ビッグデータ、eコマースの基本技術

ビッグデータテクノロジー

Eコマースは非常に人気があるため、 ビッグデータなどの新技術 大量の情報の処理を簡素化します。

顧客をに駆り立てる理由 オンラインで買い物する それらは非常に単純で、オンライン買い物客の91%は、効率的な配送コストと驚きがないことがオンライン購入を成功させる鍵であると考えています。

コインの反対側には、 返品プロセス 多くのページでそれは複雑で、非常に長くて退屈なプロセスを伴います。これは、従来の商取引とは異なり、すぐに戻ることができます。

El Eコマースセクター または電子商取引は絶えず発展しています。 世界市場のデジタル化は急速に進んでおり、すべての事業部門において、従来の商取引と比較して電子商取引の販売数の急速な増加が見られます。

いくつかの会社の遅れは悪名高いです、彼らを持っていない誰もが オンラインプラットフォーム、インターネットを使用しているため、XNUMX日あたり数千の売り上げを手放しています 販売アイテムへのアクセス 世界のどこからでも事実です。

eコマースの現在の傾向は何ですか?

Eコマースはスペインでの総購入額の11%を占めています 作られた、ファッションは、最も多くのお金の流れを登録し、 オンラインでの購入の48%。

El Eコマースの成長 これと同じように止められない、毎年その販売記録を破る ブラックフライデー、サイバーマンデー、クリスマスショッピング、XNUMX月とXNUMX月の予想売上高などの日付。 これらの日付は間違いなく電子商取引のハイシーズンであり、わが国の海運およびロジスティクス部門にとって複雑な課題です。

La Eコマースのトレンド、 の第XNUMX版で見ることができます 'eShopperバロメーター'、オンラインショッパーの要件、特性、および主な動機を知ることを目的としてDPDgroupによって実施された詳細な調査。 このレポートの結果は、 eコマースの現在のショッピングトレンド。

では、バイヤーについて何を知っていますか?

ビッグデータのeコマース

それは存在します トレス 私たちの国のさまざまなタイプのオンライン買い物客:

  1. 大きな買い手、5,3か月あたり平均87個のパッケージを受け取り、その購入は、その年に行われたすべてのオンライン購入のXNUMX%に相当します。
  2. 平均的なバイヤー、 2,7か月あたり平均11個のパッケージを受け取り、年間オンライン売上全体のXNUMX%を占めています。
  3. 小規模なバイヤー、1,3か月あたりの受信パッケージ数が2以下の場合、Eコマースに費やされる年間合計のXNUMX%に相当します。

誰がもっと買うの?

Eコマースがすでにスペインで行われた総購入の11%を占めるという事実に関する前述のことを考慮すると、ファッションは引き続き最も多くの活動を記録し、 スペインで行われたオンライン購入。

購入の大部分はミレニアル世代に当てはまります。 57%は、ネットワークを介してこのタイプの製品を購入していることを認めています。

の次の投稿 売上ランキング それらは、美容とテクノロジー製品を生産する商業部門によって占められており、全体のそれぞれ38%と36%を占めています。 スペインでのオンラインショッピング。 レポートは、スペインでは総売上高の10%を占める、上位18か所での生鮮食品および飲料のオンラインショッピングの出現を強調しています。 これに加えて、オンラインで購入するスペイン人の14%は、少なくとも月にXNUMX回はオンラインで食べ物を購入することを認めています。

オンライン購入者の意見を知ることは ECommercに参加したい場合に成功するための重要な要素そして。 満足した顧客がその経験を繰り返し、友人や家族に勧めるので、簡単で安全な購入がインターネット上で実行されるより多くのビジネスの統合にプラスの影響を与えることに私たちは皆同意します。 これは、この同じ調査によって実証されています。これは、購入者の85%がオンライン購入は簡単であり、全体の75%がその体験に非常に満足していると考えていることを示しています。

ビッグデータとは?

ビッグデータeコマーステクノロジー

ビッグデータ 一言で言えば、 膨大な量の情報やデータの管理と分析、従来の方法では処理できませんが、一般的なオペレーティングシステムでは、 一般的なソフトウェアの機能 そして、それらはアルゴリズム処理に関してこれらが持っている限界を超えています。

上記の概念 さまざまな分野での技術開発を網羅しています として インフラストラクチャ、テクノロジー、サービス ソーシャルネットワーク上のメッセージ、オーディオファイル、デジタル画像、フォームデータ、電子メール、モバイル信号、センサー、調査データなど、大量の構造化データ、非構造化データ、または半構造化データの処理を解決するために特別に開発されました。 これらの日付 それらは、さまざまなセンサー、カメラ、医療用スキャナー、またはイメージングから取得できます。

の主な目的 ビッグデータシステム、一般的なシステムのように、変換することです アクセシブルな情報の複雑なデータ リアルタイムでの意思決定を容易にする目に見える。

今日の企業、 彼らはすでにビッグデータを使用して、クライアントと人的資本のプロファイル、ニーズ、特性を理解しています。 彼らが販売する製品やサービスに関して。 これにより、企業がクライアントと通信する方法や必要なサービスを提供する方法を変更する手段が可能になるため、クライアントを重視する方法が一新されました。

ビッグデータの概念を大量のデータと関連付けることは、現代のことではありません。 大企業の大多数はすでに管理しています 大量の情報、 しかし、彼らは使用を余儀なくされました DataWarehousesなどの他のテクノロジー 存在する前に、これらの大量を適切に処理できるようにする強力な分析ツール 新しいHadoopソフトウェア。 テクノロジーの進化は、これらのアプリケーションによって処理される情報の量が大幅に増加したことを意味しています。

の5本の柱 ビッグデータ

ビッグデータのXNUMXつの「V」 それを識別するための主な特徴は次のとおりです。 ボリューム, バラエティ y スピード。 しかし、この大量情報管理の分野で先駆的な企業が獲得した経験により、元の定義が拡張され、次のような新しい決定的な特徴が追加されました。 信憑性 y データ値.

ビッグデータスペイン

ボリュームがWindows、Mac、Linuxなどの一般的なソフトウェアの容量と制限を超えて問題なく処理される場合、ビッグデータと呼ばれます。

ボリュームの概念は、このような急速な技術の進歩により絶えず変化しており、これにより、さらに大量の情報を処理できるようになります。 用語を少し明確にすると、 大量の情報は数百または数千テラバイトまたはペタバイトです、一般よりも指数関数的に大量 数千ギガバイト コンピュータが処理に慣れていること。 毎日処理されるデータの量が少ないと考えているため、このボリュームの概念も大きく変動します。

その情報 データウェアハウス 処理できる、 多数のフィルターを通過した構造化された情報です 優れた品質管理のために、それが処理する情報が以前に決定された精度と正確さを持っていることを保証できるようにするため。

私たちがビッグデータについて言及するとき、私たちは話している 半構造化されているか、まったく構造化されていない可能性のある情報。 この非構造化情報の処理には別のテクノロジーが必要であり、ユーザーは不正確な情報に基づいて意思決定を行うことができます。 これらのアルゴリズムのほとんどはに関連しています 高度なファジー論理システムの処理 まだ100%開発されていません。

のコンセプトといえば いろいろは、システムが受信するデータのタイプを指します。これらは3です。

  1. 構造化
  2. 半構造化
  3. 非構造化

最後に、 スピードの概念 明らかに、 膨大な量のデータ それらは、決定を下すために受け取られ、処理され、発行されます。 従来のオペレーティングシステムの大部分が大量の情報を迅速に分析することは不可能ですが、 不正検出システムまたは強化されたパーソナライズされたオファーのためのリアルタイムデータ処理の概念、あなたが好きなもの、そして確かにあなたが興味を持つかもしれない宣伝するものを選ぶ他の要因を考慮に入れて、今日顧客に提供されます。

真実、 終了するのは、 処理された情報の信頼性、品質データを抽出し、時間、経済などの一部の固有の視覚化を改善します。これにより、意思決定が向上します。

最後に、それが追加されます ビジネスにとって重要な情報の価値、重要性、分析するデータを把握し、プロセス全体を合理化し、事前選択を行うことは、データをより高速かつ正確にするために不可欠です。 それはすでにスペインでXNUMX番目に要求されている専門分野であるほどです。


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