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摘 要：随着信息化的持续发展，人们的生活方式已经发生了巨大的改变。在消费购物方面，人们越来越多的选择网上购物，通过大数据对自己所需的商品信息进行了解掌握。在商业领域，大数据表现出了显著的优势，使得商业智能也获得了越來越多人的认可。本文将深入研究基于大数据的商业智能在电商数据分析中的应用。
关键词：大数据 商业智能 电子商务 数据分析
前言：商业智能是一种综合了数据仓库、联机分析以及数据挖掘等技术的解决方案，主要应用于信息搜索、管理反以及分析等领域，为企业决策提供支撑。在信息时代下，互联网的发展使得人们接触到的数据量大幅度增加，同时数据结构也变得更加复杂，这对数据处理带来了巨大的挑战，推动了大数据的发展。在电子商务领域，为了更好的进行数据分析，越来越多的企业开始引入商业智能，为大数据分析提供平台。
1商业智能概述
商业智能的本质是将企业信息系统中存储的数据转化为有用的信息，在这一过程中涉及到了数据仓库、联机分析处理（OLAP）以及功数据挖掘等技术的应用。商业智能应用的过程中，首先是发现具有价值的知识数据，将其通过一定的转化、重构，加载到数据仓库中。之后利用数据挖掘工具、查询分析工具、OLAP工具等对信息进行处理后应用于企业决策中，提高企业决策质量水平。简单来讲，商业智能能够帮助企业决策层对企业业务数据进行全面细致的分析，继而有针对性对企业业务进行调整。
商业智能涉及到了的核心技术主要有三种，分别是数据仓库（Data Warehousing）、联机分析处理（Online Analytical Processing）以及数据挖掘（Data Mining）。其中数据仓库技术是指将企业内外部信息以操作型数据成立中心数据库或是集成多个异构的数据源，经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）、装载（Load）等一系列程序最终集成到OLAP。为了从数据仓库中找出具有价值的信息和知识，就需要使用到数据挖掘技术，基于一定的挖掘算法从没有规则的信息中发现具有潜在价值以及规律性的内容，供用户从多个维度进行信息查询。基于上内容，我们可以将商业智能看作是一个解决方案。如下图所示为商业智能的概念性架构。
2商务智能和电子商务的关联分析
在当前时代背景下，大数据的产生和应用已经成为一种主流趋势，其种类丰富、来源广泛的特征使得其呈现规模也十分庞大。目前，大数据的来源渠道主要有四种，分别是企业内部系统数据、互联网数据、物联网数据以及传感器数据。其中大部分都是非结构和半结构化数据，在类型表现上也存在巨大的差异性，包括音视频、图片、模型、文档等，且不同类型的数据之间常常会表现出一定的关联性。在电子商务领域中，数据获取的来源包括消费者的搜索、浏览轨迹、交易数据、商品购买频率等，在对这些数据进行采集和处理分析应用的过程中必然需要使用到大数据技术，因为此类数据的碎片化特征较强，只有通过大数据技术才能实现对数据的高效处理。由此可见，在电子商务中，大数据技术已经成为数据处理最主要的方式。
大数据的兴起推动了商业模式的变革，电子商务因此而获得了快速的发展。商业智能可以起到优化企业内部结构的功能，为企业资源优化配置提供参考支撑，降低企业业务开展过程中面临的运营风险。相较于传统的商业智能，基于大数据技术的商业智能消除了只能批量处理信息数据的弊端，弥补了企业内部存在的管理真空，确保企业的管理层可以对企业运营情况实现动态掌控，如此就可以有针对性的进行资源的配置，降低企业的运营成本，实现利润水平的提升。
基于大数据的商业智能在进行数据处理时采用的方式主要有四种，分别是实时分析、离线计算、分布式运行以及不断向数据靠近。基于商业智能系统，企业的管理层可以对各类商品的销售情况进行了解掌握。以沃尔玛为例，其已经与国内多家供应商之间建立了电子信息交换渠道，实现了线上自动化采购，大幅度的降低了成本投入，同时也提高了采购的效率和质量。在沃尔玛的商业职能系统中会实时显示产品规格、款式、颜色、运输信息、订货信息等数据，将货物生产、加工以及运输的整个流程压缩在十天以内，使得所有门店的商品需求都可以在短时间内得到满足。
除此之外，亚马逊同样建立了商业智能系统，并利用系统的预测发货模式，对所有客户的需求信息进行整理、分类，基于其消费习惯以及需求情况提前发货。在客户付款后，快递站会在第一时间将相应的货物发出去，这样就可以有效节省了将货物运输到快递站所需的时间，使消费者能够快速得到货物。在对用户需求进行判断分析的过程中，商业智能系统主要分析挖掘的数据有订单信息、商品搜索记录、愿望清单、消费者的购物车、消费者鼠标停留过的商品记录等。除此之外，在货物发出之后，商业系统还能通过传感器对物流运输车辆进行实时跟踪，为司机规划出具体的路线，在降低运输成本的同时缩短运输时间。
3基于大数据的商业智能在电商数据分析中的作用
3.1为企业运营优化提供支撑
在大数据时代下，企业对数据处理提出了更高的要求，基于大数据的商业智能可以为企业提供更加高效的数据处理方式，促进企业的运营优化。商业智能在保障高效率数据处理的同时，还可以满足客户的需求，有助于企业市场竞争力的提升。大数据具有容量大、种类多、速度快、复杂性高、价值密度低等特征，因此大数据处理技术相较于传统数据技术具有更加显著的优势，将基于大数据的商业智能应用于电子商务数据分析中，可以帮助企业掌握客户需求结构，并在此基础上进行准确的市场定位，使企业产品获得良好的销售。受此影响，企业会尽快完成对内部分工、组织机构的调整优化，以便更好的适应先进的管理理念，保障企业发展能够跟上时代步伐。总体上来看，基于大数据的商业智能为电子商务企业发展同时带来了机遇和挑战。而想要获得更多具有价值的信息数据，就需要企业对内部资源进行整合，同时关注市场环境的变动。
3.2实现企业决策的智能化
在云消费时代下，电商企业的运营发展需要大量的数据作为支撑，因此企业在日常经营的过程中要注意信息的整合、存储，尤其是销售数据，可以帮助企业掌握销售的规律，促进销售量的提升。企业在开展商业活动的过程中，一定要以客户为中心，对客户进行认识了解。基于大数据的商业智能系统的引入改变了传统的销售模式，因为消费者更倾向于选择网络购物，因为它价格更加透明，且突破了时空的限制，具有更强的方便快捷性。企业利用电子商务平台进行产品销售的过程中，可以通过智能系统进行需求分析，根据商业活动主题确定用户需求。之后数据仓库的建模对活动框架进行建构，通过企业数据的筛选和抽取进行数据分析。在商业智能的帮助下，企业的决策能力可以获得大幅度的提升，企业管理者可以有针对性的对活动运营进行改进，降低企业承担的风险，这种灵活性是传统商业智能所不具备的。
结语
综上所述，在互联网信息技术高度发展的当下，人们越来越多的采用网络购物的模式，极大的推动了电子商务的发展。在这样的背景下，基于大数据的商业智能可以帮助企业更好的了解消费者的需求，进而做出科学的决策，提高企业运营方案的可靠性，获取更高的经济效益。
参考文献：
[1]周星. 基于大数据的中小型电商企业精准营销研究[D].南华大学，2018.
[2]余文俊. 电商大数据实时数据看板的设计和实现[D].上海交通大学，2017.
[3]王露. 基于大数据应用的电商质量监管策略研究[D].西安科技大学，2017.
[4]吴玉婷. 连锁零售业电子商务大数据发展研究[D].云南大学，2015.
[5]陈思桐. 基于大数据的电商企业核心竞争力研究[D].上海工程技术大学，2015.
[6]钱丹丹，周金海. 基于大数据的商业智能在电商数据分析中的应用[J]. 电子商务，2019（04）：29-30+96.
关键词：大数据 商业智能 电子商务 数据分析
前言：商业智能是一种综合了数据仓库、联机分析以及数据挖掘等技术的解决方案，主要应用于信息搜索、管理反以及分析等领域，为企业决策提供支撑。在信息时代下，互联网的发展使得人们接触到的数据量大幅度增加，同时数据结构也变得更加复杂，这对数据处理带来了巨大的挑战，推动了大数据的发展。在电子商务领域，为了更好的进行数据分析，越来越多的企业开始引入商业智能，为大数据分析提供平台。
1商业智能概述
商业智能的本质是将企业信息系统中存储的数据转化为有用的信息，在这一过程中涉及到了数据仓库、联机分析处理（OLAP）以及功数据挖掘等技术的应用。商业智能应用的过程中，首先是发现具有价值的知识数据，将其通过一定的转化、重构，加载到数据仓库中。之后利用数据挖掘工具、查询分析工具、OLAP工具等对信息进行处理后应用于企业决策中，提高企业决策质量水平。简单来讲，商业智能能够帮助企业决策层对企业业务数据进行全面细致的分析，继而有针对性对企业业务进行调整。
商业智能涉及到了的核心技术主要有三种，分别是数据仓库（Data Warehousing）、联机分析处理（Online Analytical Processing）以及数据挖掘（Data Mining）。其中数据仓库技术是指将企业内外部信息以操作型数据成立中心数据库或是集成多个异构的数据源，经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）、装载（Load）等一系列程序最终集成到OLAP。为了从数据仓库中找出具有价值的信息和知识，就需要使用到数据挖掘技术，基于一定的挖掘算法从没有规则的信息中发现具有潜在价值以及规律性的内容，供用户从多个维度进行信息查询。基于上内容，我们可以将商业智能看作是一个解决方案。如下图所示为商业智能的概念性架构。
2商务智能和电子商务的关联分析
在当前时代背景下，大数据的产生和应用已经成为一种主流趋势，其种类丰富、来源广泛的特征使得其呈现规模也十分庞大。目前，大数据的来源渠道主要有四种，分别是企业内部系统数据、互联网数据、物联网数据以及传感器数据。其中大部分都是非结构和半结构化数据，在类型表现上也存在巨大的差异性，包括音视频、图片、模型、文档等，且不同类型的数据之间常常会表现出一定的关联性。在电子商务领域中，数据获取的来源包括消费者的搜索、浏览轨迹、交易数据、商品购买频率等，在对这些数据进行采集和处理分析应用的过程中必然需要使用到大数据技术，因为此类数据的碎片化特征较强，只有通过大数据技术才能实现对数据的高效处理。由此可见，在电子商务中，大数据技术已经成为数据处理最主要的方式。
大数据的兴起推动了商业模式的变革，电子商务因此而获得了快速的发展。商业智能可以起到优化企业内部结构的功能，为企业资源优化配置提供参考支撑，降低企业业务开展过程中面临的运营风险。相较于传统的商业智能，基于大数据技术的商业智能消除了只能批量处理信息数据的弊端，弥补了企业内部存在的管理真空，确保企业的管理层可以对企业运营情况实现动态掌控，如此就可以有针对性的进行资源的配置，降低企业的运营成本，实现利润水平的提升。
基于大数据的商业智能在进行数据处理时采用的方式主要有四种，分别是实时分析、离线计算、分布式运行以及不断向数据靠近。基于商业智能系统，企业的管理层可以对各类商品的销售情况进行了解掌握。以沃尔玛为例，其已经与国内多家供应商之间建立了电子信息交换渠道，实现了线上自动化采购，大幅度的降低了成本投入，同时也提高了采购的效率和质量。在沃尔玛的商业职能系统中会实时显示产品规格、款式、颜色、运输信息、订货信息等数据，将货物生产、加工以及运输的整个流程压缩在十天以内，使得所有门店的商品需求都可以在短时间内得到满足。
除此之外，亚马逊同样建立了商业智能系统，并利用系统的预测发货模式，对所有客户的需求信息进行整理、分类，基于其消费习惯以及需求情况提前发货。在客户付款后，快递站会在第一时间将相应的货物发出去，这样就可以有效节省了将货物运输到快递站所需的时间，使消费者能够快速得到货物。在对用户需求进行判断分析的过程中，商业智能系统主要分析挖掘的数据有订单信息、商品搜索记录、愿望清单、消费者的购物车、消费者鼠标停留过的商品记录等。除此之外，在货物发出之后，商业系统还能通过传感器对物流运输车辆进行实时跟踪，为司机规划出具体的路线，在降低运输成本的同时缩短运输时间。
3基于大数据的商业智能在电商数据分析中的作用
3.1为企业运营优化提供支撑
在大数据时代下，企业对数据处理提出了更高的要求，基于大数据的商业智能可以为企业提供更加高效的数据处理方式，促进企业的运营优化。商业智能在保障高效率数据处理的同时，还可以满足客户的需求，有助于企业市场竞争力的提升。大数据具有容量大、种类多、速度快、复杂性高、价值密度低等特征，因此大数据处理技术相较于传统数据技术具有更加显著的优势，将基于大数据的商业智能应用于电子商务数据分析中，可以帮助企业掌握客户需求结构，并在此基础上进行准确的市场定位，使企业产品获得良好的销售。受此影响，企业会尽快完成对内部分工、组织机构的调整优化，以便更好的适应先进的管理理念，保障企业发展能够跟上时代步伐。总体上来看，基于大数据的商业智能为电子商务企业发展同时带来了机遇和挑战。而想要获得更多具有价值的信息数据，就需要企业对内部资源进行整合，同时关注市场环境的变动。
3.2实现企业决策的智能化
在云消费时代下，电商企业的运营发展需要大量的数据作为支撑，因此企业在日常经营的过程中要注意信息的整合、存储，尤其是销售数据，可以帮助企业掌握销售的规律，促进销售量的提升。企业在开展商业活动的过程中，一定要以客户为中心，对客户进行认识了解。基于大数据的商业智能系统的引入改变了传统的销售模式，因为消费者更倾向于选择网络购物，因为它价格更加透明，且突破了时空的限制，具有更强的方便快捷性。企业利用电子商务平台进行产品销售的过程中，可以通过智能系统进行需求分析，根据商业活动主题确定用户需求。之后数据仓库的建模对活动框架进行建构，通过企业数据的筛选和抽取进行数据分析。在商业智能的帮助下，企业的决策能力可以获得大幅度的提升，企业管理者可以有针对性的对活动运营进行改进，降低企业承担的风险，这种灵活性是传统商业智能所不具备的。
结语
综上所述，在互联网信息技术高度发展的当下，人们越来越多的采用网络购物的模式，极大的推动了电子商务的发展。在这样的背景下，基于大数据的商业智能可以帮助企业更好的了解消费者的需求，进而做出科学的决策，提高企业运营方案的可靠性，获取更高的经济效益。
参考文献：
[1]周星. 基于大数据的中小型电商企业精准营销研究[D].南华大学，2018.
[2]余文俊. 电商大数据实时数据看板的设计和实现[D].上海交通大学，2017.
[3]王露. 基于大数据应用的电商质量监管策略研究[D].西安科技大学，2017.
[4]吴玉婷. 连锁零售业电子商务大数据发展研究[D].云南大学，2015.
[5]陈思桐. 基于大数据的电商企业核心竞争力研究[D].上海工程技术大学，2015.
[6]钱丹丹，周金海. 基于大数据的商业智能在电商数据分析中的应用[J]. 电子商务，2019（04）：29-30+96.