本文中，小編將對(duì)大數(shù)據(jù)BD予以介紹，如果你想對(duì)大數(shù)據(jù)的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)大數(shù)據(jù)的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。

一、大數(shù)據(jù)

高速發(fā)展的信息時(shí)代，新一輪科技革命和變革正在加速推進(jìn) ，技術(shù)創(chuàng)新日益成為重塑經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力量，而“大數(shù)據(jù)”無(wú)疑是核心推動(dòng)力。

那么，大數(shù)據(jù)是什么意思呢?如果從字面意思來(lái)看，大數(shù)據(jù)指的是巨量數(shù)據(jù)。那么可能有人會(huì)問(wèn)，多大量級(jí)的數(shù)據(jù)才叫大數(shù)據(jù)?不同的機(jī)構(gòu)或?qū)W者有不同的理解，難以有一個(gè)非常定量的定義，只能說(shuō)，大數(shù)據(jù)的計(jì)量單位已經(jīng)越過(guò)TB級(jí)別發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB級(jí)別。

最早提出“大數(shù)據(jù)”這一概念的 是全球知名咨詢公司麥肯錫，它是這樣定義大數(shù)據(jù)的：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型以及價(jià)值密度低四大特征。

研究機(jī)構(gòu)Gartner是這樣定義大數(shù)據(jù)的：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流轉(zhuǎn)優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

若從技術(shù)角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理，換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)盈利的關(guān)鍵在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

數(shù)據(jù)最核心的價(jià)值就是在于對(duì)于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析;大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

可以預(yù)見，大數(shù)據(jù)作為人工智能的研究方向之一，在現(xiàn)在乃至未來(lái)都具備重要地位。

二、大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用

(1) 精準(zhǔn)定位零售行業(yè)市場(chǎng)。

如果一家企業(yè)想要進(jìn)人或者去進(jìn)行某一個(gè)零售行業(yè)區(qū)域的市場(chǎng)開拓，最先要做的就是進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析，因?yàn)橹挥型ㄟ^(guò)項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析才能更加了解市場(chǎng)用戶的習(xí)慣從而才能最終決定是否適合進(jìn)人或者開拓這塊市場(chǎng)。而這個(gè)區(qū)域流動(dòng)人口是多少?消費(fèi)水平怎么樣?客戶的消費(fèi)習(xí)慣是什么?市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知度怎么樣?當(dāng)前的市場(chǎng)供需情況怎么樣等等，這些也就需要用巨大的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行支撐，對(duì)這些大數(shù)據(jù)的分析就是市場(chǎng)定位的過(guò)程。

(2) 支撐行業(yè)收益管理。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，為企業(yè)收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預(yù)測(cè)、細(xì)分市場(chǎng)和敏感度分析對(duì)數(shù)據(jù)需求量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多采集的是企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，容易忽視整個(gè)零售行業(yè)信息數(shù)據(jù)，因此難免使預(yù)測(cè)結(jié)果存在偏差。企業(yè)在實(shí)施收益管理過(guò)程中如果能在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，依靠一些自動(dòng)化信息采集軟件來(lái)收集更多的零售行業(yè)數(shù)據(jù)，了解更多的零售行業(yè)市場(chǎng)信息,這將會(huì)對(duì)制訂準(zhǔn)確的收益策略，贏得更高的收益起到推進(jìn)作用。

(3) 挖掘零售行業(yè)新需求。

作為零售行業(yè)企業(yè)，如果能對(duì)網(wǎng)上零售行業(yè)的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，建立網(wǎng)評(píng)大數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為、價(jià)值取向、評(píng)論中體現(xiàn)的新消費(fèi)需求和企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題，以此來(lái)改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品，量化產(chǎn)品價(jià)值，制定合理的價(jià)格及提高服務(wù)質(zhì)量，從中獲取更大的收益。

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