张涵 北京邮电大学国际学院

摘要：传统商业作为人类第三次社会大分工的产物，以商品交换为工具，极大促进了物质交流，满足了人们的生产生活和发展需求。伴随着计算机和互联网、物联网技术的迅猛发展，电子商务以爆发式增长态势进入生产生活领域，使商业业态发生了革命性变革，颠覆了传统商业模式。大数据技术的出现和不断完善再一次从本源上动摇了商业存在和发展的根基，成为现代商业的“中枢”，最大程度地探求解决供需之间的信息不对称等问题，使商业变得更加智慧。传统商业已经革命性地进入一个新的时代。

关键词：智慧商业；大数据；中枢

21世纪注定是计算机和网络的世纪，信息技术、网络技术的飞速发展及其与产业领域的不断深入融合，改变了传统产业的生产经营模式。在网络和信息技术的催生下，现代商业体系有了自己的“中枢”，能够自主进行商业信息搜集、储存、检索、分析、展现，在此基础上辅助商业决策甚至自主决策，极大创新了人类商业运营模式及管理手段，对于提升商务效率和社会整体效能具有重大意义。

一、智慧商业引领商业发展进入新时代

智慧商业的概念，上世纪中叶就已出现。它以信息技术的应用为标志，从最初通讯方式的更新，到商务交易方式的电子化、网络化，到电子商务的诞生和日益智能化，迅速改变了企业和个体的商业运行模式。可以说，未来的商业必然成为智慧商业。智慧商业的发展离不开科学技术，尤其是计算机和网络技术的支持，比如二维码、电子网络支付、商业网站与VR等新技术应用、配送平台信息链、线下体验和线上下单融合、数据分析与商业决断等，不断推动新商业走入商业新时代舞台的中央。

智慧商业的主要特征可以概括为以下四个方面：第一，技术性更高。与传统商业相比，智慧商业的发展与创新是建立在技术进步基础上的。计算机技术、互联网技术的迅猛发展，网络平台建设及VR等技术的应用、支付手段的创新，安全系统的不断完善等等，都使得智慧商业具有了现实可行性，变得越来越技术化。第二，服务性更强。供给方和需求方的顺畅沟通、订单化生产、个性化服务、网络支付、智能物流等大大提高了智慧商业的服务性和便捷性，使得各类供给更加具有针对性和有效性，极大改进了用户的消费体验。第三，成本更低，效率更高。智慧商业模式下时间成本、物流成本、支付成本、信用成本、定制成本等得到大幅度降低，比传统商业的运行效率大大提高了。第四，资源配置更优。由于信息不对称问题逐步得到解决，供需双方的信息相对较为通畅，使得资源最优化配置能够得到较大程度的实现。尤其是大数据技术的应用，在提高商务决策水平和商业服务精准度等方面带来了大幅度的提升。

综上所述，智慧商业将引领商业发展进入一个崭新的时代。商业是人类第三次社会大分工独立出来的社会运行体系，它极大促进了商品交换，带来了社会繁荣与发展。但由于信息不对称等原因，运行效率提高和资源配置优化等问题长期制约着现代商业的发展。随着信息技术的异军突起，信息不对称等问题得到快速解决，商业效率、资源优化配置、商业信用等问题迎刃而解，智慧商业将带来一个新的商业时代。阿里研究院高红冰研究发现：沃尔玛经历了54年的发展才达到3万亿交易额，但淘宝只用了11年；他预测，在未来从3万亿到6万亿的征程中，处于负增长的沃尔玛很难实现，但互联网企业则很有可能。

二、大数据成为智慧商业迭代发展的“中枢”

（一）新技术条件下大数据的特征

大数据是时下最热门的话题之一，近些年被广泛运用到各行各业中，大数据电商、大数据医疗、大数据教育、大数据金融、大数据交通等等。大数据已经成为重要的生产要素，演变为新一轮竞争、创新的核心和产业企业升级发展的关键。大数据技术主要涵盖了数据基础服务、数据分析及展现、数据应用和人工智能等诸多方面，它可以帮助商家实时了解消费者的需求与习惯，进而催生更多更新的商机。大数据的基本特征可以用四个词汇来概括（简称“4V”）——volume（体量浩大）、variety（形态繁多）、velocity（生成快速）和value（价值巨大但密度很低）。随着存储技术和物联网的快速发展，数据总量呈现几何级数的增长态势，目前全球数字信息总量已经达到ZB级别（1ZettaByte代表十万亿亿字节）；预计到2020年，全球数据规模将达到35.2ZB。这些数据在大小、类别和形式上各有不同，可谓纷繁复杂。总量巨大、种类繁多的数据信息必然造成大数据杂乱无章，使用价值率极低。因而，快速处理技术和数据分析技术、人工智能等将成为新的技术增长点，使大数据从浩如烟海的信息中梳理出特征、规律和趋势，体现更大的应用价值。

（二）大数据技术对电子商务的影响

大数据的“4V”特性与智慧商业连接能为商业带来无限的活力和潜力。很多对时代创新发展具有高度敏感性的企业已把大数据技术作为手段，大胆再造整个商务运营系统，其中既有对传统进销存体系的再造，也有利用新技术手段针对消费者服务水平提升的改造。大数据的多种应用中，迄今发展最为快速的即为电子商务。大数据与电子商务的有机结合，铸造了智慧商业最主要的销售形式。在这一发展过程中，最具有代表性的例子就是淘宝网。天猫前CEO张勇在接受《中外管理》杂志专访时讲道：“不用多久我们可以忘掉电子商务，因为将来没有一个企业的商务不电子化，将来也没有一个企业可以不用大数据来进行商务活动。”从这里我们可以看出，大数据已经渗透到电子商务发展的每一个节点上，从而真正实现了其“中枢系统”的特征。大数据可以让智慧商业更加个性化，对所有客户进行精准的营销方案制定，能够较大程度上优化电子商务的用户体验。阿里巴巴CTO王坚将阿里巴巴定义为一家数据公司，马云也曾表示阿里巴巴集团最值钱的不是支付宝而是其拥有的客户的数据信息。其中淘宝在2012年推出的淘宝时光机最能代表智慧商业与数据的连接——通过生动的语言来记录用户从注册淘宝以来的所有浏览和消费记录，从而来分析用户的购物偏好和消费层次，为每一个淘宝用户提供精准、个性化、全方位的服务。

“大数据”的相关技术为在线贸易平台带来了革命性的影响，通过对数据的分析、挖掘和管理，通过建立模型，可以有效预测市场前景、评估经营风险，从而制定合适的营销战略。大数据的DSP（Digital Singnal Processor）技术能够实现准确的定位客户人群。比如，营销电器的电商平台，需要的是平时关注最新电子产品资讯的人群，这就是人群划分。消费者浏览某个网站的时候，网站根据消费者的查询情况将信息储存，然后给下一层DSP发出请求，各个DSP开始出价，根据对用户的判断购买客户。美国在2010年开始倡导这项技术，它的积极倡导者是Google，Google每天从百多亿PV流量下，找出符合特征的客户群。DSP技术基于对大数据的营销，通过对老客户的喜好判断，比如是什么样的人群、什么喜好的人喜欢到你的网站来购买东西，从而进行客户画像，并在互联网的海量数据库里找到新的客户群。同时DSP智能化的系统可以找回客户——曾经在网站上买过一次东西以后再也没来过的客户，可以根据用户的浏览记录或者其放入购物车的产品，进行产品的提醒和再次展示。成熟的DSP技术对大数据下的电子商务平台的发展无疑是起到了极大的促进作用，使电子商务的营销措施更精准、更智能、更个性化。

（三）大数据贸易的崛起

近年来，各国政府和机构组织从数据、技术、应用等方面极力推进大数据技术和市场的发展。2005年，雅虎公司为解决网络搜索问题所实施的Hadoop项目，实现了软件功能的综合化和生态化，开启了大数据分析的序幕。2009年，印度政府建立起生物识别数据库，美国政府启动Data.gov网站，向社会公开政府数据。2011年，我国工信部在物联网“十二五”规划中明确将海量数据存储、图像视频智能分析、数据挖掘等列为关键技术创新工程，着力重点推进。2012年，美国联邦政府发布《大数据研究和发展倡议》，向大数据领域投资2亿美元；达沃斯世界经济论坛发布《大数据，大影响》报告，将数据视为一种新的经济资产。英国和日本、澳大利亚在2013年也逐渐开始了对大数据技术的研究开发。2014年5月，美国白宫发布大数据报告，提出了数项大数据存在的问题。日本的大数据核心发展方向是信息产业，在日本政府发布的《创建最尖端IT国家宣言》里，提出了开放公共数据、促进活用等6项活动。

近些年来，我国也紧跟国际社会的步伐，各级政府和科研机构、高校、企业等纷纷投入大数据产业。2014年，《政府工作报告》首次提及“大数据”概念，迅速成为国内热搜词汇，引发广泛关注。工信部发布2017年《大数据产业发展规划2016-2020》，为大数据产业的发展谋划了蓝图和策略、路径。国务院在《促进大数据发展行动纲要》中，将大数据技术的发展聚焦于三个关键环节：一是政务数据应用端，加快政府数据开放共享；二是在产业应用端，推进产业创新发展；三是在应用安全端，加强对大数据技术安全性的保障，提高管理水平，促进大数据健康、安全发展。据统计，我国大数据市场规模2017年超过240亿元，预计到2020年将超过580亿元，有望成为全球数据中心。中国互联网络信息中心（CNNIC）在其发布的《第41次中国互联网络发展状况统计报告》中披露，截至2017年底，中国网民数量已达7.72亿，其中97.5%的网民通过手机上网。海量的线上数据量也使我国大数据技术的应用显得至关重要，我国首个大数据交易平台在2014年2月在中关村落户。一经建成，便有京东等著名企业接入数据交易平台。作为中国的高新技术创新高地，中关村大数据产业发展迅速，精准医疗、数字金融、智慧交通、智能营销等基于大数据的新型商业模式不断涌现。据悉，目前中关村大数据和移动互联网产业的收入规模超过5000亿元，约占中关村总收入的六分之一。中国正在实施“互联网+”战略，大数据作为新型贸易的“中枢”，将互联网接入传统贸易的节点中，对传统产业进行改造，发掘传统行业发展潜力。这样一来，在互联网领域，有了大数据、云计算、物联网等技术的支撑，中国最有希望实现弯道超车，成为世界第一。

三、大数据的挖掘与安全策略

（一）“大数据”与“有效数据”

大数据时代，各个行业都在收集大数据，都在进行大数据的分析与应用。然而智慧商业需要的不是大数据，需要的是信息，信息就是有用的数据。在一个单个的实体商业里面，所收集的数据如果不做整合和互通，其价值是很小的。如果在整个行业里面，每个单体商业都在使用未“连通”的数据分析、制定营销方案、策略，那么其单体商业就会变成数据孤岛，很难产生更大的价值。因为对于智慧商业而言，我们的对象是用户——买家，但并不只是某一个产品的买家，而是这个行业、商圈甚至于这个城市、整个业态里的买家。行业内的所有卖家只有共同去研究消费者，才会产生数据的效果，这样研究的结果才有价值，才能发挥出大数据“中枢”系统的作用。

“大数据”本身并没有什么价值，其意义在于经过处理、分析、整合以后的有效数据能给企业带来巨大的增量价值。这也是为何强调只有“有效”数据才是卖家所需要的信息的原因。由此可见，为了追求“大”而制造假数据或者用一些华而不实的数据忽悠网民，是不会让“大数据”对商家有任何帮助的，甚至还会产生相反的效果。不仅要“大数据”，更要追求数据的有效性，只有从海量的数据中找出“有效数据”，才能准确的定位，找到适合自己发展的营销方案。有效数据意味着我们能够从数据背后洞察出庞大的购物群，细分消费者，才能分析出消费者的需求，以达到我们的最终目的——提升品牌的影响力以及商品的盈利。这才是大数据背景下智慧商业的发展趋势。

（二）大数据的安全与隐私保护

在智慧商业时代，数据将会成为一个企业的核心资源，决定着企业的发展优势和竞争力。相对于其它资源，数据资源的开放性特征决定了其私密性和安全性是至关重要的，就类似发明专利，一旦泄漏，就可能一文不值。每一个客户或商户在网络上的浏览记录以及个人信息、兴趣爱好、物流地址、通讯号码、各种评论、图片、交易记录、利益相关人信息等都可能成为相关企业的资源，这些资源可以用于更高质量的商业服务，但也存在严重的风险和漏洞，一旦被居心叵测的人所利用，导致信息泄露，或用于非正当目的，这些数据不仅没有价值，还会产生非常严重、甚至令人恐怖的的负面作用。因而，在大数据时代，人们对大数据中所包含的隐私信息异常敏感，对因隐私信息泄漏所导致的各种骚扰甚至人身财产安全高度关注。这也使得隐私保护与数据安全成为大数据时代的重大课题，同时也是大数据时代产业发展必须突破的重大瓶颈。

在这一背景下，大数据的安全策略与防护系统就显得格外重要。对于结构化数据而言，数据发布匿名保护技术是核心。数据发布匿名化的基本思想是对原始数据进行针对性处理，屏蔽掉事关信息所有者的敏感数据，使窃密者难以从中分析出用户的隐私信息，从而达到保护数据安全和用户隐私的目的。但是，在大数据异常复杂的情景下，攻击者可以通过不同的发布点、不同的渠道来获取海量信息，以综合分析研判、寻求突破。因此，数据发布匿名化技术仍需不断改进完善。对于非结构化数据而言，比如在社交网络模型中，身份隐私、社交关系隐私和属性隐私等信息互相覆盖，关联度较强，环环相扣，匿名加密技术难度很大。最典型的方法是基于结构变换的匿名方法，通过对社交网络中的边、节点进行增删减除等变换来实现用户数据的匿名化，其核心是尽量模糊各个关系节点的个性化特征，使部分虚拟节点尽可能相似。这样一来，攻击者无法单一确定节点的特征，从而无法锁定所攻击的对象。基于结构变换的匿名方法有很大的优势，不仅能较好的保存图结构的基本特征，易于实现；而且还能较大程度地实现节点的模糊化，使得节点的部分个性特征不明显，加大了攻击者的辨识难度，能够有效地保护用户的隐私信息。但是这种方法也有其劣势，它仅仅考虑了节点和边结构之间的结构特征，而且进行边、节点增删减除的随机性较大，可能导致数据间关联性低，影响数据分析的精准度。所以，根据非结构化数据建立合理的匿名方案也是当前是待解决的重要问题，也是大数据发展的方向所在。

从某种视角来看，大数据技术与应用对智慧商业的发展而言是一枚双刃剑，一方面可以极大推进营销方式的创新与发展，便利人们的生产生活，实现社会进步；另一方面则会导致人们隐私的失却，使人失去应有的自由空间，最终出现异化而可能被人类所抛弃。因而，构建技术先进、机制完备、运行有序、有法可循的大数据中枢，是智慧商业健康发展的必备基础。

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