图书电商面临的挑战
　　
　　机遇总是伴随着挑战，当前图书电商要有效利用大数据，首先要直面数据采集渠道受限的问题。大数据来源主要包括：①媒体数据，尤其是互联网、社交媒体产生的数据；②企业的生产、销售、管理等数据；③政府部门的产业政策、公共服务、税收、财政等数据；④物联网、各种传感器及摄像头产生的数据；⑤民众个人、家庭留存的文字及音像数据。然而，目前政府信息的公开性不够，开放的、公共的社会网络环境还未形成，权威、可信的第三方数据统计机构缺位，使得很多数据难以获得，影响大数据的完整性和综合性。图书电商在期待环境改善的同时，唯有尽可能充分地应用社交网站等网络媒体，以合作、购买等方式获得广泛的外部数据，并使之与企业内部运营数据互联互通，以扩大数据采集量，强化多源数据的彼此关联与印证，为大数据分析打下较好的基础。
　　
　　其次，图书电商必须大幅提高大数据分析与可视化呈现能力。大数据的意义不在于拥有庞大的数据量，而在于对之进行专业化分析以便应用。然而，“这种数据不同于以往传统的问卷调查数据，它们更庞大、更复杂，而且通常是非结构性的”；“有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大”。[6]因而，新兴技术工具十分重要。麦肯锡名为《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》的研究报告列举了26项适用于众多行业的分析技术，包括A/B测试、关联规则学习、聚类分析、众包、遗传算法、自然语言处理、神经网络、模式识别、预测建模、情感分析等。图书电商应搭建高性能的分析技术平台加以融合使用。技术平台的分析处理只是基础，要从模棱两可的数据中综合信息并导出可理解的内容，更需要兼通技术、出版、营销业务的高素养人才，才能将有价值的发现应用到营销战略规划和具体运营之中。更进一步，大数据分析结果需要以简明清晰、形象生动的方式予以呈现，才能便于理解，吸引用户关注，枯燥的数据罗列和冗长的报表不利于数据产品等衍生增值方式推广。这就需要运用数据可视化技术，涉及计算机图形学、虚拟现实技术、动画技术等。而无论数据分析师还是数据可视化人才，当前都很缺乏。新型技术升级与人才培养相结合，真正提升大数据分析与呈现能力，是图书电商面临的紧要任务。
　　
　　另外，数据安全、隐私保护也是图书电商在大数据时代面临的问题。在大数据采集、分析和应用过程中，必然涉及个体用户的性别、年龄、地址、收入、消费偏好、行为特点等信息，大数据的强大功能甚至能获取一些企业、机构的未公开信息，如管理不当，将对社会和自身带来严重的负面影响。美、英等50多个国家和地区已经以法律形式规范了个人信息数据的管理与使用，如美国的《消费者隐私保护法》、欧盟的《关于个人数据自动化处理之个人保护公约》等，而我国尚未出台类似的法律。[7]这种现状虽然在短期内有利于大数据应用和相关探索，但从长远看，用户个体出于对隐私安全的担忧和防范，会减少供给真实信息，从而造成大数据中冗余成分过多，阻碍其健康发展。另外，法律边界模糊，也容易引发争端。因而，在法律暂时缺位的环境中，图书电商应遵循基本的商业伦理，尊重用户隐私权，在具体操作中制定恰当的企业、行业规则，注意技巧和方法，不因商业利益对用户造成伤害，以期获得长远价值。
　　
　　总之，大数据时代已经到来，图书电商应尽快更新观念，从战略的高度把握这一机遇。从现在开始，重视各类用户数据的采集、整理、分析和应用，以之为中心，重构业务流程和组织结构，提高对用户需求的感知能力和响应速度。随着大数据环境日益成熟，驾驭大数据的能力逐步提升，图书电商有望在新时代续写华章。