Elektron tijoratda katta ma'lumotlar tahlili: tizimli ko'rib chiqish va kelajakdagi tadqiqotlar uchun kun tartibi

Table 3: Elektron tijoratda katta ma'lumotlar tahlilining (BDA) biznes qiymati

Kimlar o`rgangani	Elektron tijorat funktsiyalarini o'rganish tarifi( malum firmalar misolida)		Firmalar
Davenport (2006)	Shaxsiylashtirish (masalan, CRM)	Eng katta foyda, sodiqlik va xizmatga ega bo'lgan mijozlarni aniqlang. Ular buni xohlash ehtimolini oshiring		Harrah, Capital One, Barclays
	Dinamik narxlash	mahsulot yoki xizmatlarni taklif qilish, ularning sodiqligini saqlab qolish.		Progressiv, Marriott
	Mijozlarga xizmat koʻrsatish (masalan,	Hosildorlikni yoki foydani maksimal darajada oshiradigan narxni aniqlang.		Honda, Intel
	xizmat sifati)	Sifat muammolarini erta aniqlang va ularni minimallashtiring.		Dell (DDB matritsasi)
	Bashoratli tahlil	Har bir mintaqadagi har bir vosita uchun global reklamalarni nozik sozlash.		Procter & Gamble (P&G)
	Ta'minot zanjiri ko'rinishi	Operatsiyalar va ta'minot zanjiri kabi funktsiyalar bo'yicha tahlilchilar		Birlashgan posilka xizmati (UPS)
Manyika et al. (2011)	Bashoratli tahlillar (masalan,	Mahalliy bozor ulushini qo'lga kiritish uchun katta ma'lumotlardan foydalanish		Tesco
	bozor ulushini tahlil qilish)	raqobatchilar.		Amazon.com
	Shaxsiylashtirish (masalan, to'g'ridan-to'g'ri marketing, munosabatlar marketingi)	Savdoni yaratish uchun "siz ham xohlashingiz mumkin" so'rovlarini yaratish uchun tavsiya mexanizmi.		Neyman Markus
	Bashoratli va klasterli tahlillar (masalan, segmentatsiya, mijozlarning rentabelligi).	Mijozlarning profillarini, real vaqtda mijozlar xatti-harakatlaridagi o'zgarishlarni tahlil qilish orqali xulq-atvor segmentatsiyasi va ko'p bosqichli a'zolik mukofoti dasturi ishlab chiqilgan.		Uilyams-Sonoma
	Shaxsiylashtirish (elektron pochta marketingi)	mijozlarning rentabelligi.		Harrah's, Progressive Insurance, Capital One
(Davenport and Harris, 2007b)	Dinamik narxlash	Mijozlarning rentabelligini aniq hisoblash bilan mahsulot va xizmatlarning eng aniq narxlarini aniqlash.		Kanada Qirollik Banki

(LaValle va boshqalar, 2011)	Mijozlarning tanlovi va mahsulot takliflari	Bir milliarddan ortiq sharhlar bo'yicha mijozlar tanlovi va mijozlarning fikr-mulohazalarini tahlil qiladi.	Netflix
(Davenport va boshq., 2012)	Bashoratli tahlillar (ma'lumotlar	Kerakli bo'lishi mumkin bo'lgan ma'lumotlarning 80-90 foizi to'plangan	Best Buy
(Kiron va boshqalar, 2012a)	mijozlarga asoslangan tushunchalar)	mijozlar tahliliga asoslangan mijozlar tushunchalarini yaratish uchun.	Macys.com
(Schroeck va boshqalar, 2012)	Dinamik narxlash	Bir soat ichida 73 million mahsulot narxini optimallashtirishga qodir.	Match.com
	Mijozlarga xizmat koʻrsatish (masalan,	Shaxsiy profillar va psixologiyaga asoslangan tahlillardan foydalanadi	PayPal
(Chandrasekaran va boshq., 2013)	xizmat innovatsiyasi)	odamlarga mehr-muhabbat bilan munosabatda bo'lishga yordam bering.	Automercados Plaza’s
(Davenport va Patil, 2012)	Xavfsizlik va firibgarlikni aniqlash	Moliya, operatsiyalar va mahsulotlar bo'yicha har bir yangi PayPal tashabbusi miqdoriy ta'sir va tahlillardan foydalangan holda tekshiriladi.	Tesco
	Dinamik narxlash	Tez buziladigan mahsulotlarni buzishdan oldin sotish uchun narxlarni pasaytirishni rejalashtirish.	Procter & Gamble (P&G)
	Klaster va bashoratli tahlillar (segmentatsiya)	O'zining Clubcard sodiqlik dasturidagi ma'lumotlardan foydalangan holda tahliliy va iste'molchi tushunchalarini tizimli ravishda birlashtiradi.	Google
	Yangi mahsulotni qabul qilish darajasi	Dizayn effektlarini ichki va iste'molchilar bilan sinab ko'rish uchun javonlarga joylashtirilgan yangi mahsulotlarni simulyatsiya qiladi	LinkedIn
(LaValle va boshqalar, 2011)	(a) asosiy qidiruv	ishga tushirilgandan keyin mahsulotning maqbulligini oshirish.	Macys.com

7. Muhokama va kelajakdagi tadqiqot kun tartibi

Katta ma'lumotlardan foydalanish butun qiymat zanjiri bo'ylab biznes uchun qiymat qo'shishga moyil bo'lsa-da, katta ma'lumotlardan to'lovlar o'z biznesiga tushishidan oldin tashkilotlar duch kelishi va hal qilishi kerak bo'lgan bir nechta muammolar mavjud. Darhaqiqat, ishlarni bajarishning har qanday innovatsion usuli har doim qiyinchiliklarni keltirib chiqaradi: katta ma'lumotlar bu haqiqatdan istisno emas. Ko'pgina tadqiqotchilarning ta'kidlashicha, katta ma'lumotlar biznes samaradorligini oshirish/qiymat qo'shish uchun katta salohiyatga ega bo'lsa-da, qaror qabul qiluvchilar foyda olish uchun turli biznes muammolarini hal qilishlari kerak (Davenport, 2012; Schroeck va boshq., 2012; Shah va boshq. , 2012). 4-jadvalda ko'rsatilganidek, joriy tadqiqot ushbu muammolarning ba'zilarini nazariy va amaliy natijalar bilan ta'kidlaydi va shu bilan elektron tijorat landshaftida BDA bo'yicha potentsial tadqiqotlar uchun zamin yaratadi. Katta ma'lumotlar muhitidagi eng katta muammolardan biri shundaki, u mavjud tashkiliy madaniyat va imkoniyatlarga moslashish orqali biznes maqsadlariga qanday erishish mumkinligi haqida aniq ko'rsatma bermaydi (Kiron va boshq., 2014a). Shu munosabat bilan, Barton (2012) menejerlar uchun asosiy vazifa katta ma'lumotlarni ishonchli va oldingi xodimlar uchun tushunarli qilish ekanligini ta'kidladi, masalan, oldingi xodimlar odatda katta ma'lumotlardan foydalanishni istamaydilar, chunki ular katta ma'lumotlarga ishonmaydilar. modelga asoslangan yoki uning qanday ishlashini tushunish qobiliyatiga ega emas edi. Shu sababli, xodimlar va boshqa oxirgi foydalanuvchilar tomonidan ko'proq qabul qilinishi jarayonida menejerlar katta ma'lumotlarni tushunarli formatda, masalan, asboblar paneli, hisobotlar yoki vizualizatsiya tizimi orqali taqdim etishlari kerak (Bose, 2009). Darhaqiqat, innovatsion qobiliyat har doim uzoq muddatli afzalliklarga olib keladi (Porter va Millar, 1985) va kamdan-kam uchraydigan, mos kelmaslik, takrorlanmaslik va o'rnini bosmaslik (Barney, 1991) xususiyatlari orqali kompaniyaning yuqori samaradorligiga olib keladi. Shu sababli, kerakli treninglar, tegishli xodimlar va menejerlar bilan muhokama qilish, yuqori boshqaruvning faol roli (rahbar) va rag'batlantirishlar katta ma'lumotlarning xodimlar va menejerlar tomonidan qabul qilinishini osonlashtirish uchun katalizator sifatida ishlashi mumkin (Kiron va boshq., 2014a). Shu munosabat bilan, McAfee va Brynjolfsson (2012) aniq maqsad va strategiya mavjud bo'lmasa, firma katta ma'lumotlardan foydalanish orqali yuqori ko'rsatkichga ega bo'lishi ehtimoldan yiroq emasligini ta'kidladilar.

Elektron tijorat firmalarida marketing bir nechta kanallar orqali keladigan katta miqdordagi ma'lumotlar bilan kurashmoqda. Shu sababli, eng katta muammo - bu katta hajmdagi ma'lumotlardan har bir mijoz haqida to'g'ri ma'lumotni topishdir (Agarwal and Dhar, 2014; Miller, 2013). Ushbu katta hajmdagi ma'lumotlar mijozlarga har qachongidan ham ko'proq imkoniyatlar beradi va sotuvchilarga elektron tijoratda ishonch va sodiqlikka asoslangan munosabatlarni o'rnatish imkoniyatini yaratadi (Gefen, 2000, 2002). Facebook, Google va Twitter kabi tashkilotlar juda ko'p odamga xos ma'lumotlarga ega bo'lsa-da, muammo shundaki, ular va boshqa elektron tijorat firmalari shaxsiylashtirilgan takliflarni yaratish, dinamik narxlarni belgilash va huquqlardan foydalanish uchun BDAni marketing amaliyotiga qanday kiritishlari mumkin. iste'molchi qiymatini ta'minlash uchun kanallar. Marketingdan tashqari, murakkab ma'lumotlar bazasini boshqarish vositalaridan foydalangan holda ishlab chiqarish va operatsiyalarni boshqarishda katta ma'lumotlarni qayta ishlash ham muhimdir. Elektron tijorat bilan bog'liq holda, katta ma'lumotlar tarafdorlari umumiy tranzaksiya xarajatlarini kamaytirish uchun iste'dodlar, texnologiya va ma'lumotlarning integratsiyasini ta'kidlaydilar (Williamson, 1979, 1981). Shu munosabat bilan Chang va boshqalar. (2014, s.12) shunday dedi: “[s]katta maʼlumotlar hozir hamma joyda va koʻpchilik firmalar uni qoʻlga kiritishi mumkinligi sababli, raqobatdosh ustunlikning kaliti menejerlarga maʼlumotlarni qoʻllash boʻyicha amaliy koʻrsatmalarni taqdim etish orqali boshqaruv qarorlarini qabul qilishni tezlashtirishdir. ularning biznes jarayonlarida analitik ko'nikmalar". Sifatli katta ma'lumotlarning mavjudligi tashkilotga qiymat qo'shishning kalitidir (Kiron va boshq., 2014a). Sifatsiz ma'lumotlar ortiqcha ilovalar va ma'lumotlar bazalaridan kelib chiqishi mumkin, bu esa ma'lumotlarni saqlash xarajatlarini oshiradi va ma'lumotlarga kirish va foydalanishni qiyinlashtiradi (Beath va boshq., 2012). Biznes qiymatini yaxshilash uchun katta ma'lumotlardan foydalanish mumkin bo'lsa-da, qaror qabul qilish jarayoniga putur etkazishi mumkin bo'lgan ortiqcha, noto'g'ri va takroriy ma'lumotlar xavfi doimo mavjud (Nelson va boshq., 2005). Schroeck va boshqalar tomonidan ta'kidlanganidek. (2012), past ma'lumotlar sifati yoki samarasiz ma'lumotlarni boshqarish BDA uchun asosiy muammo hisoblanadi. Shunisi e'tiborga loyiqki, agar noto'g'ri ma'lumotlar mavjud bo'lsa yoki sifatsiz ma'lumotlar ishlatilsa, hatto eng murakkab tahlillardan foydalanish ma'nosiz bo'ladi (Bose, 2009). xavfsizlik (masalan, ismlar va manzillar, ijtimoiy xavfsizlik raqamlari, kredit karta raqamlari va moliyaviy ma'lumotlar) katta ma'lumotlarni boshqarish uchun yana bir muammo bo'lishi mumkin (Bose, 2009; Smit va Shao, 2007). BDA ning misli ko'rilmagan o'sishi ma'lumotlardan roziligisiz foydalanishni jozibador qilsa-da, rozi bo'lmagan respondentlar tadqiqotning rivojlanishiga xavf tug'dirishi mumkin. Shunday qilib, xabardor qilingan rozilik katta ma'lumotlar muhitida katta muammo hisoblanadi (Bialobrzeski va boshq., 2012). Darhaqiqat, BDAda axborotlashtirilgan rozilik jarayoni moslashuvchan, aniqlangan, soddalashtirilgan, ammo ma'lumot beruvchi rozilik jarayonini (Beskow va boshq., 2010; Ioannidis, 2013; White, 2012a) qamrab olgan holda soddalashtirilgan bo'lishi kerak (Bouhaddou va boshq. ). Shubhasiz, katta ma'lumotlar elektron tijorat firmalari uchun amaliy tushunchalar beradi, ammo bu "maxfiylik paradoksini" yaratadi, chunki iste'molchilar, bir tomondan, o'zlarining shaxsiy hayotini himoya qilishni xohlashadi, boshqa tomondan, ular shaxsiy ma'lumotlarini bepul ilovalar uchun muntazam ravishda savdo qiladilar. , reklama takliflari va ijtimoiy media rag'batlantirishlari (Hull, 2014). Bu holatda, Nunan va Di Domeniko (2013, p.6) "katta ma'lumotlardan foydalanish va yaratish bo'yicha maxfiylik tashvishlari ko'tarilgan bo'lsa-da, bu shaxslarning ijtimoiy tarmoqlardan foydalanishi bilan o'zib ketgan" deb da'vo qilmoqda. Garchi iste'molchilar shaxsiy ma'lumotlarini elektron tijorat saytlarida yoki ijtimoiy tarmoqlarda tobora ko'proq bo'lishsa-da, firmalar iste'molchilarning maxfiyligini buzmasligi kutilmoqda, chunki iste'molchilar ma'lumotni "foydalanish shartlari" bo'yicha maxfiy bo'lishini kutgan holda oshkor qilishadi (Martin, 2015). Iste'molchilarning shaxsiy hayotini himoya qilish uchun anonim ma'lumotlarga bo'lgan umidlariga qaramay, BDA-da mavjud bo'lgan sharh ma'lumotlar iqtisodidagi odamlarni anonimlashtirish va qayta identifikatsiya qilish uchun yangi to'lqin texnologiyalari va vositalarini (masalan, yuzni tanib olish dasturi) aniqlaydi. Bu katta ommaviy ma'lumotlardan foydalanish bo'yicha jiddiy xavotirlarni keltirib chiqaradi (Boyd va Krouford, 2012). Natijada, biometrik va genomik katta ma'lumotlarni tadqiq qilish davrida maxfiylikni ham texnologik, ham huquqiy jihatdan himoya qilish uchun shoshilinch tadqiqot chaqiruvi mavjud (Kaplan, 2014). Maxfiylikdan tashqari, katta ma'lumotlar jiddiy xavfsizlik muammolarini keltirib chiqaradi, chunki iste'molchilar o'z ma'lumotlari kim tomonidan va qanday maqsadlarda foydalanilayotganidan mutlaqo bexabar. Shu nuqtai nazardan, Vaidhyanathan va Bulock (2014) onlayn xarid qilish xatti-harakatlarini monitoring qilishning asosliligi va iste'molchilarning bunday monitoringdan qanchalik xabardorligi va xabardorligi haqida savol tug'dirdi. Katta ma'lumotlar sanoatidagi firmalar ko'pincha umumiy salbiy tashqi ta'sirni yaratishda ishtirok etadilar, chunki ular birgalikda katta kuzatuv tizimini rivojlantirishga hissa qo'shadilar (Martin, 2015). Har qanday bunday kuzatuv va potentsial vahiylar (masalan, Edvard Snoudenning PRISM dasturini oshkor qilishi va uning yirik korporatsiyalar - Yahoo, Google, Facebook, Microsoft, Apple va boshqalar bilan aloqasi) shaxsiy ma'lumotlar xavfsizligiga e'tiborni qaratadi (Bankston va Soltani, 2014; Schneier). , 2013). Shu nuqtai nazardan, Google yaqinda Yevropa Ittifoqida "unutish huquqi" siyosatini joriy qildi, bu esa shaxsga o'z qidiruv natijalaridan ahamiyatsiz shaxsiy ma'lumotlarni olib tashlash imkonini beradi. Katta ma'lumotlarni almashish shartnomalari sohasi hanuzgacha norasmiy, yomon tuzilgan, qo'lda bajariladigan va alohida tranzaktsiyalar bilan bog'liq bo'lib qolmoqda (Jorj va boshq., 2014; Pantelis va Aija, 2013). Shunday qilib, rivojlanayotgan katta ma'lumotlar muhitida muvaffaqiyatga erishish uchun elektron tijorat firmalari avtonomiya va ma'lumotli rozilikni boshqarish va ma'lumotlarning maxfiyligi va xavfsizligini ta'minlash uchun javobgar bo'lishi kerak. Katta ma'lumotlar muhitining yana bir asosiy muammosi katta ma'lumotlarni ishlatish uchun zarur bo'lgan texnik, tahliliy va boshqaruv qobiliyatlari, shuningdek, tarmoq aloqalari kabi ko'nikmalarni topishdir (Davenport va boshq., 2012; Kiron va boshq., 2014a; Shroeck). va boshq. Biroq, bu qobiliyatlarning barchasini bitta odamda topish oson emas. McAfee va Brynjolfsson (2012) va Kiron va boshqalar tomonidan ta'kidlanganidek. (2014a), katta hajmdagi katta ma'lumotlarni qo'lga kiritish, birlashtirish, tozalash va vizualizatsiya qilish kerak; shuning uchun ma'lumotlar olimining texnik va analitik qobiliyatlari (masalan, statistik, kontekstual, miqdoriy, bashorat qilish va kognitiv qobiliyatlar va boshqa tegishli bilimlar) juda muhimdir. Qolaversa, bu olimlar biznes va boshqaruv masalalaridan xabardor bo‘lishi, biznes tilida muloqot qilish malakasiga ega bo‘lishi kerak. ITdagi sotsiomaterializm nazariyasiga ko'ra (Orlikowski va Scott, 2008), tashkiliy (ya'ni, BDA boshqaruvi), texnologik (ya'ni, IT infratuzilmasi) va iqtidor (masalan, tahliliy mahorat yoki bilim) o'lchovlari analitikaning o'zaro bog'liqligi bilan bog'liq. ularning individual hissasini alohida o'lchash qiyin (Orlikowski va Scott, 2008). Shu sababli, murakkab texnologiya, kuchli iste'dod va tahliliy boshqaruv madaniyatiga e'tibor qaratgan holda katta ma'lumotlarni tahlil qilish qobiliyatini rivojlantirish juda muhimdir.
Umuman olganda, qat'iy va jozibali biznes ishini ifodalash uchun tashkiliy qobiliyatning yo'qligi elektron tijoratda BDA uchun jiddiy muammo bo'lishi mumkin. Akademiyada ham, amaliyotda ham tadqiqotchilar (masalan, Hayashi, 2014; Kiron va boshq., 2014b; Wamba va boshq., 2015) o'lchash mumkin bo'lgan foyda keltiradigan biznes imkoniyatlari uchun ajoyib voqea katta ma'lumotlarning asosiy muammosi ekanligini xabar qilishdi. Aksariyat tashkilotlar katta ma’lumotlardan qanday foydalanish muammosiga duch kelayotgan ekan, biz maslahat beramizki, birinchi qadam ma’lumotlar, tahlillar, oldingi vositalar va odamlar biznes qiymatini yaratish uchun qanday qilib birlashishi mumkinligi haqidagi oddiy rejani yaratishga vaqt sarflashdir (Biesdorf et al., 2013). Xususan, Davenport (2013b) bilan o'xshash ruhda biz muammoni tan olish, o'tmishdagi topilmalarni ko'rib chiqish, o'zgaruvchilarni aniqlash va modelni ishlab chiqish, ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilish va amaliy tushunchalar bo'yicha qarorlar qabul qilish orqali tadqiqot rejasini ishlab chiqishni taklif qilamiz. Umuman olganda, elektron tijoratda qiziqarli, ahamiyatsiz bo'lmagan savollarni hal qilish uchun ko'plab imkoniyatlar mavjud va biz 4-jadvalda muayyan tadqiqot oqimlariga qaratilgan ba'zi rasmlarni taklif qilamiz. Biroq, elektron tijoratdagi qiziqarli, moviy okean tadqiqot savolini baholash muvofiqlik, qat'iylik, hikoya, nazariya va iqtisodiy va ijtimoiy ahamiyatga asoslangan bo'lishi kerak.
8. Xulosa

Katta ma'lumotlar tahlili (BDA) axborot inqilobi tomonidan yaratilgan qiyinchiliklar va imkoniyatlar tufayli elektron tijorat landshaftining keng spektrida innovatsiyalar va raqobatning yangi chegarasi sifatida paydo bo'ldi. Katta ma'lumotlar tahlili (BDA) odamlar, jarayonlar va texnologiyalar dinamikasidan foydalanib, ma'lumotlarni ishonchli qarorlar qabul qilish va biznes muammolarini hal qilish uchun tushunchaga aylantirish orqali elektron tijorat firmalariga tobora ko'proq qiymat beradi. Bu raqobatdosh ustunlikni yaratish uchun ma'lumotlar, manbalar, ko'nikmalar va tizimlar bilan shug'ullanadigan yaxlit jarayondir. Google, Amazon va Facebook kabi yetakchi e-tijorat firmalari allaqachon BDA-ni qabul qilib, ulkan o'sishni boshdan kechirishgan. BDA ning asosiy jihatlarini tizimli ko'rib chiqish va taksonomiyani yaratish orqali ushbu tadqiqot rivojlanayotgan elektron tijorat tadqiqotlarida BDAni qo'llash uchun foydali boshlang'ich nuqtani taqdim etadi. Tadqiqot BDA imkoniyatlarini yaratadigan va shakllantiradigan barcha eng yaxshi amaliyotlarni qamrab olish uchun yondashuvni taqdim etadi. Bundan tashqari, tadqiqot shuni ko'rsatadiki, bir marta BDA va uning doirasi yaxshi belgilangan; katta ma'lumotlarning o'ziga xos xususiyatlari va turlari yaxshi tushuniladi; va muammolar to'g'ri hal etilsa, BDA ilovasi keng tarqalgan foydalanishni osonlashtirish va tashkilotlar bo'ylab tushunchalarni tezkor etkazib berish orqali biznes qiymatini maksimal darajada oshiradi.