当前位置：
2013年11月11日，阿里巴巴旗下的天猫和淘宝创造了350亿元交易额的记录，大大刷新了去年同日191亿元的记录，较去年增长了差不多一倍，让业界再一次感叹电子商务的爆炸性发展。电商大佬们如京东、当当、易迅、苏宁易购、亚马逊中国等纷纷出击双十一。双十一已从天猫的专属品，成为全行业参与的一个节日。见识了去年的双十一疯狂，今年如上海百联集团等百货商场的线下商户也都加入到了促销活动中来，展开了促销。在获得这相当于中国日均社会零售总额5成的350亿元交易额时，马云说，数字并不是追求的唯一目标。而相比数字，阿里巴巴更看重背后以阿里巴巴为代表的电商企业给零售产业链带来的变革。
传统商业面临电子商务，它的优势和新鲜感正在慢慢消褪，不足之处也在慢慢地放大。在电子商务交出靓丽报表的同时，线下的传统商业却在经历寒冬，李宁服饰关闭多家零售店；卜蜂莲花超市爆出巨额亏损；英国零售业巨头TESCO在中国业绩不佳，变相出售所有零售终端；美国电子业零售巨头百思买退出中国市场等。如此强烈的对比，以至于有人说：传统的零售业要死了。
一、 电子商务迅猛发展带给传统商业的冲击
面对双十一电商的业绩，传统商业除了企业自身原因以外，电子商务迅猛发展带来的冲击是极其重要的外因。首先，电商商品的价格优势对传统商业造成了巨大冲击。租金成本，人力成本，营销成本和物流成本是传统商业价格体系的核心组成部分，而通过网络销售模式，电商企业将这几项核心成本降至极低水平，导致网上销售的商品价格大幅下降，而传统商业却无法做到这一点；其次，电商的无限商品平台使消费者快速达到目标。不同于传统商业环境中有限的商品展示，电子商务提供了一个理论上可以包容无限商品的平台，加上网络联通的特性，消费者可以足不出户挑选来自不同产地的，各式各样的商品。因此，电子商务在蓬勃发展，而传统商业却客流剧减，导致企业收入大幅减少。
但是，市场永远都是正确的，我们应该正视挑战，冷静分析对策。应该看到，电子商务有其自身不能避免的缺陷，即注重于实体商品的简单销售，无法满足越来越多消费者的体验和服务需求，正是有鉴于这些缺陷，线上商户也开始积极地拓展线下实体，试图解决这一问题。而传统商业如何反守为攻，利用先天的商业基础，积极调整自身经营模式，抓住后电子商务时期的主动权，将是传统商业唯一的出路。
二、 传统商业面对电子商务采取的措施以及不足
上海是传统的商业主要城市，传统商业是上海的重要经济之一，面对电商挑战，上海传统商业积极应对，一些商业企业特别是老字号品牌纷纷涉足电商，采取线上线下共同销售的模式，在竞争中取得了一定成效。但是由于总体规模较小，入门时间太晚，仅仅增加电商业务无异是以己之短攻敌所长，难以与电商巨头们进行抗衡，更无法为上海的二次商业大发展做出实质性贡献。
从本质上讲，一切利润都是在流通中产生的，因此，商业发展的核心是流量，大规模的流量带给电商企业巨额的收入。对上海而言，如何大幅增加流量，重新获得国内外消费者的青睐，将是传统商业面临的巨大课题，也是后电子商务时代竞争的核心思路。为了吸引流量，上海需要对市内的商业进行再定位，进一步改善现有商业环境，调整实体商品配置种类以及比例关系。针对传统商业经营数据进行再分析与再决策，帮助改善经营思路，满足消费者多层次需求，吸引流量，重新构建上海的商业优势。
而这一目标仅靠主观判断是无法达到的，必须借助有力的技术武器和成熟的市场分析方法，针对上海的实际情况进行精密的剖析，为决策者提供客观和理性的支持。
三、 利用大数据分析对提升传统商业竞争力的好处
商场如战场，传统商业竞争力耳朵提升，需要建立起一套完善的市场预警、决策、执行和监测的循环机制，能够及时发现市场发展趋势、提前改善竞争机制、保持竞争优势。这一机制的建立必须基于海量的商业数据客观分析得出正确结论，辅以商业精英的精准判断，才能够做到准确决策。商业大数据分析便是达成这一目标的利器，通过高效的数据分析平台，有效地改造传统商业模式和提高运营效率。
大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。大数据商业分析：是一种思路，需要足够大、全面的数据，没有解决不了的分析，一上来把所有可能的维度、数据分布、趋势都尝试一遍，认为没有规律也能看出规律了；是一种看问题，需要解决什么问题，就做什么分析，缺什么数据再从大数据中去取。大数据时代好的分析方案：是充分以“商业”为中心，以“迎合用户需求，满足商业利益最大化”这一个最大分析目的，发现用户行为，改进商业布局，满足用户的购物需求，也满足商业利益最大化的需求。大数据分析技术和方法已经被证明对提升洞察力非常有帮助，与传统基于事务的数据仓库系统不同，大数据分析不仅仅关注结构化的历史数据，它们更倾向去对预测进行分析。帮助使用者了解市场发展趋势、理解客户的消费行为并为将来制定更加有针对性的策略。由此，建议利用大数据分析技术提高传统商业竞争力，满足社会各方需要。
四、 传统商业应对电子商务冲击的对策建议
1、充分利用商业智能和数据挖掘技术平台
商业大数据分析技术基础是基于云端的商业智能和数据挖掘技术。云计算的出现，为分布在不同部门和企业的数据共享提供了条件，不需要将大量数据专门收集存储在单独的硬件上，从而避免了数据丢失和存储限制问题。通过云平台，先进的商业智能分析和数据挖掘技术可以按照预设的模型和算法，从分布于各个终端的数据中提取出有价值的信息，经过主机的分析，推导出需要的结论。政府在云计算方面的大力建设，使得各个终端间的数据互联互通已经可以做到，避免了为购买大量硬件设备付出高昂的成本。政府的数据中心建设也可以为我们提供数据的托管服务，而我们可以专注于分析方法的建立和实现。在云平台这一升级版的信息高速公路上，数据的获取不再成为问题后，数据挖掘和商业智能技术就可以进行海量数据的分析，为决策者提供快速预警和准确决策的支持作用，而且通过事后的数据监测分析，可以随时完善系统分析方法，建立分析模型的自身完善机制。
商业大数据分析平台建设是一个系统工程，但也是一个可操作性很强的事物。从软硬件两个方面来看，硬件上，上海市已经具备了良好的网络基础设施，成熟的数据托管中心和云计算平台建设，解决了大数据分析的前提条件。操作上，建议充分利用商业智能和数据挖掘技术云平台，遵循大处着眼、小处着手、即时见效、逐渐延伸的思路，商业大数据分析平台可以先迅速整合数据，首先做到查询性分析，即系统将各种数据综合比对得到众多数字型和趋势性指标供决策者参考；继而随着自身分析方法的完善，逐渐过渡到主动给出结论供决策者采纳，发展成一个可供政府和市场使用的决策支持系统平台。
2、发挥政府牵头作用打通数据整合渠道
全面的数据收集是商业数据分析的前提条件，首先需要确定数据源头，各类数据储存在不同的部门和单位中；其次确定数据内容，包含宏观和微观两个层面，如社会经济数据、商业环境运行数据、相关企业运营数据等；最后建立有效的数据整合渠道，确定数据共享和数据收集的策略，整合分散在各信息孤岛中的数据。
为达到以上目的，需在政府的支持下，和掌握数据的相关机构和企事业单位之间开展交流，如统计局、各部委相关统计部门以及区属企业等。建议发挥政府牵头作用打通数据整合渠道，同时获得政府的相关决策支持，是各个层面间的数据收集和沟通行为的核心保障，建议建立规章制度，对相关商业数据的汇总与分析过程予以支持，建立相关权限保护数据安全。
3、积极引入商业大数据分析的人才为商业营运者服务
数据分析人才的匮乏或制约着数据分析的快速发展。现在的网站数据监测系统已经提供了非常标准和精准的原始数据统计和分析。数据分析师，核心不是数据统计，而是分析。 优秀的数据分析能力，更能为运营商提供更有参考价值的信息和方案。因此，建设商业大数据分析平台项目的核心人力资源配置很重要，商业营运者要积极引入商业大数据分析的人才，为有效地改造传统商业模式和提高运营效率做出新的贡献。政府部门对引入的人才要按引进人才有关扶持政策给予积极支持。
建议商业大数据分析的人才由核心指导团队和项目实施团队共同组成。其中核心指导团队是指为了做到数据的有效收集、准确分析、为制定决策提供建设性的意见而组建的资深复合型专家团队，团队成员发挥各自领域的专业能力，为项目提出实施方法，理论模型和实施计划。建议根据不同阶段的要求，核心指导团队可以由相关政府主管机构人员、商业管理和分析专家、市场分析理论学者和数据挖掘技术专家等人员组成。项目实施团队的职责是在专家团队的方案指导下，由具备专业技能的人员组成的具体实施团队，负责具体的数据收集，清洗和整理，数据库及数据分析模型的搭建和编程，以及其它相关的平台建设技术工作。
随着双十一盛宴的过去，电商们也在不断地总结思考，电商巨头们也在利用大数据分析，着力挖掘潜在客户，提高自身适应能力。消费者关心的并不仅是购买方式,更是购买成本、产品的质量和服务的品质。从这一点上看，传统商业更需要尽快起跑，发挥历史优势开始自身的数据分析之旅，提高竞争能力成为当务之急。
2013年11月
