圖書(shū)電商面臨的挑戰
　　
　　機遇總是伴隨著(zhù)挑戰，當前圖書(shū)電商要有效利用大數據，首先要直面數據采集渠道受限的問(wèn)題。大數據來(lái)源主要包括：①媒體數據，尤其是互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體產(chǎn)生的數據；②企業(yè)的生產(chǎn)、銷(xiāo)售、管理等數據；③政府部門(mén)的產(chǎn)業(yè)政策、公共服務(wù)、稅收、財政等數據；④物聯(lián)網(wǎng)、各種傳感器及攝像頭產(chǎn)生的數據；⑤民眾個(gè)人、家庭留存的文字及音像數據。然而，目前政府信息的公開(kāi)性不夠，開(kāi)放的、公共的社會(huì )網(wǎng)絡(luò )環(huán)境還未形成，權威、可信的第三方數據統計機構缺位，使得很多數據難以獲得，影響大數據的完整性和綜合性。圖書(shū)電商在期待環(huán)境改善的同時(shí)，唯有盡可能充分地應用社交網(wǎng)站等網(wǎng)絡(luò )媒體，以合作、購買(mǎi)等方式獲得廣泛的外部數據，并使之與企業(yè)內部運營(yíng)數據互聯(lián)互通，以擴大數據采集量，強化多源數據的彼此關(guān)聯(lián)與印證，為大數據分析打下較好的基礎。
　　
　　其次，圖書(shū)電商必須大幅提高大數據分析與可視化呈現能力。大數據的意義不在于擁有龐大的數據量，而在于對之進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化分析以便應用。然而，“這種數據不同于以往傳統的問(wèn)卷調查數據，它們更龐大、更復雜，而且通常是非結構性的”；“有些行業(yè)的數據涉及上百個(gè)參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實(shí)體和多空間之間的交互動(dòng)態(tài)性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大”。[6]因而，新興技術(shù)工具十分重要。麥肯錫名為《大數據：下一個(gè)創(chuàng )新、競爭和生產(chǎn)率的前沿》的研究報告列舉了26項適用于眾多行業(yè)的分析技術(shù)，包括A/B測試、關(guān)聯(lián)規則學(xué)習、聚類(lèi)分析、眾包、遺傳算法、自然語(yǔ)言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、模式識別、預測建模、情感分析等。圖書(shū)電商應搭建高性能的分析技術(shù)平臺加以融合使用。技術(shù)平臺的分析處理只是基礎，要從模棱兩可的數據中綜合信息并導出可理解的內容，更需要兼通技術(shù)、出版、營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)的高素養人才，才能將有價(jià)值的發(fā)現應用到營(yíng)銷(xiāo)戰略規劃和具體運營(yíng)之中。更進(jìn)一步，大數據分析結果需要以簡(jiǎn)明清晰、形象生動(dòng)的方式予以呈現，才能便于理解，吸引用戶(hù)關(guān)注，枯燥的數據羅列和冗長(cháng)的報表不利于數據產(chǎn)品等衍生增值方式推廣。這就需要運用數據可視化技術(shù)，涉及計算機圖形學(xué)、虛擬現實(shí)技術(shù)、動(dòng)畫(huà)技術(shù)等。而無(wú)論數據分析師還是數據可視化人才，當前都很缺乏。新型技術(shù)升級與人才培養相結合，真正提升大數據分析與呈現能力，是圖書(shū)電商面臨的緊要任務(wù)。
　　
　　另外，數據安全、隱私保護也是圖書(shū)電商在大數據時(shí)代面臨的問(wèn)題。在大數據采集、分析和應用過(guò)程中，必然涉及個(gè)體用戶(hù)的性別、年齡、地址、收入、消費偏好、行為特點(diǎn)等信息，大數據的強大功能甚至能獲取一些企業(yè)、機構的未公開(kāi)信息，如管理不當，將對社會(huì )和自身帶來(lái)嚴重的負面影響。美、英等50多個(gè)國家和地區已經(jīng)以法律形式規范了個(gè)人信息數據的管理與使用，如美國的《消費者隱私保護法》、歐盟的《關(guān)于個(gè)人數據自動(dòng)化處理之個(gè)人保護公約》等，而我國尚未出臺類(lèi)似的法律。[7]這種現狀雖然在短期內有利于大數據應用和相關(guān)探索，但從長(cháng)遠看，用戶(hù)個(gè)體出于對隱私安全的擔憂(yōu)和防范，會(huì )減少供給真實(shí)信息，從而造成大數據中冗余成分過(guò)多，阻礙其健康發(fā)展。另外，法律邊界模糊，也容易引發(fā)爭端。因而，在法律暫時(shí)缺位的環(huán)境中，圖書(shū)電商應遵循基本的商業(yè)倫理，尊重用戶(hù)隱私權，在具體操作中制定恰當的企業(yè)、行業(yè)規則，注意技巧和方法，不因商業(yè)利益對用戶(hù)造成傷害，以期獲得長(cháng)遠價(jià)值。
　　
　　總之，大數據時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，圖書(shū)電商應盡快更新觀(guān)念，從戰略的高度把握這一機遇。從現在開(kāi)始，重視各類(lèi)用戶(hù)數據的采集、整理、分析和應用，以之為中心，重構業(yè)務(wù)流程和組織結構，提高對用戶(hù)需求的感知能力和響應速度。隨著(zhù)大數據環(huán)境日益成熟，駕馭大數據的能力逐步提升，圖書(shū)電商有望在新時(shí)代續寫(xiě)華章。