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摘要：随着科学技术的快速进步，电子商务运营能够利用大数据分析技术实时追踪消费者的行为动态，及时获取消费者需求，科学分析企业经营中的各种数据，为消费者提供个性化、多样化的产品及服务，使电子商务实现质的突破和发展。基于此，文章针对大数据分析技术的价值进行分析，深层次探究基于大数据分析技术的商业智能应用策略，以便持续强化企业在市场竞争中的核心竞争力，为类似大数据分析技术层面的研究提供参考依据。
关键词：应用策略；商业智能；技术；大数据分析
Research on application strategy of Business intelligence based on Big data analysis technology
Chen Yi
(Tongji University,Shanghai,200120)
Abstract:With the rapid progress of science and technology and the development,e-commerce operations can use the big data analysis technology,real-time dynamic track consumer behavior,obtain the consumption demand,and then the analysis of the scientific enterprise management in various data,provide consumers with personalized,diversified products and services,effectively promote the electronic commerce can achieve qualitative breakthrough and development in new era.In this regard,the paper analyzes the value of big data analysis technology and deeply explores the application strategy of business intelligence based on big data analysis technology,so as to continuously strengthen the core competitiveness of enterprises in the market competition.At the same time,it can also provide a reference for similar research on big data analysis technology.
Key words:application strategy;business intelligence;technology;big data analysis
在新时代背景下，企业的设计经营和发展规划需要以各种数据信息及报告作为依据，早期的人工记录数据信息的方式已经无法满足当下海量数据信息的处理和获取需求，因此，大数据分析技术应运而生。此技术的应用能够有效降低人为收集和数据信息记录的失误，确保各项数据收集和记录精准、高效。此外，企业应用大数据分析技术能够有效节省大量的人力资源成本，显著提升工作效率。电子商务数据分析和商业智能的深度融合，能够实现各种消费数据信息的科学利用。因此，探究大数据分析技术的商业智能应用策略具有十分重要的价值和意义。
一、商业智能系统
商业智能系统就是BI系统，其中包含信息检索、管理及数据分析等。企业可利用构建的商业智能体系，实时获取生产、运转及经营等不同阶段的所有信息，使企业决策人员能以此为依据制订可行性的方案，助力企业各项工作的推进和发展。在实践当中，商业智能系统应用最多的是解决企业发展和经营中遇到的各种难题。商业智能的应用和电子商务数据分析相融合将成为时代发展的趋势，因此，企业管理者需要结合数据信息进行可视化分析和处理，确保各个生产环节能够持续优化且具有科学性。对于较为复杂的数据信息，企业可在电子商务数据分析和商业智能深度融合的情况下实现精准且快速的筛选，并运用可视化模式凸显数据信息的透明性，最大限度地满足用户多样化、个性化的消费需求，使企业经济效益最大化[1]。
二、大数据分析技术的价值
大数据即大型资料库，能够容纳海量的数据信息。借助现代化信息技术全面分析各种数据，企业能够满足用户多样化的消费需求，凸显个性化、多样化的特征。在应用大数据分析技术时，工作人员需要保持辩证思维，全面了解此技术处理数据的整个流程。同时，工作人员要将大数据分析技术看作是一项处理、存储数据信息的现代化技术。当下，大数据已逐步发展为社会性的产物。企业若想实现社会、经济效益的最大化，必须采取科学、有效的方法应用此技术，最大限度地彰显大数据分析技术的优势和作用。
三、商业智能系统应用存在的问题
(一)缺乏科学的大数据应用机制
在大数据时代下，必须树立基本的数据意识，如此，才能有效促进企业的稳定发展。创建科学的大数据应用机制十分重要，但是，当下部分企业创建的智能商务数据应用机制依然有待健全和完善。大数据涉及的范围较广，因此完善的协调机制必不可少，但一些企业忽视了协调机制的建立，这使得企业不仅无法获取和智能商业应用相关的外部信息，还无法带动各部门之间的协调及配合，影响数据的精准性及完整性。此外，虽然部分企业意识到商业智能的优势及作用，并开始尝试构建智能化的商业体系，但是在应用期间却忽视了自身的优势，对大数据应用层面的IT广告商过于依赖，进而导致商业智能应用失去自身特色和个性，时间一长，会严重偏离企业管理、生产及经营的方向。
(二)缺乏应用大数据的有效载体
现阶段，各个企业在应用商业智能的过程中，只有建构系统、完整的大数据应用核心载体，才能充分凸显大数据背景下商业智能应用的实质性效果。然而，当下一些企业的思想观念陈旧，尤其是在大数据应用平台的构建层面，缺乏基本的大数据意识和思维，因此导致商业智能的应用质量及效果不太理想。例如，部分企业在商务智能应用层面不断进行优化和完善，并积极创建商业智能应用体系、运营模式及机构组织，但却忽视了大数据应用平台的有效建设，使得商业智能应用缺乏系统性、多元化的数据支撑。又如，部分企业虽然创建了大数据应用平台，但是却没有全面收集和分析内部数据，导致内部数据和外部数据无法有效连接，数据资源存在很大的局限性，商业智能的各项应用及服务优势无法有效发挥。
四、基于大数据分析的商业智能应用策略
(一)利用互联网优势整合数据
在商业智能中应用大数据分析技术，企业能够深层次挖掘互联网优势，切实提升企业的经济效益，使企业实现商业增值，充分体现出大数据分析技术应用的积极效果和作用。企业可在大数据分析技术的基础上全面收集和分析所有用户的行为，实时追踪和获取用户数据的内在规律，分析用户行为特征及切实诉求，进而为用户推送个性化的广告、产品及服务。同时，企业可实时更新推送内容及操作模式，最大限度地满足不同用户在不同阶段的消费需求，让用户持续保持热情参与多样化的消费活动，最终提升企业的经济效益，为企业树立良好的品牌形象。在大数据分析技术的基础上，商业智能可借助自身的优势为各个领域提供助力，使企业经营运转和BI系统实现深度融合。加上现代化的数据库技术能够收集、存储及处理海量的数据信息，因此能实现和电子商务之间的有效融合。即便用户数据混乱、复杂且无结构顺序，也能够运用现代化的信息技术进行科学分析，有效协调传统方式与商业智能的融合。现阶段，商业智能和大数据分析技术已经融入人们工作及生活的各个领域，对企业的各种经营生产活动带来了积极影响。企业管理者借助大数据分析技术，不仅能科学、合理规划未来发展目标及方向，还能深层次融合电子商务数据和商业智能，确保企业每个发展阶段规划的合理性，推动企业实现可持续发展。企业管理者需明确未来的发展趋势，新时代一定是商业智能和电子商务数据深度融合的时代，因此必须秉承严谨、科学的态度促进智能化建设的发展。例如，微软企业借助现代化信息技术的优势，积极研发各种处理数据的新型软件，这些软件能够有效解决资源消耗问题，达到降低资源消耗的目的。这符合当下可持续发展的理念，能在一定程度上为实现智能化的转型和发展打下坚实基础[2]。
(二)借助商业智能分析数据
若想统筹分析大数据系统中的大量数据，必须借助现代化的信息技术来实现。早期的商业智能系统涵盖数据收集、分析及整合等一系列内容，而在新时代下，早期的商业智能系统处理信息的精准度及速度已经无法满足当下企业实际发展的需求，因此急需建立更加科学的架构体系，推动电子商务数据分析和商业智能深的层次融合，在二者的相互作用下为企业的稳定发展提供强有力的技术支持。
企业在设计经营活动期间，必然要用到各种数据处理的结果，其中涵盖外部数据和内部数据。就企业内部数据而言，既包括OA系统及EPR系统处理并提供的数据信息，也包括管理部门与财务部门获取的相关数据。在大数据分析技术的基础上，企业需对内部数据进行优化和整合。就外部数据而言，通常是一些互联网上的数据信息，这类数据的显著特征是非结构化，如图片、超文本及视频等。企业在分析此类数据时，一定要做好收集工作，之后再进行整合、归类，借助大数据分析技术进行统计和分析。因此，深度融合所有先进技术的优势，让专业能力较强且信息素养较高的专业人员凭借专业的技术处理能力开展各项工作十分重要。由此，逐步呈现电子商务数据分析中商业智能应用的效果，确保各项工作的顺利推进。此外，企业应同步处理外部和内部的数据信息，结合二者之间的差异，选择最佳的处理方式。例如，分析内容及针对存在差异的数据信息，使操作更具科学性和针对性。在分析非结构化的数据信息时，企业需要全面掌握数据信息的存储方式。当前，因为数据存储方式已经从传统关系型的数据转换逐步发展为分布式数据的转换，因此，数据存储位置也需随之进行转变。在处理此类信息数据时，一定要进行优化和整合，在大数据分析技术的基础上实现电子商务数据分析和商业智能的深度融合，然后深层次地处理各项数据信息，凸显技术的集成化特性[3]。
(三)根据BI体系融合技术
现阶段，数据采集的方式多种多样，而应用最为普遍的是网络数据收集、系统日志收集及数据接口收集。网络数据收集是利用现代化信息技术仿真模拟HTTP网络协议，借助网络爬虫技术进行数据信息收集的形式。而系统日志收集是借助信息设备自身的记录功能实时记录，并追踪用户的消费行为及轨迹，之后用日志文档的方式将追踪和记录的用户信息存储在数据库中的方式。数据接口收集是借助软件厂商给出的数据接口实现数据采集的方式。
在新时代，早期的技术已经无法满足当下处理海量数据信息的需求，必须在BI体系的基础上融合现代化的信息技术，有效连接传统技术和网上域点，实现对用户需求及行为轨迹的分析，并适时推荐用户感兴趣的产品及信息。例如，国外某企业融合大数据分析技术的优势，个性化设计服务模式，并在电子商务数据分析中有效应用商业智能，一定程度上转变了商业发展的方向和模式，促进了产业升级和创新，持续提高了企业的经济、社会及生态效益。
在BI体系的基础上，电子商务数据分析应用商业智能可以实现与旅行社、酒店等的融合，并结合用户的多样化需求适时推送个性化的折扣活动及优惠券，从而让各层次的用户快速收到满足自身需求的商业化信息，充分体现大数据分析技术应用的独特性。同时，融合BI系统技术能实时获取消费者的兴趣及行为数据，实时对比消费者各个阶段的消费数据及行为规律，进而为消费者提供更加多样化的服务。另外，在电子商务数据分析中应用商业智能，能够实时获得消费者的互动和反馈，企业能结合市场和消费的变化适时优化和调整经营发展目标及策略[4]。
五、结语
综上所述，在大数据时代下，各个领域的企业需全面了解大数据分析技术的应用价值和优势，把大数据分析技术与企业的生产、服务及经营等多个环节有效融合起来，推动企业向着数字化的方向转型和发展。在实践当中，企业需顺应时代发展趋势，根据管理方案及运营成效科学调整发展规划及策略。总的来说，在电子商务数据分析中应用商业智能，能够有效发挥大数据分析技术及商业智能融合的优势与作用，凸显企业个性化、多样化的服务特征，促进新时代企业的数字化运营发展。
【参考文献】
[1]唐珂琳.基于大数据分析技术的商业智能应用策略研究[J].企业改革与管理，2021(15).
[2]萧文龙，王镇豪，陈豪，徐瑀婧.国内外商务智能及大数据分析研究动态和发展趋势分析[J].科技与经济，2020(06).
[3]宋晓晴，刘坤彪.基于大数据分析技术的商业智能在电子商务数据分析中的应用[J].商场现代化，2020(20).
[4]刘鹏.大数据背景下商务数据分析人才的培养研究[J].智能计算机与应用，2020(09).
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