万志涛
（贵州商学院工商管理系，贵州 贵阳 550059）
摘要：大数据给社会带来了巨大改变，包括零售行业在内的许多行业都重视大数据所带来的影响。零售行业应用大数据，可以精确定位顾客的需求和掌握顾客的消费习惯，为企业制定有效的营销方案提供数据支持，实现快速的顾客响应的同时帮助企业降低经营成本。
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关键词 ：大数据；零售业；数据挖掘
中图分类号：F724.2 文献标志码：A 文章编号：1000-8772（2015）22-0182-01
一、大数据概述
（一）大数据概念
“大数据”是指数据巨大到使用传统手段无法有效的整理分析，其核心是预测，大数据将使我们的生活达到可测量的维度。麦肯锡公司对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。维基百科对大数据的定义是：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存贮、搜索、分享、分析、可视化的数据集合，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等。
（二）大数据的特征
大数据有四个特点，可归纳为四个“V”：数据量巨大（Volume），从TB级别跃升到PB级别；数据类型繁多（Variety），如文字、视频、图片、声音等；价值密度低（Value），在每天涌现海量的信息中有价值信息相对较少，如何挖掘数据价值，是大数据时代致胜的关键；数据增长和处理速度快（Velocity）。
3.零售业大数据
零售业大数据的形成经历了三个阶段。首先，上世纪80年代以前，数据产生主要依靠人工记录产生，数据的存储管理手段有限；其次，上世纪末期，随着互联网技术的发展，出现了POS管理信息系统、条形码技术、无线射频技术、各种应用软件，对零售业数据量的增长起到积极的作用。最后，近年来随着互联网的普及、移动网络设备、物联网和云计算的广泛使用，几乎所有人都在通过各种途径持续不断地产生新数据，极大地推动了零售业数据量的增长。
二、零售业大数据的应用
（一）大数据在零售业应用的必要性
首先，零售企业可以从众多数据中获取市场信息。通过挖掘与利用大数据，可以提升零售业的竞争力、市场反应敏锐力、市场营销决策力以及环境适应力，使决策更为科学。
其次，零售企业通过分析顾客消费行为数据，可以精确掌握顾客的购买习惯、兴趣偏好、品牌忠诚度等信息，分析出消费群体的规模、结构构成（如年龄、性别等）等数据，进而预测消费者的购买意愿，提供符合其兴趣偏好的产品，实现精准营销。
（二）零售业运用大数据的现状
1.不同渠道获得的大数据缺乏整合。大数据包含的形式多种多样，零售企业所存储的数据大多数属于文本、图像、网页等非结构化数据，来源途径也非常广泛。但是不同网络媒介之间的相互独立，零售业很难将不同渠道的数据进行有效的整合，为零售商制定有效的市场营销决策提供数据支持。
2.挖掘大数据的效率较低。企业每天要接收海量的数据信息，为了在大数据中发现顾客的需求的规律，需及时对海量数据进行挖掘，但是目前的设备和技术使零售企业无法有效挖掘数据。
（三）零售业应用大数据需要解决的问题
1.提升大数据的融合性和价值密度
大数据具有多层结构，会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析[4]。传统二进制数据的格式已经标准化，能被各种应用软件轻松获取。但在大数据时代，零售企业必须解决不同平台产生数据的融合性难题，将不同网络平台的数据进行整合管理，挖掘有利于企业的数据，为市场决策提供保障。
2.寻找数据之间的关联性
随着消费者的需求越来越个性化，传统的营销模式已经难以适应市场变化。零售业必须从PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级数据量中挖掘企业所需的数据，发现数据的规律性并应用于经营决策。有效地挖掘数据主要取决于大数据系统在海量数据中寻找之间相关关系。相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强时，可以根据顾客的商品清单，预测出顾客的消费习惯和消费偏好，然后向其推销感兴趣的商品或服务。当相关关系弱时，即使数据量增加，无法从中挖掘出有利的信息。所以大数据时代，挖掘数据间的关联关系显得尤为重要。
3.对挖掘的数据进行有效的分析
对零售企业日常经营过程中所收集数据进行挖掘后，如何对挖掘出的数据进行整理分析才是核心。随着信息量的增大，零售企业所面临的数据将越来越庞大。由于目前技术对海量的数据缺少足够整理分析能力，使企业无法有效的挖掘大数据的价值，将导致零售企业无法制定符合消费者需求的经营决策。
在大数据时代，传统的市场决策模式将逐步消失，取而代之的将是以科学理性数据为基础产生的市场决策。当下，零售企业只有把握好大数据的先机，才能在未来的市场上获得主动权和发展权。
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参考文献：
[1] 孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013（1）：146-169.
[2] 李建中，刘显敏.大数据的一个重要方面：数据可用性[J].计算机研究与发展，2013（6）：1147-1163.
（责任编辑：张娟）