大数据时代电子商务的挑战与机遇研究-毕业论文

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1、目录摘要1AbstractII第1章绪论11.1选题背景与意义11.2电子商务的发展现状21.3我国电子商务的发展阶段31.3.1电子商务的PC互联时代31.3.2电子商务的移动互联时代41.3.3电子商务的大数据时代41.4研究方法与主要研究内容5第2章电子商务的大数据时代62.1电子商务大数据时代概述62.2电子商务大数据时代的特点82.2.1数据量大82.2.2数据类型多样92.2.3数据处理速度快102.2.4数据价值密度低102.3电子商务大数据时代的SWOT分析112.3.1优势分析112.3.2劣势分析122.3.3机会分析122.3.4威胁分析13II2.4电子商务大数据时代

2、的发展前景13第3章电子商务大数据时代面对的问题与挑战163.1企业对大数据的认知程度163.2竞争情报系统的数据处理能力173.3竞争情报体系组织模式183.4相应的问题解决方案分析18第4章电子商务大数据时代的机遇204.1重构精准营销模式204.2大数据时代电商IT基础设施的变革224.3大数据处理模式224.4信息检索服务的强大性244.5处理能力快速性254.6数据分析的精准性254.7信息的安全服务25第5章阿里巴巴电子商务大数据时代实证分析275.1阿里大数据信息采集与推送275.2阿里大数据战略发展历程285.2.1数据产品战略285.2.2数据平台战略285.3阿里大数据战

3、略存在的安全隐患及解决对策29结束语30致谢31参考文献32II本科生毕业设计（论文）第1章绪论1.1选题背景与意义根据IDC机构的定义，“大数据”是指为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构类型的数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构技术，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展创新。十年之前，电影《天下无贼》中的经典对白“21世纪什么最贵？人才”被人们争相传颂；十年之后，这个问题的答案与时俱进地变为当前市场热点——数据！当然，此数据已非传统意义的数据，而是海量、爆发式增长的“大数据”。作为继云计算、物联网之后IT产业的又一次颠覆性技术浪潮，大数据被

4、人们视为智慧城市的源泉、精准营销的根基，其与传统BI究竟有何区别？未来企业应该如何挖掘海量数据背后的潜在价值？自2009年以来，从IBM、甲骨文到谷歌、亚马逊、Facebook，从IDC、Gartner到麦肯锡、普华永道、埃森哲，从《纽约时报》到《福布斯》、《财富》周刊，从《科学》、《自然》杂志到MIT《斯隆管理评论》——产业巨头的实践探索、连篇累牍的新闻报道，令“大数据”概念深入人心。顾名思义，“大数据”的精髓在于“大”，其不仅说明数据的数量庞大，还意味着数据种类繁多、结构复杂，变化速度飞快。大数据呈现三种特性：Volume（极多的数据量）、Velocity（极快的处理速度）、Variet

5、y（极繁的数据种类）。Volume指的是数据量庞大。如今有许多企业已面临单日数据量以数十、数百TB（万亿字节，1TB=1024GB）的速度增加，而近几年累加的总数据量也达到了PB(1000个TB)甚至EB(一百万个TB)等级，这样的数据量令传统的数据库不堪重负。Velocity指企业数据增加的速度越来越快。诸如移动“大数据”成就“智慧营销”产业聚焦EstateFocus35本科生毕业设计（论文）、社交网络的广泛应用，使得数据增加的速度比传统的应用程式快了很多，而在数据迅猛增生的背后，处理、分析的能力和速度必须紧跟其后加以完善。Variety则是指数据的多样性、复杂性。一方面，互联网在产生文字

6、资讯的同时，也不断产出与以往不同的数据：照片、视频、微博等；另一方面，IT遍及工作生活的每个角落，各种各样的传感器、监控器也不断产生新的数据，各种机器资讯数据的形式日趋复杂多样，从结构化数据到非结构化数据不断转化，催生了对大数据技术的强烈需求。当前，从搜索引擎、社交网络的普及，到“人手一机”的智能移动终端应用，全球互联网上的信息总量正以每年30%～50%的增速不断爆涨。人们每天在Facebook分享几亿条内容，在Twitter转发15TB信息，在淘宝浏览十亿条店铺、商品，创造上亿的成交、收藏纪录及3000多万条传感器资讯⋯⋯IDC发布的数字宇宙研究报告显示，2011年全球创造的信息数量达到1

7、800EB，如果把这些数据刻录到CD碟片中，这些碟片可环绕地球30圈。而目前这个数字还在以每年50%的速度增长，到2020年，全球每年产生的数字信息将达到40ZB（1ZB=1024EB），估计是地球上所有沙粒数量的57倍。“在大数据时代，信息将呈爆发式增长，而数据价值密度非常低，找到有价值的数据如同大海捞针，通过怎样的产品平台和方式提炼数据价值，是关乎公共事业发展和企业生存的大计，值得大家从战略角度去思索⋯⋯