当前互联网公司对数据挖掘可谓赖以生存。目前几乎所有的用户体验产生的数据都可以进行数据挖掘。从传统零售企业走电子商务，到亚马逊，淘宝网的精准营销，大数据给企业带来的价值不断凸显。说到大数据，很难不提到传统的数据处理，以及大数据对于整个零售行业的影响，那么我们应该怎么理解大数据呢？
大数据是一个动态的洞察、清晰的预测的过程。有了洞察就可以慢慢走进预测。举例来说，对于传统的零售企业来说，他的零售模式就会遇到数据瓶颈。以前商家自己其实不知道是哪位顾客来买他的东西，就算商家有了顾客的会员卡，但是如果顾客不掏出这张卡来也是无法知道顾客是谁，即使掏出来会员卡也无法知道顾客是什么秉性脾气。但是有了电子商务和大数据分析之后，可以对购买行为分析，可以对系统进行改善。从企业角度来讲，可以通过数据分析结果对管理、运行体系，进行全面的系统改进。
那么，大数据能够让传统零售业脱困吗？业内有两种观点。有人认为大数据只是一个数据量的加大。从kb，MB，到GB和TB，计算能力的增强必然导致数据更多；另一种观点是大数据把原始数据从date变成了信息，再把信息变成了商业。
所以大数据是一个很好的工具，关键是如何是使用好这个工具，换算成数值理论的说法，就是怎么建立网络，怎样建立商业模式。举个例子，商品在超市里面卖，这个卖商品就不是一个简单的过程。超市需要根据顾客的习惯，在不同时间，不同时段推出不同的款产品，通过什么的样的方式进行销售……这些复杂的过程都需要通过大数据的分析结果进行商品配合和销售。
但是即使大数据能够改变传统零售业的商业模式，但是离“拯救”整个行业的级别还差很远。2012年，李宁关掉1821家，亏损大概19亿左右，平均每一天关店5家。如果是李宁的亏损是因为没有与客户产生直接的联系，还不如说没有对数据进行精耕细作，与之相反的阿迪达斯，ZARA等品牌的数据革命就取得了一定的成绩。
随着大数据商业应用的发展，很多人可以开始纷纷吐槽大数据。在企业内部，什么才是大数据的最大难题？
首先，对于国内的传统零售业来说，很多人认为企业的CEO对于大数据的整体观念改变不大。首先让这个企业知道大数据技术在整个商业当中是一个很强的作用，类似劳动密集型企业，面对人力和原料成本的大幅度的上升，需要靠很多新的技术来放缓成本的压力，这样才能让企业得到扩张。用少的钱来买更大的盘子，整个公司的技术含量必然要提高。因此，说服CEO成为很多CIO 进行大数据部署是第一步。
其次，怎么样利用创新型的大数据。一个生动的例子能够很好的诠释大数据。在抗日战争时期，军团指挥官往往能通过缴获的枪支和装备来确定敌军司令部的位置。因为缴获的装备高级，很大程度上就代表着司令部的位置。这个虽然不是大数据处理的典型例子，但是可以很好解释如何利用创新型的大数据技术。
最后，大数据团队的支持。一个企业首先要有数据驱动的意识，作为企业的带头人应该首先做一个决策，但是决策制定后，需要一个团队进行支持。因为很多大数据的应用都是在执行层面，如何对数据进行整合，需要各个系统的数据模型。
总之，传统零售业向电子商务大数据转变时，首先要进行决策分析、数据分析，数据整合，团队执行，这样才是一个理想的电子商务，理想的大数据变革。
加好友 
发短信
Post By：2013/10/15 14:44:42
