大数据处理对电子商务的影响有哪些？

企业数字化管理硕士专业旨在培养具备现代企业数字化管理理论知识与实践技能的高层次、应用型人才。主要学习内容包括以下几个方面：

1 信息技术基础知识：掌握计算机及相关技术，熟悉网络技术和数据库管理系统等基础知识。

2 企业数字化管理基础：学习企业数字化管理的理论、模型和方法，包括数字化转型、信息化战略管理、大数据分析、人工智能、物联网等。

3 企业运营管理：学习企业资源规划（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等企业管理系统的建立和应用。

4 信息系统开发与管理：学习软件开发生命周期，熟悉项目管理、软件测试、配置管理等。

5 数据科学与分析：学习数据挖掘、机器学习、人工智能等前沿技术，了解如何利用数据分析来提高企业经营管理效率。

6 电子商务：学习电子商务的基本概念、技术和应用，了解电子商务在企业数字化管理中的作用。

7 法律和伦理问题：学习有关数字化管理和隐私保护等法律、道德和社会问题，以便合法、合规、合理、高效地运用信息化技术。

通过掌握以上学习内容，毕业生可以在企业数字化转型过程中扮演重要的管理角色，推动企业数字化转型的进程。

客户管理系统CRM系统之中国实施CRM的难点

目前,之所以CRM在中国企业尤其是中小企业中成功实施的例子甚少,是因为还存在诸多阻碍实施的因票,主要有以下几方面。

一、实施成本过高、周期长

CBI Research调查的结果显示:认为实施CRM所需费用过高的企业最多,占所有被调查企业的37%,有5%的企业认为CRM的实施周期长,难以在短时间内见效。

国外企业实施CRM系统动辄上百万美元,要花几年时间,并且在簿划、选购和实施过程中都有专业咨询机构支持,这对于占中国85%以上的中小企业来说是不现实的。国内中小企业渴望有一种低成本、见效快、方便今后进一步扩展的解决方案。在今天的中国CRM市场中,考虑到这一国情,在CRM市场中建立了成本较低,实施快速的CRM形象。但是中小企业在实施CRM项目时也应该要根据企业的实际情况来分析、决策,进行详细的需求分忻、限确的定位。根据企业的销售与服务特点,选择不同的专项应用启动CRM的实施。

二、实施达不到理想效果

CBI Research的调查结果显示:占26%的被调查企业认为对CRM缺乏了解,担心CRM的实施过程复杂,担心与当前业务不能很好衔接,会像也曾喧嚣一时的ERP一样,迄今为止仍只是在极少数企业中得到应用见效果并不理想。

在过去的CRM的实施中,决定ERP实施成败的根本,是企业的业务流程重组ERP是否与信息系统相协调。这一宝贵的经验同样可以运用在CRM的实施中,如果不能将业务流程与信息系统运用相匹配,就很难发挥出信息资源的价值,也往往让企业的投资落入“有去无回”的“黑洞”。在这一点上,很多公司吸取以往的经验,立足于当前企业的需求,在与信息系统相协调以及整个CRM实施过程都进行了系统化的改善,使企业在掌握简单的 *** 作之后便能应用自如。

三、缺乏优秀的CRM咨询机构

有24%的被调查的企业认为目前未实施CRM的原因是缺乏专业咨询机构的支持协助,实施CRM的企业往往遇到很多风险。例如:

(1)一些现成的CRM软件现在或升级后与企业原有信息系统不能很好地集成,影响到企业各部门共享客户信息。

(2)委托开发CRM项目前双方的磋商中,开发商对实施目标、功能、要求等理解不够,影响整个项目的功能实现程度和CRM推进的时间,进而直接影响项目的成败。

(3)开发团队的组建不善,缺乏管理,CRM项目实施中没有严格的业务规划、设计、技术选择、测试与交付等开发管理过程,经常出现一些过失。

企业实施CRM过程中还会碰到不少困难,例如:在实施CRM项目之前需要进行业务流程再造,对原有业务流程是调整、增加新功能,还是全部放弃从零开始,决定了CRM这一新的管理模式能否真正有用武之地,需要专业咨询机构给予指导。

四、人的认识不够

有8%的被调查企业认为内部人员素质偏低,缺乏CRM的管理意识使目前在国内推广CRM难度加大。只有占调查样本量15%的企业感觉比较了解CRM;64%的企业只是听说过CRM,对CRM的内涵不太了解;还有21%的企业根本没有听说过CRM。这说明:一方面国内企业特别是中小企业内的管理者大多都被具体事务所困扰,较少有专门的时间去学习,导致对新的管理理念、思想与模式的发展变化缺乏更多的了解;另一方面则表明当前的“CRM热”还只是局限在媒体圈子或是IT行业这一很小的范围内,还应加大宣传和推广的力度。

问卷调查还显示,在竞争的激烈和市场的快速变动中,国内中小企业的管理者往往更天注短期内带来效益增长的业务而不太重视内部管理的规范调整与优化。而CRM项目的实施与否和成败很大程度上取决于企业的管理者。因此,在CRM实施前管理者首先要进行前期的培训。CRM项目的实施更需要全员的共同参与和努力,在实施CRM之前,企业全体员工都要意识到客户关系管理首先是一种管理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。

五、企业1T基础设施较差

尽管CRM实施中有些功能的实现可以不需要太高的信息技术水平,但目前作为处于信息化程度的最上层的CRM,要想获得全面推广、实质性的发展,必须有牢固的IT基础。当然可以根据实施CRM的程度来确定企业的IT基础需求,在实施CBM的过程中再逐步补充完善IT基础设施。如果在企业IT基础较差的情况下来启动CRM,即便选择再好的软件供应商和咨询公司,也无法取得预期的效果。

总之,目前国内企业推广实施CRM的确存在着不少困难和风险,但是,根据在全国22个省会城市的分支机构对有关企业应用CRM的情况进行的问卷调查结果显示,被调查人员中表示CRM市场前景乐观,并且是企业提升核心竞争力必由之路的占了66%;认为CRM可能成为市场主流也有可能只会在为数不多的企业中得到应用的占到34%:认为现在企业没有必要去关注和实施的几乎没有。可见,几乎所有的企业都认同CRM的管理思想与系统的价值,其市场前景较为乐观。

任何企业都需要CRM使其运作更有效率。通过CRM采用主动式客户服务的企业都获得了明显的回报,其销售收入增加了5%—20%不等。国内的CRM刚刚起步,虽然已有个别企业已经进入了CRM的实践进程,但中国的CRM市场基本上还处在教育与培育的“初级阶段”。

电子商务：通俗来说就是企业通过网络,把线下的业务移到线上去开展,完成商品或者服务的销售交易。\x0d\大数据：指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。\x0d\近几年来，互联网产业高速发展，很多传统企业通过电子商务，开展网络营销，线上产生交易的数据量是线下无法比的，因而就产生了处理巨量资料，也就是大数据的急迫需求，解决不好，就成为电子商务发展的瓶颈。反之，大数据处理的成功发展，也促进了企业加速开展电子商务，为互联网产业的发展注入新动力。\x0d\一、大数据处理模式\x0d\在电子商务领域内，信息的大批量处理如果是以PB、EB、ZB为计量单位，则这些信息就构成了大数据。以往的计算机处理模式已经很难对这些大数据进行高效率的处理，势必会影响电子商务的总体发展。因此对大数据时代的计算机处理模式进行革新是获得电商行业整体突破的基本保证。传统的数据处理模式是数据库集群模式，大数据处理模式的基本要求是建构云计算MapReduce处理体系，使信息的分解处理和结果合并成为可能。\x0d\(一)数据库集群模式\x0d\集群模式的基本运行原理是将同一种应用程序通过不同的工作方法相互协调共同完成，在面对客户端的数据请求时，为其提供单一映像，并将这些映像通过一定的连接技术和方法与硬件系统进行连接，整体上建构一个松散耦合的集合。简单来说，数据库集群模式实现了数据库技术和集群技术的结合。数据库集群模式的运行较为平稳，具有多方面的技术优势，例如强大的靠扩展性、整体的可靠性等等。\x0d\但是在面对大数据处理时，数据库集群也表现出了一定的缺陷。这些缺陷主要包含以下方面：第一是可扩展性补不强。如果系统功能节点的硬件基础设施选择的是Pc服务器，那么将会出现系统线缆繁杂、硬件高度复杂化和架设安装难度大等问题，对其扩展性造成了一定的限制;第二是数据通信受限。目前运行高速互联网的必备条件是将PCI插槽与主机进行连接。但是PCI的数据传送能力有限，不能满足节点间的数据通信要求;第三是提升空间小。这种空间主要是指数据库数据集的可扩展空间，在进行数据处理时如何解决系统的安全性、运算速度和可扩展性是数据库集群模式要面对的重要问题。此外，数据库集群模式还存在兼容性、可靠性、容错性、对异质条件支持能力等方面的局限性。\x0d\(二)MapReduce框架\x0d\云计算构架主要是由低端服务器进行大规模集群构成的数据处理技术，在数据存储容量和数据处理能力上具有绝对的优势。由于云计算平台在运行中的可靠性和可扩展性等功能，目前众多的大型企业或单位都将其作为web搜索和大数据分析的主要平台，如中国移动、淘宝、网易、百度等等。MapReduce框架主要包含三个方面的内容，即并行编程模型MapReduce、分布式文件系统(HDFs)、并行执行引擎。\x0d\MapReduce的设计是由google完成的，主要是进行大数据集的计算处理工作，代表了分析技术的整体发展状态。MapReduce在进行数据处理时，先将对象进行抽象化处理，使其以映射和化简 *** 作对的形式呈现出来，其中映射部分进行数据的过滤，化简部分进行数据的聚集工作，在工作中均以良好的界面进行管理工作。对MapReduce计算过程进行分解，可以将其工作原理理解为将大数据集进行解构，解构之后的结果是形成了数量众多的小数据集，通过集群节点对这些小数据集进行分别处理，由此得出中间结果，将这些结果通过节点进行合并，就可以得出对整个大数据集的处理结果。\x0d\二、大数据时代电子商务IT技术设施的革新\x0d\IT基础设施是保证电子商务系统运行的前提，对其进行技术革新能够使其快速适应电子商务大数据时代。在后互联网技术时代，电子商务企业广泛采用的IT基础设施一般是PC服务器。随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强，电子商务企业对于IT基础设施的革新正朝着小型化和集群化方向发展，与此同时，电商企业还需要不断地投入大量的人力和技术实现IT基础设施的维护、升级和更新。\x0d\(一)数据仓库的发展\x0d\从近期对电子商务信息处理数据的研究可以发现，在系统运行中出现的大数据仍在以惊人的速度发展和增长，其特点也表现为明显的分布式发展和异构性趋势。传统的数据库如具备一般数据处理功能和信息分析技术的数据库以及BI技术已经很大程度上不能满足PB级的数据量处理要求。这种大规模数据的发展促使电子商务数据仓库系统出现了非常明显的变革，也即是数据量数量级不断上调，目前已经实现了由TB向PB的迈进，并且仍呈现出爆炸性的增长态势。\x0d\根据对现今电商数据量发展状况及趋势的研究，可以发现电子商务数据仓库将会呈现以下特点：第一，未来两年电商数据仓库的最大数据量将会达到甚至超过1OOPB，并且其增长速度也将呈现出前所未有的变化，远远超过摩尔定律;第二，对数据的分析方式实现质的变化，将从常规化分析向深度化分析转变;第三，中低端硬件组成的大规模集群硬件平台将会代替高端服务器构成的基础设施硬件支持平台，基础设施进一步向集群化发展;由于硬件系统的革新将会对并行数据库产生了重要影响，使其规模不断扩大，由此带来的成本也将逐渐增长。总体来讲，目前电子商务将会出现大规模革新的直接因素是数据量的大规模增长和深度分析的现实要求。\x0d\(二)云计算构架\x0d\云计算构架是一种针对分布式网络计算而设计的新型数据处理模式，在应用中已经表现出了良好的适应性。在网络环境中进行计算、存储、软件等在线服务时较传统构架有显著的性能提升。在目前应用于电子商务领域内的云计算构架来讲，其具备了以下特征：按需自助服务(onDemandself-service)、可度量服务(measuredservice)、池化资源(resourcepooling)、泛化网络访问((broadnetworkaccess)以及快速d性(rapidelasticity)。\x0d\三、大数据处理对电子商务的影响\x0d\云计算的发展历史并不长，首次引入云计算技术的是淘宝网，其所有交易都是基于自建系统完成的，而阿里云也成为我国首家开展云计算供应的公司。云计算对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用，主要影响表现在以下方面。\x0d\(一)信息检索能力\x0d\电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。\x0d\云计算的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示，其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外，云平台还具有信息推荐功能，根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示，提高了交易的针对性和检索效率。云计算性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上，解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题，使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输入的语言进行迅速的反映，并能准确地提供用户所需耍的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量，使用户满意度得到了很大的提升。\x0d\(二)d性处理能力\x0d\电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的d性处理能力，并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的，而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的，这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的，这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。\x0d\云计算技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力，使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数量级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换，而且能够以比较低的成本享用云计算存储处理信息服务，在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了d性处理能力的实现，使资源达到了最优化配置。\x0d\(三)信息处理安全性能\x0d\网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战，由于其结构复杂，数量巨多，并且大多是具有敏感性的信息，很容易成为网络攻击的目标。\x0d\大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估，使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象，并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。云计算技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务，并将这些信息托管在云端，为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。\x0d\四、大数据处理的发展趋势\x0d\信息技术的发展历史并不长远，但是在每个发展阶段都会出现具有标志性的技术类型和产品。在目前，信息技术的热点以及将会对信息产业产生重大影响的无疑是云计算技术和大数据处理f司题。在电子商务环境中大数据处理将会发展出更多强大和多元的功能，具体发展趋势有以下几点。\x0d\(一)大数据处理服务和产品的多样化\x0d\目前电子商务平台的服务和产品正在向着多元化的方向发展，除了电商企业之外，政府机构、大型集团企业、行政事业单位等都加入或正在加入构建云环境下的数据处理服务平台，并且可以实现对没有充足IT能力的小型电子商务企业进行服务和产品的输出。\x0d\(二)新型的电子商务运营模式\x0d\云计算的出现不仅对IT技术设施进行了大规模和深度的革新，同时其带来的众多产品如长尾效应、经济效应、众包、个性化服务等对于经济学概念的再认知也产生了重大的影响。这些变革有助于盈利性企业的经营模式做出重大的调整，进而加快了向服务经济社会发展的步伐。随着信息技术的进一步发展和现有技术的逐步完善，传统经济模式必将会受到严重的冲击，商业模式也会随之产生整体性的变动甚至是根本性的改变，并且在变化中不断进行新技术、新方法和新思路的探索。\x0d\(三)IT设施将成为企业核心竞争力的重要组成部分\x0d\企业的核心竞争力包含多方面的内容，但可以确定的是都是对企业发展具有重大影响的因素。随着现代信息化时代的发展和信息技术在各个领域内的广泛使用，企业成产、管理、经营等模块的信息化将会对企业能否适应社会的发展以及在日益激烈的市场中保持其竞争力产生举足轻重的作用。通过对IT基础设施进行引进和革新，能在最大限度内实现资源的最佳配置，提高生产质量和效率，降低企业运营成本，提升企业的整体管理水平。特别是对于信息技术依赖程度高的电子商务企业，云计算构架和大数据处理技术的可扩展性相当可观，为海量信息的存储、整合和管理提供了安全可靠的环境，通过IT基础设施的技术优势，为突破电子商务行业的发展上限提供了可能。

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