，在進行中药饮片的生产过程中，由于生产销售过程较为复杂，并
且所涉及的药品信息内容众多，对管理工作的顺利开展产生了较大阻碍。调查发现：在当前阶段的发展过程中，中药饮片、中药材、中成药被称之为中药三大组成部分，中药饮片企业的各项数据其实已经全面实施了GMP认证，可以将其视为摆脱中药行业限制的新机遇。
        在经济快速发展和时代不断变化中，GMP的认证方式和要求也从根本上发生了急剧的变化。虽然中药饮片企业的发展水平和经济效益实现了快速增长，对于整个中药行业的发展也产生了积极作用，但从中药饮片的来源来看，在生产和加工制造过程中，在很大的程度上仍然在维持传统方式，这对于产业的进一步发展产生了一定程度的抑制作用。从另一方面来看，GMP认证方式也发生了改变，现有的生产方式已经很难满足GMP的认证要求和发展要求。因此，相关企业需要充分认识到这一挑战，对自己的生产行为进行及时调整，才能保证相关工作的可持续发展，实现经济效益的可持续增长。数据可视化设计案例
        2.K—Means算法
        k均值聚类算法（K-means Clustering Algorithm）是当前被广泛采用的一种迭代求解的聚类分析算法。它主要是通过分类的方式，将整个系统的不同实体划分为具体的聚类。在进行划分的过程中，需保障各个聚类之间具备较高的相似性，同时保证不同集之间存在一定
的差异性。
        在进行具体的操作过程中，需要按照严格的处理流程进行。首先需要明确一个固定的质心，主要是通过随机挑选的方式，决策者在众多的数据中心点中随机挑选一个质心。在确定好质心的位置之后，利用一定的计算机算法对各个质心和数据点之间的距离进行测量和分析。同时还需要将这些数据点分化为工作开展所需要的簇。在完成了上述的操作之后，根据第二步中所测出的数据点，对新的质进行确定和测量，最终完成数据的读取工作。

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