
用大数据引领网上“丝绸之路”_数据分析师
,阿里巴巴在过去一年逐步启动了与云南、广西、新疆、甘肃等12个省市区的战略合作,其签署的合作框架协议,主要内容是:帮助当地政府培育大数据云计算创新技术、发展农村电子商务,以及通过旗下的跨境电商业务,帮助各地将贸易市场推广到中亚、西亚、东南亚等周边国家和地区。马云的“丝绸之路”布局很广,手笔也很大,因为他拥有得天独厚的优势。
其实,不只是阿里巴巴,所有电子商务企业都是信息时代“一带一路”战略的最早践行者。比如敦煌网创始人CEO王树彤就说过:敦煌网10年前建立的初衷就是将中国中小企业与国外的中小企业对接,建立一个“网上丝绸之路”。的确,在10年间敦煌网将中国120多万的中小企业与全球224个国家和地区的550万买家进行了对接,开通了一条新“丝绸之路”。
现在,各地都在抢抓“一带一路”发展战略契机,不夸张地说,真正建好“网上丝绸之路”可以起到四两拨千斤的作用。比如宁波,自古就是海上丝绸之路的重要始发港,来自五湖四海的中国商品,从宁波走向世界。而现在,宁波海曙区则正在全力以赴谋划建设“网上丝绸之路”试验区。
海曙作为宁波中央商贸商务区和历史文化名城核心区,打造“网上丝绸之路”,重现历史上“海上丝绸之路”的辉煌,更是优势重重:
第一,传统外贸业发达。2014年宁波市外贸进出口总额在严峻复杂的外贸形势下再次突破千亿美元,而海曙的外贸进出口也相当繁荣,在全市占有非常重要的一席之地。
第二,电商园发展速度惊人。海曙电商园是宁波电商城“一城两区一中心”核心组成部分,自2014年初正式开园以来,已引进企业350家、注册资金达25.4亿元。比如,已与京东集团签订战略合作协议,引进了敦煌网,建成了国内首个O2O模式的专业性跨境磁性材料电子商务交易平台。
第三,海曙是国家“跨境贸易电子商务服务出口试点”区域。中国(宁波)跨境贸易电子商务产业园总面积达3万多平方米,目前海关、国检、邮政等监管和服务部门已相继入驻,它将逐步发展成为长三角地区重要的跨境贸易电子商务运营服务、外贸电子商务物流和综合性跨境电子商务金融服务中心。
尽管在互联网电商时代,人人都是丝绸之路起点,时时可以连通丝绸之路,但毕竟建设“网上丝绸之路”不是跟风应景工程,需要把握一些关键点和核心。我个人认为,在建设“网上丝绸之路”的过程中,得大数据者得天下。
“网上丝绸之路”,是对传统丝路的扩容和创新,添加了更为丰富、独特的全新内涵,关键在于创建整合物流、信息流、资金流的大数据平台,为各类商品提供海关、交通运输、出入境检验检疫、金融、咨询、翻译等一站式信息资源和服务。
因为,一方面,大数据给企业带来的商业价值和投资机遇前所未有,未来将有越来越多中小企业的数据纳入统计,这些数据最终会形成跨境电子商务中的信用体系,让更多的买家和供应商受益。另一方面,大数据将成为电商企业为会员和用户提供定制化服务或设计定制化产品的“必备”。所以,打通大数据与跨境电商这两个领域,用大数据来引领“网上丝绸之路”乃是核心关键。
当前及今后一段时间,海曙区打造“网上丝绸之路”试验区,就是要依靠大数据的平台打造、数据加工、环境营造这三驾马车来奔跑。
平台打造是一辆引擎的马车,也就是利用大数据打造新型跨境电子商务服务平台。通过有效促进信息整合,完善通关、结汇、退税通道,实现大通关数据的互联互通和资源共享,形成企业与网商、电商、物流商及金融机构相融合的新型贸易方式。
数据加工是一辆助力的马车,它主要是通过大数据深度加工来拓展电商业务。从电子商务海量数据中挖掘有价值的信息,通过实时分析消费者数据,建立柔性化生产模式和高效组织结构。从数据中掌握国内外客户需求规律,发现潜在机会,即按需定制模式,从传统的B2B、B2C模式到F2C和创新C2B模式。
环境营造是一辆保障的马车,就是利用大数据营造良好的发展环境。例如人才环境、金融环境,依托“大数据”这一前沿的信息技术来增强数据分析和挖掘对相关产业的支撑作用,特别是大数据在互联网金融、人才培养方面的应用,以此来有效增强城市发展的综合竞争力。
大数据改变了时代,也让网上的丝绸之路穿越了时空,产生了无限种可能。正如王树彤所说的:“蚂蚁和大象其实是可以同台竞技的。”我也这样认为,关键是你掌握了什么器物。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23