那么在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，電子商務(wù)又該如何開發(fā)和利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值呢？
尤其是互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，讓我們急速地跨入了大數(shù)據(jù)(Big Data)時(shí)代。其主要的驅(qū)動(dòng)力有以下幾點(diǎn)：
1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和個(gè)人收入的增加，人們的個(gè)性化需求開始凸顯。而企業(yè)要去高效地滿足這些個(gè)性化的需求則需要大量的數(shù)據(jù)支持。
2、互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和相關(guān)技術(shù)的發(fā)展讓海量數(shù)據(jù)的收集和分析成為可能�；ヂ�(lián)網(wǎng)的特征又導(dǎo)致這些數(shù)據(jù)能夠被高速度和大容量的傳播。
3、互聯(lián)網(wǎng)引入了由用戶產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模式。這種模式的特征是多源頭，低成本，更及時(shí)。當(dāng)然，這些數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性需要被核證。
4、構(gòu)建在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的電子商務(wù)和傳統(tǒng)零售比較的優(yōu)勢(shì)之一就是數(shù)據(jù)的可獲得性。電子商務(wù)可以實(shí)時(shí)得到顧客的來訪源頭，在網(wǎng)站內(nèi)的搜索、收藏、購買行為，以及購買的商品間的關(guān)聯(lián)性。這些數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更精準(zhǔn)的為顧客服務(wù)。
5、人工智能、信息系統(tǒng)和決策科學(xué)的發(fā)展促進(jìn)了多種分析方法及工具的推動(dòng)，包括數(shù)據(jù)挖掘，顧客行為模型，決策支持，等等。
數(shù)據(jù)(Data)是原始和零散的，經(jīng)過過濾和組織后成為信息(Information)，將相關(guān)聯(lián)的信息整合和有效的呈現(xiàn)則成為知識(shí)(Knowledge)，對(duì)知識(shí)的深層領(lǐng)悟而升華到理解事物的本質(zhì)并可以舉一反三則為智慧(Wisdom)。所以數(shù)據(jù)是源頭，是決策和價(jià)值創(chuàng)造的基石。
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2、互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和相關(guān)技術(shù)的發(fā)展讓海量數(shù)據(jù)的收集和分析成為可能。互聯(lián)網(wǎng)的特征又導(dǎo)致這些數(shù)據(jù)能夠被高速度和大容量的傳播。
3、互聯(lián)網(wǎng)引入了由用戶產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模式。這種模式的特征是多源頭，低成本，更及時(shí)。當(dāng)然，這..
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