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：3586 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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数据的统一性、完整性较差数据响应不及时缺少多维度的数据分析平台零售行业需要一个完整的大数据应用架构

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