大数据农村电子商务

第一篇：大数据农村电子商务

大数据时代下的电子商务研究

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王洪军

摘 要：鉴于当今大数据与电子商务的有效结合，传统的方法已不能满足现在的电子商务模式，该文主要讨论了大数据要求电子商务平台的特征匹配，大数据要求电子商务平台的扩展功能和完善，以及在大数据时代，有关职能部门加强电子商务管理等方面的问题。希望为建设大数据电子商务平台建设提供有针对性的指导。

关键词：电子商务 大数据 扩展功能 信息处理 数据分析

电子商务( E-Commerce) 是19世纪90年代随着Internet的普及而发展起来的一套交易系统。它利用国际互联网信息传递快以及覆盖地域广等特性来完成企业内部之间、企业与企业之间以及企业与消费者之间的商业联系[1]。它的出现， 改变了传统的生产、销售、采购方式，实现了资源的有效配置与重新整合，减少了商品销售成本与流通环节， 缩短了商品的生产周期，提高了企业的运营效率， 增强了其市场竞争力。

大数据是近年来出现的比较火的词汇，最初由美国人提出， 近些年来我国政府也十分重视大数据建设，已将大数据技术上升为科技战略问题[2]。大数据与电子商务结合是时代和科技发展的必然趋势，大数据是加深企业创新的利器。在当今大数据时代， 电子商务产生、存储与处理的数据量巨大。巨大的数据一方面给企业与消费者提供了更多的信息量， 可以更为详细的了解企业和商品的信息，为消费者提供了更多的参考信息;另一方面， 巨大的信息量要求更多的存储空间， 以及相应的搜索查询算法， 挖掘更为深层次、更有意义的信息， 同时可能提供更为安全的认证。这些必然要求探索在大数据时代下电子商务平台的开发问题。

1 大数据要求电子商务平台的特征匹配

随着大数据时代的来临，相对于传统的销售企业来讲，爆炸性增长的数据已成为电子商务企业非常具有优势和商业价值的资源，成为未来企业的核心竞争力。近年来，随着大数据资源的增长和有效利用，带来的电子商务交易额逐年走高。表1和表2给出了2008-2010年中国主要省市电子商务交易规模和所占比例。

由表1和表2可以看出， 随着大数据利用程度和效率的增加， 中国主要商业中心电子商务交易规模和比例逐年增加，在大数据支持下电子商务的优势已经逐步显现。但同时，大数据必然对电子商务提出了更多更高的要求。以淘宝网为例，要满足三点要求。

1.1 强大的信息检索功能

对于电子商务而言， 商品种类的丰富性是其提高竞争力的重要手段与措施[3]。在大数据的背景下， 商品的种类和数量等信息越来越多， 同时伴随数据垃圾的增多， 客户很容易受到干扰。在不增加网络和数据库硬件的基础上，开发新的程序和算法，优化网络结构，提高搜索效率。在云计算基础上的大数据处理，能够为客户提供比较全面、强大的信息检索功能，结合用户的个体差异和需求等特点，对海量数据进行搜索，从而提高搜索的准确率。同时，设计一个支持多领域动态数据集成的数据库网络系统，对数据库进行有效管理。在此基础上，对热点信息进行推荐和推送等检索服务，增加获取资源的准确性，排除垃圾信息的干扰，提高查询效率。

1.2 准确的数据分析能力

在大数据时代，数据实时性分析已经成为电子商务最主要的着重点，其主要价值体现在详细快速的分析和利用相关信息。如果数据没有实时性作为保证，数据本身也就没有意义。根据实际需要，在尽量避免过多安装硬件的基础上，开发新的数据挖掘算法，深入分析用户的需求，挖掘深层次相关信息，准确的确定最满意的答案。利用云计算可以在较短的时间内【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导! 【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导! 对于较多的数据进行收集、存储以及分析与处理。

1.3 快速的弹性处理能力

对于电子商务系统而言，拥有快速的弹性处理能力是其主要目标。特别是在大数据时代，突发访问量的增加、海量的订单以及浏览客户的增多，这些需求都不是算法本身方面所能完全处理的，必须根据客户的具体要求以及不断上涨的业务量来扩充服务器，同时增加相应的存储设备。同时，继续开发相应的具备弹性处理能力的算法，与硬件相互匹配，实行弹性的伸缩，最大限度的整合现有资源，实现资源的合理利用和充分发挥。

2 大数据要求电子商务平台的功能扩展

在大数据时代，除了要求具有强大的信息检索功能，准确的信息分析功能以及快速的弹性处理能力之外，还必须对原功能进行扩展和完善，满足大数据对电子商务的要求。

2.1 加强对逆向物流的重视

随着电子商务的发展，我国逆向物流的发展也在不断的发展，同国外发达国家比起来，差距还很明显。随着电子商务规模持续增长以及订单量的增多，退货量也在不断上涨。我国企业对逆向物流的重视程度不高，服务意识淡薄，致使我国逆向物流的发展受到一定障碍。电子商务逆向物流的发展，将有助于企业效率的增加，物流业的发展壮大，更有利于建立顾客的忠诚度，从而更加促进电子商务的发展。目前，我国的逆向物流存在一系列问题： 商家不重视退货管理，观念跟不上去，退货标准不统一，保障制度不完善。面对上述困难，企业应该从观念上重视逆向物流的发展，加强专业物流人员的培训，制定合理的退货制度，提高顾客的满意率，达到增加效率的目的。

2.2 建立健全电子商务营销渠道

由于开展电子商务有投资成本低、管理方便等优势，很多创业者首选在网上开店，这使得实体店因为销售业绩不好而逐渐关闭，也使得很多消费者不得不去网上购物。网点的店主们为了增加网上市场的占有率和竞争力，不得不用各种营销渠道吸引消费者的注意力。目前，电子商务技术方面的竞争很难拉开企业与企业之间的差距，只有健全的电子商务营销渠道，深入挖掘企业和市场的潜力，企业的综合竞争力才能得到提高。

2.3 妥善处理隐私

大数据环境将使用户的信息越来越公开，针对隐私保护方面的问题，建议增加以下几项措施：(1)电子商务企业应该恪守行业道德，不能将消费者的个人信息进行交易和泄露;(2)

企业应该从技术层面上开发先进的隐私保护技术; (3)随着大数据应用的发展，隐私保护问题和概念不断发展，国家之间应该制定相应的隐私保护法规，确保公民的隐私权。

3 在大数据时代，职能部门加强电子商务管理

在大数据时代，企业和客户得到的关于商品的信息量十分巨大，同时垃圾信息，诈骗信息和虚假信息也呈递增趋势，有关职能部门应该加强对电子商务平台的监督和管理力度，过滤掉有害信息，堵住此类信息的发布渠道，查处有问题的企业和个人，整改评价差的商户，完善电子商务平台交易制度，关注企业的信誉度，净化电子商务平台。建立企业的信誉度排序，同时每间隔一阶段，对信誉度进行重新排序，将最新的考评结果及时发布，反馈到用户手里，使他们能够第一时间掌握企业的信誉度，方便客户购物的判断。

4 结语

当下正值我国大数据和电子商务的发展阶段，以前的商务模式已不再适用大数据时代的电子商务，该文在传统电子商务模式的基础上，主要论述了在大数据背景下，新型电子商务模式具有的特点，以及功能拓展，职能部门应加强电子商务平台的监督和管理，为新型电子商务的发展指明方向。

参考文献

[1] 庞一华，田德鹏.我国电子商务发展中的问题与对策[J].郑州航空工业管理学院学报：【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导! 【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导! 社会科学版，2006，25(6)：133-134，138.

[2] 甘丽新，涂伟.大数据时代电子商务的机务与挑战探讨[J].科技广场，2013(3)：137-140.

[3] 全石峰.云计算环境下大数据处理对电子商务发展的作用[J].电脑知识与技术，2013：9(20)：4762-4763，4770. 【核心期刊网】——中国权威论文发表平台，我们为您提供专业的论文发表咨询和论文发表辅导!

第二篇：大数据技术在电子商务 物流集成中应用案例

摘要：本文以亚马逊为例，结合大数据技术及电子商务行业的发展现状，分析了大数据技术手段，并通过分析亚马逊在物流集成方面对大数据技术的应用，总结电商物流集成与大数据的关系，对大数据时代电商的未来发展提出可行性建议。

1 大数据及电子商务发展现状 1.1大数据技术及背景

随着信息技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。根据国际数据公司 IDC 发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到 2020 年全球将达到 35ZB 的数据信息量，可能是 2013 年数据规模的 44 倍。由此可见，我们已进入了大数据时代。

大数据有如下定义：“大数据是由于规模、复杂性、实时而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。”大数据的特点可归纳为“4V”：海量(Volume)、多样(Variety)、快速(Velocity)、价值(Value)。如今数据量级别不断加大，数据类型繁多，可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，而且数据产生速度快，具有很强的时效性。数据蕴藏着很大的价值，但是其价值密度很低，我们很难从数据的海洋中找到其中有价值的数据，需要技术手段进行数据挖掘。

大数据是继云计算、物联网之后 IT 产业又一次颠覆性的技术变革，对于企业将产生巨大的影响。如今，大数据分析已经成为行业研究的热点，大数据正在以多种方式创造着巨大的价值。市场研究公司Gartner 曾预计：大数据今年将直接或间接拉动全球960 亿美元的 IT 支出，这一数据在 2013 年将达到1200 亿美元，2016 年达到 2320 亿美元，2015 年全球将会新增 440 万个 IT 工作岗位以支持大数据。

1.2大数据背景下电子商务的发展现状

在大数据时代，未来数年数据量将会呈指数爆炸。图灵奖获得者吉姆·格雷(Jim Gray)和 IDC 公司曾预测，全球数据量每 18 个月翻一番。例如，淘宝网每日新增的交易数据达 10TB;eBay 分析平台日处理数据量高达 100PB，超过了美国纳斯达克交易所全天的数据处理量;亚马逊每、秒钟处理 72.9 笔订单。由此可见，电子商务网站的数据正是典型的大数据。

电子商务经历了三个时代：(1)基于用户数的时代，此时电子商务企业通过收取会员费、广告费等方式发展客户来赚取利润;(2)基于销量的时代，电商企业通过投放广告来实现销售量的增长，以此来提升品牌影响力和企业价值;(3)基于数据的时代，电子商务公司通过对消费者的海量数据的收集、分析、整合，挖掘出商业价值，促进个性化和精确化营销的开展。全球迎来大数据时代，数据成为越来越有用的资源，电子商务企业在开发利用大数据的市场上存在着巨大的发展前景。

随着大数据时代的到来，相对于传统的线下销售企业来说，爆炸性增长的数据已成为了电子商务企业非常具有优势和商业价值的资源，大数据将成为企业未来的核心竞争力。电商掌握了几乎最全面的数据信息，其中包括所有注册用户的浏览、购买消费记录，用户对商品的评价、在其平台上商家的买卖记录、产品交易量、库存量以及商家的信用信息等等。

电子商务与大数据的结合，是互联网时代的必然产物，两者间也存在着互惠关系。一方面，电子商务的迅猛发展，为大数据的积累拓展了可观的空间。另一方面，大数据为电子商务的更广泛开展，提供了便利条件。从管理方法到管理思维，大数据给电子商务带来革命性的变化。基于大数据的数据分析系统，将为电子商务的管理者找到更多商机和需求。同时，数据将像普通产品一样被加工和交换。电子商务的经营和管理核心，已经从对商品的管理，转移到对商品背后数据的管理和挖掘层面，而基于大数据的数据分析将为电子商务提供发展的动力。

如今，在大数据的背景下，电子商务的服务业产生了变革。例如电商可以大数据资源给用户提供个性化和精准的商品推荐;还可根据商品的购买和浏览数据进行优质产品信息的汇总;电商可以为消费者提供准确强大的信息检索服务;电商可根据消费人群的不同需求，将营销目标针对某个具体的领域，更加细化服务领域;不少互联网公司提供数据云存储服务以满足为了满足用户对数据处理、存储方面的需求。

2 电子商务物流集成相关技术介绍

电子商务的发展需要一个完善稳定的集成平台， 使得各个企业部门能够在这个环境中进行交易， 尽可能地消除由于企业内部系统不同而给企业问交易带来的障碍。

2.1基于EDI的电子商务集成

EDI(Electronic Data interchange)是将业务文件按一个公认的标准从一台计算机传输到另一台计算机上去的电子传输方法。从技术上讲，EDI包括硬件与软件两大部分。硬件主要是指计算机网络。90年代之前的大多数EDI都不通过网络， 而是通过租用的电脑线在专用网络上实现，这类专用的网络被称为VAN(增值网)。软件包括计算机软件和EDI标准。EDI所需要的软件主要是将用户数据库系统中的信息，翻译成EDI的标准格式以供传输交换。EDI软件主要包括转换软件、翻译软件和通信软件。除此之外还包括EDI标准。

2.2基于Web的电子商务集成

20世纪90年代中期后，网络迅速走向普及，逐步地从大学、科研机构走向企业和百姓家庭。其功能也已从信息共享演变为一种大众化的信息传播工具。从l991年起，商业贸易活动正式进入到互联网这个王国，因此而使电子商务成为互联网应用的最大热点。通过网络进行交易使很多中小企业启动电子商务成为可能。而Internet上的电了商冬集成大致经历了三个阶段：

1)Web Interaction阶段：此阶段企业主要是在网上发布一些产品和企业信息，通过这些信息客户可以对企业的情况包括它们的产品和商业重点等有个大致的了解。 2)Web Transaction阶段：在这一阶段，客户可以通过web进行一些交易， 比如在Web上购物、结账等。而企业的目标就是激发客户的兴趣，吸引他们的目光到自己的网站上来消费。

3)Web Collaboration阶段：第三阶段特别指的是B2B的电子商务，它的目标是帮助企业的合作伙伴完成商业过程。在这一阶段，比较重要的是企业问的协作，比如企业A可能会共享一些库存数据，或者提供一些网络服务，而这样做的目的就是方便其用户，最终更好的销售自己的产品。

2.3基于XML的电子商务集成

XML是一种格式固定，独立于平台的半结构化语言，用它来做企业的数据交互媒介是一个非常好的选择。利用XML可以准确的描述企业服务、商业流程等，很好地完成交易的自动化，所以，XML为网络提供了统一的数据传输媒介。基于XML的电子商务集成所要解决的问题是统一异构系统直接的数据表达，同时充分发挥XML的可扩展性，定义企业问的事务逻辑，保证系统的稳定，减少由于企业系统不一致而带来的程序上大的改动。在众多的标准中，ebXML和Bizta1k这两个的影响比较大的标准。

ebXML由OASIS、UN/CEFACT、NIST、W3C等组织赞助或者参与制订， 旨在取代目前使用的ED l电子商务标准，因为ED I价格昂贵，操作复杂，不利于推广。ebXML是一个规范集，这些规范共同实现了模块化电子商务框架。

Bizta1k框架是微软提出的用于应用集成和电子商务的XML框架，它包括一个设计框架来实现XML大纲(Schema)和一套在应用程序问传递信息用的XML标签。它的目标是推动XML的迅速普及和应用Bizta1k框架大纲以XML形式表达企业的商业文档和消息，并在BizTa1k.Org网站注册和存档，任何个人或组织都能下载框架用以具体实现或者向网站递交XML大纲。

3 亚马逊在物流集成中对大数据技术应用的案例 3.1 公司概况

亚马逊公司(Amazon)，是美国最大的一家网络电子商务公司，是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，位于华盛顿州的西雅图。亚马逊成立于1995年，一开始只经营网络的书籍销售业务，现在则扩及了范围相当广的其他产品，已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业，在公司名下，也包括了AlexaInternet、a

9、lab1

26、和互联网电影数据库(Internet Movie Database，IMDB)等子公司。

亚马逊坚持走自建物流方向，将集成物流与大数据紧紧相连。在亚马逊近二十年的历史中，自建物流不但是其发展过程中的关键环节，也与大数据挖掘结合在一起，帮助亚马逊在营销方面实现更大的价值。由亚马逊强大技术支持的智能物流系统是其价值链扩张的重要部分，使其在整条产业链上建立竞争优势。

亚马逊还将免费“物流免费”作为营销手段，其基础正是在于其对市场的把握和分析。在电子商务经营处于“高天滚滚寒流急”的危难时刻，亚马逊独辟蹊径，三次大胆地将免费送货作为促销手段，并且不断降低免费送货服务的门槛。薄利多销、低价竞争，以物流的代价去占领市场，招揽顾客，扩大市场份额。显然此项策略是正确的，因为抓住了问题的实质。当然这项经营策略也是有风险的。

亚马逊重视物流集成系统的发展。完善的物流系统是决定电子商务生存与发展的命脉。由于亚马逊有完善、优化的物流系统作为保障，它才能将物流作为促销的手段，并有能力严格地控制物流成本和有效地进行物流过程的组织运作。

3.2 公司产品与物流集成服务

亚马逊及其它销售商为客户提供数百万种独特的全新、翻新及二手商品，如图书、影视、音乐和游戏、数码下载、电子和电脑、家居园艺用品、玩具、婴幼儿用品、食品、服饰、鞋类和珠宝、健康和个人护理用品、体育及户外用品、玩具、汽车及工业产品等。公司依托物流集成服务，通过物流中心、桔子机器人、外部卖家和拣货流程等系列服务，提高产品市场率和顾客满意度。

(1)物流中心

2013年，亚马逊花费约46亿美元建设了17个物流中心，并尽其所能地从中节约每一分钱。亚马逊在美国菲尼克斯建有120万平方英尺的仓库，借助手机程序的帮助，这里的员工都可以最大程度地发挥空间利用效率，即使是1英寸的地方。尽管亚马逊去年的收入增长41%，但营业费用的增幅也高达44%，导致利润率下滑2.3个百分点，部分源于这些物流中心的庞大开支。为了扭转局势，亚马逊正在扩大产品和服务范围，以便这些巨大的仓库能够成为利润枢纽。

(2)桔子机器人

桔子机器人可以在货架下穿梭，还能搬运产品，加快订单履行速度。对物流中心的投资成为亚马逊2013年最大的一笔营业费用，在销售额中的占比达到9.5%，这也使得该公司的仓库总数达到69个。为了进一步推动物流业务的自动化进程，亚马逊斥资7.75亿美元收购仓库机器人制造商Kiva Systems。亚马逊旗下拥有Soap.com和Diapers.com两大购物网站的Quidsi已经开始使用这种设备。使用亚马逊仓库和配送服务的第三方商家也推动了该公司的扩张。

(3)外部卖家

通过亚马逊出售商品的外部卖家，给该公司带来了更高的利润率。亚马逊会从第三方商家出售的商品中抽取一定的佣金，通常约10%，这部分佣金全部计入利润。如果合作伙伴选择通过亚马逊的仓库履行订单，还要交纳一定的费用。亚马逊控制了整个体验，确保消费者可以得到始终如一的高速物流服务，而且完全没有库存风险。

(4)拣货流程

要从仓库中取出商品，首先由一组名为“充填工”的工人把商品塞进由塑料隔开的储物格内，经过电脑的计算，这些储物格的空间效率实现了最大化。亚马逊物流配送环节中，将以最高效率往来于货架之间，并将货物依次摆放到传送带上，等待打包和配送。通过先进的仓储服务，亚马逊2013年多实现了1000万美元的销售额。

3.3 亚马逊的大数据技术案例分析

3.3.1亚马逊的大数据业务

亚马逊的业务主要包括了三大方面：电商平台，包括自有产品的电子商务、第三方卖家及对一些成员的特殊服务;KINDLE、数字内容等;云服务。以电子商务起家的亚马逊，由电子书发家，由云服务推动企业更进一步发展，以企业云平台闻名于世。

由于大数据技术的日渐成熟，亚马逊慢慢变为大数据行业的排头兵。亚马逊推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与Amazon Web Services顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 3.3.2亚马逊的大数据平台开发

在亚马逊大数据计算开发的参与人员中，包括消费者、其他进驻卖家和亚马逊公司自身三大组成部分。尽管亚马逊属于整合平台的提供商，但亚马逊实际上身兼多职，涵盖了价值链的多个环节，同时担任了服务商和运输者等多个角色。亚马逊在智能物流方面的创举，对其营销能力的增强起到了辅助作用。

亚马逊凭借着对于顾客购买数据的多方位采集和挖掘，能够获得大量关于目标客户的信息。最后，在第三方卖家方面，亚马逊从数据的角度去研究商家需求，并与消费者数据相结合，同物流集成思想相结合，提高平台精准营销的能力。

亚马逊的大数据技术主要分为四个步骤： (1)收集用户行为数据

用户使用亚马逊网站上发生的所有行为都会被亚马逊记录：如搜索、浏览、打分、点评、购买、使用减价券和退货等。亚马逊根据这些数据，不断勾画出每个用户的特征轮廓和需求，并以此为依据进行精准营销。

(2)整合用户行为数据

亚马逊强大之处还在于它可以整合用户行为数据和喜好，并挖掘用户的潜在需求，善于用各种形式的活动去获取用户的喜好和需求，比较典型的活动就是投票。一旦用户投票了，其观点、倾向、或者兴趣爱好就暴露了，这个用户就被亚马逊打上了“标签”。

(3)个性化推荐营销服务

通过对所获行为信息的分析和理解，亚马逊制定对客户的贴心服务及个性化推荐。这不仅可以提高客户购买的意愿，缩短购买的路径和时间，在恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，降低了传统营销方式对客户的无端骚扰。

(4)统计用户行为数据

给目标用户发送邮件后，用户是否打开了邮件、是否点击了邮件中的链接浏览促销产品，这些行为都会被持续跟踪下来。整个促销推广活动而言，这样可以统计活动的效果，为下次评估类似促销的活动提供历史依据。 3.3.3对亚马逊大数据技术的应用分析

亚马逊最先把大数据引入电商行业，应用大数据技术改变客户的体验，将大数据技术与智能物流、物流集成相结合。在亚马逊近二十年的历史中，物流不但是其发展过程中的关键环节，也与大数据挖掘结合在一起，帮助亚马逊在物流集成方面实现更大的价值。由亚马逊强大技术支持的智能物流系统是其价值链扩张的重要部分，使其在整条产业链上建立竞争优势。

首先，亚马逊经由以云计算为依托的电商开放平台，通过客户数据收集、目标客户甄选、营销组合设计和营销信息推送四个步骤来实现精准营销。整个过程的核心在于对目标客户的准确定位，从而在分析客户偏好的基础上有针对性地发布营销信息。其次，有了数据分析系统的支撑，智能物流也得以发展。对于亚马逊这样一家秉承“客户至上”的企业来说，其智能物流方面的创新是其他电商企业难以企及的——物流的精准实现了更高层次的消费者体验满足。

亚马逊依靠大数据技术及大型的系统运输能力作为支撑，在物流集成方面有以下创新之处。

(1)智能化预估系统。

亚马逊的预估体系，在整个物流集成管理上起到了非常关键的作用。应用云计算的设备以及管理系统，亚马逊创建了智能化预估系统，对每个物流中心进行非常特别的管理方式，对仓储空间和配送路径进行相当精细的计算。亚马逊物流中心内的存货，不单单是同品种存放在一起，它们是乱七八糟的摆在一起，货物码放乱，但是乱中有序。亚马逊依据技术投入的大数据可推知客户在买一样货物时有哪些可能同时购买的关联货物，由此，他们在供货、上架、储存的时候，会按照数据的分配相互交叉的储存，使空间得到最好的利用，同时在拿货的时候，取用最短距离。这使得亚马逊的上架效率极高，空间的利用率极高。

亚马逊的下单，每一个对季节性产品的下单都会左右其数据如何支配，以及在库存里面的各个物流中心的储备，实时的调节库存，才可能实现库房或者我们叫做物流中心，每一个空间得到最好的使用。

(2)智能化运输调拨系统。

应用大数据技术，亚马逊实行全天侯全程时时监控运输网络。通过调拨和干线运输和最后一公里运输进行智能化管理实现“还未下单货在途”。购买亚马逊的产品，可以在网上看到一个配送时间的估算，这个估算实际上是用大数据跟物流体系进行的连接，这个连接能够让亚马逊知道，根据消费者的要求在什么时间送到，这个数据是在即时的情况下，消费者下单的时候会做出核算。亚马逊在美国、加拿大商品是跨境配送的，在中国实行的是全国配送。亚马逊配备了几大物流系统，像调拨线路;亚马逊采取智能调拨系统，在库房之间进行调拨，还有干线运输、第三方合作运输等多种方式。

(3)大数据、大系统出货能力。

出货时，亚马逊也采用大数据技术、大系统的能力。通过系统进行动态订单的处理，信息化智能控制来更多拣货的路径，提高拣货效率。目前这个信息系统可以达到百分之百的送货率，而库存的准确率可以达到99%以上。

应用大数据技术，亚马逊在物流集成方面的拥有以下三点创新之处。 第一，通过智能物流系统，亚马逊可根据线上的销售情况，实时记录当前库存，并以客户的偏好为依据，预测下一期的销售目标，从而使库存始终保持在一个较低的水平。

第二，除了对自身的物流管理，亚马逊大数据分析也与物流体系进行对接，将仓储物流服务与产品配送结合起来，定时或定点为消费者提供新鲜的产品和及时服务。借助终端GPS设备，送货员能够确定最优送货路线，在节省时间和财力的同时也为顾客提供了更优质的服务。

第三，亚马逊物流中心预估和调拨的体系涵盖了云计算设备和管理系统。通过大数据的分析，各类存货按照数据分配进行相互交叉的储存，对空间实现最优利用;而根据季节不同，库存系统会自动转移产品，合理利用库房。换句话来说，数据分析相关的设施建设和信息挖掘是亚马逊精准营销的前提，而物流配送方面的创新则是精准营销的效果巩固，最大层面上增强了客户体验。

4 大数据时代电子商务的机遇与挑战 4.1大数据时代电子商务的机遇

企业可以分析和使用的数据在爆炸式增长，通过对大数据的收集、整合、分析，企业可以发现新的商机，创造新的价值，带来大市场、大利润和大发展，大数据时代蕴藏着巨大的商机。

(1)大数据有利于市场营销。

大数据技术能够帮助电商获得更多的生意，销售人员预计实施大数据战略将对销售有显著的影响。大数据时代的社会化营销重点是理解消费者背后的海量数据，挖掘用户需求，并最终提供个性化的跨平台的营销解决方案。如果电商拥有了基于大数据的技术，在寻找潜在客户上、销售时间以及预测交易成功的几率上将会得到明显改善。

(2)大数据有利于个性化和精准的商品推荐。

大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土。顾客的结构、流量、点击率、购买的周期以及兴趣，都会在电子商务平台上产生大量的数据，通过对大数据的收集、整合和分析，电商可以对消费者的品位和消费意愿进行准确识别，主动为其提供个性化和精准的销售产品和服务，提高销售额和利润率。

4.2大数据时代电子商务的挑战

电子商务企业在大数据时代将会迎来重大的机遇和契机，同时也面临着大数据处理能力和隐私保护等方面的挑战。

(1)拥有大数据的挑战。在大数据时代下，电子商务的竞争已经成为基于数据的竞争。当今极速爆炸的信息量远远超越了大部分企业 IT 架构和基础设施的承载能力，其实时性要求也大大超越了现有的计算能力。有大数据是利用大数据的前提条件，若不具备整合大数据收集和使用的能力，企业就很难在广告和多个营销渠道中提供真正个性化和精确的产品和服务推荐，而拥有大数据的企业则能在竞争中脱颖而出，不战而胜。

(2)处理大数据能力的挑战。据统计，82%的公司正受到处理海量信息的挑战，而且他们花很多时间对其进行研究，89%的公司因超负荷处理数据而失去销售机会。仅仅坐拥大数据并不够，对大数据的分析和挖掘能力已成为企业的核心竞争力。

(3)对隐私保护的挑战。大数据时代，网络用户在互联网的评论、图片、视频、个人信息、兴趣爱好、交易信息、访问的网站等等均被企业记录在案。如在淘宝网上交易时的真实姓名、家庭住址以及银行账号等重要的真实信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。

在大数据时代，呈爆发式增长的信息资源给电子商务企业既带来了机遇也带来了挑战，通过对数据的分析运用将带来更多服务模式的革新，可以给消费者带来更多更好的服务体验，但是如何运用技术手段挖掘出有价值的信息和如何利用好这些信息还需要不断思考和论证。 参考文献：

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[10]邓学军.亚马逊：成功电商的物流之道.J.中国邮政.2013. [1l]冉宝松.亚马逊开放物流背后的阴影.J.中国物流与采购.2012. [12]王晨晖.云端致胜：亚马逊电商帝国的财富密码.中国宇航出版社

第三篇：农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见

各省、自治区、直辖市及计划单列市农业(农牧、农村经济)、农机、畜牧兽医、农垦、农产品加工、渔业厅(局、委、办)，新疆生产建设兵团农业局，部机关有关司局、直属事业单位：

为充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，有力支撑和服务农业现代化，根据《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)精神，制定本实施意见。

一、深刻认识农业农村大数据发展和应用的重要意义

(一)农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。当前，大数据正快速发展为发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态，已成为国家基础性战略资源，正成为推动我国经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇和提升政府治理能力的新途径。农业农村是大数据产生和应用的重要领域之一，是我国大数据发展的基础和重要组成部分。随着信息化和农业现代化深入推进，农业农村大数据正在与农业产业全面深度融合，逐渐成为农业生产的定位仪、农业市场的导航灯和农业管理的指挥棒，日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素。

(二)发展农业农村大数据是破解农业发展难题的迫切需要。我国已进入传统农业向现代农业加快转变的关键阶段。突破资源和环境两道“紧箍咒”制约，需要运用大数据提高农业生产精准化、智能化水平，推进农业资源利用方式转变。破解成本“地板”和价格“天花板”双重挤压的制约，需要运用大数据推进农产品供给侧与需求侧的结构改革，提高农业全要素的利用效率。提升我国农业国际竞争力，需要运用大数据加强全球农业数据调查分析，增强在国际市场上的话语权、定价权和影响力。引导农民生产经营决策，需要运用大数据提升农业综合信息服务能力，让农民共同分享信息化发展成果。推进政府治理能力现代化，需要运用大数据增强农业农村经济运行信息及时性和准确性，加快实现基于数据的科学决策。

(三)发展农业农村大数据迎来重大机遇。我国农业农村数据历史长、数量大、类型多，但长期存在底数不清、核心数据缺失、数据质量不高、共享开放不足、开发利用不够等问题，无法满足农业农村发展需要。随着农村网络基础设施建设加快和网民人数的快速增长，农业农村数据载体和应用市场的优势逐步显现，特别是移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术的快速发展，各种类型的海量数据快速形成，发展农业农村大数据具备良好基础和现实条件，为解决我国农业农村大数据发展面临的困难和问题提供了有效途径。

二、明确农业农村大数据发展和应用的总体要求

(四)指导思想。深入贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中全会精神，以邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观为指导，贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，按照“着眼长远、突出重点、加快建设、整合共享”要求，坚持问题和需求导向，坚持创新驱动，加快数据整合共享和有序开放，充分发挥大数据的预测功能，深化大数据在农业生产、经营、管理和服务等方面的创新应用，为政府部门管理决策和各类市场主体生产经营活动提供更加完善的数据服务，为实现农业现代化取得明显进展的目标提供有力支撑。

(五)基本原则

——坚持问题导向、应用驱动。从面临的突出问题和迫切需求入手，明确建设重点，主攻薄弱环节，以应用为内生动力，推动科学高效可持续发展。

——坚持创新机制、整合资源。加强顶层设计，以数据资源整合促进数据采集、带动数据开发利用，建立标准统

一、各负其责、共建共享的工作机制。

——坚持先易后难、逐步推进。优先选择基础较好的地区、重点领域、重点品种建设大数据，逐个品种、逐个环节开展试点，边试点边总结，边推进边见成效，带动不同地区、不同领域农业农村大数据稳步发展。

——坚持上下联动、社会众筹。中央和地方上下联动，涉农部门相互配合，各类市场主体、行业组织等社会力量广泛参与，形成覆盖全面、业务协同、上下互通、众筹共享的农业农村大数据发展格局。

(六)主要目标。立足我国国情和现实需要，未来5-10年内，实现农业数据的有序共享开放，初步完成农业数据化改造。到2017年底前，农业部及省级农业行政主管部门数据共享的范围边界和使用方式基本明确，跨部门、跨区域数据资源共享共用格局基本形成。到2018年底前，实现“金农工程”信息系统与中央政府其他相关信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。到2020年底前，逐步实现农业部和省级农业行政主管部门数据集向社会开放，实现农业农村历史资料的数据化、数据采集的自动化、数据使用的智能化、数据共享的便捷化。到2025年，实现农业产业链、价值链、供应链的联通，大幅提升农业生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化的能力和水平，全面建成全球农业数据调查分析系统。

三、夯实农业农村大数据发展和应用的基础

(七)建设国家农业数据中心。以建设全球农业数据调查分析系统为抓手，推进国家农业数据中心云化升级，建设国家农业数据云平台，在此基础上整合构建国家涉农大数据中心。国家农业数据中心由1个中央平台，种植、畜牧和渔业等产业数据，国际农业、全球遥感、质量安全、科技教育、设施装备、农业要素、资源环境、防灾减灾、疫病防控等数据资源及各省、自治区、直辖市农业数据分中心共同组成，集成农业部各类数据和涉农部门数据。

(八)推进数据共享开放。整合农业部数据资源，统一数据管理，实现数据共享。农业部各类统计报表、各类数据调查样本和调查结果、通过遥感等现代信息技术手段获取的数据、各类政府网站形成的文件资料、政府购买的商业性数据等在国家农业数据中心平台共享共用。通过项目资金安排带动数据资源整合，除国家规定保密的数据外，对不共享、不按规定开放数据的，严格控制安排相关项目资金。通过内部整合和外部交换，逐步推进部内司局之间、涉农部门之间、中央与地方之间数据共建共享。编制农业农村大数据资源开放目录清单，制定数据开放计划，推动各地区、各领域涉农数据逐步向社会开放，做到数据应开放尽开放，提高开放数据的可利用性。

(九)发挥各类数据的功能。巩固和提升现有监测统计渠道，健全基点县和样本名录，完善村县数据采集体系，开展对历史数据的清洗和校准，系统梳理农产品生产、消费、库存、贸易、价格、成本收益“六大核心数据”，建立重要农产品供需平衡表制度。拓展物联网数据采集渠道，加强和利用遥感、传感器、智能终端等技术装备，实时采集农业资源环境、生产过程、加工流通等数据，支撑农业精准化生产和销售。开辟互联网数据采集渠道，开展互联网数据挖掘，对现有文献资料进行数据化改造，推进农业生产经营管理服务在线化。

(十)完善农业数据标准体系。构建涵盖涉农产品、资源要素、产品交易、农业技术、政府管理等内容在内的数据指标、样本标准、采集方法、分析模型、发布制度等标准体系。开展农业部门数据开放、指标口径、分类目录、交换接口、访问接口、数据质量、数据交易、技术产品、安全保密等关键共性标准的制定和实施。构建互联网涉农数据开发利用的标准体系。

(十一)加强数据安全管理。按照信息安全与信息化项目建设同步规划、同步建设、同步运维的要求，完善大数据平台管理制度规范，建立集中统一的安全管理体系和运维体系，加强病毒防范、漏洞管理、入侵防范、信息加密、访问控制等安全防护措施。健全应急处置预案，科学布局建设灾备中心，严格落实信息安全等级保护、风险评估等网络安全制度，明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节网络安全保障的范围边界、责任主体和具体要求。

四、把握农业农村大数据发展和应用的重点领域

(十二)支撑农业生产智能化。运用地面观测、传感器、遥感和地理信息技术等，加强农业生产环境、生产设施和动植物本体感知数据的采集、汇聚和关联分析，完善农业生产进度智能监测体系，加强农情、植保、耕肥、农药、饲料、疫苗、农机作业等相关数据实时监测与分析，提高农业生产管理、指挥调度等数据支撑能力。推进物联网技术在种植、畜牧和渔业生产中的应用，形成农业物联网大数据。发展农机应用大数据，加强农机配置优化、工况检测、作业计量等数据获取，提高农机作业质量的远程监控能力，提高对作物种植面积、生产进度、农产品产量的关联监测能力。

(十三)实施农业资源环境精准监测。建立与气象、水利、国土、环保等部门数据共享机制，构建农业资源环境本底数据库。建立农业生物资源、农产品产地环境以及农业面源污染等长期定点、定位监测制度，完善监测评价指标体系，为“一控两减三基本”行动的实施提供数据支撑。开展耕地、草原、林地、水利设施、水资源等数据在线采集，构建国家农林资源环境大数据实时监测网络。逐步公开农业资源环境数据，支持企业开发节水、节肥、节药、农业气象预报等数据产品。

(十四)开展农业自然灾害预测预报。完善干旱、洪涝、冷害、台风等农业重大自然灾害和草原火灾监测技术手段，加强数据实时采集获取能力建设，提高应急响应水平。整理挖掘自然灾害历史数据，加强对灾害发生趋势的研判和预测，掌握灾变规律，强化实时监测与预警，把握最佳防控时机，有效预防和最大程度降低灾害损失。建立农业灾害基础数据库，组织专家团队构建预测模型，开展农业灾害与农业生产数据的关联分析，定期发布灾情预警和防灾减灾措施。

(十五)强化动物疫病和植物病虫害监测预警。建立健全国家动物疫病和植物病虫害信息数据库体系、全国重大动物疫病和植物病虫害防控指挥调度系统，提升监测预警、预防控制、应急处置和决策指挥的信息化水平。健全覆盖全国重点区域的农作物病虫疫情田间监测网点、农药安全风险监测网点、动物疫病风险监测网点、动物及动物产品移动风险监测网点、兽药风险监测网点、屠宰环节质量安全监测网点和重点牧区草原鼠虫害监测网点，提高动物疫病和植物病虫害监测预报的系统性、科学性、准确性。

(十六)实现农产品质量安全全程追溯。加快建设国家农产品质量安全追溯管理信息平台，建立健全制度规范和技术标准，加强与相关部门的数据对接，实现生产、收购、贮藏、运输等环节的追溯管理，建立质量追溯、执法监管、检验检测等数据共享机制，推进数据实现自动化采集、网络化传输、标准化处理和可视化运用，实现追溯信息可查询、来源可追溯、去向可跟踪、责任可追究。推进实现农药、兽药、饲料和饲料添加剂、肥料等重要生产资料信息可追溯，为农产品监管机构、检验检测认证机构、生产经营主体和社会公众提供全程信息服务。

(十七)实现农作物种业全产业链信息查询可追溯。建立农作物种业大数据信息系统，整合部、省、市、县种业科研、品种管理、种子生产经营、市场供需各环节信息数据，实现新品种保护、品种审定、品种登记、引种备案、种子生产经营许可备案网上申请，种子供求、市场价格、市场监管等信息公开和查询，统一市场种子标签规范，实现从品种选育到种子零售的全程可追溯，为农民选购放心种和农业部门依法治种提供信息服务。

(十八)强化农产品产销信息监测预警数据支持。在巩固原有数据采集基础上，开展电子商务、期货交易、电子拍卖、批发市场电子结算等数据的监测分析，加强农产品加工数据采集体系建设，加大消费端数据采集力度，建立覆盖全产业链的数据监测体系，促进农产品产销精准对接。加强全球农业数据调查分析，研发重要农产品供需预测模型，组建跨部门跨行业农业大数据分析团队，开展综合会商，提升分析预警和调控能力。完善农业展望工作制度和涉农数据发布制度，打造权威的农产品产销数据发布窗口。

(十九)服务农业经营体制机制创新。开展农村集体经济和农村合作经济发展情况监测，建立健全示范性家庭农(林)场、合作社示范社和重点龙头企业名录，完善现代农业经营方式综合评价制度。加强农村集体资金资产资源信息化管理，加快农村集体资产监管数据库建设。加强对农民收入、农村土地经营权流转、农村集体产权交易、农民负担、新型农业经营主体发展等情况的统计监测，强化相关数据的采集、存储和关联分析，强化对工商资本租赁经营农户承包地情况的监管。建立全国农村土地承包经营权确权登记颁证数据库，并与不动产登记信息管理基础平台衔接，推进数据互联互通和共建共享。发展农垦经济大数据，加强农垦土地资源、农业生产信息、农业生产社会化服务和农垦农产品质量安全数据监测。

(二十)推进农业科技创新数据资源共享。整合农业科教系统数据资源，推动农业科研数据共享，促进农业科研联合和协作攻关。建立国家农业科技服务云平台，加快国家农业科技大数据建设，集聚农业科教系统各方力量，形成农业科技创新、成果转化、农技推广、新型职业农民培育等领域的数据共享机制。建设育种大数据，实现对农作物表型数据和基因测序数据的长期观测和积累，开展大数据关联分析，加速作物优良品种选育的过程。

(二十一)满足农户生产经营的个性化需求。加快推进信息进村入户工作，增强村级站数据采集和信息发布功能。建立健全面向农业农村的综合信息服务体系，提升12316平台用户体验和服务质量，为农民生产生活提供综合、高效、便捷的农业农村综合信息服务。探索商业化经营模式，鼓励各类经营性农业信息服务组织开发基于APP应用的农业大数据信息服务产品，提高农民使用智能手机的能力，为农民提供精准化、个性化信息服务。

(二十二)促进农业管理高效透明。推动农业部门政府数据开放共享，加强农业部门政务数据资源与涉农部门数据、社会数据、互联网数据等的关联分析和融合利用，完善“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的机制，提高农业宏观调控的科学性、预见性和有效性。运用大数据推动行政审批流程优化，加快在线审批进程，提高行政审批效率。加强和改进市场监管，构建大数据监管模型，加强事中事后监管和服务，推动政府治理精准化。

五、明确实施进度安排

(二十三)基本完成数据的共用共享(2016-2018年).创新农业部数据资源共享机制，加快完善数据指标和标准，率先在部内实现数据资源共建共享。在国务院统一部署下，推进与涉农部门数据在国家共享平台上实现共享交换。启动全球农业数据调查分析系统建设。分品种、分区域开展试点，启动生猪、玉米以消费为导向全产业链监测体系建设;在产粮大县、生猪大县探索产量预测、供需情况等方面的大数据建设;选择若干小品种产品，开展全样本数据监测试点。各级农业行政主管部门根据本区域优势产业和特色产业开展试点示范。

(二十四)逐步实现政府数据集向社会开放(2019-2020年).在确保安全前提下推动农业部门公共数据资源开放。完成农业部门数据资源清单和数据开放计划的制定，推动农业部门政府数据资源统一汇聚和集中向各类农业生产经营主体开放。基本建成全球农业数据调查分析系统，强化国家农业数据中心功能和作用，在此基础上整合构建国家涉农大数据中心。扩大大数据建设试点，增加试点品种，试点范围逐步覆盖到蔬菜大县、国家现代农业示范区和新型农业生产经营主体。

(二十五)建成全球农业数据调查分析系统(2021-2025年).建成国家农业数据云平台，建立完整的农业数据监测制度、专业的农业数据分析制度、统一的农业数据发布制度、有效的农业信息服务制度，形成农业农村大数据“一张图”。在总结试点经验基础上，农业农村大数据建设逐步覆盖主要农产品、主产区和各类农业生产经营主体，推动农业数据监测统计向全样本、全数据过渡。实现农业农村大数据与现代农业的全面融合，智慧农业取得长足进展，大数据作为农业农村经济新型资源要素的作用得到充分发挥。

六、加强组织领导和保障

(二十六)落实各级农业部门责任。切实发挥农业部门在发展农业农村大数据中的牵头作用，会同有关部门，共同推动形成职责明确、协同推进的工作格局。农业部机关司局各负其责，会同归口事业单位按照分工制定落实方案，明确责任，细化措施，确保各领域工作任务落实到位。各省级农业部门要建立统筹协调工作机制，结合自身实际，制定相关政策措施，加大工作落实力度，确保农业农村大数据建设顺利开展。

(二十七)推进完善基础设施。推动完善电信普遍服务机制，加快农村信息基础设施建设和宽带普及。加强现有信息采集网络的硬件设施配备，实现设施设备的升级换代。按照共享共用、协作协同、分工分流的原则，推进建立完善的数据采集渠道和监测网络。强化云计算基础运行环境，提升通过传统方式和基于互联网等现代方式采集、处理农业农村大数据的支撑能力。

(二十八)创新投入和发展机制。按照农业农村大数据发展需求，在充分利用已有项目资金基础上，积极拓宽资金来源渠道，强化资金保障。探索市场化可持续发展机制，支持采用政府购买服务、政府与企业合作(PPP)等方式，积极规范引导社会资本进入农业农村大数据领域。鼓励市场主体和社会公众开展农业农村大数据增值性、公益性开发和创新应用，引导培育农业农村大数据交易市场，为涉农大数据企业发展提供良好环境。

(二十九)提升科技支撑能力。在统筹考虑现有布局和利用现有科技资源基础上，加强农业农村大数据科研创新基地和实验室建设。鼓励科研力量联合攻关，重点加强大数据获取技术、海量数据存储、数据清洗、数据挖掘和分析、数据可视化、信息安全与隐私保护等领域关键技术的研发，形成安全可靠的大数据技术体系。建立多层次、多类型的农业农村大数据人才培养体系，加强职业技能人才培养，培育农业农村大数据技术和应用创新型人才。

(三十)健全规章制度。研究制定农业农村大数据公开、开放、保护等方面的规章制度，实现对农业农村数据资源采集、传输、存储、利用、开放、共享的规范管理，促进数据在风险可控原则下最大程度开放共享。推动出台相关法律法规，加强对农业农村大数据基础信息网络和重要信息系统的安全保护。

第四篇：那些人适合学大数据 成都大数据培训

那些人适合学大数据 成都大数据培训

成都国信安大数据班由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。

成都国信安独具特色的5R体系

5R系统是实训解决方案和学员中国电科、中国网安服务的指导原则。即“真实的企业环境(Real Working Environment)”、“真实的项目案例(Real Training Projects)”、“真实的项目经理(Real Project Managers)”、“真实的工作压力(Real Work Pressure)”和“真实的工作机会(Real Job Opportunities)”。

(1)真实的企业环境

成都国信安IT培训基地建于成都高新区，按照成都国信安IT培训基地的功能布局和风格进行实训环境设计，包括实训教室、实训工位和会议室三大功能区，让学员在实训的过程中感受到大型软件公司的真实工作环境。

(2)真实的项目案例

基地根据高校的培养计划和需求，遵守客户的保密法律要求，从中国电科、中国网安的业务中精心挑选了数十个大、中型实训项目案例进

行改造，保留关键的技术点，适合在1~3三月内学生通过团队合作来完成。

(3)真实的项目经理

成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。

(4)真实的工作压力

在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。

(5)真实的工作机会

为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。

成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。

一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~

年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松?选择真的大过努力吗?今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢

那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：

当前大数据行业真的是人才稀缺吗? 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩? 大数据行业最终需要什么样的人才? “热门专业”填报，有哪些注意点?

接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗?

对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。 先看大数据人才缺口有多大?

根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗?

提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中

关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：

不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成;

数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?

基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩?

王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”

需要什么样的大数据人才?

今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大

学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。

大数据人才培养涉及到两方面问题：

交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配; 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在?

职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”

大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。

LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”

另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。

王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”

因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。

面对热门专业，志愿填报需要注意啥?

了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：

报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。

选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去

三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

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第五篇：好程序员大数据培训-大数据用到哪些技术

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

想要学好大数据需掌握以下技术：

1. Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5. Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7. HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

11. SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

12.Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!

13.Scala

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

14.Spark

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

15.Azkaban

Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

16.Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

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