① 大數據給零售行業帶來的商業價值
大數據給零售行業帶來的商業價值
在大數據推動的商業革命暗涌中，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。
最早關於大數據的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨(Target)。孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。那麼Target有什麼辦法可以把這部分細分顧客從孕婦產品專賣店的手裡截留下來呢?
為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部(Guest Data & Analytical Services)的高級經理Andrew Pole，要求他建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，那時候Target再行動就晚了，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早的給他們發出量身定製的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。
可是懷孕是很私密的信息，如何能夠准確地判斷哪位顧客懷孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一個迎嬰聚會(baby shower)的登記表。Andrew Pole開始對這些登記表裡的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜;在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最後Andrew Pole選出了25種典型商品的消費數據構建了「懷孕預測指數」，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。
那麼，顧客收到這樣的廣告會不會嚇壞了呢?Target很聰明地避免了這種情況，它把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中，這樣顧客就不知道Target知道她懷孕了。百密一疏的是，Target的這種優惠廣告間接地令一個蒙在鼓裡的父親意外發現他高中生的女兒懷孕了，此事甚至被《紐約時報》報道了，結果Target大數據的巨大威力轟動了全美。
根據Andrew Pole的大數據模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。Andrew Pole的大數據分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Andrew Pole加入Target的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。
我們可以想像的是，許多孕婦在渾然不覺的情況下成了Target常年的忠實擁泵，許多孕婦產品專賣店也在渾然不知的情況下破產。渾然不覺的背景里，大數據正在推動一股強勁的商業革命暗涌，商家們早晚要面對的一個問題就是：究竟是在渾然不覺中崛起，還是在渾然不覺中滅亡。
大數據是誰?
大數據炙手可熱，但是能說清楚大數據是什麼的人卻不多。要真正弄明白什麼是大數據，我們首先得看看Target是怎麼收集大數據的。
只要有可能，Target的大數據系統會給每一個顧客編一個ID號。你刷信用卡、使用優惠券、填寫調查問卷、郵寄退貨單、打客服電話、開啟廣告郵件、訪問官網，所有這一切行為都會記錄進你的ID號。
而且這個ID號還會對號入座的記錄下你的人口統計信息：年齡、是否已婚、是否有子女、所住市區、住址離Target的車程、薪水情況、最近是否搬過家、錢包里的信用卡情況、常訪問的網址等等。Target還可以從其他相關機構那裡購買你的其他信息：種族、就業史、喜歡讀的雜志、破產記錄、婚姻史、購房記錄、求學記錄、閱讀習慣等等。乍一看，你會覺得這些數據毫無意義，但在Andrew Pole和顧客數據分析部的手裡，這些看似無用的數據便爆發了前述強勁的威力。
在商業領域，大數據就是像Target那樣收集起來的關於消費者行為的海量相關數據。這些數據超越了傳統的存儲方式和資料庫管理工具的功能范圍，必須用到大數據存儲、搜索、分析和可視化技術(比如雲計算)才能挖掘出巨大商業價值。
大數據的商業價值
大數據這么火，因此很多人就跟起風來，言必稱大數據，可是很多人不但沒搞明白大數據是什麼的問題，也不知道大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值。這樣瞎子摸象般的跟風註定了是要以慘敗告終的，就像以前一窩蜂地追逐社交網路和團購一樣。那麼大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值呢?根據IDC和麥肯錫的大數據研究結果的總結，大數據主要能在以下4個方面挖掘出巨大的商業價值：對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動;運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率;提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率;進行商業模式、產品和服務的創新。筆者把他們簡稱為大數據的4個商業價值杠桿。企業在大踏步向大數據領域投入之前，必須清楚地分析企業自身這4個杠桿的實際情況和強弱程度。
1、對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。本文開頭Target的故事就是這個杠桿的案例，瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和大數據的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。比如在大數據時代之前，要搞清楚海量顧客的懷孕情況，得投入驚人的人力、物力、財力，使得這種細分行為毫無商業意義。
2、運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。雲計算和大數據分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。大數據技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。
3、提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。大數據能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把大數據成果和大數據能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用大數據創造商業價值。這個杠桿的案例是關於沃爾瑪的一個故事。
沃爾瑪開發了一個叫做Retail Link的大數據工具，通過這個工具供應商可以事先知道每家店的賣貨和庫存情況，從而可以在沃爾瑪發出指令前自行補貨，這可以極大地減少斷貨的情況和供應鏈整體的庫存水平。在這個過程中，供應商可以更多的控制商品在店內的陳設，可以通過和店內工作人員更多地接觸，提高他們的產品知識;沃爾瑪可以降低庫存成本，享受員工產品知識提高的成果，減少店內商品陳設的投入。綜合起來，整個供應鏈可以在成本降低的情況下，提高服務的質量，供應商和沃爾瑪的品牌價值也同時得到了提升。通過在整條供應鏈上分享大數據技術，沃爾瑪引爆了零售業的生產效率革命。
4、進行商業模式，產品和服務的創新。大數據技術使公司可以加強已有的產品和服務，創造新的產品和服務，甚至打造出全新的商業模式。這個杠桿將引用Tesco為案例。Tesco收集了海量的顧客數據，通過對每位顧客海量數據的分析，Tesco對每位顧客的信用程度和相關風險都會有一個極為准確的評估。在這個基礎上，Tesco推出了自己的信用卡，未來Tesco還有野心推出自己的存款服務。
大數據的商業革命
通過以上4個杠桿，大數據能夠產生出巨大的商業價值，難怪麥肯錫說大數據將是傳統4大生產要素之後的第5大生產要素。大數據對市場佔有率、成本控制、投入回報率和用戶體驗都會起到極大的促進作用，大數據優勢將成為企業最值得倚重的比較競爭優勢。根據麥肯錫的估計，如果零售商能夠充分發揮大數據的優勢，其營運利潤率就會有年均60%的增長空間，生產效率將會實現年均0.5%-1%的增長幅度。在大數據這個概念炒熱起來的當下，人們才發現像沃爾瑪、Target、亞馬遜、Tesco這樣的商業巨頭已經不聲不響地運用了大數據技術好多年，用大數據驅動市場營銷、驅動成本控制、驅動產品和服務創新、驅動管理和決策的創新、驅動商業模式的創新。許多商界驕子慨嘆競爭不過Target們的不解之謎也終於告破。
在大數據推動的商業革命暗涌中，與時俱進絕不僅僅是附庸風雅的卡位之戰，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。這是天賜良機，更是生死之戰。成功者將是中國產業鏈升級獨領風騷的梟雄，失敗者擁有的只有遺憾。
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② 8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略
8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略_數據分析師考試
未來的零售分析要求零售商藉助集成式業務流程和信息系統，為客戶洞察提供支持，將客戶洞察發展成一種企業級的戰略能力，並根植於企業結構和企業文化中。在這種形勢下，零售商的所有業務職能部門在制定決策時，將把基於情景的客戶洞察作為一個重要依據。
分析公司 EKN 認為，為了真正實現以客戶為中心，零售商需要具備多項關鍵能力，而這些能力均由業務分析驅動。
全渠道集成。如果缺乏相關客戶洞察支持與客戶的互動，零售商將無法實現跨渠道無縫客戶體驗。零售商與客戶互動的聯絡點能為零售商提供豐富的客戶數據，因此，所有聯絡點也成為了零售商的最佳競爭利器。
個性化互動。與網上零售商相比，實體零售商具有兩大優勢：能與客戶進行個人接觸，以及擁有更豐富的歷史記錄和更多樣的客戶數據。如今，「個性化」購物體驗已成為人們津津樂道的話題，而如何巧妙地結合上述兩大優勢，即在行動中及時交付客戶洞察，將成為零售商打造「個性化」購物體驗的基礎。
持續的卓越運營。客戶洞察的應用並非僅局限於面向客戶的使用案例。事實上，如果零售商已經能夠在各個運營職能部門中更成熟地運用分析功能，那麼集成客戶洞察便是他們不容錯過的增量機會。
零售商用例
銷售
瑞士零售商 Globus 使用大數據內存計算和高級分析來獲取寶貴的銷售績效洞察。目前，他們能夠實時處理海量的產品數據，並在幾分鍾內分析不同時間范圍、店鋪和區域內數千種產品的銷售模式與促銷活動。該零售商還向其管理人員提供了這些洞察的訪問許可權，以便他們能夠更迅速地響應市場狀況。
美國零售商 Guess 使用高級分析向其高管提供暢銷產品和可用庫存的實時視圖。該零售商的分析解決方案基於大型客戶數據集，分析銷售額、細分目標客戶，並策劃促銷活動。
市場營銷
沃爾瑪的 Global.com 部門充分利用「快速的大數據」和社交分析，快速識別不斷變化的客戶喜好。該零售商的社交意識（Social Sense）項目能通過社交媒體確定商品的暢銷程度，並幫助顧客發掘潛在需求和感興趣的新產品。同時，藉助 ShoppyCat 工具，他們可根據 Facebook 用戶的愛好和興趣，為這些用戶推薦適合的產品。此外，Global.com 還使用社交基因組（Social Genome）技術，來幫助客戶為朋友挑選禮物。
塔吉特（Target）百貨公司利用預測分析程序，來推斷個體消費者是否具備成為該公司特定營銷活動優質客戶的特質。他們給每位顧客分配了一個獨一無二的客戶識別號碼。該號碼將客戶個人信息、購物行為和喜好整合到一個可跟蹤的實體內。塔吉特還專門成立了一個客戶營銷分析部門，致力於全面了解客戶，超越其他競爭對手，從而獲得競爭優勢。藉助動態數據倉庫（Active Data Warehouse），塔吉特可在整個企業的混合工作負載環境下，基於海量數據管理復雜的用戶查詢。
全渠道
英國零售商巴寶莉（Burberry）集成了旗下所有渠道，包括實體店、網上商店、移動終端以及各大社交網站。他們採用了創新技術和數據分析，用於分析來自所有數據源的數據，旨在實時識別個人客戶並建立客戶檔案。相比過去，巴寶莉的分析速度提高了 14,000 倍，以前需要 5 個小時的請求，現在 1 秒就能完成。不論店員處於什麼位置，他們都能在客戶踏入店內時立即識別客戶信息，了解他們過去的購買記錄，並提供個性化建議。
韓國零售商 NS Shopping 將移動渠道和社交渠道集成到零售環境中，並利用大數據分析，實時、集中地獲取所有渠道的客戶和產品數據。而公司的電子商務團隊和市場營銷團隊將利用這些數據，向顧客提供個性化的產品建議。
供應鏈
美國網上零售商亞馬遜基於非平穩隨機模型，構建了全新的供應鏈流程和系統。該方法能為訂單履行、尋源、產能和庫存決策提供鼎力支持。亞馬遜不僅開發了聯合和協調補貨的新演算法，還基於歷史需求、活動記錄和計劃、各履行中心的預測結果、庫存計劃、采購周期以及采購訂單，在 SKU 級別實施了全新的國家預測方案。
英國零售商樂購（Tesco）採用先進的建模工具，基於歷史銷售數據模擬配送倉庫的運作，從而達到優化庫存的目的。該零售商還組建了一個內部分析團隊，該團隊主要負責通過回歸測試掌握各要素之間的關聯，如天氣數據、特價優惠，及銷售模式等等。
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③ 大數據營銷的主要用途有哪些
這里先說下什麼是大數據。大數據營銷是指基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。
大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
大數據營銷的主要用途
1.基於用戶的需求定製改善產品。消費者在有意或無意中留下的信息數據作為其潛在需求的體現是企業定製改善產品的一項有力根據。ZARA公司內部的全球資訊網路會定期把從各分店收集到的顧客意見和建議匯總並傳遞給總部的設計人員，然後由總部作出決策後再立刻將新的設計傳送到生產線，直到最終實現「數據造衣」的全過程。利用這一點ZARA作為一個標准化與本土化戰略並行的公司，還分析出了各地的區域流行色並在保持其服飾整體歐美風格不變的大前提下做出了最靠近客戶需求的市場區隔。同樣，在ZARA的網路商店內，消費者意見也作為一項市場調研大數據參與企業產品的研發和生產，且由此映射出的前沿觀點和時尚潮流還讓「快速時尚」成為了ZARA的品牌代名詞。
2.開展精準的推廣活動。基於數據的精準推廣活動可大致分為三類:
首先，企業作為其產品的經營者可以通過大數據的分析定位到有特定潛在需求的受眾人群並針對這一群體進行有效的定向推廣以達到刺激消費的目的。紅米手機在QQ空間上的首發就是一項成功的「大數據找人」精準營銷案例。通過對海量用戶的行為泡括點贊、關注相關主頁等)和他們的身份信息泡括年齡、教育程度、社交圈等)進行篩選後，公司從6億Q
cone用戶中選出了5000萬可能對紅米手機感興趣的用戶作為此次定向投放廣告和推送紅米活動的目標群體並最終預售成功。
其次，針對既有的消費者，企業可以通過用戶的行為數據分析他們各自的購物習慣並按照其特定的購物偏好、獨特的購買傾向加以一對一的定製化商品推送。Turge佰貨的促銷手冊、沃爾瑪的建議購買清單、亞馬遜的產品推薦頁無一不是個性化產品推薦為企業帶來可預測銷售額的體現。
最後，企業可以依據既有消費者各自不同的人物特徵將受眾按照「標簽」細分(如「網購達人」)，再用不同的側重方式和定製化的活動向這些類群進行定向的精準營銷。對於價格敏感者，企業需要適當地推送性價比相對較高的產品並加送一些電子優惠券以刺激消費:而針對喜歡乾脆購物的人，商家則要少些干擾並幫助其盡快地完成購物。
3.維系客戶關系。召回購物車放棄者和挽留流失的老客戶也是一種大數據在商業中的應用。中國移動通過客服電話向流失到聯通的移動老客戶介紹最新的優惠資訊:餐廳通過會員留下的通訊信息向其推送打折優惠券來提醒久不光顧的老客戶消費;Youtube根據用戶以往的收視習慣確定近期的互動名單並據此發送給可能瀕臨流失的用戶相關郵件以提醒並鼓勵他們重新回來觀看。大數據幫助企業識別各類用戶，而針對忠誠度各異的消費者實行「差別對待」和「量體裁衣」是企業客戶管理中一項重要的理念基礎。
④ 沃爾瑪的資料庫營銷用了什麼調查方法
充分利用手中大量的大數據資源進行詳細的調查分析，運用各種數據挖掘分析技術實現精準化的營銷策略。
精準營銷簡單地說就是利用現代化的信息技術手段，來實現個性化營銷的活動，需要建立在精準定位和分析基礎之上，是將數據整合匯聚並建立系統化的大數據可視化關聯分析系統，將大數據交換共享平台和現有的 CRM系統打通。對用戶市場進行細分，根據大數據挖掘分析的用戶需求信息，進行產品或服務的量身定做。
未來對市場的爭奪就是對客戶資源的爭奪，如果能夠有效利用自己手中大量的大數據資源，充分運用各種數據挖掘分析技術實現精準化的營銷，就能深入挖掘新的市場價值，輕松應對任務重壓，實現自身營銷環節的優化演進，達到收入倍增的目的。
⑤ 亞馬遜數據分析工具有哪些
亞馬遜數據分析工具有Jungle Scout、賣家之家Keepa、Datartery數據脈、「BSR銷量模擬器」、ipricetracker、Marketplacepulse等。具體介紹如下：
一、Jungle Scout
1、大數據：我們每天對超過5億個數據點進行計算處理。每天跑這些數據，對系統的處理能力要求非常高。
2、專家團隊：我們擁有一支由技術大牛組建的大數據團隊，每天處理這些大量且龐雜的數據，通過AccuSales惴ń廡┦葑抗浪闃擔τ玫_hrome插件和Web App產品中。
3、定製化系統：數據團隊開發了這套特有的演算法和系統來處理、測量與分析所有收集到的數據。
4、最新的插件5.0+版本可以輕松透視數據，安裝插件後，只需打開亞馬遜搜索結果頁面即可獲取全部ASIN數據。
二.賣家之家Keepa
Keepa是一款亞馬遜產品價格監控工具，可以進行產品歷史價格比對圖表，一般可對比6個產品，產品價格下降提醒和價格跟蹤。類似camelcamelcamel，但效果比它更好。還可以在Keepa上免費下載Proct Viewer（產品查看器）和Proct Tracker（產品跟蹤器），了解產品的最新數據，在選品方面可以給予幫助。
三.Datartery（數據脈）
數據脈是為國內亞馬遜賣家量身打造的數據選品運營工具，可以幫助選品開發，監控關鍵詞搜索排名，輔助優化listing和產品，提升流量，幫助賣家打造爆款，實現數據驅動銷售。此外，數據脈還具有潛力新品、品類大盤、天眼中小、銷售趨勢透視、數據安全等功能。
四.賣家之家「BSR銷量模擬器」
BSR銷量模擬器可以幫助亞馬遜賣家快速查詢某個產品的BSR排名對應銷量，預估銷量趨勢，輔助選品。
五.ipricetracker
ipricetracker是一款很好用的價格數據分析工具，使用該工具可以幫助你在亞馬遜上找到最優惠的價格的產品。設置所需的價格並開始跟蹤。當產品價格下降時，會根據設置的電子郵件，給用戶發送提醒通知。所有產品都在一個帳戶中管理。
六.Marketplacepulse
這是一款店鋪分析監控工具，它可以可以監控電子商務市場上的數百萬個數據點，包括亞馬遜，eBay，沃爾瑪，Etsy，阿里巴巴，樂天，Mercado Libre等。裡面很多數據可以用來參考分析。同時該工具還能將監控的賣家進行排名，並分類整理出排名較好的賣家所賣的產品。
⑥ 零售企業如何面對「大數據時代」
零售企業如何面對「大數據時代」
當「物聯網」、「雲計算」我們都還沒有理解清晰時，又出來了一個新名詞——「大數據」，這些IT名詞僅僅是概念，還是與我們所處的商業環境有直接關系？筆者認為，大多數的零售從業者都不能清晰地回應。
首先我們需要明白，商業行為的本質是什麼？就是企業發現和挖掘客戶需求，並提供有價值的服務以滿足客戶需求。最佳的商業行為就是企業通過提供不同形式的服務超越客戶的需求，讓客戶的物超所值的感覺持續下去；這樣的商業行為將能夠獲得更高且持續的利潤。
「物聯網」、「雲計算」或「大數據」都是幫助我們發現和挖掘客戶需求，提供快速和准確的市場數據以便客戶及時決策的工具。相對傳統的工具，它們更高效率、更低成本、更准確。筆者認為作為商業信息領域的從業人員，可以不需要過多地了解其內在核心技術及方式，但它們能夠給零售用戶和行業帶來哪些變革或趨勢是我們不能忽視的。
2008年馬雲成功地預測了經濟危機，並幫助成千上萬的小製造商准備了過冬的糧食。此舉讓馬雲在業內贏得崇高榮譽的同時，更為阿里巴巴帶來持續的客戶。馬雲如何做到這些事情的呢？是「大數據」給了他啟示。馬雲對未來的預測是建立在對用戶行為分析的基礎上。一般而言，買家在采購商品前，會比較多家供應商的商品。此舉反應到阿里巴巴的統計數據中，就是查詢點擊的數量和購買點擊的數量相對會保持一個數值，綜合各個緯度的數據能夠建立用戶的行為模型。因為淘寶網用戶樣本量巨大，從而保證了用戶行為模型的准確性。「大數據」為阿里巴巴清晰地預測了用戶需求和市場變化。
什麼是大數據
相信馬雲的案例已經給我們一些啟示了。
那麼什麼是「大數據」呢？談到大數據，離不開物聯網和雲計算的關系。物聯網、雲計算和大數據實際上是不可分割的三大技術，不可孤立而言；物聯網的快速發展為大數據提供了廣泛的數據來源，雲計算為大數據的誕生創造了基礎環境，脫離物聯網和雲計算的層面，就沒有大數據存在的巨大價值。
從數據的角度來看，物聯網僅僅是數據的來源或者承載的方式，我們可以簡單地認為是收集信息和數據的一種更加簡單和有效的終端方式。
雲計算是一種新的IT業務模式，這種模式的特點在於提供極低的成本、極快速的交付手段、極簡單的使用方式，並且讓各個關聯的系統協同變得異常簡單和輕松。雲計算的蓬勃發展，客觀上開啟了大數據時代的大門，如果用高速公路來形容比喻雲計算，那麼大數據就是所有汽車中的貨物。雲計算為大數據提供了存儲空間、訪問渠道及運算能力。大數據是雲計算的靈魂。
大數據技術簡單來講就是從各種類型的數據中，快速獲取有價值信息的能力；在互聯網時代，我們的數據已經不單單是傳統的結構化數據了，非結構化數據、半結構化數據開始占據了我們數據的大部分內容，我們從中找到有價值的信息，已經變得不是那麼容易。大數據技術的發展開始讓這些問題的解決變得簡單。
大家可以清晰看出，我們提及的智慧商業脫離了大數據是不可能實現的，大家熟悉的商業智能離開了大數據就是一個忽悠人概念了。
大數據具備四大特徵：第一，數據量巨大，從TB躍升到PB級別；第二，數據類型豐富，包含日誌、視頻、音頻、圖片、地理信息、文檔等等；第三，數據價值密度低，以視頻數據為例，一個超過一小時的視頻，可能有價值的信息不到三秒；第四，數據處理速度快，要達到秒極，需要能夠實時獲取有價值的數據。
這些還都是大數據的概念和特徵，回歸到我們實際的商業行為中，大數據能夠為我們帶來什麼益處？
以往我們進行商業判斷時，大多靠我們的經驗和直覺，所以會出現不是很確定的判斷或者走一步看一步的探路式情況發生。大數據時代很多企業的正確決策是依靠數據分析得出，從而為企業帶來巨大的運營效益。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑並優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。
各類企業如何應對大數據時代發展
我們怎樣來面對大數據時代？筆者認為可以分為幾步來考慮。
首先企業的領導者要重視大數據的發展、重視企業的數據中心，把收集客戶數據做為企業運行第一目標；第二，對企業內部人員進行培訓及建立收集數據的機制；第三，以業務需求為准則，確定哪些數據是需要收集；第四，確認在企業已有的數據基礎上或者未來方向前提下，如何達成前三項目標的基礎建設方案。
看完這些，很多人會認為，這些IT基礎工作需要巨大的投入和龐大的信息化團隊，做為中國商業最大的一份子——中小微型零售企業不可能或沒有足夠的能力來面對這樣一場變化。
大中型企業因為本身業務及利潤的積淀，已經能夠承擔這樣一場需求趨勢的需要成本。中小微型企業還處於快速發展過程中，如果也如同大中型企業進行全方面投入，將很快會被新型的IT工具拖垮或者遭受重創。幸運的是IT的發展為所有的企業都提供了平等的選擇，雲計算的廣泛應用即是對這樣一場變革帶來的臨時禮物。做為中小微型零售企業，完全不必考慮自己建設一套IT系統，他們從精力、成本、能力上來說都不適合，因此此類企業可以將企業的IT建設外包給適合的服務商，企業本身的所有精力投入到客戶的開發上。
亞馬遜在全球率先推出了雲服務的基礎平台，為中小微型商業企業提供了大型企業和超大型企業同樣的基礎環境及系統架構，小企業只需清晰規劃自己的目標和適合的步驟後，使用雲平台按需付費即可，大可不必進行巨大的初始投入及不可預測的運行成本。目前國內已經出現一批在為國內中小微型零售企業提供類似服務的信息服務商，比如基於客戶關系管理的「XTOOLS」，基於客戶服務的「迅鳥」雲呼叫平台，基於連鎖店面管理的「甩手掌櫃」等等。至於各中小微型企業怎麼選擇適合自己的發展平台，則需要依靠該企業領導者本人的智慧。
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