核心摘要：
市場持續低迷，數據成為突破口
面對相對低迷的市場和復雜的環境，那些提前布局數字化轉型的零售企業展現出了韌性，成為了保障國民基本生活的支柱之一，并衍生出諸多新場景、新技術、新業態和新模式，零售這一傳統行業再一次成為了焦點。
當前零售企業的數字化轉型及數據應用的關鍵在于：一是找到關鍵業務作為突破口進行數據賦能，并逐漸圍繞該業務對相關業務、組織和人員進行數字化轉型；二是將原本的信息系統打通，使各系統串聯，數據在各系統中自由流動；三是注重數據的真正價值，通過數據優化改善從管理者到一線員工的業務動作，基于數據完成經營判斷和決策，推動業務增長。
數據應用處于初級階段，相關人才短缺嚴重
當前零售企業數據應用存在數據來源復雜、數據質量參差不齊、基礎數據分散、數據不一致、統計口徑不統一等問題，導致在應用時數據質量得不到保障，數據無法匹配、數據不可識別、數據不一致、冗余重復、時效性不強、精度不夠等問題頻發，數據結果與實際情況不匹配，無法作為業務改善及經營決策的參考依據，難以支撐上層應用，無法完全釋放數據的真正價值。
同時，諸多零售企業出現了數據應用層次淺的問題，導致數字化轉型的結果是產生了大量的數據報表，對于業務提升的效果不明顯，使用者往往在查看報表后，依然根據過往經驗解讀數據結果，使得數據價值沒有得到發揮，拍腦袋做決策的依然現象普遍存在。
此外，當前諸多零售企業面臨著數據人才緊缺的情況，一方面專業的數字化人才匱乏，其原因主要是企業對這類人才的吸引力不足；另一方面，業務人員的結構復雜，人才素質參差不齊，普遍缺乏數據思維和基本應用能力，缺乏有效的數據應用工具。
聚焦關鍵業務，應用由淺入深
針對當前的情況，零售企業需要夯實數據應用基礎，并聚焦關鍵業務，深入應用數據。
1、數據應用的第一步，就是要打通各業務系統，將分散于不同系統的數據進行整合。零售企業可以通過一站式大數據BI平臺進行數據的整合處理，將企業內大量的結構化、半結構化、非結構化數據以及外部數據，進行數據整合、數據管理；
2、零售企業可以結合自身業務體系，從核心業務入手，實現業務場景單點突破、數據資產快速變現。在數據體系搭建時，一方面可以通過核心業務最大化的突顯出數據價值，為企業發展做出良好支撐；另一方面可以更加完整的驗證系統的適配性、數據的有效性和組織的高效性等；
3、一些零售企業更注重線上渠道、線下門店的建設，導致在多渠道方面有各自獨立的系統，從數據的角度講，導致數據的割裂、信息的分散，無法縱覽全局統籌管理，也無法對轉化率、會員體系建設等業務細節提供精準的數據支撐。因此，數據是實現全渠道運營的精細化管理的基礎，零售企業需要構建線上線下一體化的數據體系；
4、構建全面的數據應用體系，關鍵在于要圍繞業務線，確定自上而下的數據應用綱領，確保各層級、各業務部門的動作統一并形成合力。同時，由于資源的有限性，需要劃分階段實施，通常實施步驟為：首先構建整體經營分析看板，全面把控核心業務數據情況；其次構建關鍵業務的數據應用體系，并逐漸從關鍵業務延伸至相關業務；最后則是支持部門數據應用，如財務、人力等。
零售企業數據應用典型場景
對零售業BI應用常見的8大場景進行分析，以案例的方式解決零售企業在各個場景下數據賦能業務難、數據價值不突顯的問題。
趨勢：數據價值逐步釋放，靈活敏捷是重點
零售企業面對快速變化的消費需求，以及復雜多變的外部環境，為了給消費者提供更優質的服務，和快速的管理決策支持，對于數據應用的要求是突破傳統長周期內無法看到的龐大建設和應用模式，采取更為靈活敏捷的體系。
在數據挖掘階段，智能化成為了主題。當前AI應用的挑戰在于數據的質量以及數據的一致性。在實際業務中，很多企業的數據參差不齊，多來源于企業中的不同部門以及外部數據，數據的可靠性、可用性無法得到保障。而AI在應用方面的問題，恰恰是BI的優勢。BI的可視化能力、敏捷易用性、數據準備能力、高性能處理能力等都可讓AI借力。未來，數據智能會逐漸覆蓋到零售企業的全場景，實現“人”、“貨”、“場”的全面提升。
同時，可能有越來越多的零售企業開始注重提升非技術專業的業務人員的數據分析、應用能力，幫助建立數據思維，打造數據培訓體系和數據文化氛圍，逐漸形成讓數據人才成為組織中的腰部力量和核心力量，推動數字化轉型的完成。
