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電商平台大解密──從IT走向DT時代之大數據應用

文章發表:2019/02/13

吳仁和
  • 南臺灣跨領域科技創新中心主任、中山大學特聘教授、資管系教授

在阿里集團旗下,有關電商平台上的消費者數據蒐集,主要來自於淘寶、天貓與聚划算三大主要平台,原始數據基本上會統一蒐集到共通的開放數據處理服務(Open Data Processing Service, ODPS)上,因此ODPS可說是一個離線(Offline)的數據處理後台(如圖10A-1所示)。

圖10A-1 ODPS架構簡圖

Connolly(2012)認為「大數據」是由交易紀錄(Transactions)、互動數據(Interactions)與觀察數據(Observations)所組成的資料型態,並提出數據演進示意圖(如圖10-7所示)。

圖10-7 數據演進示意圖

圖中,垂直軸表示資料量,水平軸表示資料之多樣性與複雜性,並闡述從ERP、CRM、Web直到Big Data,其資料量和資料之多樣性與複雜性持續增加。互動數據則是有關人與物彼此的互動或是業務交流,例如Web日誌、使用者點擊流、社交互動與回饋,以及使用者產生的內容等,都是發現互動數據的所在。

世界正在快速的改變,阿里巴巴集團董事長馬雲曾說:「我們正從以控制為出發點的IT(Information Technology)時代,走向激活生產為目的的DT(Data Technology)數據時代,這不僅是技術的升級,更是思想意識的巨大變革。」

其背後所闡明的是IT時代的實現工具以硬體與軟體為主,DT時代的工具則以雲端運算與大數據為主,且與2015年逐漸嶄露頭角的「互聯網+」一詞有著密切的關聯性。

「互聯網+」不是單純的科技連接,而是透過整合,促進互動、分享與使用等,產生的創新與融合。

世界正快速地從IT (Information Technology)跨越到DT (Data Technology)經濟時代。運用大數據的蒐集與分析,來幫助線上的商家與消費者更快速的媒合與經營,幾乎是所有電子商務平台(以下簡稱電商平台)在大數據應用上的一大重點。

不論是以阿里巴巴集團為代表的「平台型電商」,還是以京東為代表的「自營型電商」,或是以一號店為代表的「垂直型電商」,共同的特點就是電商平台上的商品類別十分豐富,商品數量動輒百萬甚至千萬。然而,當消費者有明確的購物訴求,其將直接透過搜尋引擎尋找商品;反之,則會依據網站的商品分類,或是活動廣告等頁面中任意瀏覽,因此對於消費者而言,一個電商網站的首頁並不需要過多的商品資訊,而應在版面有限的情況下,幫助消費者在有限的時間內,確切觸及消費者潛在的需求偏好,是電商平台能提供更好服務的關鍵所在。

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