一、零售行业面临现状

1、各业务系统各自孤立，导致很多统计标准和统计指标在不同的系统定义不同，无法有效、精准做统计。

2、业务系统繁多,产生海量数据,对数据的规范清洗和分析变得更复杂。并且现有的系统无法对数据量庞大的数握讲行快速响应，无法对异常情况作出智能提醒。

二、 零售行业面临问题

1、各业务系统数据统计标准不一致。

2、各业务系统产生海量数据，数据无法实时给管理者体现，导致决策无法及时响应。

3、现有数据分析方式相对落后。

三、技术架构

四、业务模型

五、案例demo

六、解决方案价值

数据整合：建立数据中心，统一数据标准，使信息互联互通。

大数据技术快速响应：PB级数据快速响应,达到实时查询。

多维分析：不同维度分析实现业务用户多视角掌握信息。

优化管理：通过供应商分析、物流分析、进销存分析，可以优化商品库存、降低成本。

提高服务质量：通过客户分析、客户反馈、客户聚类,可以做到精准营销，意见及时反馈处理，提高客户满意度。

数据挖掘：从海量数据中发现隐藏规则，可以加强管理、优化销售策略、提高顾客满意度。

全局统筹：管理驾驶舱，总览全局，为领导决策提供数据支持。