
大数据人才储备对零售业未来有何影响
现在已经进入了大数据时代,所有的企业必然未来会触碰大数据。零售行业实际上是最早触碰大数据的,而且也是在所有行业中对大数据非常敏感的一个行业,最主要的原因,是因为零售行业与生俱来具有非常好的大数据基础。
中国的零售商们,很多年前就已经对企业的数据,企业内部的营运数据,销售数据进行了有效的存储,这些对于零售商而言,在进入大数据时代以后都是非常宝贵的财富。
零售业的数据融合
现在零售行业经常使用到的研究方法。第一个是用户画像功能,它是通过对大量的用户数据进行分析,把它进行分类,比如说年龄、性别、文化、收入,还有消费者的喜好。对消费者进行数据的建模和分析,帮助企业准确的对用户进行定位,进而引导销售。因此,零售商会使用到兴趣图谱,兴趣图谱是把人与人之间共同的兴趣绘画成图谱,分享他们共同的兴趣,找到同类客户相应的核心需求,进而引导零售行业准确地进行营销。
第二个是舆情分析,通过对社交大数据的研究,更好的了解客户对于产品各个方面的感受所带来的一些观点、评价、意见,提高客户的购物感受。
第三是动态定价,是通过对线上线下大量的数据,大量的价格数据进行判断。现在国外越来越多零售行业开始使用电子货架标签,这样通过线上线下价格数据的调整,使电子标签的普及,使动态定价成为了可能。
以上的功能全部是大数据作为支撑,大数据体量增长变得越来越快,最近两年所产生的数据量已经是人类历史数据的总和,五年以后每天甚至每一个小时产生的数据都可能是之前人类历史数据的总和,大数据已经进入到指数级增长的阶段,数据无所不在。
大数据已经成为了美国国家战略,奥巴马说过一句话:大数据是未来的石油。中国政府对于大数据方面也越来越重视,越来越关注。
6月24日,国务院发出《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》,里面提出了很多扶持大数据,引导大数据发展的意见。而在年中李克强总理主持的互联网+会议上则明确提到要尽快构建自己的数据化服务平台,以免在大数据时代落伍。
大数据崛起
在麦肯锡在全球研究院的一份研究报告中,大数据对美国企业的影响,包括医疗、公共管理、制造业,当然还有很重要的是零售业。大数据的应用让美国的零售行业平均利润增长超过了60%,这个数据不是最新的。随着大数据的蓬勃发展,它给企业带来的影响会越来越大。
大数据为什么会产生?这是因为大数据体量的增长,使原来不可能找到的核心数据成为了可能,使原来不可能分析的决策结果成为可能。所以大数据直接影响到了企业的决策,它可以帮助企业做到更精准的决策,这意味着企业可以承担更低的营运风险,得到更多的利润。所以大数据不需要炒作,因为大数据给企业带来实实在在的价值。
中国才刚刚进入大数据时代,可以叫做大数据1.0时代,很多企业要应用数据进行分析,首先要构架自己的数据化存储的平台,而数据化存储的平台是依靠技术来实现因为大数据是对接企业最后一公里的服务,它是通过数据的深度分析来完成的,没有分析,只有数据,无法使企业创造价值。
随着开源结构越来越多,技术构建的费用门槛也会越来越低,甚至将来有些技术会免费。不少大数据平台应用了很多的技术,提供公益的,免费的服务。换言之,那就是说技术没那么重要,那么什么最重要呢?深度的分析和对企业未来的预测能力才是不可替代的。从这点上讲,大数据的核心不是技术,大数据的核心是分析能力。
很多人会说大数据离我们比较远,毕竟大数据很新,也许需要等一等,看一看,不必那么早的触碰。20年前,互联网刚刚进入中国,每一个人也会有这样那样的想法,觉得早、晚,在里面犹豫,但是互联网20年创造了太多的奇迹,大数据现在就在不断地创造奇迹。
如果和20年前一样等下去的话,无论是企业或是国家都可能会丧失新的发展和增长的机会。而且大数据能使企业经过应用,会看到立竿见影的作用。因此,明智的企业已经开始收集数据,分析数据,要从今天开始,要从现在开始。
企业现在运营的业务和所有行为都可以转化成数据,未来在大数据时代,对数据的营运就是对业务的营运。如果今天不收集数据,不应用数据,到未来没有数据的时候,就无法开展业务。
可以说,大数据真实可见,大数据不崇拜技术,它更关注企业未来的盈亏。大数据是一种技能,是从海量数据中去分析,发现巨大的能力。
大数据人才的价值
具有什么样能力的人才是所说的大数据人才。人才,第一个要具备对行业,对业务要熟知,不懂行业,不懂业务,其他具备是没有用的。其次,大数据变革的产生是由于技术的改革,技术的提升,所以懂一定的IT技能,懂一定的技术能力是应该的。第三个大数据不是简简单单的单一学科,它需要你掌握数学、统计、经济学、管理学、决策学等一系列的知识。这些知识可以说数据分析,如果你一定把它作为单独学科,它是一个边缘学科。
这三种能力的交集才形成了真正的数据分析能力。在国外已经把数据分析人才提到了更高的位置,把它叫做数据科学家。这一类的人才是企业将来必争的人才。
数据化人才将来可能是企业的标配,就像企业现在要有会计、财务,数据分析人才将来是企业也必须要具备的。
储备数据人才要早于储备数据和技术,这是大数据人才的应用决定的。首先大数据人才应用有三个方面:数据存储、分析数据、优化数据。不少企业已经开始关注数据存储了,找很多技术公司构建了自己的数据化分析平台,大数据的应用服务于企业的决策,第一件事情先要研究决策方法,研究各种算法,研究各种模型,要去找到数据的核心字段,要去判断数据的深度和广度,要查找互联网数据的来源,只有这样做才有价值。
第二个,有了数据以后,必须要分析。不分析,没有办法引导决策,所以优秀的分析人才可以帮助企业完成最后一公里的搭建。
第三个,优化数据,数据要不断地优化才有价值,模型需要优化,决策方法需要优化,这是需要企业不断地完善自己的研究能力,来提升数据带来的价值。可以说,数据人才对于未来企业的发展非常非常重要。
随着零售商行业发展越来越快速,线下数据已经远远不够,大数据能够帮助企业更好的把线上线下数据加以融合,大数据人才则能从这么数据当中为企业做出最有价值的方案,为企业创造越来越多的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16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