零售業(yè) | 如何用Hadoop開啟大數(shù)據(jù)之門？

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在過去幾年，全球零售商一直試圖利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值。由于其大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)架構(gòu)的限制，許多工作被一再推遲。Hadoop為這些零售商打開了新的大門，它可以解決他們?cè)谶^去幾年在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域面臨的許多問題和挑戰(zhàn)。

Hadoop：跨多門編程語言的大數(shù)據(jù)解決方案 　　

Hadoop背后的技術(shù)最初是由Google大約在10年前開發(fā)的。核心代碼主要是用Java編寫的，但有一些是用C編寫的。然而，它運(yùn)行在一個(gè)稱為MapReduce的編程模型中，這允許開發(fā)人員用其他語言創(chuàng)建新的Hadoop代碼。 　　

由于MapReduce環(huán)境可以接受不同的編程語言代碼，因此它非常通用。它可以提取，分析和操作許多不同來源的大數(shù)據(jù)。它使用各種算法來進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)，聚類，分類和回歸。這些算法依賴于各種函數(shù)，包括貝葉斯，期望最大化和FP-Grown算法。 　　

Cloudera的首席執(zhí)行官M(fèi)ike Olson表示，Hadoop目前仍處于起步階段，但它已經(jīng)在塑造零售和金融領(lǐng)域廠商使用大數(shù)據(jù)的方式了。 　　

“Hadoop平臺(tái)旨在解決大量數(shù)據(jù)(可能是復(fù)雜的和結(jié)構(gòu)化的，并且不能很好地融入表中的數(shù)據(jù))的混合問題。它適用于深度和計(jì)算量大的分析，例如聚類和定位...在在線零售中，如果想為客戶提供更好的搜索答案，以提高用戶的購買欲望，Hadoop可以很好地解決這一問題。 　　

Sears控股公司分部副總裁Aashish Chandra表示，Hadoop已經(jīng)幫助公司降低了運(yùn)營成本，提高了銷售額。Chandra說，以前的大數(shù)據(jù)提取工具缺乏他們所需要的功能。 　　

使用Hadoop挖掘銷售點(diǎn)大數(shù)據(jù) 　　

銷售點(diǎn)數(shù)據(jù)在零售業(yè)中起著非常重要的作用。公司依靠銷售點(diǎn)大數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來銷售，管理庫存和項(xiàng)目人員需求。 　　

有許多銷售點(diǎn)工具可以聚合銷售信息并將其存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)集中。然而，零售商難以用常規(guī)工具從PoS中挖掘大數(shù)據(jù)，即使它就存儲(chǔ)在SQL數(shù)據(jù)庫中。Hadoop使零售商更容易從客戶數(shù)據(jù)庫訪問信息，此數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)換為其他格式，并與其他文件中的數(shù)據(jù)集合并。 　　

New Horizons CLC的John Soto聲稱Hadoop是零售業(yè)主要的改變者。 　　

“大型零售商永遠(yuǎn)不可能利用其傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行這種分析。存儲(chǔ)如此多的歷史數(shù)據(jù)是十分昂貴的，并且數(shù)據(jù)類型復(fù)雜，并且需要相當(dāng)多的準(zhǔn)備以允許它與PoS事務(wù)組合。Hadoop解決了這兩個(gè)問題，并且可以運(yùn)行比舊系統(tǒng)更復(fù)雜的分析。” 　　

Hadoop可以讓零售商預(yù)測(cè)分析挑戰(zhàn) 　　

Hadoop消除了零售商在利用大數(shù)據(jù)方面的一些障礙。這里有一些該技術(shù)帶來的好處：

1、數(shù)據(jù)挖掘能力強(qiáng)。許多零售商都存儲(chǔ)了TB級(jí)別的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集往往難以提取，因?yàn)樗鼈冇泻苌畹那短?。Hadoop有非常復(fù)雜的索引算法，因此它可以提取以前無法為大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序使用的數(shù)據(jù)。 　　

2、與不同的數(shù)據(jù)格式兼容。零售商以許多不同的格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在.csv文件中。零售商一直在努力進(jìn)行審計(jì)，因?yàn)樗麄儫o法比較結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)。Hadoop可以提取多種格式的數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析并以更具凝聚力的形式呈現(xiàn)，它使大數(shù)據(jù)分析專家能夠從多個(gè)來源的數(shù)據(jù)集之間尋找相關(guān)性。 　　

零售商已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了使用Hadoop的好處： 　　

1、Staples使用Hadoop分析大數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)未來的銷售，這有助于他們更有效地分配資源給人員和庫存。 據(jù)報(bào)道，自使用Hadoop以來，Staples的促銷成本降低了25%。 　　

2、亞馬遜使用Hadoop來改進(jìn)欺詐檢測(cè)模型。據(jù)報(bào)告，他們將信用卡欺詐減少了50%，因?yàn)樗麄兛梢愿菀椎刈R(shí)別出信用不佳的人。 　　

3、相比之前，Brands可以得到更詳細(xì)的客戶信息，這有助于他們改進(jìn)營銷策略。使用Hadoop和預(yù)測(cè)分析的零售商的銷售額增長了73%。 　　

零售商只是開始認(rèn)識(shí)到Hadoop和大數(shù)據(jù)的潛力。根據(jù)DeZyre所說，Hadoop最大的優(yōu)勢(shì)之一是它可以幫助零售商實(shí)時(shí)識(shí)別和應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。這對(duì)防止欺詐尤其重要，因?yàn)樽锓缚偸窃诳紤]新的騙局。 　　

“操縱者總是在發(fā)明新的欺詐工具和技術(shù)，零售商必須使用零售分析來識(shí)別欺詐活動(dòng)，防止它們?cè)俅伟l(fā)生。使用大數(shù)據(jù)技術(shù)(如Hadoop，MapReduce和Spark)，可以對(duì)超過50 PB的數(shù)據(jù)執(zhí)行分析，以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)。”

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