初探電子商務(wù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)管理論文
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來改變了人們對數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)和態(tài)度，電子商務(wù)作為大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的主要來源之一，其發(fā)展?fàn)顟B(tài)及趨勢越來越被人們所關(guān)注。電子商務(wù)數(shù)據(jù)每年增長約60%，但數(shù)據(jù)利用卻不足5%，人們迫切希望通過數(shù)據(jù)的力量來解決一些發(fā)展道路上遇到的瓶頸問題。數(shù)據(jù)的價(jià)值逐漸被人們所重視，數(shù)據(jù)的客觀性、真實(shí)性、可靠性為電子商務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)的“物質(zhì)基礎(chǔ)”，繼而發(fā)展成為一種產(chǎn)業(yè)。那么大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式、讀取方式、分析方式的創(chuàng)新以及增加數(shù)據(jù)服務(wù)模式已經(jīng)成為大勢所趨，本文正是對上述問題進(jìn)行初步研究。
一、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式
隨著Web2.0時(shí)代的到來，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式已經(jīng)不能夠應(yīng)付規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)流。存儲(chǔ)設(shè)備的成本增加，數(shù)據(jù)洪期的不預(yù)定型，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混雜等因素讓存儲(chǔ)不得不做出徹底的變革。
為了減少存儲(chǔ)成本，提高存儲(chǔ)容量和存儲(chǔ)空間利用率，人們利用虛擬化技術(shù)對存儲(chǔ)設(shè)備進(jìn)行改造，將所有存儲(chǔ)空間作為一個(gè)資源池，可以自由的配置存儲(chǔ)設(shè)備空間。虛擬化技術(shù)主要利用軟件實(shí)現(xiàn)對存儲(chǔ)資源的控制，根據(jù)實(shí)際需要可以將軟件安裝在相應(yīng)的硬件設(shè)備之上。為提高一些性能較為低下的設(shè)備利用率，可以通過網(wǎng)絡(luò)將這些設(shè)備連接起來，作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的載體。例如San系統(tǒng)，集群系統(tǒng)。San系統(tǒng)與集群系統(tǒng)都可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和訪問，并可以對存儲(chǔ)空間進(jìn)行自由的擴(kuò)展，但是San系統(tǒng)可以支持不同客戶端的操作系統(tǒng)，擴(kuò)展范圍更加廣泛，運(yùn)用更加靈活。
San網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)由服務(wù)器、存儲(chǔ)、互連組成，利用光纖通道實(shí)現(xiàn)對存儲(chǔ)設(shè)備的管理，既可以實(shí)現(xiàn)服務(wù)器到存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)傳輸，也可以實(shí)現(xiàn)服務(wù)器到服務(wù)器的數(shù)據(jù)通信。San網(wǎng)絡(luò)采用雙環(huán)方式及數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程備份，增加了數(shù)據(jù)安全性。San對于磁盤進(jìn)行虛擬化，可以讓磁盤同步存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，加速了磁盤讀/寫操作的效率。
二、數(shù)據(jù)讀取方式
現(xiàn)階段，電子商務(wù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式大多依靠廣泛使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用關(guān)系模型，在結(jié)構(gòu)上更容易理解，而其使用的數(shù)據(jù)庫操作語言SQL也廣泛被人們所接受。由于其對數(shù)據(jù)類型等多方面的嚴(yán)謹(jǐn)性，減少了使得數(shù)據(jù)庫的維護(hù)量，提高了數(shù)據(jù)管理效率。
然而，隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)量的巨增，給關(guān)系數(shù)據(jù)庫的I/O端口造成了很大的壓力。其次，在對數(shù)據(jù)的查詢操作上，尤其是一些大表的嵌套查詢，效率非常低。由于龐大的數(shù)據(jù)量，對數(shù)據(jù)庫的維護(hù)造成了一定影響，數(shù)據(jù)庫無法動(dòng)態(tài)擴(kuò)展其存儲(chǔ)空間及提高其負(fù)載能力。數(shù)據(jù)庫升級和往往要進(jìn)行停機(jī)維護(hù)，導(dǎo)致業(yè)務(wù)的中斷。
近年來，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及分布式存儲(chǔ)的出現(xiàn)可以解決傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存在的問題。NoSQL數(shù)據(jù)庫是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集的管理，包括對數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及并發(fā)控制。而數(shù)據(jù)的多樣化，非結(jié)構(gòu)化等難題，給大數(shù)據(jù)處理及分析帶來了挑戰(zhàn)。現(xiàn)在NoSQL類型有很多，且各自擁有各自的技術(shù)優(yōu)勢，數(shù)據(jù)管理者要結(jié)合自己的需求選擇好合適的NoSQL數(shù)據(jù)庫，才能體現(xiàn)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具備的優(yōu)勢。NoSQL數(shù)據(jù)庫主要分為：鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，文檔型數(shù)據(jù)庫，圖形數(shù)據(jù)庫等。NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不同。NoSQL沒有高低之分，只能合理地使用NoSQL到適合的場合，才能充分發(fā)揮NoSQL的優(yōu)勢。
現(xiàn)在比較常用的NoSQL數(shù)據(jù)庫主要是Redis，Leveldb， Mongodb，HBase。HBase作為Hadoop的子項(xiàng)目，適合于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。HBase的一大特點(diǎn)是基于列的模式，這樣可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性，提高數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)效率。而且，HBase作為分布式數(shù)據(jù)庫可以在廉價(jià)服務(wù)器上搭建起規(guī)模龐大且結(jié)構(gòu)化的存儲(chǔ)集群。
三、數(shù)據(jù)分析方式
大數(shù)據(jù)時(shí)代下，人們對數(shù)據(jù)的態(tài)度有了很大改變，對數(shù)據(jù)的研究由追尋因果向數(shù)據(jù)相關(guān)性轉(zhuǎn)變。然而，對于電子商務(wù)來說，需求關(guān)系的分析是電商市場一個(gè)重要因素，仍然不可或缺。電子商務(wù)數(shù)據(jù)包含了客戶的基本信息、消費(fèi)信息、商家的產(chǎn)品信息、金融交易信息等結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對電子商務(wù)數(shù)據(jù)的分析可分為幾個(gè)方面：
(1)流量數(shù)據(jù)分析，包含了對電子商務(wù)網(wǎng)站的流量，點(diǎn)擊率等數(shù)據(jù)的分析。流量的大小可以反映商品的推廣程度，但是，為檢測一些為提高點(diǎn)擊率的惡意、虛假行為，需要對流量來源等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確保點(diǎn)擊率能真實(shí)反映產(chǎn)品推廣程度。網(wǎng)站到達(dá)率，二跳率，pv/ip值等數(shù)據(jù)都可反映商品宣傳的效果。
(2)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析，網(wǎng)站數(shù)據(jù)最能直接反映商品推廣效率，商品質(zhì)量及商品銷售情況等重要信息。各式各樣的電商產(chǎn)品琳瑯滿目，客戶往往會(huì)陷入難以抉擇的尷尬局面，難以達(dá)成交易。通過對網(wǎng)站數(shù)據(jù)的分析，可以更好的了解客戶的真實(shí)需求和偏好，并制定相應(yīng)的營銷策略，更好的將商品推銷至客戶。
(3)信用數(shù)據(jù)分析，無論是客戶還是商家，信用都代表了其交易的真誠度和可靠性。信用主要以交易量及交易評價(jià)作為依據(jù)。面對日益競爭激烈的電商市場，商家為了提高自身的銷售額，難免采用一些不正當(dāng)手段，通過構(gòu)造虛假評論信息來提升自己和打擊對手。通過對評價(jià)數(shù)據(jù)的分析，可以判斷其評價(jià)的真實(shí)性，避免了一些商家通過炒作來提高自身信用和客戶惡意評價(jià)等行為帶來的影響。
四、數(shù)據(jù)服務(wù)模式
大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)分析所利用的數(shù)據(jù)不再是通過簡單的抽樣得到的樣本，而是要將整體數(shù)據(jù)作為分析來源。以大數(shù)據(jù)的分析手段，得到分析結(jié)果。盡管相較于傳統(tǒng)方法，大數(shù)據(jù)分析需要消耗更多的時(shí)間和資源，然而，往往一些孤僻、異常的數(shù)據(jù)才是問題出現(xiàn)的根本原因，而原有的抽樣方式很有可能將此類數(shù)據(jù)遺漏，影響到最終的分析結(jié)果。
通常，數(shù)據(jù)服務(wù)提供可視化界面，展現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。對于大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，需要呈現(xiàn)出更多，更廣的事務(wù)特征。例如，某些電商推出的十年賬單查詢服務(wù)，引起了社會(huì)廣泛的反響。如今，隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的革新，數(shù)據(jù)服務(wù)模式也在不斷增加，大數(shù)據(jù)輔助決策和預(yù)測事物發(fā)展的特點(diǎn)引發(fā)了人們利用數(shù)據(jù)來研究事物發(fā)展規(guī)律的極大興趣，使得研究結(jié)果更具有客觀性和可靠性。
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