大数据在销售层面的影响分析

　　当传统的技术、经验、经营模式被不断复制，企业愈发难以让业务“开出一朵鲜花”。大数据的出现恰当时，企业决策者开始尝试用数据引领商业创新，希望借助技术驱动业务的变革带动增量市场的创新。这样的诉求，也在无形中渗入网络安全产业，给予众人更多灵感，思考如何在网络安全环境让大数据发挥作用。

　　在过去几年，全球零售商一直试图利用大数据创造价值。由于其大数据分析基础架构的限制，许多工作被一再推迟。Hadoop为这些零售商打开了新的大门，它可以解决他们在过去几年在大数据领域面临的许多问题和挑战。

　　Hadoop：跨多门编程语言的大数据解决方案

　　Hadoop背后的技术最初是由Google大约在10年前开发的。核心代码主要是用java编写的，但有一些是用C编写的。然而，它运行在一个称为MapReduce的编程模型中，这允许开发人员用其他语言创建新的Hadoop代码。

　　由于MapReduce环境可以接受不同的编程语言代码，因此它非常通用。它可以提取，分析和操作许多不同来源的大数据。它使用各种算法来进行关联规则学习，聚类，分类和回归。这些算法依赖于各种函数，包括贝叶斯，期望最大化和FP-Grown算法。

　　Cloudera的首席执行官Mike Olson表示，Hadoop目前仍处于起步阶段，但它已经在塑造零售和金融领域厂商使用大数据的方式了。

　　“Hadoop平台旨在解决大量数据(可能是复杂的和结构化的，并且不能很好地融入表中的数据)的混合问题。它适用于深度和计算量大的分析，例如聚类和定位…在在线零售中，如果想为客户提供更好的搜索答案，以提高用户的购买欲望，Hadoop可以很好地解决这一问题。

　　Sears控股公司分部副总裁Aashish Chandra表示，Hadoop已经帮助公司降低了运营成本，提高了销售额。Chandra说，以前的大数据提取工具缺乏他们所需要的功能。

　　使用Hadoop挖掘销售点大数据

　　销售点数据在零售业中起着非常重要的作用。公司依靠销售点大数据来预测未来销售，管理库存和项目人员需求。

　　有许多销售点工具可以聚合销售信息并将其存储在大数据集中。然而，零售商难以用常规工具从PoS中挖掘大数据，即使它就存储在SQL数据库中。Hadoop使零售商更容易从客户数据库访问信息，此数据可以转换为其他格式，并与其他文件中的数据集合并。

　　New Horizons CLC的John Soto声称Hadoop是零售业主要的改变者。

　　“大型零售商永远不可能利用其传统的大数据基础设施进行这种分析。存储如此多的历史数据是十分昂贵的，并且数据类型复杂，并且需要相当多的准备以允许它与PoS事务组合。Hadoop解决了这两个问题，并且可以运行比旧系统更复杂的分析。”

　　Hadoop可以让零售商预测分析挑战

　　Hadoop消除了零售商在利用大数据方面的一些障碍。这里有一些该技术带来的好处：

　　1、数据挖掘能力强。许多零售商都存储了TB级别的数据。这些数据集往往难以提取，因为它们有很深的嵌套。Hadoop有非常复杂的索引算法，因此它可以提取以前无法为大数据应用程序使用的数据。

　　在中国，尽管网络营销的概念很火，但网络营销的效率低于一些发达国家也是事实。无论是门户广告、搜索引擎广告，还是广告联盟，从行业平均转化率上看，都要低于国外较为成熟国家的水平。据估计，国内的Bounce rate(蹦失率，即用户只浏览第一页即离开的比例)介于90%~99%之间，而欧美的Bounce rate则是70%左右。诚然，国内的网络营销环境处于发展之中，环境不那么尽如人意，但中国互联网络信息中心分析师孙秀秀认为，出现这种情况的很多责任在投放广告的企业方，在于对营销背后的数据分析工作的不重视，没有精确定位有效的客户群，导致大量的展示给了不相关的网民。通常，广告投放前的数据分析可以分为两步走。第一步：描述目标群体。比如，目标群体是18～25岁，上网购物的年轻女性。第二步：描述此群体的网络活动轨迹。也就是说，知道目标客户群上什么网站、做什么事、在什么时间地点能够找到他非常重要。实际上，论覆盖面，网络营销还远远赶不上传统媒体。2009年底中国的互联网普及率为28.9%，而同期中国电视的普及率却已经超过80%。但是，仍旧有很多有远见的企业选择网络营销。其中的一个重要原因是，网络营销的全过程都可以被追踪到，通过数据分析可以随时调整投放方式。

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　　2、与不同的数据格式兼容。零售商以许多不同的格式存储数据。内部财务数据通常存储在.csv文件中。零售商一直在努力进行审计，因为他们无法比较结构化和非结构化数据集的数据。Hadoop可以提取多种格式的数据，进行分析并以更具凝聚力的形式呈现，它使大数据分析专家能够从多个来源的数据集之间寻找相关性。

　　零售商已经发现了使用Hadoop的好处：

　　1、Staples使用Hadoop分析大数据和预测未来的销售，这有助于他们更有效地分配资源给人员和库存。 据报道，自使用Hadoop以来，Staples的促销成本降低了25%。

　　2、亚马逊使用Hadoop来改进欺诈检测模型。据报告，他们将信用卡欺诈减少了50%，因为他们可以更容易地识别出信用不佳的人。

　　3、相比之前，Brands可以得到更详细的客户信息，这有助于他们改进营销策略。使用Hadoop和预测分析的零售商的销售额增长了73%。

　　零售商只是开始认识到Hadoop和大数据的潜力。根据DeZyre所说，Hadoop最大的优势之一是它可以帮助零售商实时识别和应对挑战。这对防止欺诈尤其重要，因为罪犯总是在考虑新的骗局。

　　“操纵者总是在发明新的欺诈工具和技术，零售商必须使用零售分析来识别欺诈活动，防止它们再次发生。使用大数据技术(如Hadoop，MapReduce和Spark)，可以对超过50 PB的数据执行分析，以准确预测潜在风险。”

     随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。  

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