在当今的电子商务世界中，数据已成为最终商品。电子商务部门产生了大量有关客户行为和购买习惯的数据。但是，尽管有些企业学会了削减数据浪潮，但其他企业却淹死了。随着数据集变得越来越大和越来越复杂，传统的数据处理工具变得效率低下。如果您想在电子商务中保持领先地位，那么大数据就是游戏的名称。

在电子商务中使用大数据可以改善您的市场地位以及与客户的关系。通过应用适当的数据分析，电子商务品牌可以预测和管理风险，预测需求和销售，精确定位其受众并优化供应链和物流。继续阅读以发现更多信息。

大数据有多大？
1 TB对于笔记本电脑的内部存储来说是相当不错的大小，对吗？好吧，将十亿个功能齐全的笔记本电脑放在一起，您将获得zettabyte的存储空间。根据DEPR的一项研究，仅2020年，我们就创建，复制和使用了惊人的59 ZB数据。

来自客户，员工和物联网设备的每日新数据的涌入可以为企业提供稳定的有价值的见解。但是，这些数据是原始数据，将小麦与谷壳分离开只是成功的一半。利用其资源进入大数据分析，以构建和分析难以想象的数据量。

在电子商务的动态环境中，大数据可让您满足客户的需求和异想天开，预测客户的未来步骤，并建立持久的关系。拥有忠实的客户使您成为成功的市场参与者。看看Target和Reebok，他们俩都启动了新的忠诚度计划，以与客户建立更深的联系。亚马逊正在通过其Personalize服务取得进展，允许客户即时添加购买建议。所有这些都是大数据的礼貌。关键是要有效应对挑战。

零售商面临的数据分析挑战
没有什么值得一提的，这对于处理大量非结构化数据是有用的。要从电子商务中实现大数据中受益，您首先需要应对以下挑战：

• 获取质量数据。如果您收集的数据不正确或无法正确识别其来源，则可以从中提取很少甚至没有意义。
• 确保隐私和安全。数据收集必须遵守相关的数据保护法律。您还需要确保收集到的数据符合道德规范，并告诉客户如何使用他们的数据。并且，一旦收集了数据，就必须将其保存在服务器上。
• 处理各种数据格式。业务规模越大，其收集，生成和依赖的数据就越多样化。除非您赞助另一个巴别塔，否则您将需要制定数据一致性标准。
• 应对过时的技术。人工智能（AI）迅速发展，服务器硬件需要升级，物联网传感器也越来越复杂。紧跟软件和硬件方面的进展，这对于大数据计划的成功至关重要。如果您没有使用机器学习（ML）分析数据或使用最快的云服务来存储数据，那么您可能已经落后于竞争了。
• 赢得客户的数据。为了获得数据收集的同意，您的企业必须给客户一些回报：信任和赞赏的象征。这可能是诸如折扣，排他性优惠或预购选项之类的好处，以及客户个人信息的安全保证。这些好处将使您的数据池蓬勃发展。
• 汲取见解。我们生活在一个快速的世界中，现代电子商务业务无法承受错误或延误。具有洞察力的数据分析可以帮助企业发现问题，但得出正确的结论同样至关重要。利用每一个机会倾听您的客户。他们是否想要一个更快的网站和更简单的结帐服务，还是因为您从来没有橄榄绿的钱包而准备离开？
• 跟上人口和生活变化。人们生活中的所有重大变化都反映在他们的购买习惯上。跟踪客户生活中发生的婚姻，婴儿，狗和促销活动，以捕捉客户需求变化的时刻，这一点很重要。
• 克服人才不足。如果您决定从头开始构建大数据分析工具，则内部开发可能会充满挑战且价格昂贵。寻找具有电子商务经验的专家很困难，但从长远来看，聘请好的承包商将有回报。
• 将数据转化为行动。收集数据是一回事。分析这些数据，从中获取有见地和有价值的信息，以及立即对这些知识采取行动是完全不同的。数据相关时，您的企业需要采取行动。