基于数据结构范文

2022-05-28

第一篇：基于数据结构范文

大数据时代基于云计算的数据监护研究论文

在大数据时代，为了更好地管理和利用科学数据，计算机图灵奖获得者Jim Gray于2002年提出了数据监护(Data Curation)的概念。十余年来，数据监护一直是国内外信息资源管理领域的热点议题，研究主题集中在数据监护的内容、发展策略、合作模式、职业教育、成功实践等领域。111鉴于云计算能够为数据监护提供强有力的技术支撑，如云计算快速提供资源的能力有助于辅助完成资源密集型数据监护任务，网络化云服务有利于实现数据监护的协同工作，基于云计算开展数据监护引起了国外信息资源管理学界和业界的广泛关注。本文对基于云计算的数据监护问题进行探讨，希望对我国的数据监护工作有所借鉴。

一、数据监护工作流程

数据监护是为了确保数据当前的使用目的，并能用于未来再发现及再利用，从数据产生伊始即对其进行管理和完善的活动。121为了有效指导数据监护实践，提高数据监护效率，一些数据监护机构和研究者对数据监护过程进行了概念化，提出了相应的数据监护生命周期模型。本文基于英国数据监护中心的DCC数据监护生命周期模型13与王芳和慎金花提出的细化的数据监护生命周期模型，梳理出了数据监护工作流程，见图1。数据监护工作流程由4个阶段、11个业务环节组成，涵盖了数据监护的所有必要阶段和核心工作。

数据收集阶段：数据采集。数据采集是数据监护活动的起点，指根据采集政策，从数据创建者、档案馆、知识库或数据中心等接收数据。元数据创建。为采集到的数据创建管理、描述、结构和技术元数据，以便进行数据管理和数据维护，以及实现数据共享。

数据处理阶段：数据评价和选择。评估数据并为长期监护和保存选择数据。数据评价和选择直接关系到科学数据库的质量，并且带有一定的主观性。数据剔除。根据成文的政策、指引或法律要求，处理未成为长期监护和保存对象的数据，将这些数据转移到其他档案馆、知识库、数据中心或其他保管机构。根据法律要求，有些数据会被安全销毁。数据导入。将经过选择的数据传送至档案馆、知识库、数据中心或其他数据监护机构。为保证数据的可用性，在导入数据之前，应进行去重、交叉注释、格式认证等。数据迁移。根据存储环境的需求，或者为了确保数据对硬件和软件退化的抗扰性，改换数据的格式、存储系统、存储类型。

数据保存阶段：数据长期保存。长期保存须确保数据的可信性、可靠性、可用性和完整性。长期保存包括数据清洗、数据验证、分配保存元数据、分配表征信息，保证数据具备可接受的数据结构和文件格式。数据存储。遵守相关标准，选择科学的组织方式和安全的存储介质组织并存储数据。数据存储既可以保证数据的安全性，又便于数据被随时使用和加工处理。

数据利用阶段：数据获取。采用适当的标准发布数据，并执行严格的访问控制和验证程序，保证用户安全、准确的访问和获取数据。数据复用。制订数据复用规则，在不违反知识产权的前提下，提供数据复制、链接、引用等服务。数据转换。根据原始数据创建新数据。例如，通过转换格式、建立子集等途径，创建新数据。

二、云计算为数据监护提供支撑

云计算作为分布式计算、网络存储、负载均衡、热备份冗余等计算机和网络技术融合的产物，具有超大规模、虚拟化、通用性、高可扩展性等诸多特点。云计算的特点与数据监护的需求非常契合，可以为数据监护提供强有力的技术支撑。

弹性服务：云计算服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的云计算资源与业务的实际需求相一致，避免了因为资源供需不匹配而导致的服务质量下降或资源浪费。161数据监护的数据剔除和数据迁移等任务不需要持续不断的执行，属偶发性活动。云计算的弹性服务能够很好地满足偶发性数据监护活动的资源调用需求。

按需服务：云计算以服务的形式为用户提供基础设施、存储空间、应用程序等，并能够根据用户的需求，自动分配各种资源。17用户也可以根据需要在云中部署所需的应用程序。云计算的按需服务为数据监护中需要依赖主观意识完成的任务，如元数据创建、数据评价和选择提供了极大的便利。

泛在接入：用户通过互联网可以随时随地利用云计算服务。数据用户越来越多的使用笔记本电脑、智能手机、平板电脑，将数据监护业务流程转移至云，能够极大地方便用户上传、访问和下载数据。数据监护的数据采集、数据获取和数据复用等业务环节，可以从云计算的这一特点中受益。

服务外包：用户进行数据处理所需的计算资源价格昂贵，将提供计算资源的业务委托给云服务商，既能够节省开支，又能够使用户专注于自己的核心工作。云服务商为了利益最大化，保持最优竞争力，都会迅速应对技术变革，以更低的价格提供更快的处理器和更大的存储空间。云计算服务外包的特点使数据监护机构将部分信息技术支持业务委托给云服务商，以获得更低廉的价格和更优质的服务成为可能。

三、基于云计算的数据监护模型

云计算提供从硬件设施到应用软件的多层次服务。根据服务的对象和功能差异可以将云计算划分为三种服务模式：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS);根据租用云计算的用户对数据和环境的控制权，可以将云计算划分为公有云、私有云和混合云等部署模型。本文根据数据监护不同业务阶段的工作内容和技术需求，并结合云计算的服务模式和部署模型，构建了基于云计算的数据监护模型，见图2。下面分别从数据监护的云计算服务模式和部署模型两个方面分析基于云计算的数据监护模型。

(一)数据监护的云计算服务模式

IaaS层。IaaS提供基础设施部署服务。IaaS通过虚拟化技术整合服务器、存储设备、网络资源、高性能计算集群等物理资源，构建全局统一的动态虚拟化资源池。基于云计算的数据监护模型的IaaS层为上层云计算服务提供海量硬件资源，实现硬件资源的按需酉己置。

PaaS层。PaaS是云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署与管理服务。PaaS不仅能够实现海量数据的存储，而且能够提供面向海量数据的分析处理功能。在基于云计算的数据监护模型的PaaS层，数据监护机构使用云供应商的软件工具和开发语言，开发数据收集和数据处理所需的各种应用程序，实现应用程序的多元化和定制化服务，并将科学数据保存于海量数据存储系统。

SaaS层。SaaS提供以服务为形式的应用程序。SaaS允许用户使用部署于供应商云基础设施上的应用程序，用户也可以根据需求向供应商定制应用程序。在基于云计算的数据监护模型的SaaS层，数据监护机构通过应用程序向用户提供数据利用服务，实现数据共享和科研协作。

(二)数据监护的云计算部署模型

数据监护的各个阶段分别面向数据监护方和数据使用方，对应不同的数据存取、处理等操作权限，因此需要采用相适应的云计算部署模型。数据监护过程中的数据利用阶段位于SaaS层，为用户提供方便高效的数据获取等服务，而公有云面向一般公众提供敏捷弹性服务的特点与数据利用阶段的功能需求相契合。用户能够通过网络浏览器像使用个人电脑中的软件那样使用公有云的应用程序，实现应用程序的泛在访问。因此，基于云计算的数据监护模型的SaaS层应采用公有云部署模型。数据收集和数据处理工作要求云计算提供量身定制的服务功能和非常稳定的服务质量，而数据保存工作要求云计算能够切实保障数据安全。私有云部署在用户数据中心的防火墙内，能够提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，而且不会冲击用户已有的业务流程。因此，基于云计算的数据监护模型的PaaS层适宜采用私有云部署模型。上述公有云和私有云的基础设施共同构成了基于云计算的数据监护模型的IaaS层，并且公有云和私有云具有统一的接口标准，保证服务的无缝迁移，即IaaS层采用混合云部署模型。

四、基于云计算的数据监护案例

SRF项目：英国南安普顿大学的SRF项目，针对科学研究工作集成了许多已有的协作型数据管理工具，并将这些工具部署到一个共享的虚拟云平台上，以SaaS的方式提供服务。SRF工具最大的特点是能够在网络日志中自动或者手工创建和共享实验数据。例如，SRF的一款代理软件能够植入实验仪器和计算机，自动抽取仪器在实验过程中记录的数据，并转换为XML格式，然后以博客的形式发布以实现协作复用。通过博客发布平台实现实验过程、实验数据、实验分析的互联，组织实验数据记录，构建实验、实验数据、实验设备之间的关联关系。在数据监护生命周期中，SRF工具主要用于接收和抽取数据，以保证实验数据在上传至云的过程中会被格式化成标准格式。

Data Flow项目：牛津大学的Data Flow项目，旨在创建免费的云托管Data Stage和Data Bank，以便于管理、保存、发布研究数据。其中，Data Stage以在用户电脑上运行映射驱动器的方式，提供研究组水平的、安全的“本地”文件管理环境。另外，Data Stage还提供数据的网络获取和在线存储服务，用户通过访问控制程序的认证之后，即可以访问私人、共享、协作、公众和公共数据目录。Data Bank是一种虚拟化的、基于云部署的机构研究数据仓储。机构可以选择将Data Bank部署在Eduserv教育云或者机构自己的基础设施中。Data Bank还具备包括数据抽取、储存、长期保存、访问在内的一系列数据监护功能。

Kindura项目：伦敦国王学院的Kindura项目，是一个基于混合云部署模型的科学数据管理试点项目，提供基于存储的数据管理服务和基于计算的数据处理服务。Kindura项目通过DuraSpace推出的托管云服务一DuraCloud，将本地服务与各种云服务相衔接。用户利用DuraCloud提供的统一界面，即可享受一站式数据存取服务。Kindura项目通过部署于服务器上的规则引擎，以及面向规则的集成数据管理系统(iRODS)的规则库，决定具体数据存储在本地还是存储于云端：二进制对象存储在云端，元数据和Fedora对象存储在本地。l9Kindura项目证明，混合云能够有效节省数据监护成本，并且能够更加高效地利用本地存储库，提升数据处理能力。

东南大学AMS-02项目：东南大学为大型国际合作项目AMS-02的数据监护工作构建的云计算平台，提供IaaS、PaaS、SaaS服务。该云计算平台架构如图3所示。在IaaS层，云计算基础设施由3500颗CPU内核和500TB高速存储设备构成，提供虚拟机和物理机的按需分配，并且自动配置操作系统、科学计算函数库等运行环境。在PaaS层，数据分析处理平台提供大规模计算能力和海量数据存储能力;应用开发环境为AMS-02数据分析处理应用提供编程接口。在SaaS层，以服务的形式部署云计算应用程序，用户通过访问AMS-02应用，可以获取原始科学数据以及数据处理分析结果。云计算通过超级计算模式，整合大量的存储、计算、带宽等资源，为数据监护提供了经济高效的解决方案。国内的数据监护尚处于起步阶段，对基于云计算的数据监护进行深入的理论探讨和实践探索，有助于推动我国的数据监护实现跨越式发展。

第二篇：基于大数据的网络营销探究

摘要：信息时代到来，“信息战”成为商业竞争的一种主要方式，面对日益变化的消费者需求，企业掌握的数据也越来越多，大数据技术因此产生，在网络营销中产生良好效果。本文首先对大数据精准营销定义，其次指出传统营销存在的问题，然后分析大数据在网络营销中的作用，最后提出营销策略。

关键词：大数据;精准营销;策略

1.大数据精准营销定义

大数据精准营销就是通过网络信息技术手段，收集消费者的各项数据信息，以此为基础分析消费者的消费行为走向，优化企业的营销策略。具体而言分为三个步骤：第一，数据收集阶段。企业通过自身销售网站、官微及论坛收集用户的消费倾向和需求。第二，数据整理阶段。将前期收集到的庞大信息源运用大数据技术进行整合分析，提炼出消费者的有效性为特征。第三，策略制定阶段。根据前两个阶段获得的消费者行为特征信息，进而制定出有针对性的策略。

2.传统网络营销存在的问题

2.1遍地撒网，无针对性

企业传统的推送方式就是消费者常用的社交软件(QQ、微信、微博等)、浏览的网页以及手机短信等，不分年龄段和群体的无差别推送，使得企业不仅浪费了时间和金钱，还让部分人员产生反感。不能在合适的时间点向正确的用户群体推送正确的营销信息，成为企业进一步发展的掣肘。

2.2主观臆测，缺乏依据

企业的决策者都拥有丰富的市场经验，他们通常依据自身的经验来制定营销策略，具有一定的主观性和盲目性。例如，在制定一个新产品营销策略时，往往会参考与其相似的产品的营销策略。实际上，两种产品本身存在差异，采用相同的营销策略未必会取得相同的营销效果，反而会影响企业的营销效果。

2.3缺乏分析，流失客户

企业通过多年的营销积累了大量的用户信息，这是一个庞大的宝库，但是即便有如此庞大的信息源，大多数企业也缺乏对其进行有效分析的科学技术，空守宝山而不得其用。因此，企业只能通过大量推送信息的方式来保证营销效果。

3.大数据精准营销的作用

3.1提高营销的准确性

精准营销的实现得益于大数据技术的进步，企业依靠科学技术，能够从庞大的消费者行为信息中分析出消费者的行为习惯以及偏好等特征，提前制定相应的网络营销策略，更好地满足用户需求。而对于一些技术水平较低、信息渠道较窄的企业，也可以通过用户的历史消费以及浏览产品的记录等进行分析，掌握客户对企业可能存在的建议，进一步优化营销策略，实现精准营销。

3.2提高决策的科学性

大数据的分析不仅能针对客户个人，还能对整个市场的情况进行综合考量，反映出市场的变化趋势为决策者的决策提供科学的依据，很大程度上避免了传统营销中决策者依靠自身经验出现的决策失误，提高了决策的科学性。

3.3提高用户的体验性

社会经济发展越来越迅速，生产力水平有了极大的提高，生产者的创造力也越来越丰富，使得各种新型商品以令人惊艳的姿态不断进入消费者的视线，而“快”节奏的生活方式又让部分消费者渴望用最短的时间选到最合心意的产品，大数据技术就是实现的基础。通过用户数据的分析了解消费者的行为习惯，当消费者进入企业购物网站时，通过推荐板块为其推送符合消费习惯的产品，一定程度上节约消费者时间，又能给消费者愉快的购物体验。

4.基于大数据的网络营销策略

4.1建立客户信息数据库

第一，信息收集。根据企业自身需要，通过各种渠道收集客户信息并存储，从中筛选出最有价值的信息。第二，数据挖掘系统。每一位消费者的行为习惯都不一样，根据之前收集到的消费者信息，提炼出最接近消费者行为习惯的信息，并采用相对应的方法进行分析，从中得到对自身最有价值的数据。在数据挖掘中，最重要的是要有“一针见血”直指核心的能力。第三，数据应用。根据之前通过信息收集和数据挖掘得出的有效信息，制定出最适合企业发展的相关策略并加以实施，以确保企业在当下竞争日益激烈的市场环境中实现精准营销。

4.2精准有效的市场定位

任何一个企业的成功营销都离不开精准有效的市场定位，不同的年龄段，不同的文化水平抑或者不同的性别，每一个层面的消费者对于产品的需求都是不同的。针对消费者的需求差异进行市场划分，找到企业有效的市场、品牌定位。大数据系统的使用，让企业更好地掌握市场以及消费者的信息，为企业的市场定位提供了极大的便利。

4.3个性化推荐营销

大数据时代，用户网上购物或者浏览网页都会产生带有自身价值符号的“痕迹”，企业通过大数据系统，对用户的“痕迹”加以合理化的分析，就能针对每一位顾客实现一对一的个性化服务，开展针对性的营销活动，提升大众对服务的满意程度。可以说个性化服务营销是网络营销的重要内容，通过利用大数据推动个性化营销必然会在很大程度上推动网络营销发展。

4.4体现用户价值的服务体系

对于企业来说，我们需要的不仅仅是新用户的增加，同时也需要老顾客的再次光临。俗话说：“一回生，二回熟”。优质的产品质量以及售后服务体系能为企业赢得良好的形象，而定期向用户?问产品使用情况，提供部分免费的售后体验，接受用户的意见反馈，能够提高用户忠诚度，并以此展开口碑营销，吸引更多的新顾客到来，实现链式反应。

结论

大数据时代的到来，让信息成了最有价值的“产品”，网络营销也势必会发生翻天覆地的变化。大数据与网络营销的结合让企业能够更加准确的把握市场变动，了解消费者需求变动，节约人力物力的同时也必然会引起企业自身的变革。在大数据技术的推动下，网络营销的前景将不可限量。

参考文献：

[1]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业，2014(32)

[2]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究，2015(06)

作者简介：

赵梦佳(1994- )，男，汉族，山东临沂人，本科，长春建筑学院电子商务专业，研究方向：电子商务网络营销;

庞晓婷，通讯作者。

第三篇：基于大数据的电商企业管理模式研究

摘

要

伴随着大数据时代的来临，我们生活中很多领域都受到了大数据的冲击和影响。基于互联网技术开发的大数据应用，并逐渐的跟人民群众的生产和商品交换产生了破坏性影响。挖掘和数据分析在变化的整个过程仅仅是一个片段，但远非全部改变。利用大数据是关键，以提高核心竞争力，提高市场占有率。现代企业的决策是从“业务驱动”向“数据驱动”的转变。大数据时代对电商决策进行了有效的过滤。本篇论文主要对大数据时代背景下的电商企业的管理模型进行研究和探讨。在电子商务行业中，对大数据的分析可以为商家制定更加精准有效的营销策略，对于电商企业管理方面也是如此。本文通过对大数据时代背景下的电商企业管理现状进行分析和研究，参考和学习先进的管理理念以及和传统的企业管理模式进行对比，发现当前电商企业的管理模式中存在的问题和面临的挑战，在此基础上提出了相应的改进措施以及创新的管理新模式。希望本文能够为电商企业管理模式方面起到一定的参考作用。

关键词：大数据电商企业管理模式 1大数据与电商企业 1.1大数据的内涵

大数据是一个更综合，更全面的概念，包括技术和商业层面。在每个类型数据质量，可以有效地筛选，迅速找到技术数据具有使用价值作为一般的下一个大数据技术是通过大量快速分析数据之间的数据高速采集大数据以发现其特点和获得新技术的桥梁。

关于大数据定义由于定义方式、角度以及侧重点都各不相同所以定义也不尽相同，但是基本内容大致相同，即大数据从根本上讲是数据集合体的一种形式，其特性就是与传统意义上面的数据管理来相比较，以便能够凸显其效率以及准确度的精确化程度，不仅如此，它除此之外，还能够进一步的满足不同的需求，其要求时间处理范围具有差异性的特点，另外最为重要的一点是大数据的价值不单单是是数据自己本身所具有价值，而是在通过一定的技术手段对大数据进行数据分析，将结果进行分析，分析出来的结果所反映的决策、知识以及问题等。

大数据的特色更加鲜明，大量的数据运行和操作各方运行速度有不同的特性精确。高效率的大型数据预测信息，它可以精确地分析所有的数据中间的相关性的数据。常规的数据分析是只抽样调查数据，并且只能够得到，但不能得出大数据中的一个本质之间的因果关系，并且通过关系数据的分析来预测。 1.2大数据时代

大数据的诞生带给这个时代巨大的商业价值，并且与此同时它也具有不可估量的侧面价值。现在大数据的发展已经影响和渗透到我们社会生活和工作的方方面面，大数据在很大

[4][3]

[2]

[1]程度上促进创新驱动，在很大程度上面提高了劳动生产的效率，实现新的经济增长和新竞争力的类型，并产生商业价值。现如今互联网使用的大数据，移动和医疗疖视频监控和产生的结构化和非结构化数据的海量一些IT设备等非传统渠道，而今天的现代化管理和同行的运作，并非影响从数据业务的交易获得有关消费者的有效信息，而是要对供应商和运营商的实际情况加深了解;注入移动设备，从仪表获得的交易数据，移动电话，汽车等的传感器测量，以感应实现数据交换;网络用户每秒上传长的高分辨率图像信息，这将是通过社会媒体和用户交互的大量数据从网络行为的指数级增长，它可以存储近2000倍宇段数据。而且其他产业形式相比，电子商务已经成为快速发展的高价值产业。 1.3大数据环境下的电商企业发展特点

(一)有效规划和精准的营销策划和市场营销从开始到结束都是商业企业追求最大化的手段利益。亚马逊的大数据是通过数据来促进销售，这也使得亚马逊的数据操作具有鲜明的特点。从用户数据的收集开始，亚马逊的数据系统当中详细的记录着每个个人用户的搜索页面的内容，其中具体包括搜索的产品详细的信息以及在每个页面上的停留时间，并且对类似的产品进行最终比较，最后决定购买其中的一种产品。除此以外，亚马逊还会采取一些明智的小技巧，例如通过一些非常微不足道的小事件，乘此机会将某一新产品或新实物推向不同的类型和阶层的用户，而且通过各种交互式构件的使用，来参与奖品取得的反馈信息，以更加能够通过对用户的数据分析的结果了解到用户的真实偏好。因此，亚马逊对用户数据的挖掘结果，使得亚马逊对用户的爱好兴趣，消费习惯以及购物偏见和潜在需求都如数家珍。这些都为了到最后能够做到数据完整的精准营销。

(二)数据服务已成为电商的发展趋势。现在的腾讯、阿里巴巴以及百度等知名的网络平台都已经相继成为大量数据挖掘的巨大财富的数据所有者，显而易见，现在数据业务已逐渐开始演变成为中国电商的发展趋势，销售数据和相关的服务也已经成为一个新的增长兴趣点。这里以阿里巴巴为例，根据阿里巴巴旗下的淘宝网的数据显示，超过49TB每天活跃数据量。围绕这笔交易，很多的搜索，浏览和评价的买家和卖家在淘宝构成产生的数据源。打开淘宝数据平台，例如，对于个人用户来说，“淘宝指数”免费提供信息给公众，并通过各种指标指数淘宝网公众可以得到行业和宏观经济。阿里整合其所有的电商模式的基石 - 大数据平台已经形成，淘宝正在转化为电商的“生态系统”的基础服务提供商，数据服务提供商。

(三)增强用户体验为核心的服务理念，提高产品和服务的用户体验和认可是主要的电力供应，谁的用户多，谁就会占领市场从中脱颖而出。对于大数据的分析，自然少不了做一个关于用户的购物体验上做文章。经过几十年的数百万用户的数据的积累，这么多有价值的数据，因为它是非常宝贵的资源和财富。大数据模型的供应链管理和最终用户。各种数据的应用，存储分配是大数据应用和供应链管理模式之一。另一个典型应用是终端用户打造京东模式。京东每天产生数亿的个人信息，京东的用户分析，从多个维度采购，资产信息，设[7]

[6]

[5]置了一些简单的个体识别模型，然后根据用户的特点，京东推荐相应的产品和网站，成功的在很大程度上提升了京东用户的消费体验。 2电商企业管理模式现状及存在问题 2.1电商企业的管理模式现状

电商企业管理是一项十分重要的手段和措施。它是连通当下的网络经济与传统的实体经济之间的媒介，同时，它亦是将企业从传统经济向网络经济跨步的必经之路，电商企业管理的影响是直接而且全方位的。电商企业的管理是对在虚拟空间进行的商务活动的管理，这是管理模式上的一次革命。它对于企业管理的思想和管理方法以及管理模式的创新，它会对企业面对的技术和市场的变化做出相对应的改进和调整。

众所周知，大数据时代的电商企业在创新技术的驱动下，与传统的企业相比大大的提高了劳动的生产率，实现了经济新增长以及新的竞争的模式和商业价值的产生。电商利用大数据提供的企业经营预测率以及行业趋势能够实现采取利益最大化的商业策略。这为电商的发展开辟了较为平坦的道路剔除了很多不可知的阻碍和不明朗的风险。这对于电商企业的管理来说无疑是一个非常好的消息。

大数据是数据服务的升级版，他对当今社会的服务深入细致到每一个人身上，针对每个人体都有自己个性化的设计，从而逐步演变发展形成了现在一种定制式的服务模式。现在网络交易的规模化发展在不知不觉当中形成了大量的交易数据，而这些数据同时又为电商的发展提供了充足的数据信息，通过对这些数据进行精确地分析和研究，就可以根据电商企业自身的发展特点规划出最适合它的发展方向和规模，对于它的消费群体和消费个体有更为清楚和明确的认识，这个非常有利于电商企业后期的产品研发和改善。

众所周知，商品的信息量随着电子商务的发展也在呈指数形式的迅猛发展，这样的势头，让消费者在消费过程当中变得更加迷惑和没有判断力

[10]

[9][8]

，大量的商品使他们无从选择，与此同时，由于商品信息的筛选分析没有与之同步提高，这样就难以把最新的商品动态信息分享给消费者，这样会使消费者的消费过程变得丧失目的性。电商企业通过这样的发张方式，能够更加快速和稳定地在节约成本的同时占领市场的一席之地，提高企业效率而同时在强大的竞争力下，赢得对手。当然，与此同时也对电商企业的数据管理提出了更高的要求和挑战。 2.2大数据时代电商企业管理存在的问题

大数据环境下我们不能仅仅看到大数据给电商带来的整个繁荣的景象，而更应该看到它给电商企业带来的很多问题需要来面对。

首当其冲的是数据安全隐私管理的问题。数据安全隐私管理

[11]

是电商企业在大数据时代的背景下不得不面对的重要问题。因为众所周知的是，在现在的大数据时代，在屏蔽外部数据的基础之上进行个人信息的分析和挖掘个不现实的美好愿望。现阶段几乎没有社交网络不采取一定的措施，让各自用户的实时数据进行不同程度的开放，这些数据记录了网络用户注册时的个人信息以及浏览网站时的历史记录，这些数据被一些提供商收集起来，通过这些信息的整合分析，这些数据可以让电商企业掌握个人用户的消费倾向和喜好，在此基础上进行分析和预测，能够精度很高的预测出客户的需求点，在创新商品的时候成功率大大提升，企业的利润空间也得到了大步的提升。另一方面，这些数据基本上可以非常精确的锁定出网络用户，进一步的还可以挖掘出他的个人信息以及相关的银行账号密码等隐私，用户隐私安全问题令人堪忧，一旦泄露，后果不堪设想。Epsilon在2011年，发生了一起可谓史上最为严重的黑客入侵事件[12]，这起事件的后果导致大量企业客户名单以及电子邮件地址发生外泄，而且，不仅如此，还有很多著名企业例如美国银行和摩根大通都遭到损失。同年四月底，索尼公司同样遭到黑客的攻击，这次事件的结果也非常严重，索尼公司泄露了一亿份账户资料，索尼公司因此损失了1.71亿美元。我们国家在最近几年这样的事件也屡见不鲜。那么该如何确保数据的安全性呢?很多国家针对大数据时代所带来的数据隐私安全问题纷纷立法保护公众隐私。另外要求一些搜索引擎服务商缩短用户搜索信息的保留时间。电商企业应该在此基础上自身安全方面设置多个级别的保护措施，例如使用企业自身的安全防护软件来防止病毒、木马等恶意软件的侵犯。减少信息泄露给企业带来的纠纷事件。

其次，面对第二个的问题是行业数据的掌控。对于电商来说，有关客户的信息数据是具有重大价值的。近几年来，阿里集团以及京东等网络第三方交易平台和电子商务网站的蓬勃发展[13]，让他们凝聚了大量的经营者和消费者的信息，这些信息当中包含了客户的收入状况，消费习惯以及信用等等宝贵且全面的信息。这些大量的数据被他们用来通过大数据理论和技术，对网络购物以及支付等数据进行深度挖掘和分析，可以发现大量的有价值的信息和统计规律。例如，也可分析商业数据产品的行业搜索、浏览以及交易等数据，这些研究结果用于企业数据化运营和市场行业研究等，所以，我们可以得知拥有数据多的企业发展起来就会得到更多的便利。通常情况下，对于一家企业而言，大数据的数据来源主要由两个部分构成，其中一部分来自于企业自身内部的信息系统中产生的运营数据，这些数据基本上都是标准化、结构化的。具有企业自身的一些特点，如果继续细分的话，企业内部信息系统又可以分成两个小类，一类主要用于提高人事和财会处理以及接发订单等日常业务的工作效率;另一类则主要用于支持经营战略和开展市场分析以及开拓客户等。然而，在现在大数据的背景下，电商企业则比传统的企业多了一部分来自于外部的数据，其中包括的是日常广泛存在于各种社交网络等之中的非标准化而且非结构化数据。这些非结构化数据基本上是来源于腾讯QQ，新浪微博以及国外的Facebook和Twitter等及其它来源的社交媒体数据构成，另外还包括了各种搜索引擎例如百度，搜狐等门户网站，浏览记录，搜索记录，以及点击量等都被记录了下来，这些数据都成为了电商企业有利用价值的大数据的组成部分。而且它们的产生往往都伴随着社交网络和移动计算以及传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。其中具体包括了点击和呼叫的详细记录、GPS和地理定位映射数据、Web文本和点击流数据、设备和传感器信息、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、科学信息、电子邮件等等。这些企业会让更多的企业未来的发展得到更好的方向规划以及指导。最后，大数据发展的最重要的内容是如何对大数据进行处理和分析，这同时也是其利用者最应掌握的核心问题之一。由这些数据与企业数据库消费者倾向组合以消耗判决形成交叉验证中，信息互动社交媒体延伸到电力供应商，从而消耗数据通过形成闭环叠加效应。这也将极大地精细化营销和广度。用户数据和完善的数据管理系统的长期积累。直接进入生产率数据，在角色中的数据可以充分的体现。数据通常产生于一些社会媒体。社会关系，通过电商的数据库推出，该数据将极大地释放潜在价值的力量。著名的阿里巴巴为例

[14]

，构建淘宝数据库，通过品牌和产品的销售，淘宝热词和消费数据流量来源和其他资源，最终形成消费行为总结数据库。社交平台可以实现对接数据库的电子商务平台，微博用户的数据可以形成消费需求趋势预测，然后通过现有的数据库来验证数据，有效的转化率，就会产生整个消费行为数据的整个链条力。此时，阿里巴巴已经牢牢地抓住了整个商业节奏的脉冲。由此可以看出，仅仅掌握电商企业的大数据是远远不够的，能够掌握对大数据的分析和利用才是重中之重。在技术的层面以及人才培养上解决大数据问题，才能完全充分地发挥大数据的价值。

3大数据环境下电商企业管理模式的创新和优势

根据我国当前的国情来看，电子商务企业开始逐渐意识到大数据时代的到来和将对未来产生的重要影响。同时开始针对大数据这个比较新的领域开始探索和研究，这样的一系列举动让电子商务得到了非常迅速的发展，衍生的全新的数据管理模式，让电商的整体服务模式得到革新，未来数据的实际应用将会决定企业的经营情况，新的营销管理模式适合市场的发展需要，给经济创造更多的社会价值。 3.1实现管理的低成本

与传统的信息业务处理不同，现在信息不再采用手工处理的方式来进行，因为手工处理的方式相较来说成本高但是效率和准确率却相对来说都非常的低。现在我们开始利用大数据来进行分析，很多大型的企业基本上已经完全实现了通过全自动化的方式来采集和处理客户的信息，并且积极和广泛的利用自动系统大批量的进行客户信息的搜集，这样会让企业对客户的真实消费和收入等自己状况状况有了一个更为详尽的了解，这对于以后企业的发展以及市场的开拓提供了非常有利的数据条件。在这个过程当中，由于大大减少了人工干预的环节，所以业务处理效率得到大幅度的提高，而且错误率明显降低，与此同时数据处理的成本也大幅度降低，可谓一举多得。这个大数据环境下的电商企业管理模式的优势为企业进行业务的创新提供了新的思路。 3.2精准营销创造更好的服务

精准营销凭借信息手段，对现有数据进行精准分析来确定客户群体，更为有效的和顾客进行沟通，这样便形成了相对个性化的服务体系，企业顺利拓展低成本方式，同时这也是网络营销的核心观点。精准营销的重要核心是对客户的购买行为进行分析，通常情况下，客户都会通过各种渠道对一些商品进行初步的了解和跟踪，逐步的缩小自己的购买范围，然后再通过比较的情况下，选中某一个商品后，在购买里达到的情况下来购买自己满意的商品。精准经营模式的开创，为企业打开了更为具体可实行的方案。即企业可以通过收集顾客的兴趣导向，然后仔细的分析顾客的不同的消费层次以及他们的关注点，通过分析顾客的购买行为来分析顾客的交易习惯。记录他们日常的消费习惯以及关注的信息和浏览的信息内容，他们的月均收入等等，当企业拥有了这些数据之后，形成了包含大量数据的有效数据库，用基础的数据挖掘技术作为它的辅助，运用系统化的科学分析和预测，针对性的向每位顾客推荐适合他们的产品。

3.3精细化的管理得以实施

众所周知，传统的业务模式难以实现大批量的处理有效数据，这也导致很多企业在传统的管理模式下仅仅通过抽取少量样本的方式对数据进行分析和存储，在通过对抽取的样本进行分析得到样本的分析结果并且以此来进一步的推断出总体特性。这样的传统技术方法不仅浪费大量人力物力而且也只能记录下客户简单的部分的消费信息，而顾客的消费明细等其他信息根本无法成功获取，更就没有办法对客户的个人信息进行分析和处理。这样一来这样对于实现精细化管理是远远不够的。在当今的大数据时代，电子商务企业拥有非常强大的处理数据的能力，它们可以精细的把顾客的每一次消费信息都成功提取，并且通过一定的分析和处理之后，将这些分析结果及顾客消费行为的记录数据收录到数据库中，采用挖掘技术的方式对数据进行有效的系统处理，最终得到有效的管理信息。这种方式不仅方便快捷而且节约成本，最重要的是大大提高了数据的利用率和利用价值，让企业在一定程度上实现了精细化的管理。这样的精细化个性化的顾客服务也使得办理各类业务的门槛大幅度降低。

结

论

本文通过大数据的电商企业管理模式的研究和分析，帮助企业能够成功的结合自身所处的商业环境，在电子商务模式的设计过程中应用新的信息技术来促进管理模式的发展以及变革，积极探索适合企业特点及所处环境的电子商务模式。电子商务模式是动态而非静态的，它在随着时间的变化而变化，所以处于竞争位置的企业仅仅靠模仿而不去自欺创新管理模式就难以保持长时间的竞争力，市场的状况和客户的需求以及竞争的威胁都在随时变动，所以没有一成不变的的电子商务模式。创新是永恒的主题。参考文献

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第四篇：基于大数据的学生发展性评价体系建设

让每一个孩子成为一棵树

——大数据综合素质评价系统

背景

“综合素质评价”并不是新理念，而是教育界长久以来的呼唤。南桥小学的学生综合素质的发展是以课程的建设为依托的，学校成立课程教学中心，主要工作任务是开发、构建与“学生综合素养发展”相适应的课程体系，整合主体课程、强化校本课程建设、加快德育课程的整合、完善课程评价体系，包含德育素养、人文素养、科学素养、健康素养、艺术共五大类50 多门课程。但在对学生、教师和课程做评价时发现，按照传统的学校评价考核方式往往造成评价过程流于形式，评价与教学脱节，指标不完善，评价所获得的数据滞后并且无法进一步的挖掘和运用，所以整体实施的效果并不好，更谈不上对学生的综合素质做出客观的评价和记录。学校一直在思考之所以难以实现的原因是什么?归根结底是技术手段的缺乏——我们用什么方法来真实记录并诠释学生的全面发展呢?如果我们有一种技术，能够详细记录学生的点滴进步与成就，日积月累，或许就能更加真实地描绘出学生发展的特点与个人规划的需求。这些在过去无法奢求的事情，随着奉贤区“星光灿烂”计划的推广、学校信息化的升级改造、城乡一体化项目的落实，萌发了可能，学校从基建上、思想上迎来了大数据时代的来临。

简介

学校以此为契机汇聚校内校外资源，从提方案、建框架、设制度、编课程，运用信息化手段，构建了南桥小学综合素质评价系统——“让每一个孩子成为一棵树”，以学生在校五年为周期，以教育部《意见》精神为指引，从四个方面：学业水平数据模块、思想品德模块、艺体素养模块、身心健康模块的数据应用为基础，挖掘网络优势，描绘学生的成长轨迹模型，分析这些即时、鲜活、可靠数据中包含的有价值信息，为学生提供一张多元化、立体感的“成绩单”，用全面客观的评价观察、引导学生，突出学生主体地位，激励学生自主管理，实现自主发展;用评价结果向家长全面展示学生的成长轨迹，引导家长全面、客观、科学地激励学生更好地发展，同时改进教师教学行为，推进校本课程再研发，也为学校的教学改革提供一定的参考依据。

实施流程

(一)学生成长记录

成长记录是学生通过愿景、相册、成长日志、奖惩、学科学习和综合素质等方方面面成长信息的自记，用文字、图片、声音、视频等方式记录下自己学习生活中的事迹和感受，也包括老师、家长的辅记。学生的成长记录是学生生活的写生，是成长的纪实。长期的成长记录，可以帮助学生发现自己的潜能和闪光点，认识自我、确立自信，产生成长和创造的动力。为了增加成长记录的趣味性，南桥小学的学生综合素质评价系统以一棵树的形式来展开学生记录：这棵树分别对应综合素质评价的评价内容，使学生成长记录更具有导向性和意义性;给树添加营养液即是记录，学生记录的材料越真实越有意义，树的叶子数量越多，小树也会越来越茁壮。这种的记录形式变枯燥为乐趣，显著提升了学生记录的积极性，为学生综合素质评价打下了坚实的基础。 ⑴实时数据采集：

①信息基础建设：为了达到这样的效果，学校进行了相关信息化设备的采购和升级。如：校园蓝牙布点：教室蓝牙布点，每间教室3个蓝牙基站，走廊2个，保证提供给手环、魔法棒的稳定信号。 ②蓝牙手环：一人一手环进行绑定，主要具有身份识别功能，健康指数检测采集功能(步数、心率、睡眠、耗能等)，能通过蓝牙信号传输到学生档案——健康指数模块。

③心情签到：小学生的学习情况很容易受到情绪的影响，也许今天跟家里吵架了，如果教师发现的晚，会影响一天的学习，甚至发生一些意想不到的事情。

每一个班级门口都有一个电子班牌，学生可以通过手环进行心情签到，如开心、难过、哭泣、正常等选项，系统自动记录并发送至教师后台，这样老师可以及时了解学生当天的心情情况，并可以为之后学习与心情之间的分析建立数据联系。

④魔法棒：可以理解为一支学生课堂行为实时记录笔，学校根据实际情况，不同学科分别设置了不同的评价维度，如语文，加分的有认真听讲、积极发言、等4个维度，并且有减少提醒项，结合手环的身份识别，教师可以在课堂中实时地记录学生课堂中的行为表现，并传送到学生个人后台。 ⑵延时数据采集：

即教师、学生因某种原因不能进行实时评价，都可以在学生综合素质平台上进行后台延时输入的一种“补救输入”。

(二)评价统计分析

评价系统以“促每一个的成长，完善形成性和甄别性评价”为依据，把学生成长记录系统和评价统计分析系统有效结合，经由多元主体评价、统计分析、结果汇总、公示、添加评语、存档等阶段完成。

具体内容如下：

特别要说明的是，为了各评价内容的维度更加的合理学校在平台设计之初召开学科及年级组长会议，商讨制定符合各年级段的学科评价维度。

如：一年级语文评价指标分为课堂表现、作业表现、成果三个维度，每一个维度结合上海市分项评价及绿色指标分为，①课堂表现：倾听、朗读、发言、合作。②作业表现：书写规范、及时订正、正确率高、按时完成。③成果：识字书写(包含拼音、识字、书写)、阅读(包含朗读、理解、归纳、积累)、表达(包含口语、书面)。也为了能够达到系统自动分析的功能，我校把各评价维度以星级评价的方式进行，如①分项评价统计：作业表现分为，书写规范、及时订正、正确率高、按时完成等四个维度，每个维度设置最高5星，按总星数数量进行优、良、合格的评价，并且教师只需要进行点星，相对应维度指标的评价会自动呈现，不增加教师的工作量。②每月对比评价分析，班级、个人、年级对比分析、综合能力雷达图统计等，让学生了解自身的优势和不足，也对自己在班级、年级中所处的水平有一个清晰的认识，使之有奋斗目标。

(三)“学生综合素质评价体系”的辅助功能

为了素质评价平台更好服务与学生的成长，学校为此匹配若干辅助功能为“学生综合素质评价系统”服务，如“微话题”、“学科资源库”、“家长教育”、“心理健康”等，形成一个大网络教育环境。平台采用用户实名绑定，言论智能过滤，由严格的审核机制营造出绿色健康友好的教育评价环境。

这些辅助功能最终的落脚点都是帮助我们更好地认识孩子，如“学科资源库”有学科教师整理的知识类资料、微课、课堂实录等资料，方便家长在家辅导孩子，其中的习题是以游戏的方式展开，旨在让学生了解在一段时间内自己的学习情况。

效果

“南桥小学的基于大数据的综合素质评价系统”注重了学生成长的过程，各评价维度辐射到学生在校的每个时间点、每个表现，体现了学生素质发展的方方面面，同时注意发挥学生自身、同学和教师在评价过程中的协同作用，强调评价主体多元化、评价方法多样化、评价途径立体化，有效促进了学生自主、主动、创造性发展，使评价工作成为学生、教师、学校自我完善和自我发展的教育过程。

1、学生方面

实施大数据评价后，班级门口的电子班牌成了学生交流的场所，兴致勃勃地刷着自己的个人档案，有的在交流生活实践中的点滴，有的在交流课堂中老师对他的实时评价，有的在思考怎么使用自己的积分来兑现喜欢的拓展课程„„ 【学生感受】

昨天我和爸爸妈妈参加了社区捡垃圾的活动，捡了满满的一袋，认识了很多跟我一样大的好朋友，听小区的阿姨介绍，我知道垃圾还要分类，这样我们的小区才会越来越美丽，我把昨天拍的照片，在爸爸帮助下写的文章放在了我的账号里，不仅得了一颗的奖励，今天通过班牌在跟同学们讲呢，他们听的可仔细呢，而且约好下次一起捡垃圾。

2、家长方面

大数据评价平台的建设，更注重学生平时大量数据的积累，很多家长以前都不知道学生在学校到底在干什么，总是会问今天表现怎么样啊，有没有被老师批评啊?现在通过平台，家长能够很清楚地了解学生在课堂中的表现;学校对学生在基础课程、拓展课程中的评价内容及指标;在学校活动的各种轨迹，了解学生的运动量等等情况。

【家长感受】

我在工厂上班，三班制的，平时对孩子的照顾确实有很多不周到的地方，主要负责让孩子吃的饱，穿的暖，怎么指导孩子无从下手，问老师又感到不好意思。但自从南桥小学有了这个评价平台后，感到学校做的实在是太周到了，不光想为孩子留下小学生活的点滴，可以上传图片、视频、音频等，也让我知道了各门课的要求，做的很仔细，而且让我了解了我儿子在学校的表现，虽然配孩子的时间还是很少，但我和儿子在一起的时候有了很多话题。

3、教师方面

大数据时代教师的教学思维需要从群体教育的方式转向个体教育，大数据技术将给教师提供最为真实、最为个性化的学生特点，教师在教学过程中可以有针对性地进行因材施教。【教师感受】

我是一位新教师，没有老教师有着丰富的教学经验，对学生各方面都很了解，并能马上又对应的教学措施。这个大数据的评价系统的建立，我认为是我对学生的积累，通过上面各个学生的过程性资料，让我能知道在课堂学习过程中，哪些(或哪个)同学应注意基础部分，哪些同学应注意实践内容，哪些同学完成某一练习，哪些同学可以阅读推荐书目等等。这和网络购物相似，通过你过去的购买痕迹，网站就会分析出你的购物兴趣，从而有针对性地给你推送广告信息。

第五篇：基于数据仓库的商业智能——CRM的本质

在当今竞争日益激烈、信息日益膨胀的市场经济环境中，大家都希望能够从浩如烟海的商务数据中发现带来利润的商机，商业智能已经成为公司使用电子商务投资创造更大利润的一个重要步骤，因此，越来越多的管理者开始借助商务智能技术来发现商务运营过程中存在的问题，找到有利的解决方案。与此同时，在信息技术领域，成功的数据仓库正在为许多企业提供实实在在的投资回报，并且使企业以一种崭新的更加细致的方式检查企业的运营状况。数据仓库所提供的洞察力不仅使企业更加高效，而且使企业能够对客户的需求做出更迅速准确的响应。商业智能与数据仓库技术的结合形成了增强企业竞争力的强大工具——客户关系管理CRM。

一、数据仓库与商业智能

数据仓库与传统的数据库系统相比有着本质的区别，数据库是一种通用平台，建立于严格的数学模型之上，用来管理企业数据，进行事务处理;而数据仓库没有严格的数据理论，更偏向于工程，是企业数据一个日积月累的建立过程，它的应用对象是不同层次的管理者，它的数据源可能是多种数据库，主要是进行大规模查询和分析，因此要求有大量的历史数据和汇总数据。数据仓库之父W.H .inmon这样定义：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合。”

数据仓库的特点之一是能够整合来自于大量异构系统的数据，包括外部数据。通过整合来自多个接触渠道的客户数据，数据仓库向企业展示客户的属性、所有历史行为记录等信息。许多企业正在通过数据仓库在客户行为分析领域获得丰厚的利润，这个分析领域属于客户关系管理(CRM)的一部分。正因为客户关系分明一个企业成功的重要方面，因此本文对此进行讨论。

意识到CRM是当务之急的事，这就需要一个桥梁——商业智能工具，不仅联接分离的技术，而且通过进入商业的核心而使其与传统的以技术为中心的竞争对手区别开来。商业智能工具可以集合、分析、管理这些智能元素用以探索、展示与挖掘客户信息资产。企业以一个预先架设的桥梁开始，可以大大减少风险而且可以更快获得成功，换句话说，一个预先架设的桥梁不仅仅是一系列有数据导人与数据标准化功能的设计和维护工具，更重要的是一个已完成的包含了行业特定数据模型与资产报告，只需装入企业自己数据即可运行的分析型应用系统。

二、企业客户关系管理的发展

从中国目前的市场来看，数据仓库/商业智能已经浮出水面，从概念走到了实施的阶段。在过去的十年中，已建立的企业业务多数都集中提高他们核心业务流程的效率上，然而，ERP(Enterprise Resource Planning企业资源计划系统)主要关注的是企业业务流程或者供应链的效率，换言之，这种效率出自增加内部控制、削减成本以及使消耗更少产出更多，然而，电子商务的出现预示着企业进人了新一轮的更新，客户成为新的核心，企业关注的焦点跳出了企业自身的范围，更多地以客户为中心。

企业的CRM应该是个企业与客户关系的全面整合管理，通过CRM为维系并巩固既有客户，赢得并发展新客户，同时增进客户的忠诚度和利润贡献度。其核心内容是发现“金牌”客户、维系“利润”客户和分化、改造一般客户。它具体可以分为四个方面：

● 客户信息管理 ● 营销管理 ● 销售管理

● 服务管理与客户关怀

具体而言，CRM系统使得公司能够管理客户相关的信息和数据;全面自动管理横跨销售、营销与服务的前端办公业务流程;优化跨渠道的客户交易与互动;并理解和响应客户的行为模式。

三、有效的商业智能解决方案的要求

专家在分析我国软件市场发展趋势时认为，在中国应用软件市场上，管理软件的市场前景最为看好，其中，企业对CRM的潜在需求日益增加，并且企业对有效的商业智能解决方案的要求是：

(一) 全面的解决方案

随着IT企业持续不断的并购行为的发生，反映信息系统中表现为对多种工具和技术平台的使用，所以一个全面渗透的开放文化是很重要的，尤其是在与软件工具的接口能力、技术平台、可以访问和支持的数据源。

(二) 基本性能要求

为了与实际需要的解决方案保持一致，CRM必须基于特定行业的实践和知识。特别地，它必须综合：

● 能够快速实施的、无须大量重新配置即可扩展的解决方案和框架。

● 数据模型、预格式化的报表与流程，符合最佳实践行业准则，提供快速部署与加速投资回报的基础。