大数据时代下电子商务数据管理.docx

大数据时代下电子商务数据管理 在大数据时代，电子商务数据管理面临着机遇和挑战。本文旨在通过分析电子商务数据管理方法，结合数据和管理策略，构建新时代电子商务大数据新型服务模式。 大数据时代的到来改变了人们对数据的认识和态度，电子商务作为大数据产生的主要来源之一，其发展状态及趋势越来越被人们所关注。电子商务数据每年增长约 60%，但数据利用却不足 5%，人们迫切希望通过数据的力量来解决一些发展道路上遇到的瓶颈问题。数据的价值逐渐被人们所重视，数据的客观性、真实性、可靠性为电子商务的数据服务提供了坚实的“物质基础”，继而发展成为一种产业。 因此，本文对大数据时代电子商务数据管理的研究具有重要意义。 一、数据存储方式 传统的数据存储模式已经不能够应付规模庞大的数据流。存储设备的成本增加，数据洪期的不预定型，结构化数据与非结构化数据混杂等因素让存储不得不做出彻底的变革。虚拟化技术主要利用软件实现对存储资源的控制，根据实际需要可以将软件安装在相应的硬件设备之上。为提高一些性能较为低下的设备利用率，可以通过网络将这些设备连接起来，作为数据存储的载体。例如 San 系统，集群系统。San系统与集群系统都可以实现数据共享和访问，并可以对存储空间进行自由的扩展，但是 San 系统可以支持不同客户端的操作系统，扩展范围更加广泛，运用更加灵活。 二、数据读取方式 现阶段，电子商务的数据存储方式大多依靠广泛使用的关系型数据库。关系型数据库采用关系模型，在结构上更容易理解，而其使用的数据库操作语言 SQL 也广泛被人们所接受。然而，随着电子商务的飞速发展，数据量的巨增，给关系数据库的 I/O 端口造成了很大的压力。在对数据的查询操作上，尤其是一些大表的嵌套查询，效率非常低。 近年来，非关系型数据库及分布式存储的出现可以解决传统关系型数据库存在的问题。NoSQL 数据库是为了解决大规模数据集的管理，包括对数据的存储及并发控制。而数据的多样化，非结构化等难题，给大数据处理及分析带来了挑战。现在 NoSQL 类型有很多，且各自拥有各自的技术优势，数据管理者要结合自己的需求选择好合适的NoSQL 数据库，才能体现非关系型数据库具备的优势。 三、数据分析方式 大数据时代下，人们对数据的态度有了很大改变，对数据的研究由追寻因果向数据相关性转变。然而，对于电子商务来说，需求关系的分析是电商市场一个重要因素，仍然不可或缺。电子商务数据包含了客户的基本信息、消费信息、商家的产品信息、金融交易信息等结构化或非结构化数据。 对电子商务数据的分析可分为几个方面： （1）流量数据分析，包含了对电子商务网站的流量，点击率等数据的分析。流量的大小可以反映商品的推广程度，但是，为检测一些为提高点击率的恶意、虚假行为，需要对流量来源等数据进行分析，确保点击率能真实反映产品推广程度。 （2）网站数据分析，网站数据最能反映商品宣传的效果。网站到达率，二跳率，pv/ip 值等数据都可反映商品宣传的效果。 （3）用户行为数据分析，用户行为数据可以反映用户的偏好、兴趣爱好、购买习惯等信息，为电子商务提供了重要的决策依据。 （4）商家数据分析，商家数据可以反映商品的库存、销售情况、物流信息等，为电子商务提供了重要的决策依据。 大数据时代下电子商务数据管理的研究具有重要意义。通过对数据存储、读取、分析方式的研究，可以更好地解决电子商务数据管理的困境，提高电子商务的发展效率和服务质量。