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零售行业的数据哲学

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  沃尔玛创始人山姆的“草根哲学”独具魅力。在他的观念中,商业企业的运营与植物的生长有异曲同工之妙。供应链的末梢如同植物的根系,而根系的每一个细微变化都可能导致植物(企业)的盛衰荣枯。因此监控供应链每一个细节的商业数据变化,是任何一个企业经营者都不能忽视的问题。
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  这句话让我们深刻理解到零售业不仅仅要增强与信息化的粘性,更重要的是我们需要更加懂得如何利用数据进行认识、挖掘,来改变商业变化。
  如今我们正处于并购和整合的动荡时代,大数据蜂拥而至,数据大集中也在不断地提上日程。
  现在一些大型的商业集团开始从进销存系统建设走向集团化平台建设,将数据集中到集团总部,在集团搭建一个大型平台,将营业数据都收归集团就意味着以后所有的服务器都将在总部部署,使单店的维护费用降低。
  数据大集中对于零售行业信息化而言是一个质的飞跃,由原来的分散部署走向集中部署,由原来的不交互走向协同和交互,这不仅是应用的深化,更是与以往完全不同的部署模式。
  数据大集中后也意味着后续的一系列的集团管控的加强,这都是需要系统来支撑的。由过去的分布式管理架构转变为中央集权的管理架构。
  伴随数据大集中的发展,零售行业完成了基础数据的堆积。无论是结构化数据,还是非结构化数据,对数据的利用和认知都在发生根本的变化。
  我们不再担心某个数据点对整套分析不利,我们要做的是要接受这些纷繁的数据并从中受益,而不是以高昂的代价去消除所有数据中的不确定性和不准确性。我们也开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解事物,将样本等于总体的思维开始植入我们的思维中去。
  零售企业开始从关注数据的因果关系向相对关系转变,在相对关系的世界里是量化两个数值之间的数理关系,指当一方发生变化另一方也可能会发生变化,发生变化的可能性越大相对关系越强势。而这种强势的相对关系让我们不仅仅知道了现在的状况,而且让我们能够预测未来的发展。
  沃尔玛通过历史销售数据,将产品的销量、时间与当时天气相互比较,得出将飓风产品与蛋挞同时陈列的理论。
  再比如有些零售集团进行孕妇预测分析,从而完成产品采购分析;汽车修理预测信用卡使用情况,分析购物行为相对关系;通过相对关系,保险公司可以在每人身上节省125美元,纯数据分析法只是需要花费5美元等等,都在告诉我们在大数据时代的推进下,零售行业由传统销售向预测销售转变,零售商和顾客从原来的买卖因果关系向引导销售、预测销售的相对关系转变,这是根本的改变,是数据的哲学思维在引导我们的改变。
  当我们说人类是通过因果关系了解世界时,其实我们是应用了思维的快与慢。然而零售业快速交易的特点,使得我们无法从因果关系中人为地快速得到交易中的因果关系,而恰恰是大数据改变了这两种基本思维,是我们认识世界时的角色。我们不仅仅要知道“是什么”,我们还要更深层次研究因果关系,找出背后的“为什么”。
  零售行业在现在的科技和数据分析环境的笼罩下,使得我们选择数据分析的理念和方法不再是一个权衡,而是通往未来的必然改变。但是在我们达到目的之前,我们必须了解怎样才能做到。而大数据的出现促使我们认识到,人类的认识和实践,就是一部数据搜索、处理、挖掘和创新的历史。
  大数据方法揭示了因果关系是常规性的,终极的关系应从事物之间的相关性、同构性中寻找。数据反映的是具有同构关系的两个序列的关系信息,一个对象的运动轨迹,通过另一个序列的载体编码来表达。认识者获得的不是对象本身的绝对映像,而是离开了对象,从对象中抽象出来的、关于对象运动轨迹的数据。从这一角度看,同构关系是大数据的数理哲学基础。

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