
零售企业如何让大数据开花结果_数据分析师考试
日前,中国商业联合会数据分析专业委员会会长邹东生在第三届中国大数据分析行业峰会上提出,目前大数据行业已经出现“浮躁”现象——大家都在追捧大数据,但是目前大数据还仅仅停留在技术层面,真正落实、应用大数据的成功案例还很少。
互联网时代的到来,改变了整个消费市场,消费者的消费习惯也呈现出个性化、多样化的趋势,零售商也开始学习互联网思维,以消费者的需求为中心。就是在这样的背景下,大数据“火起来”了。要了解消费者的需求,就需要从消费者的习惯、兴趣、消费能力等行为中发现商机,大数据就是对这些行为的捕捉,大数据搜集的信息正是构成消费者图像描绘的要素。然而,无论是专业的大数据分析企业,还是零售商,它们对大数据的理解只停留在最浅显的技术表面,而对于大数据与零售业务的结合而是一知半解。
现状:很热 也很“浮躁”
传统零售企业与互联网企业联手,真正的意图都是要搭乘大数据快车。
邹东生介绍,近两年来,很多机构与企业都来找数据分析专业委员会合作,并且在日常的工作中,也经常遇到很多大小不一的企业在谈论、运用大数据。
大数据在零售行业也很“吃香”。近日,背靠腾讯的大众点评和百盛集团达成合作,用点评的2亿用户资源为线下商家导流;另外,阿里巴巴集团也启动了银泰商业的转型,阿里将利用其强大的消费者数据库,让实体商业从“坐商”转变为“行商”。传统零售企业与互联网企业联手,真正的意图都是要搭乘大数据快车。
但正是在这火热的市场中,也出现了“浮躁”的火苗。
身为数据分析专业委员会会长的邹东生每天都在与大数据打交道,近两年来,随着互联网时代的到来,他深刻体会到大数据的“火热”,因此,他带领自己的团队开始寻找一些成功案例,欲将其经验在行业内推广。然而,令人意想不到的是,邹东生找了很多机构,最终却并没有找到令他“感兴趣”的实例。这个结果让邹东生认识到,“大数据是很热,但是落地的项目、落地的案例还不多,大数据也很浮躁。”
邹东生介绍,社会上关于大数据的会议很多,诸如政府举办的会议,企业举办的会议,还有一些地方上的联盟举办的会议,形形色色。但是这些会议很多不是真正的分析人员——真正给企业带来价值的人组织的,而是技术流的人组织的。“(他们)在会议上讨论什么是分布式计算,平台、数据化的云、存储,动不动就是几百万元、几千万元甚至上亿元投资的产品,好像大数据是用不起的东西,是一个需要花很多钱才能构建的东西。”
但事实上,大数据对于企业来说真正的价值是与业务的结合,是落地与应用。并且,这种落地也并非完全依靠大量的资金来实现。
价值:将数据转化为业务
帮助企业赚钱,使企业平稳地有显见性地应用,这才是大数据带来的真实东西。
运用:先储备应用小数据
很多企业已经拥有自己的小数据,企业可以先从自己搜集的数据分析开始,一步步地接入大数据。
的确,大数据的落地很重要,但是零售企业应该如何实现大数据的落地呢?“对于企业来说,大数据其实并不遥远,事实上,很多企业已经拥有自己的小数据,企业可以先从自己搜集的数据分析开始,一步步地接入大数据。”邹东生认为。
邹东生介绍,很多敏感行业,尤其是零售行业拥有很多自己的内部存储,包括商品数据、消费者数据、供应商数据以及相互间的关联数据等,然而传统零售业企业并未充分利用这些数据。“很多零售商自己的小数据还没有用起来,小数据都能起到立竿见影的效果,如果不用,谈何大数据,谈何互联网+?”
因此,邹东生认为,数据分析引入得越早,其价值越能得以凸显,更何况将来引入大数据建设时,如果没有分析先导,构建数据平台时就无法理解这些数据,也无法根据数据建立企业决策模型。
银联智惠联合创始人龙凯也表示,企业应尽快把数据的价值发挥出来,在目前“诸侯割据”的阶段,应该先把自己的数据用起来,挖掘起来,把负债变成资产,把数据相关的人员储备起来,做好一切的准备。而如果等待数据价值真正爆发的时候,再去准备就晚了。
周庭锐在日常工作中也遇到了沈志勇提到的问题。周庭锐举例说,一个服装企业,拥有十万笔生产的数据以及铺装版型,但是这些数据都写在表格里,版型都是画出来的,周庭锐不得不做一个程序帮企业整理、清洁数据。“像这样的数据清洁是中国走上真正大数据应用的最大障碍。”
尽管目前很多行业都已经认识到大数据的重要性,但是却并没有有效地普及,周庭锐认为其中有三方面原因。一是投入很大;二是产出变现的疑虑;三是从无到有的可行性问题。“目前很多大数据应用模型都太"高大上",但事实上,大数据不是这样的,它要配备到很多中小企业才可以,不能太难太贵。企业也可以借助很多免费工具,比如PC平台。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30