电子商务云平台建设与应用研究

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摘要：21世纪互联网技术的进一步发展促使了云计算、大数据技术的产生，而“互联网+”概念的兴起，更是推动了电子商务平台的发展与变革。伴随着大数据与云计算技术的成熟，“互联网+”的电子商务平台也不可避地面临从端转云的大趋势需求。因此如何结合云技术与大数据技术的特点及优势，构建一个更快、更准、更安全的电子商务云平台，就成为了目前电子商务平台必须要考虑的问题。本文将从电子商务的起源于发展角度出发，结合云技术与大数据技术的特点及优势，从电子商务云平台的建设与应用角度，分析如何依托云技术与大数据技术，建设出一个更快、更准、更安全的电子商务云平台，助力电子商务模式的高速发展。

关键词：大数据;云计算;电子商务平台;云平台构建

1电子商务的概念

1.1电子商务的起源。电子商务起源于20世纪60年代，在20世纪90年代由于计算机技术的突破与INTERNET网络技术的兴起获得了高速发展，最终伴随着互联网、信用卡普及率的提高与SET(SecureElectronicTransferProtocol）协议的完善，形成了我们目前所见到的电子商务平台模式。1.2电子商务的两个阶段。目前学界对于电子商务阶段的划分是通过使用目的来区别：第一代的电子商务平台主要是企业之间的电子数据交换，处于信息交换层级；第二代的电子商务则是结合了银行支付系统与客户数据库为基础的交易层级，更为准确，交易的种类更多，成为了电子商务阶段划分的重要标准。

2云计算与大数据技术的概念

2.1云计算的概念。云计算技术主要由分布式处理、并行式处理与网络计算三部分组成，主要的目的是让企业能够从技术层面脱离出来，将资源与重心放在业务上，减少企业的技术资源投入。让企业能够通过减少技术资源投入降低企业成本，同时将企业的技术维护收归云端统一管理提高服务效率，改变传统的企业结构，让企业能够以更低的成本来体验更好的海量信息的存储和计算服务。2.2大数据技术的概念。互联网技术的发展，带来了信息的大爆发，从而也促使了海量数据的层叠增长与附加，使得常规的软件与工具的采集、储存、分析、处理能力已经跟不上互联网海量数据的增长速度。这就需要一项技术能够从绝对庞大的海量数据中，找到更为精确更为有价值的数据信息，而这种超越常规关系型数据库管理能力，能够从大体量和高复杂的信息海中，检索、分析、提取、总结出精确有价值信息的技术就是大数据技术。2.3云计算与大数据技术的关系。云计算技术提供了信息收集与分散的平台，让更多的数据能够成体系地集合在大数据的数据库中，而大数据技术则是能够在云计算平台上进行高精准与有价值信息的检索、分析、提取、总结工作，最终为企业提供具有价值的高精准信息参考。基础架构凭条的数据计算与存储依靠云计算完成，大数据的处理与分析则需要在云计算的平台上运行。同时，从架构技术的逻辑上来说，云计算与大数据都是并行与分布的计算逻辑，因此电子商务云平台的建设离不开大数据与云技术的结合。

3电子商务云平台的建设构想

3.1平台化兼顾移动化。互联网信息处理硬件技术的提高，促使了互联网从PC端向移动端的转变，伴随着类手机智能移动端的普及发展，移动端已经逐渐成为互联网信息的主要组成载体，因此电子商务云平台的构建不能只停留在PC端的层面，而是应该积极地开展移动化的发展，借助移动端的多模块化、开放化的特点，借助微信、微博社交工具完成平台流量用户端的拓展。一方面完成电子商务云平台的推广问题，另一方面满足云平台的数据多样化与完备性需求，使得大数据分析能够有更为准确且多样的样本，从而提高检索分析的质量，为企业决策提供更为精准且有价值的信息。最主要的是，“云”概念的一个重要基础就是更便捷、更方便，传统的PC端信息来源于固定数据库，存在很明显的区域限制，离开数据库企业主就很难接触到信息，也很难保持信息更新频率的时效性。而云端则因为将数据的收集与分析从数据库中摘取出来，在云上完成，因此企业主能够通过移动端，更加便捷与及时地查阅到数据的更新。3.2“互联网+”概念的持续与推广。电子商务云平台得以发展与壮大的基础在于“广”而“深”，“广”指的是涉及的行业多种多样，“深”指的是涉及的行业覆盖上下游的产业链。因此电子商务云平台的构建上，更需要坚持“广度”与“深度”的拓展。“互联网+”则是“深度”与“广度”的一个体现，电子商务平台的云端化，使得企业能够将更多的重心侧重于业务，这也就使得电子商务平台的入驻门槛得以进一步的降低，因此更需要坚持“互联网+”的概念。从而进一步保证云端数据的多样性与复杂性，协助大数据分析检索精准度与价值性的提高。3.3注重精准化与价值型的提升。电子商务云平台与传统的电子商务平台最大最明显的区别就是数据多样性与复杂性的提高，在大数据技术的背景下，以往因为数据多样性增加与复杂性增加带来的精准性降低问题得到了解决。大数据能够在电子商务云平台的基础上，通过对目标买家的注册信息、购买习惯、注意力留存时间、其他平台留言等多种信息的收集检索、通过分析与总结，得出针对不同买家客群的定制销售策略，并且通过渠道的大数据分析，找到最为低价且最为迅速的传播渠道，精准地将销售信息投放给目标客群，从而有效提高电子商务云平台上卖家的销量，增加电子商务云平台的价值。同样，更为精准的投放策略，也使得大数据能够根据电子商务云平台的总体用户访问习惯与行为逻辑，推算出电子商务平台的架构调整逻辑，为买家提供使用更为舒服、观看更为便捷、交易更为迅速、追责更为安全的使用体验，从而增加电子商务云平台的买家体验满意度与访问量。3.4紧随电子商务平台迭代而迭代。电子商务平台从最初的B2B模式、B2C的传统模式，进入到了P2P阶段，让人与人可以通过互联网直接交互，跳过中间商环节，使得信息的共享与传播更加直接与迅速。由于P2P模式架构是一个平等的交互环节，跳开了管理者的束缚，因此在数据的产生与交互上会更加的多样与多量，这就决定了在大数据背景下，电子商务云平台需要紧跟时代潮流，除了分析买家消费行为习惯为卖家提供有效信息参考，也需要分析买家与买家的交流数据，为买家提供同类客户的需求参考与消费参考，改变电子商务平台主要服务于卖家的特点，而转为同时服务买卖双方。

4电子商务云平台的应用架构

4.1应用架构需求功能分析。4.1.1需求决策支撑功能。企业能够通过大数据对自身私有云数据与行业公有云的数据分析，明确自身在行业中的体量和地位、存在的问题与可能有的机会，从而得出明确的企业市场定位、产品结构定位、战略发展方向的决策。4.1.2需求营销精准化功能。企业能够通过大数据对消费者特征与产品特征进行对比关联分析，通过消费者消费偏向于产品功能偏向达成互联，完成精准的产品推荐与优势产品定位。同时可以根据销售数据的精准细分与来客渠道的关联分析，找到明确的流量传播渠道，协助销售增长。4.1.3需求设计精准化功能。企业能够通过大数据对消费者需求产品的喜好数据进行分析，结合P2P交互信息，筛选出目标产品特征，设计出更符合特定社群的特色化产品。4.1.4需求生产精准化功能。企业能够通过大数据对产品销售的节点与季节性进行分析，更加准确地预测出产品生产的时节量，从而根据所需产量进行产品的原料采购与生产，做到“多品种、小批量”的精准化生产模式。4.1.5需求个性化服务功能。企业能够通过大数据对客户需求作出提前预测，结合生产精准化、设计精准化、营销精准化提供预测性定制化服务，在买家访问之前，就做好预测性产品的设计与生产，做到超前一步，想人所想。4.2应用架构产品逻辑。应用架构的产品逻辑根据需求的五个不同层级，针对性地采用五级架构。4.2.1底层数据源标签化架构。精准的基础是需要足够庞大且明晰的数据源，因此需要电子商务云平台在架构应用的数据源底层就做好明确的标签化数据源架构。所以需要通过大数据对电子商务云平台的各种数据依照电商客户数据、电商交易数据、系统访问日志、企业产品数据、企业信息系统、网络论坛数据、社交媒体数据标签进行收集分析分类，从而得出明确的标签化数据板块。4.2.2储存与网络关联分类化架构。数据源收集分类完成之后，则需要对数据源进行关联的分类储存，依照集群储存、关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、快速网络的分类对数据源进行分类整理，构建关联的提取逻辑。4.2.3数据采集、继承和处理关联化架构。在数据的储存和网络关联完成之后，通过云计算技术、分布式处理技术、数据集成整合工具、数据虚拟化技术、数据持久化技术对已经分类储存好的数据源进行关键词采集、集成与处理，整合出明确的精准化信息与价值信息基础。4.2.4开发平台。Paas架构。在得到了精准化与价值信息的基础上，通过大数据算法与集成分析技术，结合数据访问接口、数据建模工具、编程工具、通用组建完成精准化信息与价值信息的关联分类，构建最后的基础信息模板。4.2.5应用程序。SaaS架构得到了最基础也是最精准和有价值的信息及关联逻辑之后，就可以在应用程序上呈现出决策支持、推荐系统、营销优化、市场预测、个性服务、精益生产、定制程序的应用模块呈现。使得企业能够通过简单的模块点击，获取所需决策的信息支撑与分析报告。从而体现出大数据背景下电子商务云平台的优势与特点。

5结语

电子商务平台的云端化是一个不可逆的趋势，云端化能够解放企业更多的资源，从而降低电子商务平台的加入门槛，使得更多的企业参与到电子商务平台的互动中来。而大数据技术的发展也使得电子商务云平台从数据量多而无用的尴尬境地中解脱出来，能够充分地调动起庞大的数据量，从中摘取出精准且有价值的数据信息。而这类精准且有价值的信息也能重新作用到电子商务云平台的服务中来，凭借精准化的参考、数据化的支持、预测性的服务为电子商务云平台的企业与消费者提供更加个性与贴心的服务，从而促进电子商务云平台的发展。

参考文献

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[5]黄利荣.基于互联网+与大数据时代下P2P电子商务研究[J].电子商务,2015(12).

作者:张欧 单位:中国有线电视网络有限公司海南分公司