大數據背景下電子商務應用型人才培養研究

周 珊，楊香春

(玉林師范學院，廣西 玉林 537000)

0 引言

我國2015年提出實施“國家大數據戰略”，并相繼制定了“十三五”“十四五”大數據產業發展規劃。大數據對我國技術創新、產業發展以及經濟社會發展產生了深遠影響。2020年，我國大數據產業產值已經超越1萬億元人民幣。在大數據產業蓬勃發展的背景下，我國電商企業紛紛建立了自己的大數據平臺，例如阿里巴巴的飛天大數據平臺、生意參謀，京東的數據羅盤等。同時，我國學術界也對大數據在電子商務企業融資、供應鏈成本控制、物流配送、信用評價體系構建、營銷推薦、數據化運營管理等方面的應用進行了研究。電子商務作為應用性、實踐性較強的專業，在大數據背景下如何進行人才培養改革？本文提出結合大數據背景下電子商務的新特點以及電子商務專業定位進行電子商務應用型人才培養改革，以提高電子商務人才與社會需求的契合度。

1 大數據背景下電子商務的新特點

大數據產業的蓬勃發展，夯實了電子商務創新發展的基礎。電子商務與大數據相結合，使得電子商務出現了許多新特點。分析大數據背景下電子商務的新特點，展示大數據在電子商務中的應用場景，有助于了解大數據背景下電子商務專業人才需求，有助于明確大數據背景下電子商務專業人才培養改革的方向。

1.1 基于大數據的運營管理

在大數據背景下，電商企業紛紛從傳統的訂單驅動轉變為數據驅動運營，具體表現為企業運營管理中使用大量的數據，企業內部各環節幾乎都利用數據進行呈現和交流，例如從前期的采購、中期的營銷到后期的財務核算都利用數據進行管理，并且在運營管理中形成了用數據說話、用數據進行管理決策的大數據思維，這有效地提升了電商企業的運營管理效率。大數據在店鋪運營中的一個典型應用是構建店鋪運營數據看板，通過數據看板可以對店鋪運營的各類數據進行可視化管理。當前數據采集效率已經大幅提升，可以支撐電商企業從互聯網實時采集大量的與店鋪運營相關的數據，例如銷售數據、流量數據、訂單數據等，再通過對這些數據進行處理，形成實時運營看板，從而為店鋪運營提供精準的數據分析，提高店鋪運營決策水平。

1.2 基于大數據的精準化營銷

菲利普·科特勒認為精準營銷的要義是更精準地與客戶進行營銷溝通，其目的是追求更高的投資回報。精準營銷的內涵十分豐富，其中“精準”應包含市場定位精準、目標用戶群體精準、用戶需求精準、營銷溝通精準、營銷成本精準等方面的內容。實施精準營銷的難點在于信息收集的及時性、全面性以及對數據的分析處理和精準推送能力，這決定了傳統營銷管理實現精準營銷是非常困難的。但是在大數據時代數據收集處理能力大幅度提升，同時企業可以借助用戶畫像技術、廣告精準推送、產品精準推送技術實現精準營銷。大數據背景下電子商務企業通過收集用戶的關聯信息，例如瀏覽記錄、消費記錄等，將收集到的用戶信息和數據標簽化，再利用大數據分析技術刻畫用戶畫像，從而準確識別客戶的個性化需求，再通過廣告精準推送、產品精準推送技術主動為客戶提供個性化服務，從而實現精準化營銷。

1.3 基于大數據的商務價值創造

Amit和Zott認為電子商務價值創造主要來自4個方面：效率、互補、鎖定和創新。在大數據背景下電子商務價值創造有了更豐富的內涵：在效率方面，通過大數據分析技術來提高電子商務選品、補貨、運營管理等管理效率；在互補方面，電子商務企業通過各種渠道收集用戶的數據，再利用大數據分析技術刻畫用戶畫像進行客戶細分和需求識別，讓企業更了解用戶；在鎖定方面，在大數據背景下電子商務更是做到實現“千人千面”的精準營銷和個性化服務；在創新方面，電商企業通過大數據識別出各個不同階段的消費者們的需求，并為其提供個性化的服務和產品。

通過以上分析可知，在大數據背景下電子商務從業人員除了要掌握電子商務的一般技能，還需要掌握大數據相關技能，這指明了大數據背景下電子商務專業大數據人才培養的改革方向。

2 大數據背景下電子商務大數據人才需求分析

對大數據背景下電子商務大數據人才需求量分析、技能需求分析和實踐能力需求分析，有助于了解行業人才缺口以及能力需求點，有助于明確人才培養重點和難點，有助于提高大數據背景下電子商務應用型人才培養對策的針對性和準確性。

2.1 電子商務大數據人才需求量分析

2017年12月，習近平總書記強調應主動實施國家大數據戰略，加快建設數字中國。天府大數據研究院指出中國的大數據產業相關人才占中國整體就業人口規模的0.23%。由網經社電子商務研究中心與贏動教育共同發布的《2020年度中國電子商務人才狀況調查報告》顯示，22.45%的電子商務企業急需專業數據分析與應用人才。由此可見，中國的大數據產業人才仍然存在著較大的缺口，并且隨著電商企業的數字化轉型，大數據在電子商務中的應用越發廣泛和深入，電子商務大數據人才短缺的問題會越發嚴重。高校電子商務專業作為電子商務人才培養的主陣地，應主動對接社會需求，培養更多的電子商務大數據應用型人才，為我國經濟社會發展做出貢獻。

2.2 電子商務大數據人才知識能力需求分析

電子商務的主要環節包括市場調研、產品選擇或研發、店鋪運營、活動策劃、精準營銷、售后管理等環節。通過對電子商務主要環節的大數據應用場景分析，總結電子商務專業人才大數據知識能力要求，具體能力需求及培養重難點如表1所示。從電子商務各主要環節的業務開展來看，在電子商務主要環節中利用大數據都不可避免地要解決數據采集、數據存儲、數據分析和數據展示等問題，其中數據采集和數據存儲需要計算機技術支持，在電商企業中通常是由信息技術崗位員工承擔，而其他一般電商企業員工所需要的是數據分析和對數據分析結果展示的能力。因此，電子商務專業人才培養改革的重點在于培養學生大數據分析和展示的能力。

2.3 電子商務大數據人才實踐能力需求分析

電子商務是一門實踐性很強的學科，強調培養學生的實踐能力。大數據背景下，電子商務專業除了培養學生的大數據理論知識，還應抓好學生的實踐能力培養，而如何培養電子商務學生大數據實踐能力已成為一個亟待解決的問題。電子商務專業學生大數據實踐能力包括：大數據分析工具應用能力、數據可視化工具應用能力以及電商大數據分析實戰3個方面，具體能力需求點及培養難點，如表1所示。

表1 電子商務大數據人才能力需求及培養重難點

3 大數據背景下電子商務應用型人才培養對策

3.1 電子商務專業的大數據課程核心目標確立

大數據人才主要分為數據科學家、數據工程師和數據分析師3種類型,作為新文科的電子商務專業應以數據分析師為人才培養目標[3]，開設電子商務大數據分析課程，培養電子商務數據分析能力[4]。當前，我國高校開設的大數據科學相關專業有大數據科學與技術專業、大數據管理與應用專業，這些專業強調培養學生大數據采集、存儲、分析和展示的能力，突出技術性；國內外許多高校在財、經、管學院也開設了大數據相關課程，這些課程主要培養學生依據大數據分析和決策的能力[5]。考慮課時及電子商務專業定位以及電子商務學生在企業中承擔主要崗位的技能需求，電子商務專業大數據課程核心目標應該放在大數據分析和應用展示環節，培養學生大數據分析、大數據應用與展示的能力，培養學生利用大數據相關理論、方法與技術進行商務數據的分析和利用，以及為電商企業提供經濟分析和運營決策的大數據服務能力。

3.2 電子商務專業的大數據課程體系構建

在電子商務專業大數據人才技能需求分析、實踐能力需求分析的基礎上，對高校電子商務專業大數據分析方向的課程進行組織和設計，形成了高校電子商務專業的大數據課程體系。高校電子商務專業的大數據課程體系包含以下4個模塊：公共基礎課程、大數據基礎理論課程、大數據分析技術課程、電子商務大數據應用課程。

3.2.1 公共基礎課程模塊

公共基礎課程模塊主要由數學基礎課程和計算機基礎課程構成。通過該模塊課程的學習，學生具備一定的數據基礎理論和計算機應用能力，為后期的數據分析以及應用打下基礎。數學基礎課程保留原有課程不做調整，而計算機基礎課程則有針對性地做出改變。計算機基礎類課程將原有的C語言程序設計改為適合進行大數據分析的python程序設計；保留Java語言程序設計，這主要是為學生在Hadoop平臺上的應用開發打下基礎；在網頁設計課程中除了講授原有的基礎知識，還應增加web2.0、HTML5、網頁爬蟲的內容，讓學生掌握從網上獲取數據的方法；數據庫系統課程除了講解傳統的關系型數據庫，還增加了非關系型數據庫的內容。

3.2.2 大數據基礎理論模塊

大數據基礎理論模塊包含“大數據導論”“大數據管理”兩門課程。“大數據導論”課程主要介紹什么是大數據、大數據的感知與獲取、大數據的存儲與管理、大數據的計算架構、大數據分析計算平臺、大數據治理、大數據安全與隱私、大數據行業應用等內容。通過“大數據導論”課程引導學生了解大數據科學，建立大數據思維，為后期的大數據管理與應用打下基礎。“大數據管理”課程主要包括數據模型與語言、大數據管理系統兩大方面的內容。

3.2.3 大數據分析技術模塊

在大數據分析技術模塊，包括“大數據平臺基礎”“大數據分析”“大數據可視化”3門課程。“大數據平臺基礎”課程主要基于Hadoop平臺介紹大數據分析與挖掘的方法；“大數據分析”課程將從大數據分析的基礎知識、理論基礎、相關算法、典型應用等層面詳細進行闡述；“大數據可視化”課程要培養學生利用圖形化的工具(Tableau，FineBI等)分析和展示數據中復雜信息的能力。通過該模塊的學習，使學生掌握大數據平臺技術、分析技術以及數據可視化技術。

3.2.4 電子商務大數據應用課程模塊

電子商務大數據應用課程模塊包含“電商大數據分析”“商務智能與決策”兩門課程。“電商大數據分析”課程主要是介紹如何采用合適的分析工具對電商運營核心業務數據進行分析，并能恰當地展示數據分析結果，形成合理分析結論。“商務智能與決策”課程主要講解如何應用各種技術工具，從原始數據逐步得出商業結論，讓學生掌握數據分析師的思維模式和工作流程。

3.3 注重提高電子商務學生大數據實踐能力

3.3.1 加強“雙師型”教師隊伍建設

在大數據背景下，培養學生大數據實踐能力需要一支既懂電子商務業務又具有大數據實踐經驗的高水平師資隊伍。目前，高校電子商務專業教師大多具有良好的電子商務專業技能，但大多缺乏大數據應用實踐經驗。針對高校教師大數據實踐經驗缺乏的突出問題，高校可以通過以下方法解決：(1)對在職教師加強師資培訓，具體做法是建立健全師資隊伍人才培訓機制，積極推動高校教師到企業掛職鍛煉，豐富高校教師大數據實踐經驗，提高教師電子商務大數據實踐能力；(2)引進具有實踐經驗的師資，具體做法是從電子商務大數據應用企業引進具備豐富行業經驗的企業家、數據分析師，為電子商務大數據人才培養提供師資支持。由企業優秀人才和學校教師共同組成教學團隊開展協同育人。

3.3.2 建設大數據實驗實訓平臺

電子商務學生大數據實踐能力的培養，離不開大數據實驗實訓平臺的支撐。但是需要注意到大數據實驗實訓平臺所需要的相關軟硬件資源配置較高，需要投入較多的資金和資源。因此，對教學經費緊張的高校來說獨自搭建大數據實驗實訓平臺顯然是十分困難的。高校電子商務專業可以通過兩種方式獲得實訓平臺資源：一是校企共建，積極尋求外部支持，通過校企共建的方式搭建大數據實驗室，實現校企合作、資源共享；二是購買在線實訓平臺賬號，在大數據產業迅速發展的背景下，相當一部分企業開發了在線電商大數據分析實訓平臺，高校可以通過購買平臺賬號的方式獲得在線實訓平臺資源。

3.3.3 走校企合作之路深化產教融合

針對高校電子商務教學中缺乏海量的行業真實數據、缺乏真實的項目實戰案例等問題，高校可以通過校企合作的方式予以解決。一方面，高校可以獲得電商行業真實數據，為學生校內實驗實踐提供所需要的數據集；另一方面，高校學生可以參與企業的真實項目，在實戰項目中提升大數據分析能力。

4 結語

在大數據背景下，大數據在電子商務中的應用走向縱深，電子商務企業對大數據人才的需求也越來越多，而大數據人才在電子商務企業發揮著愈發重要的作用。高校電子商務專業作為電商人才培養的主陣地，應積極主動開展人才培養改革，提高電子商務人才培養與社會需求的契合度，向社會輸送高質量應用型電商人才，為我國經濟社會發展做出貢獻。本文對大數據背景下電子商務應用型人才培養進行了積極探索。但高校電子商務大數據人才培養仍有許多有待探討的問題，期待各高校根據自身的培養目標和要求做出新探索。