小売業におけるビッグデータの現実的な評価
クラウドコンピューティングは2011年の話であり、ビッグデータは2012年の主要なITのキーワードになるでしょう。しかし、私たちが小売業のクライアントを理解している限り、彼らが所有する情報の価値の90%以上を保持しているデータソースがあります。それは、マーケットバスケットデータです（利用可能な場合はフィデリティカード情報とタグ付けされています）。
中大規模の小売ネットワークにとって、マーケットバスケットデータの情報価値は、他のすべての代替データソースを圧倒しています。たとえば、以下のようなものです。
- 店内ビデオデータは処理が難しく、主にセキュリティに焦点を当てています。
- ソーシャルメディアデータは非常にノイズが多く、ボットの実装だけでなく人間の行動も反映しています。
- 市場分析レポートは、最も貴重なリソースである経営陣の注意を必要とします。
しかし、基本的な売上予測（製品ごと、店舗ごと、地域ごと、週ごとの売上など）以外に、私たちは2012年1月時点で、ほとんどの小売業者がマーケットバスケットデータをほとんど活用していないことを観察しています。在庫最適化のための予測も、通常は店舗レベルでの移動平均のバリエーションに過ぎません。より洗練された手法は倉庫で使用されますが、小売業者はバスケットデータを活用しているのではなく、過去の倉庫出荷データを利用しています。
ビッグデータのベンダーは、クライアントに前例のないレベルのデータ処理能力を提供し、彼らのビッグデータの潜在能力を最大限に活用できるようにすることを約束しています。しかし、これが小売業に利益をもたらすのでしょうか？必ずしもそうではありません。
平均的なハイパーマーケットの棚には、ディスプレイされている外部ドライブが+20台あり（1台あたり500GBと仮定）、通常、1000店舗ネットワークの3年間の履歴を保持するために必要な生データのストレージ容量を大幅に超えています（つまり、マーケットバスケットデータの10TB）。したがって、生データのストレージは問題ではないか、少なくとも2012年時点では高価な問題ではありません。次に、データの入出力（I/O）がより困難な問題ですが、適切なデータ表現を選択することにより（詳細はこの投稿の範囲を超えます）、2012年時点ではほとんどの場合、それほど困難ではありません。
私たちは、ビッグデータがもたらす最大の課題は、単純に人手の要件であることを観察しています。実際、データは主に会社のリソースが少ないために大きいという意味で大きいです。ビッグデータソフトウェアを実行し、それから出てくる提案を実装するためのリソースが不足しています。
マーケットバスケットデータからメトリクスの壁を作ることは簡単ですが、従業員の時間のコストを考慮に入れる価値のあるメトリクスのセットを構築することははるかに困難です。
小売業のクライアントを理解している限り、マーケットバスケットデータを継続的に活用していない理由は、人手の制約だけで説明できます。CPUは安くなったことがない一方、スタッフのコストはこれまでになく高くなっています。
したがって、私たちは、小売業におけるビッグデータの成功は、処理能力ではなく、人々を最も貴重なリソースとして扱うスリムなソリューションによって達成されると考えています。
リーダーコメント（1）
Joannesさん、あなたが行っている仕事に感銘を受けています。 まだの場合、QlickViewの「ビジネスインテリジェンス」または「ビジネスディスカバリー」について調べてみてください。 そのプラットフォームは、データを知識に変えるのに本当に速くて高度です。 彼らから何か学べると思います。 しかし、ビッグデータでも数字だけでは話せないので、人手の制約は完全に解消されることはありません。 Salut 5年前 | Ali
