京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据引领网上“丝绸之路”_数据分析师
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。
用大数据引领网上“丝绸之路”
根据媒体报道,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
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13