提到電子商務，自然會聯想到大數據，如今“大數據”頻繁地出現在媒體上，通過大數據，商家可以收集和分析數據，了解客戶的購物模式和消費體驗，從而改進產品設計，調整電子商務策略。
隨著企業處理的數據量越來越大，數據處理工具的智能化程度越來越高，處理速度越來越快，價格也越來越實惠。大數據分析不僅僅是一種趨勢，而是許多大型電子商務公司必不可少的一項工作內容。
1、駕馭大數據
數據集往往非常龐大，很難用傳統的數據庫管理工具進行處理，截至2012年, 數據集由幾十兆字節至數拍字節的數據組成。這些數據包括訪問網頁、登陸、在線交易等等。目前數據集的規模在不斷增大。
非結構化數據，比如每分鐘有100小時長度的視頻上傳到Youtube，每天約有1.75億條新發布到Twitter上的信息，這些數據容量大，難以處理，其迅猛增長的態勢對我們的數據處理能力提出挑戰。
企業應使用相應工具對數據進行壓縮和篩選，僅展現與特定內容相關的數據。目前一些企業已實施大數據策略，一些企業正在開發或者打算開發大數據。
2、捕捉和存儲
這是第一步，大數據改變了業務模式，比如通過捕捉、存儲和分析用戶在社交媒體上發表的售后體驗，可以提高質量，改進服務。企業不僅應捕捉和存儲大數據，還應開發和利用大數據，因為只有開發和利用大數據，才能挖掘出大數據蘊藏的巨大價值，特別是應使用專門工具分析和開發雜亂的、非結構化的數據。
3、篩選
了解消費者情緒，優化供應鏈，去除虛假數據，為此，企業應對基礎設施和軟件進行投資，運用相應算法處理大數據，并聘請數據科學家完成相應工作。
只有對數據進行壓縮處理，智能地展現與特定內容相關的數據，才能更好地利用大數據。例如，企業的高級管理人員往往對公司的各個生產線的匯總數據感興趣，而產品經理則僅對自己負責管理的某一產品的相關數據感興趣，且需要與此相關的詳細數據，通過相應工具軟件，他們各自從大量數據中找到了所需數據。
4、分析
電子商務企業的規模在不斷增大，企業需要對其核心業務數據進行分析，不能再憑感覺或直覺制定關鍵決策，最好對所有與客戶相關的業務數據進行分析，以留住現有客戶，吸引他們購買更多的商品，同時羸得更多新客戶。
“好像擁有的數據越多，我們需求的越多。”隨著數據量的增加，模式匹配，模擬和預測分析技術變得愈發重要。使用合適的搜索引擎，從海量數據中自動篩選出有用的數據，找出問題和機會，并自動利用這些搜索結果，這對企業來說是非常重要的。
我們分析的數據的容量在不斷增大，如果能夠利用相應工具自動對數據進行分析，就簡化了數據分析工作，員工不必再象從前那樣在必要時才篩選、分析數據，而是可以隨時完成這項工作。
5、提供定制產品和個性化服務
分析和細分市場，根據個人或消費群體的喜好或者消費行為提供富有個性化的產品，比如，營銷部門可以收集一些有價值的信息，找出購物者的興趣所在，然后有針對性地組織一些營銷活動，從而增加了企業在競爭中的優勢，
2013年，在大數據研究方面取得了很大進展，許多企業認識到大數據對企業發展的重要性，但還沒有廣泛地開發和利用大數據，期待2014年會有更多的企業從大數據中挖掘到財富。
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