2013年國社會(huì )消費品零售總額的增長(cháng)速度喂13%，雖然保持了增長(cháng)的態(tài)勢，但整體增長(cháng)速度趨于放緩。而相對于整個(gè)網(wǎng)上零售來(lái)看的話(huà)，增長(cháng)50%，雖然相較于過(guò)去幾年，網(wǎng)上零售速度已經(jīng)放緩了，但是還是高于整體的社會(huì )消費品零售的增長(cháng)速度。另一組數據，我們可以看到2014年上個(gè)季度的時(shí)候，網(wǎng)上零售占社會(huì )零售總額的超過(guò)10%創(chuàng )歷史新高，在這樣一個(gè)大的背景下，傳統實(shí)體的零售是受到很大的沖擊。

  首先從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求來(lái)看，大數據可以幫助零售企業(yè)來(lái)洞察消費需求，零售企業(yè)在面臨市場(chǎng)的變化，消費需求變化這樣一個(gè)大的背景下，需要根據消費者需求的變化來(lái)調整我的戰略。而這個(gè)時(shí)候就需要大數據技術(shù)來(lái)做支撐，在充分了解消費者需求的前提下，企業(yè)要重新定義自己的價(jià)值，這個(gè)時(shí)候也需要大數據來(lái)做支撐。第三個(gè)我們看到目前線(xiàn)上線(xiàn)下趨同這樣一個(gè)趨勢已經(jīng)非常明顯了，線(xiàn)上企業(yè)通過(guò)電商平臺或者移動(dòng)平臺來(lái)發(fā)展線(xiàn)上的業(yè)務(wù)，線(xiàn)上電商企業(yè)來(lái)開(kāi)展線(xiàn)下的業(yè)務(wù)，全渠道零售這種模式離不開(kāi)大數據的支撐。從產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新模式來(lái)看，一個(gè)是C2B，會(huì )把原來(lái)以賣(mài)方為主的模式轉移到以買(mǎi)方為主，而由用戶(hù)的購買(mǎi)來(lái)驅動(dòng)企業(yè)的生產(chǎn)，在這個(gè)過(guò)程中需要三個(gè)支撐體系。一個(gè)是需要非常個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)，第二個(gè)需要非常柔性化的生產(chǎn)，第三個(gè)需要社會(huì )化的供應鏈。而這三個(gè)支撐體系對大數據的要求和大數據的處理提出了更高的要求，這都離不開(kāi)大數據的一個(gè)支撐。

  第二個(gè)是一個(gè)O2O的例子，線(xiàn)上線(xiàn)下融合發(fā)展這是未來(lái)一個(gè)趨勢，而在O2O過(guò)程中不可避免會(huì )產(chǎn)生大量的數據，怎么利用這些數據更精確的為消費者提供服務(wù)，讓消費者快速的精準的找到自己想要的商品，以及如何幫助消費者購買(mǎi)到質(zhì)量有保證的商品，這些背后都需要有大數據支撐。這是整個(gè)零售業(yè)大數據發(fā)展的一個(gè)契機。

  具體來(lái)看，目前越來(lái)越多的企業(yè)已經(jīng)把大數據上升到戰略資產(chǎn)這樣一個(gè)位置，從中國大數據市場(chǎng)整體規模來(lái)看，今年我們預計整體增長(cháng)的速度應該會(huì )超過(guò)30%，預計到2016年，整個(gè)市場(chǎng)規模會(huì )突破100億人民幣這樣一個(gè)規模。從整個(gè)零售企業(yè)數據的應用來(lái)看，應用率還不到5%，零售業(yè)大數據蘊藏潛力是無(wú)限的。中國零售大數據目前整體還屬于市場(chǎng)啟動(dòng)的一個(gè)前期，零售大數據是從2011年在中國開(kāi)始出現的，馬上就受到市場(chǎng)很大的關(guān)注。這里我們可以看到像阿里巴巴在2011年底的時(shí)候推出了淘寶指數，幫助買(mǎi)家賣(mài)家第三方用戶(hù)群體分析自己的產(chǎn)品走向，或者搜索的一些熱點(diǎn)，或者一些銷(xiāo)售數據的趨勢等等。這個(gè)是在2011年底的時(shí)候出現的，而中國大數據目前我們判斷是屬于市場(chǎng)的啟動(dòng)前期。為什么?雖然說(shuō)已經(jīng)有很多應用出現，但是主要是在企業(yè)內部，進(jìn)行企業(yè)內部資源優(yōu)化配置這樣一個(gè)過(guò)程當中，或者說(shuō)資本市場(chǎng)雖然很關(guān)注，但是以大數據為核心競爭力來(lái)進(jìn)行上市的企業(yè)還沒(méi)有出現，所以我們判斷未來(lái)三到五年，中國零售業(yè)大數據發(fā)展情況還是會(huì )從探索期慢慢步入到快速發(fā)展這樣一個(gè)階段，但是時(shí)間還需要三到五年。

  接下來(lái)我們看一下整個(gè)零售業(yè)大數據的類(lèi)型，按照企業(yè)的界限，我們可以把零售業(yè)大數據分成內部數據和外部數據這兩種類(lèi)型。而從線(xiàn)上企業(yè)和線(xiàn)下企業(yè)看，在企業(yè)發(fā)展信息化的初期，其實(shí)這個(gè)數據的量級，應該是從兆B到TB的級別，類(lèi)型主要包括交易數據，比如運營(yíng)數據，比如供應鏈的數據，比如用戶(hù)的數據，這是零售企業(yè)數據主要的類(lèi)型。而進(jìn)入大數據時(shí)代以后，零售企業(yè)數據的類(lèi)型從企業(yè)的內部擴展到企業(yè)的外部，而這個(gè)量級也從TB發(fā)展到ZB這樣一個(gè)量級。數據的類(lèi)型也從剛才提到的一些用戶(hù)數據、運營(yíng)數據、交易數據，目前已經(jīng)發(fā)展到了外部一些交互的數據，直到我們的大數據，是這樣一個(gè)走向。而現在我們來(lái)看線(xiàn)上企業(yè)和線(xiàn)下企業(yè)，從這邊這個(gè)圖可以看到，比如像店鋪或者渠道這樣一些數據，是具有線(xiàn)下這些屬性的，是屬于線(xiàn)下范疇。而像流量、轉化率等等這些，是線(xiàn)上零售所特有的數據屬性。這是整個(gè)零售業(yè)大數據的類(lèi)型。

  第一點(diǎn)是交叉串聯(lián)，中國零售企業(yè)線(xiàn)上線(xiàn)下協(xié)同發(fā)展或者融合發(fā)展是未來(lái)一個(gè)趨勢。怎么樣利用大數據來(lái)實(shí)現線(xiàn)上線(xiàn)下企業(yè)交叉串聯(lián)分析，這是大數據未來(lái)需要研究的一個(gè)方向。

  第二個(gè)是價(jià)值衍生，可以理解成怎么樣實(shí)現大數據充分的應用，有兩個(gè)方向，一個(gè)是線(xiàn)上企業(yè)，線(xiàn)上企業(yè)的方向是把自己整個(gè)平臺發(fā)展成一個(gè)數據產(chǎn)品，比如阿里巴巴首先他自己是一個(gè)平臺，同時(shí)他具有自己的技術(shù)研發(fā)，衍生出來(lái)成為一個(gè)數據產(chǎn)品，這個(gè)產(chǎn)品既包括平臺數據產(chǎn)品，也包括后來(lái)跨界的金融相關(guān)的一些產(chǎn)品。線(xiàn)下企業(yè)的做法，如果有多年積累的這些傳統的零售企業(yè)，做法是我可以開(kāi)放我的數據資源，比如國美就開(kāi)放他們的供應鏈數據，通過(guò)與戰略合作伙伴的數據共享，讓數據價(jià)值發(fā)揮到最大。

  第三個(gè)是決策使能，可以理解成利用大數據，幫助更好的做決策。通過(guò)數據分析，我們可以得出決策的一個(gè)結果，通常來(lái)講，大數據分析出來(lái)的決策結果會(huì )出乎我們的意料。但是這塊數據分析的結果是不以決策者還是領(lǐng)導為轉移的，通過(guò)數據分析得出這些結論之后，我們再服務(wù)于定性商業(yè)質(zhì)感的一些分析，綜合作出我們的決策。