大数据时代下的电子商务研究王洪军摘要：鉴于当今大数据与电子商务的有效结合，传统的方法已不能满足现在的电子商务模式，该文主要讨论了大数据要求电子商务平台的特征匹配，大数据要求电子商务平台的扩展功能和完善，以及在大数据时代，有关职能部门加强电子商务管理等方面的问题。希望为建设大数据电子商务平台建设提供有针对性的指导。关键词：电子商务大数据扩展功能信息处理数据分析电子商务（E-Commerce）是19世纪90年代随着Internet的普及而发展起来的一套交易系统。它利用国际互联网信息传递快以及覆盖地域广等特性来完成企业内部之间、企业与企业之间以及企业与消费者之间的商业联系[1]。它的出现，改变了传统的生产、销售、采购方式，实现了资源的有效配置与重新整合，减少了商品销售成本与流通环节，缩短了商品的生产周期，提高了企业的运营效率，增强了其市场竞争力。大数据是近年来出现的比较火的词汇，最初由美国人提出，近些年来我国政府也十分重视大数据建设，已将大数据技术上升为科技战略问题[2]。大数据与电子商务结合是时代和科技发展的必然趋势，大数据是加深企业创新的利器。在当今大数据时代，电子商务产生、存储与处理的数据量巨大。巨大的数据一方面给企业与消费者提供了更多的信息量，可以更为详细的了解企业和商品的信息，为消费者提供了更多的参考信息；另一方面，巨大的信息量要求更多的存储空间，以及相应的搜索查询算法，挖掘更为深层次、更有意义的信息，同时可能提供更为安全的认证。这些必然要求探索在大数据时代下电子商务平台的开发问题。1大数据要求电子商务平台的特征匹配随着大数据时代的来临，相对于传统的销售企业来讲，爆炸性增长的数据已成为电子商务企业非常具有优势和商业价值的资源，成为未来企业的核心竞争力。近年来，随着大数据资源的增长和有效利用，带来的电子商务交易额逐年走高。表1和表2给出了2008-2010年中国主要省市电子商务交易规模和所占比例。由表1和表2可以看出，随着大数据利用程度和效率的增加，中国主要商业中心电子商务交易规模和比例逐年增加，在大数据支持下电子商务的优势已经逐步显现。但同时，大数据必然对电子商务提出了更多更高的要求。以淘宝网为例，要满足三点要求。1.1强大的信息检索功能对于电子商务而言，商品种类的丰富性是其提高竞争力的重要手段与措施[3]。在大数据的背景下，商品的种类和数量等信息越来越多，同时伴随数据垃圾的增多，客户很容易受到干扰。在不增加网络和数据库硬件的基础上，开发新的程序和算法，优化网络结构，提高搜索效率。在云计算基础上的大数据处理，能够为客户提供比较全面、强大的信息检索功能，结合用户的个体差异和需求等特点，对海量数据进行搜索，从而提高搜索的准确率。同时，设计一个支持多领域动态数据集成的数据库网络系统，对数据库进行有效管理。在此基础上，对热点信息进行推荐和推送等检索服务，增加获取资源的准确性，排除垃圾信息的干扰，提高查询效率。1.2准确的数据分析能力在大数据时代，数据实时性分析已经成为电子商务最主要的着重点，其主要价值体现在详细快速的分析和利用相关信息。如果数据没有实时性作为保证，数据本身也就没有意义。根据实际需要，在尽量避免过多安装硬件的基础上，开发新的数据挖掘算法，深入分析用户的需求，挖掘深层次相关信息，准确的确定最满意的答案。利用云计算可以在较短的时间内对于较多的数据进行收集、存储以及分析与处理。1.3快速的弹性处理能力对于电子商务系统而言，拥有快速的弹性处理能力是其主要目标。特别是在大数据时代，突发访问量的增加、海量的订单以及浏览客户的增多，这些需求都不是算法本身方面所能完全处理的，必须根据客户的具体要求以及不断上涨的业务量来扩充服务器，同时增加相应的存储设备。同时，继续开发相应的具备弹性处理能力的算法，与硬件相互匹配，实行弹性的伸缩，最大限度的整合现有资源，实现资源的合理利用和充分发挥。2大数据要求电子商务平台的功能扩展在大数据时代，除了要求具有强大的信息检索功能，准确的信息分析功能以及快速的弹性处理能力之外，还必须对原功能进行扩展和完善，满足大数据对电子商务的要求。2.1加强对逆向物流的重视随着电子商务的发展，我国逆向物流的发展也在不断的发展，同国外发达国家比起来，差距还很明显。随着电子商务规模持续增长以及订单量的增多，退货量也在不断上涨。我国企业对逆向物流的重视程度不高，服务意识淡薄，致使我国逆向物流的发展受到一定障碍。电子商务逆向物流的发展，将有助于企业效率的增加，物流业的发展壮大，更有利于建立顾客的忠诚度，从而更加促进电子商务的发展。目前，我国的逆向物流存在一系列问题：商家不重视退货管理，观念跟不上去，退货标准不统一，保障制度不完善。面对上述困难，企业应该从观念上重视逆向物流的发展，加强专业