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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17