数据为王,服务为本——谈B2B电商平台与大数据
电子商务平台大数据分析与利用
电子商务平台大数据分析与利用随着互联网的不断发展，电子商务平台已经成为人们进行商品购买、交易、支付等活动的主要场所之一。
而电子商务平台大数据分析与利用已经逐渐成为电子商务平台运营中非常重要的环节。
在这篇文章中，我们将深入探讨电子商务平台如何利用大数据分析，进一步提高企业的竞争力和盈利能力。
一、大数据分析在电子商务平台中的地位电子商务平台的用户数量和商品数量相比于传统零售渠道已经有了质的飞跃，电商平台所涵盖的数据量也变得非常巨大。
电子商务平台的数据不仅包含用户基本信息、交易信息等关键数据，还包括用户搜索关键字、访问网页时长、喜好等大量非结构化数据。
这些数据的数量庞大且复杂，传统的数据处理方式已经无法满足数据管理与处理的需求。
为了更好地发挥数据优势，电子商务平台正在积极探索如何利用大数据分析技术。
大数据分析技术可以帮助电商平台对用户行为、偏好等信息进行深入挖掘，并对商品的销售情况、库存情况等关键业务进行有效管理，从而提高运营效率和效益。
二、大数据分析在电子商务平台的应用1. 用户画像分析用户画像分析是指通过收集用户数据，分析用户行为、关注点、喜好等信息，从而描绘出用户群体的画像。
用户画像分析可以帮助电商企业更好地了解用户需求，提高用户满意度，打造优秀的用户体验，促进用户忠诚度的提高。
比如，电商平台可以通过对用户浏览、搜索等行为的监控和分析，不断优化商品推荐算法，提高用户购买转化率。
此外，利用用户画像分析，商家还可以根据用户的购买记录和浏览记录，预测用户的购买意向和对商品的评价，从而更好地掌握市场情况。
2. 营销策略优化电子商务平台需要不断调整和完善自己的营销策略，以满足用户的需求和提升平台的竞争力。
通过大数据分析，在市场竞争中更好地了解竞争对手的策略和用户的反馈，从而更好地调整自己的营销策略，提升品牌知名度、转化率和销售额。
3. 产品分析和优化对于电商平台来说，产品的销售情况、库存情况等是最为关键的事项之一。
大数据与电子商务的关系分析
大数据与电子商务的关系分析随着数字化时代的到来，大数据和电子商务成为了当今社会不可或缺的两大驱动力。
它们之间的关系非常紧密，相互促进，互相融合。
在这篇文章中，我们将会一起探讨大数据和电子商务之间的关系，以及它们是如何相互影响、互利共生的。
一、大数据对电子商务的影响1、市场洞察与判断的提升随着互联网的发展，海量的数据产生了。
而数据中包含了大量有价值的信息，通过对这些数据的分析、挖掘和处理，我们能够获取到许多有用的洞察、信息，这对于电子商务的推广和运营有着重要的意义。
比如说，我们可以通过大数据分析获取到用户的行为习惯、喜好和需求，从而调整商品的种类、定价和推广方式。
这样能够从根本上提升市场的判断力，从而改善商品销售的质量，增加利润的收入。
2、产品个性化定制开发借助大数据，我们也可以实现产品的个性化定制开发。
通过在用户之间收集数据、统计数据，从而为用户推荐更适合他们的产品。
比如，淘宝网站就可以根据用户的浏览历史和购买记录，向用户推荐相似的、可能会感兴趣的商品，从而提高用户的购买意愿，增加商家的收入。
3、实现精准营销大数据也无疑可以让营销更加精准，更加科学。
通过合理有效的数据分析和挖掘，电商平台可以借助数据间的关联性，通过选择算法，避免冗余推荐，虚假广告等优化的方式，全面提升营销质量，并且能够迅速响应消费者的需求。
二、电子商务对大数据的作用1、提供了大量的数据来源对于电子商务网站而言，每一次的浏览、搜索、购买行为都会产生大量有价值的数据。
这些数据也为大数据分析和挖掘提供了基础。
因此，电子商务充当了数据来源的角色，为大数据的产生和应用提供了充足的原料。
2、促进了大数据技术的变革在电子商务的持续发展中，越来越多的数据层面得到优化，因此大数据技术得到迅速发展，也同时促进了大数据技术的革新和升级，将之前的即时互联、云计算等技术整合在一起，建立起一套完整可靠的大数据处理、挖掘、应用平台。
3、促进了大数据技术的产生在电子商务发展的过程中，我们也逐渐认识到数据对于提高电商运营效率、协助决策、推进跨境贸易等方面的重要作用。
电子商务平台的大数据商业分析
电子商务平台的大数据商业分析随着现代社会的不断发展，电子商务平台已经越来越成为人们购物的重要选择。
而对于电商平台而言，大数据分析已经成为了一种重要的手段，可以通过分析数据，了解市场需求，精准对接消费者的需求，降低营销成本，提高销售额。
一、电商平台的大数据分析概述1.1 电商平台数据流程：电商平台数据流程大概可以分为以下步骤：数据采集、存储、清洗、分析和应用。
其中数据采集需要借助多方权威渠道来保障数据的准确性，而数据存储可以借助云计算、物联网等多个平台来实现进行跨平台存储；数据清洗需要对数据中的错乱、重复等格式问题进行清理；分析是对大量的数据进行挖掘，形成重要的数据分析结果；应用则是在分析的基础上做具体的商业运用，如个性化推荐、商品设计等。
1.2 大数据在电商平台中的应用：大数据在电商平台中的应用非常广泛，如以下几个方面：个性化推荐：通过对用户行为和历史购买数据的分析，电商平台可以给用户准确推荐感兴趣的商品，提高购买率；交叉销售：通过对用户购买历史数据的分析，电商平台可以给用户推荐与历史购买类似的其他商品，提高商品转化率；价格定位：通过对不同用户购买数据的分析，电商平台可以精准对接不同用户的需求，制定不同的定价策略，提高利润空间；营销策略：通过对用户购买和使用数据的分析，电商平台可以精准制定不同用户的营销策略，如优惠券、免费试用等。
二、大数据分析在电商平台中的实践案例2.1 Amazon的个性化推荐：Amazon作为电商平台的佼佼者，其个性化推荐算法已经非常成熟。
其个性化推荐包括两种算法：item-based和user-based。
在item-based推荐算法中，Amazon通过挖掘大量的用户历史购买数据，找到同一用户购买过的商品，在推荐新商品时，将历史购买的商品作为依据，为用户精准推荐符合用户兴趣的商品。
而在user-based推荐算法中，则是通过分析不同用户的购买历史数据，寻找匹配的用户，将这些用户购买过的商品推荐给用户。
电子商务平台中的大数据分析策略
电子商务平台中的大数据分析策略随着互联网的迅速发展，电子商务平台成为了商业发展的重要阵地。
众多用户在电子商务平台上进行购物、交流和交易，这为平台提供了海量的数据资源。
而这些数据资源的利用和分析，成为了电子商务平台的重要课题。
本文将探讨电子商务平台中的大数据分析策略。
一、数据收集与整理在电子商务平台中，用户在购物、评论、在线咨询等活动中对平台产生大量数据。
为了进行有效的数据分析，首先需要对这些数据进行收集和整理。
数据收集可以通过多种方式实现，比如在用户注册时收集基本信息，购物过程中记录订单信息，用户评价等。
可以采用邮件问卷、调查等方式获取用户反馈。
此外，电子商务平台还可以通过整合第三方数据资源，如用户社交网络行为、支付数据等。
收集到的数据可能来自于多个渠道，因此需要进行整理和清洗。
这包括去除重复、无效数据，统一数据格式和数据命名规范，以及处理缺失或错误的数据。
二、数据存储与管理电子商务平台产生的数据量庞大，因此需要选择合适的存储和管理方式。
传统的关系型数据库可以用于存储和管理数据，但对于大数据来说，其存储和查询效率显得较低。
因此，可以考虑采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），以满足大数据量的存储需求。
此外，为了更好地对数据进行管理和分析，可以运用数据仓库或数据湖等技术，将数据按不同维度和领域进行归类和分类存储。
三、数据挖掘与建模在电子商务平台中，大数据分析的目标是提取有用的信息，以支持平台的决策和业务发展。
数据挖掘是一种通过算法和技术来发现数据中潜在模式和规律的方法。
在电子商务平台中，可以应用数据挖掘技术来发现用户的购物偏好、行为习惯和消费趋势。
通过对用户历史购买记录和兴趣爱好的分析，可以将用户进行细分，并为其提供个性化的推荐和服务。
此外，建立预测模型也是大数据分析的重要任务。
通过对历史数据进行分析，可以预测未来的购买需求和销售趋势，以便平台做出相应的调整和决策。
四、数据可视化与报告将大数据分析结果可视化是非常重要的一步。
电子商务平台的大数据分析与智能化应用
电子商务平台的大数据分析与智能化应用随着电子商务的兴起，电商平台不断涌现。
这些平台不仅给人们提供了方便，也对商家和消费者提供了更多的机会。
电商平台也成为了一个重要的商业生态系统，而这个系统也有许多可以分析的数据。
大数据分析和智能化应用成为电商平台的一部分，让平台更加高效和优化。
本文将介绍电子商务平台的大数据分析和智能化应用。
一、大数据分析1、大数据的定义大数据是指规模、速度和种类都非常庞大的数据集合，通常需要计算机系统来进行分析。
2、电商平台的大数据电商平台的数据主要来自于订单、用户、商品、搜索、评论等各方面。
这些数据一般是非结构化的，难以直接进行分析。
因此，需要采用大数据技术和算法来对这些数据进行处理和分析。
3、大数据分析的应用大数据分析在电商平台中有多重应用。
首先，它可以用于实时的搜索推荐，通过分析用户的历史行为，推荐用户可能感兴趣的产品，提高订单成交率。
其次，大数据可以用于预测销售趋势，利用已有的数据和趋势分析算法，提前预测出销售的波动和价格变化，从而更科学地制定价格策略。
最后，大数据的分析可以用于更好地理解潜在客户，提高营销的效果。
二、智能化应用1、智能化的定义智能化是指技术通过人工智能、机器学习、自然语言处理等方式来模拟人类的智能，从而实现自动化和智能化的过程。
2、电商平台的智能化电商平台的智能化主要是由人工智能和机器学习技术实现的。
这些技术可以为电商平台提供多样的功能，如自动化客服、精准营销、智能搜索、自动化智能匹配等。
3、电商智能化应用的案例以淘宝为例，它的客户服务机器人，为用户提供咨询和客户服务。
淘宝的智能化营销，利用用户的历史购买记录和趋势分析来推荐商品。
三、结尾大数据分析和智能化应用的出现，使得电商平台可以更好地利用数据，让商家更好地了解市场，让消费者更方便地获得自己需要的产品。
未来，随着技术的发展，大数据和智能化的应用将会更加广泛和深入。
电子商务与大数据分析的关系
电子商务与大数据分析的关系近年来，随着电子商务的蓬勃发展和大数据技术的突破，电子商务和大数据分析之间的关系越来越密切。
电子商务为大数据分析提供了更多的数据源和应用场景，而大数据分析为电子商务带来了更好的运营决策和竞争优势。
本文将探讨电子商务与大数据分析的关系以及它们对彼此的影响。
一、电子商务为大数据分析提供数据源在电子商务平台上，每天都有海量的交易数据、用户行为数据以及产品信息数据被记录和产生。
这些数据成为大数据分析的宝贵资源。
以网购平台为例，用户在电商平台上进行购买、浏览、搜索等操作都会产生大量的数据，而这些数据可以被收集、整理并进行分析，从而为企业提供更多的市场洞察和消费者行为分析。
这种基于电子商务平台的大数据分析有助于企业了解消费者需求，优化产品设计和营销策略。
二、大数据分析提升电子商务的决策能力通过大数据分析，电子商务企业可以基于数据进行更准确的市场预测、产品定价和供应链管理。
大数据分析可以帮助企业深入了解消费者的购买偏好和行为习惯，从而优化产品组合和定价策略，提高产品竞争力。
同时，大数据分析还可以对供应链进行优化，实现更高效的物流配送和库存管理。
通过精确的大数据分析，企业可以做出更明智的决策，从而提高运营效率和盈利能力。
三、电子商务与大数据分析的示例应用1. 个性化推荐系统个性化推荐是电子商务平台的重要功能之一，而大数据分析可以为个性化推荐系统提供强大的支持。
通过分析用户的购买历史、浏览记录和产品评价等数据，电子商务平台可以根据用户的兴趣和偏好向其推荐符合其需求的产品。
这种个性化推荐系统不仅提升了用户的购物体验，也提高了电子商务平台的转化率和销售额。
2. 营销策略优化大数据分析可以帮助电子商务企业进行精确的市场细分并制定更有针对性的营销策略。
通过分析消费者的购买行为和偏好，企业可以针对不同群体制定不同的促销活动和广告策略，提高市场覆盖和广告效果。
3. 风险控制与欺诈检测电子商务平台面临的一个重要问题是风险控制，而大数据分析可以帮助企业识别潜在的风险和欺诈行为。
电子商务平台中的大数据分析与应用
电子商务平台中的大数据分析与应用随着信息时代的到来，电子商务平台已经成为了现代商业经营的主要形式之一。
在电子商务平台中，通过大数据分析技术，可以对海量数据进行深入挖掘，并从中提取出重要的信息，帮助商家更好地了解市场环境、消费者需求和竞争对手行为，进而制定出更加科学有效的营销策略，提高业绩和市场占有率。
因此，电子商务平台中的大数据分析与应用已经成为了商家们不可忽视的重要工具。
一、大数据分析技术在电商平台中的应用在电子商务平台中，由于数据来源众多、种类繁多、数据量极大，因此，要想从中提取出有价值的商业信息，并利用这些信息做出决策，需要用到大数据分析技术。
具体地说，大数据分析技术包括数据清洗、数据挖掘、数据建模、数据可视化等多个环节。
首先，数据清洗是指将原始的混乱数据进行清洗、去重、整理，以便进行后续的数据处理和分析。
比如在电子商务平台中，对于用户的浏览、购买等行为数据进行清洗整理，以便后续进行用户行为分析。
然后，数据挖掘是指在原始数据中寻找有用的信息和关系的过程。
通过数据挖掘技术，可以从电商平台中挖掘出一些重要的商业信息，如用户画像、商品热销排行等。
接下来，数据建模是指对挖掘出来的信息和关系进行建模，以便进行更加深入的分析和预测。
在电子商务平台中，可以通过数据建模来对用户购买意愿、商品销售情况等进行分析和预测。
最后，数据可视化是指将分析的结果通过图表、表格等形式进行可视化展示。
通过数据可视化，可以更加直观地展示分析的结果，方便商家进行数据分析和决策。
二、大数据分析技术在电商平台中的应用案例在电子商务平台中，大数据分析技术已经被广泛应用。
接下来，我们通过几个案例来具体了解一下大数据分析技术在电子商务平台中的应用。
1、京东电商平台的用户购买模型京东电商平台通过大数据分析技术，利用用户浏览、收藏、评价、购买等多种数据指标，建立了一套用户购买模型。
该模型通过对用户的行为进行分析，可以预测用户的购买意愿和购买偏好，从而为商家提供更为精准的营销策略。
电子商务平台中的大数据分析与应用
电子商务平台中的大数据分析与应用随着互联网技术的不断发展和普及，电子商务平台已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
在越来越激烈的市场竞争中，大数据分析与应用已经成为了电子商务平台中的重要策略之一。
本文将从以下几个方面探讨电子商务平台中的大数据分析与应用。
一、什么是大数据分析？大数据分析是指利用先进的技术和算法，在海量数据中提取出有价值的信息的过程。
在电子商务平台中，通过对用户的浏览记录、购买记录、评价数据等大量信息进行分析，可以获得用户的需求和偏好，提高平台的运营效率和用户满意度。
二、大数据分析在电子商务平台中的应用1. 个性化推荐电子商务平台在处理用户订单和购买历史时，可以收集用户的一些数据，如购买商品的种类和数量、评价等等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，平台可以了解到用户的购买偏好，从而进行个性化推荐。
比如，当你在电商平台搜索一件商品时，平台可能会为你推荐一些与你之前购买的商品相似或相关的商品，这样可以大大提高购物的便利性和准确性。
2. 营销优化通过对用户的购买习惯和偏好进行分析，电子商务平台可以制定更精准的营销策略。
例如，对于一些活跃用户，平台可以定期发送促销信息，吸引用户在平台进行购物。
同时，基于用户购买历史数据，还可以为用户推荐一些相关的商品或服务，提高用户满意度并促进消费。
3. 价格优化在电子商务平台中，价格是一个非常重要的因素。
通过对市场行情、用户需求等因素进行分析，平台可以制定更合理的价格策略，提升商家的利润和用户的购买体验。
例如，通过对用户评价数据进行分析，平台可以了解到一个产品的市场接受度，从而调整价格，找到最合适的价格点。
三、电子商务平台中大数据分析的发展趋势1. 深度学习技术在应用中的推广深度学习技术是目前最热门的技术之一，其在图像处理、自然语言处理、语音识别等领域都取得了不错的成果。
在电子商务平台中，基于深度学习技术的个性化推荐算法以及对用户情感的分析等方面的研究相信会越来越受到重视。
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数据为王，服务为本——谈B2B电商平台与大数据2013-06-27作者：@吾为暮斯导读：大数据、云计算、O2O曾被我个人评价为目前最有前景但又最易被玩概念的三个新兴领域。
从电子商务发展周期来说，数据为王的时代已初露端倪，这种时代不是单指几个有实力的互联网巨头去做SaaS 或分布式服务器，而是越来越多的行业客户认识到碎片化数据的潜在价值。
当年以IBM为代表的跨国巨头把云计算基础服务概念带入时，国内电子商务企业尤其是B2B类平台还在挤兑信息撮合机制的红利，而现在从政府、企业、市场都在高喊大数据，但真正理解其本质、懂得大数据产品设计精髓的实务性应用并不多。
数据为王，服务为本，云计算、O2O、物联网、金融支付、资信认证等各服务环节其实都是大数据的采集架构组成，近期各电商大佬的众多动作也能看出其构建数据闭环的真正用意。
笔者曾长期负责阿里集团及美国运通的众多战略项目，两个月前也发表过一篇“B2B电子商务第二春”的文章，在文章结尾设置了多模块集成所产生的价值这一问题，引发各位朋友的热烈讨论，其实这个答案即在本篇文章中所阐述。
大数据，其本质核心并非是数据量“大”才称为大数据，从产品技术角度略微提一些关于大数据的概念，让大家了解一下其技术发展过程。
如果把众多的信息碎片比喻为撒哈拉大沙漠，每一粒沙子所携带的数据内容可能仅是一个数字、名称、点击、时间、性别等单一内容，看似平淡无奇，但通过正确的分析算法可以将所需的沙子自由组合，变成比黄金还要宝贵的数据资源，所以大数据的核心是数据处理分析能力，其数据容量、分析加工、数据真实性、数据特性是Big Data的关键要素，即经常被提及的4V：Volume（数据量）、Velocity（分析速度）、Variety （特性）、Veracity（真实性）。
以往众多电商平台及网站的数据库架构是基于关系模型建立的关系型数据库，如MySQL、Oracle、Microsoft Access等，但关系型数据库就远不能满足大数据的处理需求了。
Apache （阿帕奇）基金会开发了一款名为Hadoop的分布式基础架构，Google 以此为基础提出了Map-reduce系统可进行大规模的数据并行计算，至此奠定了以Hadoop为主流的分布式计算系统在全球的快速应用，专注于批处理。
但值得一提的是，像SNS社交这样高数据动态的平台，对数据处理速度有着更高要求，为此Nathan Marz推出了Storm系统，在Twitter内部被称为BackType，并被广泛应用。
产品技术概念点到即止，只是想说明大数据在技术层面配合着不断开发出的应用插件，已基本满足不同需求的数据分布式处理。
互联网平台尤其是B2B电商平台的大数据应用，关键还是在于自身产品的定位及未来发展的走向。
给你一把利刃，你只是舞刀弄枪没半点招式，最终成为不了武林大侠，所以做大数据，思维与方法是核心。
明确大数据的核心概念后，如何布局大数据，尤其是B2B电商平台的数据获取、数据分析、数据应用的开展就是实际操作问题了。
B2B电商平台目前发展为三代，第一代以信息撮合机制为主，通过互联网特性有效的汇聚买卖双方信息。
第二代以在线交易为主，信息展现模式、在线交易工具、配套服务产品的发展使得各平台都在想方设法解决在线交易问题。
第三代即资源集聚为主，所谓资源集聚正是突出两个核心要素：数据穿针引线，服务本质所需。
大数据给予平台服务提供了信息支持，而服务落地也有利于有效数据不断被采集，形成数据循环，即“雪球效应”。
可以说大数据不是电商平台的某一个产品组成或业务领域，大数据是整个电商未来发展的基础资源与优势体现，目前很多企业都在尝试大数据的开发与应用，笔者针对B2B综合电子商务平台也提出自己的实施方案，甩出个大干货供各位讨论，我称之为“生命树”体系。
从数据采集来源上讲，传统互联网思维模式是极力将用户搬到线上，通过线上行为获取用户的相关信息及操作轨迹。
过去因为技术、方法、行业特性所限，互联网通过线上所吸纳的海量数据的确给电商企业带来了短期的处理空间，而直接从线下模式获取数据来源的成本及模式尚不成熟。
但要知道，市场最大的数据源永远都是在线下，电子商务的本质是通过电子化手段来服务传统商务流程，帮助其降低成本提升效率，所以如能直接建立起线下数据的采集接口渠道，而不再仅仅依靠纯线上数据作为来源是一个关键环节。
同时，线上线下数据采集汇聚到数据中心，产生的分析型数据将会反哺线上，带来更精准的使用价值。
互联网电商平台的产品展现仍旧是电子化特性，但数据来源的落地化将是巨大促进。
京东的“亚洲一号”、阿里的菜鸟、慧聪的电器城、中国网库的电商谷等已在实施的落地战略，其背后所隐藏的目的之一也在于此。
举例说明，比如某B类企业习惯在电商平台上寻找合适的采购资源，电商平台的确满足企业的信息获取需求，但由于合同、发票、信用等环节的制约，一般很少有企业会直接通过平台在线付款，尤其是大额款项，那么这一笔交易的发生仅利用线上平台很难判别。
企业实际交易发生时所牵扯到的银行或第三方支付、物流配送等环节是实实在在获取到这些信息的，假如我与顺丰战略合作，建立数据库接口，那么某企业在顺丰发生的某笔物流交易的货物属性、目的地、数量等数据标签，与线上该企业的页面浏览、点击轨迹等分析匹配，即可得到这笔交易的真实数据，不用平台的在线支付，我也知道企业实际发生的真实交易数据甚至更多内容，这就是线上与线下数据结合的魅力所在。
当然除了物流，在金融、支付、认证、软件等方面获取的信息将充实该企业的数据模型，得到更加精准的数据，也有助于通过实际发生的线下交易趋势来调整线上产品，达到无缝对接。
上述所举例子是B2B类的特性，供应链上的电子商务大数据应用也会变得更加神奇。
如大家一直在讲的B2B2C打通，某企业使用电子商务平台进行分销或C类销售，由于该平台大数据体系建立比较完善，在C 端用户需求及物联网资源聚集比较全面，当企业打算近期售卖一款产品时，使用该平台的大数据应用产品输入相关产品属性、价格、使用价值等标签，即可获知该定价最终能够销售出的货品数量及总收益参考，不同定价的销售数量与收益也会被系统显示出不同结果，甚至系统还可以分析出具体区域未来将售卖出的商品数量，企业可提前安排物流资源配送至区域库存中心，做到“未售先送”。
这个例子其实一点都不神奇，“菜鸟”网络要实现的就是这种应用场景，正是因为阿里云计算成立近四年来建立的数据模型及运算能力，使得以数据为推动的产品应用即将迎来爆发期。
所以说B2B类的大数据化第一步就是数据采集渠道的创新，慧聪网的线下基地和展会形式，为什么会设置免展位费而以实际成交额收取佣金，本质也是希望能监测到线下发生的相关数据。
京东的“亚洲一号”就比较犀利，直接插入物流领域，而最关注的“菜鸟网络”先不谈其各方资源整合的难点，以马云的个人影响应该不成问题，其本质也是阿里在补强线下数据的采集渠道。
过去都把O2O局限在生活服务领域的电子商务化，B2B电子商务的Online to Offline也已经开展，某种意义上说，线上是电子化服务的输出，而线下将是资源集聚的主要来源，同时线下数据资源经过处理回到线上，也不失电子商务企业的经营本质。
王坚对于大数据的定义我个人还是非常认同的，大数据关键在于数据在线化与应用化，那么应用化里基于数据分析而产生的服务数据就是最有价值的部分。
前文举的两个例子其实正是数据应用服务的几种典型Use case，这样的应用场景可以开发出很多，但数据应用展现中有一点值得一提，那就是大家翻来炒去的云计算。
云计算概念与大数据即独立又紧密联系，甚至我个人偏爱先大数据再以云计算按需实施。
云计算的核心价值在于可以实现服务的按需获取及随时增加，交付模式便捷，且占用客户端的资源成本较低。
俗语讲过去我们使用某软件产品，基本是下载客户端安装到本地，在我的电脑主机上运行处理，而云计算由于服务供给是在云计算服务器上，用户所需的软件服务只需要按需从云端调取即可，节约资源、节约成本。
服务数据通过线上线下获取与分析，注入到云池当中，再由用户从云池调取服务使用，产生新的数据再被采集分析后回到云池，形成“云池循环”，源源不息。
目前很多政府或者企业有出现以云计算、大数据为名义圈地建数据中心，其实不能说其对错，只是个人也无法保证其项目背后有拿地的嫌疑。
但从产品上讲，基础设施建设的确是云计算及大数据应用的必须环节，无论是地方还是企业建立数据中心是有其有利一面的，但我个人更看重云计算产品的实施应用，其中建议B2B类电商平台将主要目标集中在SaaS产品，也就是“软件即服务”（Software as a Service）。
合理的大数据与云计算结合的流程是这样的，企业使用平台登录ID，基于大数据化的价值体现，平台其实已经获取到企业的电子化商务需求，并在产品设计及营运推广上进行服务推荐。
企业选择相关的服务产品，如某种经营管理软件可直接由云池提供在线SaaS应用，需要物流服务则通过线下服务分发系统与第三方物流公司进行对接，数据共享实时跟踪，需要金融融资服务则平台系统分发需求至银行或第三方金融公司，提供保理、借贷的产品，当然其背后的认证及资信评估正是基于平台积累与分析的企业数据模型，这比银行的审核信息要更全面、更真实、更快速。
而所有的这一切服务都是平台作为集聚中心，分发至第三方服务商进行具体操作，平台主要构件数据体系与数据接口标准，提供服务品牌输出。
这是一种集约化的B2B电子商务综合平台，核心的价值正是该平台的数据库体系。
企业得到了非常精准的服务、第三方服务商获得了业务量，提供专业服务，平台做到了信息与资源集聚，更重要的是有了海量的数据获取，掌握了各方线上线下的价值数据，所谓数据为王、服务为本的精髓。
近期阿里云计算的“聚石塔”、“聚宝盆”两个项目正是在电商领域与金融领域提供大数据及云计算服务支持，支付宝、小微金融集团、众安在线这些阿里系的金融机构，有效的控制电商企业资金流数据，菜鸟网络控制物流数据，同时通过加强云OS、C类移动平台及收购新浪微博、高德地图等补足移动端入口，整个阿里的大数据战略基本定型。
提到移动商务领域，目前虽然尚无明显的成熟产品出现，但移动端的数据获取对于B类电子商务也是具备很大应用潜力的，E-Business应向着E-Commerce转变，这里面的金融、物流、支付、软件、配套第三方应用等环节的数据接入与碎片化整合也都有其操作特性，就不一一展开了。
通过整合第三方服务资源，构建服务数据体系，为企业用户提供标准化、落地化、集约化的数据产品服务，帮助企业在销售、采购、管理、经营等环节实现成本降低及效率提高，加强电商企业对在线数据、非在线数据的挖掘处理能力，构建数据化的第三方合作集约模式，是B2B电子商务平台要抓住的重点，而不仅仅是简单的与银行、物流公司、金融机构、软件外包商等进行简单的业务合作，打打广告，做做Banner，甚至可以说大数据不是一家公司独立完成的（阿里很多环节也是走合作集聚），近期笔者参与工信部推出的集成创新试点工程，从政府层面也在推动此方向的落实。