在零售行业，大数据被期待在未来几年，将为商店（线下和线上）的客户服务和运营方面带来巨大的机会，并在效率改进方面也有较强的需求-从更紧凑的供应链管理到更有针对性的营销活动，大数据将对不同规模的零售业务产生重大影响。

    数据驱动的决策，不再是过去经验的学习，而是基于整个组织中所有数据源的实时输入，持续地进行业务改进。基于数据进行预测或运用机器学习技术，既是基于传统数据，同时也适用于物联网（IoT）设备和传感器等新兴的数据来源，或者更进一步，通过深度学习，分析来自案场的静态图像、相机监控的库存信息等非结构化数据。消费者有时是善变的，所以如何能精确预测他们下一步的行为，并快速做出反应，是极具创意的成功零售商超越其他竞争对手的制胜法则。

    零售业面临的数据问题大致有四种类型，针对这些问题，不同规模的零售企业可以通过采取以下步骤来成为数据驱动的组织。

    问题1：孤立的静态客户数据

    许多零售企业仍然在与孤立的数据斗争，例如交易数据与Web日志数据分割，而后者又与CRM数据分开等。

    解决方案：完整实时的客户画像

    尖端的零售商将客户群整体看待，并将传统与非传统的数据源结合起来（如社交媒体或其他可提供价值洞察的外部数据源）。

    结果：

    更准确和有针对性的流失预测。

    强大的欺诈监测系统。

    基于更先进的客户分群进行更有效的营销活动。

    提供更优质的客户服务。

    问题2：耗时的供应商供应链管理

    虽然零售供应链管理在一定程度上已经依赖于数据和分析驱动，但零售企业拥抱实时分析和海量非结构化数据的脚步还相对滞后。

    解决方案：基于自动化和预测分析实现更快更准确的管理

    结合结构化和非结构化实时数据，更准确的预测，或进行自动的重新排序。

    结果：

    基于实时的数据和行为，进行更有效的库存管理。

    定价策略优化。

    问题3：基于历史数据的分析

    回顾消费者过去的行为往往不能说明他们接下来会做什么。

    解决方案：实时预测和机器学习

    基于所有数据源表现出的当前的趋势和行为，进行实时预测是关键。

    结果：

    预测客户下一步将做什么。

    基于最近时刻的信号，更敏捷地处理业务。

    实现自动适应客户行为的能力。

    问题4：一次性的数据项目

    完成不可再现的一次性数据项目是令人沮丧和低效的。

    解决方案：自动化、可扩展和可再现的数据计划

    零售行业中最杰出的数据团队，专注于将数据项目投入生产，且实现完全自动化和可扩展。

    结果：

    更高效的团队，并能伴随公司壮大而成长。

    基于可复制的工作流程，团队可高效地开展更多项目。

    虽然零售企业的组织规模不同，但其面临的数据挑战是相似的。都需要通过制定数据生产计划，来指导团队生成有效的预测模型，为业务提供有价值的洞察。

    如何完成零售业的数据项目？

    全球领先的零售企业，通过有效利用手头数据，并通过完成以下步骤，在不同程度上解决着以上四个问题。同时他们还确保这些数据项目具有可复制性和可扩展性，因此数据团队有能力不断开展新项目，同时维护好既有项目。

    完成数据项目的七个基本步骤如下：

    1. DEFINE（定义）：定义企业的业务问题或业务需求，既想要解决什么问题？成功的标准是什么？完成项目的时间计划？等。

    2. IDENTIFY DATA（识别数据）：混合和合并不同来源的数据。

    3. PREPARE EXPLORE（准备和探索）：理解所有变量，确保数据清洁、均匀。

    4. PREDICT（预测）：避免基于过去及未来事件训练模型的常见错误。实际运行预测模型时需要确保训练数据是可用的。明智地选择评估方法，如何评估模型应从业务需求角度出发。

    5. VISUALIZE（可视化）：与产品/营销团队沟通，建立有洞见的可视化结果，通过可视化来发现更多可用于预测的洞察。

    6. DEPLOY（部署）：确定项目是否正在解决持续的业务需求，如果是，确保将模型部署到生产中以实现持续战略，并避免一次性的数据项目。

    7. TAKE ACTION（行动）：通过从数据项目中获得的见解，来确定下一步应该做什么。吧比如需要更多的自动化吗？公司相关团队可以将这些数据用于他们正在开展的项目吗？

    毫无疑问，数据科学、机器学习和基于大数据的预测分析，将在未来几年成为线上和传统零售业重要的一部分。零售企业都将使用它，但只有成功的企业能通过有效的数据生产计划，为他们的业务提供最有效的见解，使他们在竞争中脱颖而出。