零售业数据应用存在的问题

文 | Smartbi大数据百科 2021-06-17 阅读次数:33 次浏览

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    数据的统一性、完整性较差

    零售行业一般不会拥有完整的数据整合系统,比如票务、餐饮、零售这些系统各自独立,各个系统的数据没有办法打通,形成一个个数据孤岛,数据价值难以得到充分的发挥,因此很难得到统一、完整、直观,并能从各个业务主题与维度展现运营活动的管理数据。

    同时,在企业经营管理、经营决策、战略决策、风险管控上,经常出现信息数据依据不足、不准确,判断困难的情况,如何有效进行数据整合以响应企业运行效率,也是零售行业数据决策的实际需求。

    数据响应不及时

    随着零售业务系统的越来越多,收集的数据越来越细,使用系统的时间越来越长,数据量的增长越来越快,现有的系统已经无法对数据量较大的数据进行快速响应。

    传统的数据应用模式中,业务部门需要将数据需求提交给IT处理,但IT的人力不能保证对分析需求的及时响应,对一些报表的调整也十分困难。

    缺少多维度的数据分析平台

    以顾客分析为例:零售主管不能掌握顾客消费轨迹,无法对顾客的消费进行引导经营。同时,也无法掌握顾客群体属性,导致缺少提升服务水平的重要参考项。

    服务业市场化充分,竞争压力相对较大,顾客对服务质量的要求相对较高,缺少对会员的有效管理,无法掌握企业顾客群体属性,企业难以走到消费者签名,提供更出色的服务体验。

    零售行业需要一个完整的大数据应用架构

    针对数据决策分析过程中的数据处理,整个零售行业大数据应用架构的建立需要经历四个阶段:源数据库数据抽取、ods数据库ETL转换、数据仓库和数据集市、最终用户界面。其中:

    源数据库数据抽取

    用户需要采集的源头数据库或者数据仓库,本系统源数据库为crm系统和其他原有应用系统,以及一些可能的需要EXCEL导入的数据源。

    ods数据库(预处理数据库)ETL转换

    用于存储从源数据库中获取的数据,中间使用ETL工具进行数据抽取、转换、清洗、装载,数据进入预处理数据库对数据进行清洗和架构,实现数据的可用性。

    数据仓库和数据集市

    对目标数据库中的数据进行多次整合加工,形成面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,改数据库可根据业务情况,有选择的转义成可识别的字段名称,生成用户前端用户可直接拖拽使用的Cube文件数据。

    前端页面(最终用户界面)

    前端用户根据业务包转义名称,直接拖拽数据进行统计得到dashboard进行分析结果的展示。


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