网易大数据|大数据解决方案-零售业大数据

行业背景

零售行业进入线上线下整合的新零售阶段，以消费者体验为中心、全价值链数据驱动、数字化管理是零售行业的必然发展趋势。企业急需借助大数据技术解决如下三方面突出问题。

数据整合难度高

需要围绕消费者体验提升驱动数据获取需求，整合零售全价值链的多源异构数据并转化成数据洞察

数据分析成本高

数据体量大，数据粒度不一，数据分析过程中开发成本、维护成本极高，需要借助平台工具提升数据分析效率、挖掘数据背后业务含义，支撑科学决策

数据价值转化难

数据应用必须以带来业务价值为目标：通过数据分析发现运营问题，并通过最优规划降低运营成本；利用消费者数据提升营销效果；有效管理产品及门店以提升客户黏性

开放灵活的平台架构

基于开源体系的网易猛犸大数据平台支持零售行业多源异构的数据源集成，构建企业统一的大数据中心

稳健强大的业务中心

遵循“小前台、大中台”的理念，构建围绕店铺、商品、用户、交易等业务主题的大数据仓库，为前台数据应用提供技术与创新基础

贴合业务实际的应用

结合企业数据、信息化建设、业务发展等现状因素，落地实现数据应用，从经营分析、运营优化、精准营销与供应链完善等领域为企业带来数据价值

统一数据管理

整合企业内外部多源异构数据，建设统一数据中心，统一管理企业数据，保障数据质量、规范性与安全性

数据驱动决策

帮助各层级人员及时准确获取数据、自主便捷分析数据，提高管理决策准确性与时效性，形成数据驱动的科学决策机制

数据引导业务

建设覆盖零售全价值链的数据模型与分析体系，提高运营管理能力，并形成“分析-试验-优化”的数据运用机制；建设标签画像，结合智能算法，增强客户洞察与服务能力，提高客户黏性

Jet

资深大数据解决方案架构师，在大数据应用及挖掘分析领域深耕多年，领导过多个大型信息化项目，具有丰富的IT咨询及实施管理经验。对于大数据在零售行业的全价值链应用有所理解和实践，如运营优化、标签画像、营销推荐等

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