Comparaison du big data et des données traditionnelles
La société d'aujourd'hui est une société en développement rapide avec une technologie de pointe et une circulation de l'information. Les gens se rapprochent de plus en plus et la vie devient de plus en plus pratique. Le Big Data est le produit de cette ère high-tech.
La technologie de données traditionnelle utilise principalement des données dans des bases de données relationnelles existantes, analyse et traite ces données, trouve des associations et utilise des associations de données pour créer de la valeur. Les données sont relativement petites et peuvent être traitées à l'aide d'outils d'analyse de base de données. La quantité de big data est très importante, et il est impossible de l'analyser avec des outils d'analyse de base de données.
Les données traditionnelles sont principalement analysées dans des bases de données relationnelles, tandis que les mégadonnées peuvent traiter des données non structurées telles que des images, des sons et des fichiers.
Dans la société actuelle, l'application du big data montre de plus en plus ses avantages, et les domaines qu'il occupe sont également en croissance. E-commerce, O2O, logistique et distribution. Divers domaines qui utilisent les mégadonnées pour le développement contribuent au développement continu des entreprises. De nouvelles entreprises et des modèles d'exploitation innovants. Avec le concept de big data, les jugements sur le comportement des consommateurs, la prévision des ventes de produits, la portée précise du marketing et le réapprovisionnement des stocks ont été considérablement améliorés et optimisés.
Commerce de détail sous big data
Le plus grand avantage du big data est sa capacité à prévenir les pertes à l'avance. Pour le secteur de la vente au détail, l'utilisation rationnelle des mégadonnées peut augmenter les bénéfices globaux et réduire les pertes inutiles.
Par exemple, lorsque vous naviguez sur des sites marchands tels que Taobao ou Amazon, vous serez souvent invité à vous recommander des ? produits potentiellement intéressants ?. Il s'agit d'un aspect de l'application des mégadonnées dans le secteur de la vente au détail. Les sites Web d'achats électroniques d'aujourd'hui ont essentiellement la capacité d'enregistrer chaque clic de souris et chaque navigation sur les produits des clients et de stocker toutes les données brutes. Grace à des calculs complexes et à une analyse efficace, on constate que les clients peuvent être intéressés par un grand nombre de produits de données à recommander aux clients.
Avec le développement continu de la technologie des mégadonnées, cela a un impact sur le modèle marketing du secteur de la vente au détail traditionnel. Dans le passé, les ventes de produits dans le secteur de la vente au détail utilisaient souvent une méthode quantitative pour déterminer l'inventaire du produit en fonction du volume des ventes passées et de l'expérience personnelle du produit. Ce modèle a une certaine rationalité et s'inscrit également dans la logique du comportement des consommateurs sur le marché en général. Ce modèle a de la place pour la survie et le développement lorsque l'ancienne technologie de l'information et des données n'était pas très développée. Cependant, l'inconvénient de ce modèle est qu'il est passif dans l'ensemble du processus de vente. Les vendeurs doivent se changer en fonction des changements du marché. Par rapport au marché en développement,ils ont un certain décalage et sont totalement soumis à l'influence du marché passé sur le produit. à l'avenir, le marché n'aura pas la capacité d'analyser et de juger. Ce secteur de la vente au détail traditionnel utilise un modèle de vente et de production pour garantir le volume des ventes de produits d'entreprise dans un environnement de marché constant. Cependant, dans l'environnement actuel où l'information se propage à grande vitesse et où le marché évolue rapidement et de manière diversifiée, ce modèle de vente traditionnel Le problème est mis en évidence et il est totalement incapable de répondre aux exigences du nouveau marché. Le temps de popularité du produit précédent peut-être un an, mais dans l'environnement de marché actuel, une nouvelle tendance de la mode peut se produire dans la seconde suivante. La fra?cheur des produits des gens provient de divers canaux et canaux.En résumant et en creusant ces informations, l'entreprise tombera dans une situation passive dans le nouvel environnement, ce qui entra?nera de graves problèmes de vente et d'inventaire.
Par exemple, Wal-Mart, un géant de la vente au détail aux états-Unis, lorsque les clients passent à la caisse du supermarché, en fonction des produits achetés par le client, le caissier demandera au client s'il a besoin d'acheter d'autres produits connexes et informer le contenant où se trouve le produit. La source de ces données est le centre de traitement des données satellitaires de Wal-Mart. Ce centre de données résume le modèle d'achat du client de produits connexes en collectant les informations sur le comportement d'achat de milliers de clients. Lors de l'achat d'un certain produit A, quelles sont les chances ? Le produit B sera acheté. En calculant la probabilité de cela, le comportement d'achat possible du client est prédit et des informations de recommandation de produit efficaces sont envoyées au client. Si le produit correspond exactement à ce que le client veut,Ensuite, ce comportement marketing réussi non seulement augmente les ventes de l'entreprise, mais permet également aux clients de se sentir bienveillants et humains. La base pour réaliser toutes ces séries de modèles marketing est le puissant système de support de Big Data derrière Wal-Mart.
Big data et antivol
Le vol est un phénomène plus courant dans le secteur de la vente au détail. Des milliards sont perdus chaque année à cause du vol. L'utilisation de la combinaison du système big data +easpeut ainsi réduire les pertes causées par le vol.
Utilisez les mégadonnées pour créer des modèles afin d'analyser les produits d'inventaire et les produits de vente quotidiens. Découvrez où et où le vol a eu lieu. Combinez l'utilisation de tags antivol ou de systèmes de vidéosurveillance pour renforcer la sécurité des produits volés.
Conclusion
La combinaison de mégadonnées et de systèmes de surveillance des produits de base est une tendance inévitable. Une meilleure compréhension de ceux-ci peut assurer la rentabilité d'un magasin