零售行业大数据解决方案
互联网技术、同质化竞争和日趋复杂的市场环境等等，都让零售超市行业倍感压力。想要做一位赢家，光拍脑袋是不行的，只有科学的数据分析作为支撑，才能为企业做出正确的决策。
行业现状
零售行业竞争压力越来越大，但决策层不能及时拿到自己想要的数据来做决策支持。
业务系统繁多，数据收集越来越细，但无法从整体上看超市的经营情况。
前端的业务用户主要还是靠经验，虽然有很多数据，但无法直接使用公司现有的数据。
目前遇到的问题
1、管理决策支持
管理决策时，不能及时从数据中整合后的高度看问题，只能通过从不同部门上报的统计报表及不同业务系统的统计报表进行管理决策。
2、业务数据支持
现在有很多的业务系统做了数据收集，但当业务部门需要一些已经收集的数据时，无法很快得到，需要反馈给IT部门，响应周期比较长。同时如果想对当前的报表做改动时不容易。
3、海量数据响应
现在行业应用的业务系统比较多，随着业务系统的越来越多，收集的数据越来越细，使用系统的时间越来越长，数据量的增长越来越快。但现有的系统无法对数据量比较大的数据进行快速响应。
总体架构图
1、数据孤岛：数据分别存储在各地分公司，分公司不同业务数据独立存储。
2、数据量大：大数据量，数据多样，数据复杂。每天的交易数据以千亿记，涉及包括业务，用户等成百上千的维度。
3、业务多样：涉及交易、社交和GPS等客户数据和企业内部运维、经营等数据。
整个系统分为三个层面
1、数据层：整合不同业务信息系统，实现从整体的高度看数据。
2、建模层：针对不同的分析角度，建立不同分析主题。
3、展示层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给决策层和业务用户，IT和业务部门可以基于自己的需要做不同展现。
经营分析模型
梳理零售业务，行业关注重点：销售、商品、财务和服务等四个方面
1、销售模块：
关注的重点是销售额、客单数以及客单价，直观看到经营的效果。
关注销售指标数据同比，环比的变化，及时发现客流量新动态。
呈现的形式：仪表盘，图表或表格。
2、商品模块:
关注商品结构，对生鲜、食品、生活用品等品类的配比关系合适，保证客流量和用户粘度。
关注商品库存，SKU数量、周转天数、零售商品、零库存商品，保证畅销商品不断货，滞销商品通过活动出清。
呈现的形式：图表或表格。
3、财务模块:
关注毛利、费用和利润，重点关注变化较大指标，及时发现重点信息。
关注不同区域、不同商品的利润、费用情况。
对不同区域、不同商品品类分配情况进行跟踪。
呈现的形式：图表或表格。
4、服务模块:
关注客流量、停留时间、等待时间，对市场活动，商品结构配比调整，服务方式调整直接检验。
关注退货类型。通过正常退货和异常退货及时发现经营中的问题。
呈现的形式：图表或表格。
经营分析效果图
方案的价值
1、满足决策层对运营情况及时掌握和快速分析的需求。
2、前端需求发生变更时，可以快速响应需求，提高IT部门的工作交流。
3、将销售、商品、财务、服务等运营数据可视化的形式进行自服务展示。
4、实现现有业务系统数据的整合，提高看数据的角度，数据量大时也可以快速展现。