核心摘要：
市场持续低迷，数据成为突破口
面对相对低迷的市场和复杂的环境，那些提前布局数字化转型的零售企业展现出了韧性，成为了保障国民基本生活的支柱之一，并衍生出诸多新场景、新技术、新业态和新模式，零售这一传统行业再一次成为了焦点。
当前零售企业的数字化转型及数据应用的关键在于：一是找到关键业务作为突破口进行数据赋能，并逐渐围绕该业务对相关业务、组织和人员进行数字化转型；二是将原本的信息系统打通，使各系统串联，数据在各系统中自由流动；三是注重数据的真正价值，通过数据优化改善从管理者到一线员工的业务动作，基于数据完成经营判断和决策，推动业务增长。
数据应用处于初级阶段，相关人才短缺严重
当前零售企业数据应用存在数据来源复杂、数据质量参差不齐、基础数据分散、数据不一致、统计口径不统一等问题，导致在应用时数据质量得不到保障，数据无法匹配、数据不可识别、数据不一致、冗余重复、时效性不强、精度不够等问题频发，数据结果与实际情况不匹配，无法作为业务改善及经营决策的参考依据，难以支撑上层应用，无法完全释放数据的真正价值。
同时，诸多零售企业出现了数据应用层次浅的问题，导致数字化转型的结果是产生了大量的数据报表，对于业务提升的效果不明显，使用者往往在查看报表后，依然根据过往经验解读数据结果，使得数据价值没有得到发挥，拍脑袋做决策的依然现象普遍存在。
此外，当前诸多零售企业面临着数据人才紧缺的情况，一方面专业的数字化人才匮乏，其原因主要是企业对这类人才的吸引力不足；另一方面，业务人员的结构复杂，人才素质参差不齐，普遍缺乏数据思维和基本应用能力，缺乏有效的数据应用工具。
聚焦关键业务，应用由浅入深
针对当前的情况，零售企业需要夯实数据应用基础，并聚焦关键业务，深入应用数据。
1、 数据应用的第一步，就是要打通各业务系统，将分散于不同系统的数据进行整合。零售企业可以通过一站式大数据BI平台进行数据的整合处理，将企业内大量的结构化、半结构化、非结构化数据以及外部数据，进行数据整合、数据管理；
2、 零售企业可以结合自身业务体系，从核心业务入手，实现业务场景单点突破、数据资产快速变现。在数据体系搭建时，一方面可以通过核心业务最大化的突显出数据价值，为企业发展做出良好支撑；另一方面可以更加完整的验证系统的适配性、数据的有效性和组织的高效性等；
3、 一些零售企业更注重线上渠道、线下门店的建设，导致在多渠道方面有各自独立的系统，从数据的角度讲，导致数据的割裂、信息的分散，无法纵览全局统筹管理，也无法对转化率、会员体系建设等业务细节提供精准的数据支撑。因此，数据是实现全渠道运营的精细化管理的基础，零售企业需要构建线上线下一体化的数据体系；
4、 构建全面的数据应用体系，关键在于要围绕业务线，确定自上而下的数据应用纲领，确保各层级、各业务部门的动作统一并形成合力。同时，由于资源的有限性，需要划分阶段实施，通常实施步骤为：首先构建整体经营分析看板，全面把控核心业务数据情况；其次构建关键业务的数据应用体系，并逐渐从关键业务延伸至相关业务；最后则是支持部门数据应用，如财务、人力等。
零售企业数据应用典型场景
对零售业BI应用常见的8大场景进行分析，以案例的方式解决零售企业在各个场景下数据赋能业务难、数据价值不突显的问题。
趋势：数据价值逐步释放，灵活敏捷是重点
零售企业面对快速变化的消费需求，以及复杂多变的外部环境，为了给消费者提供更优质的服务，和快速的管理决策支持，对于数据应用的要求是突破传统长周期内无法看到的庞大建设和应用模式，采取更为灵活敏捷的体系。
在数据挖掘阶段，智能化成为了主题。当前AI应用的挑战在于数据的质量以及数据的一致性。在实际业务中，很多企业的数据参差不齐，多来源于企业中的不同部门以及外部数据，数据的可靠性、可用性无法得到保障。而AI在应用方面的问题，恰恰是BI的优势。BI的可视化能力、敏捷易用性、数据准备能力、高性能处理能力等都可让AI借力。未来，数据智能会逐渐覆盖到零售企业的全场景，实现“人”、“货”、“场”的全面提升。
同时，可能有越来越多的零售企业开始注重提升非技术专业的业务人员的数据分析、应用能力，帮助建立数据思维，打造数据培训体系和数据文化氛围，逐渐形成让数据人才成为组织中的腰部力量和核心力量，推动数字化转型的完成。
