数据已经成为市场的游戏规则改变者。当今科技的发展潜力惊人,而且仍在迅速发展。因此,计算机大数据,在零售业中,适应能力比其他人更快成为生存的挑战。数字化转型作为数字化技术在几乎所有商业领域的整合,是零售商必须面对的问题。为什么?竞争的步伐已经发生了巨大的变化,数字化带来了来自行业外的强大竞争对手。
这是每个人都知道的事实,但"如何解决"这一挑战是一个完全不同的话题。
要了解传统的后端系统如何通过"云"加以完善,真的很痛苦:很多可能性!现在的科技是惊人的。就我个人而言,我今天已经被说服了,我们可以用数据做任何我们想做的事情。这里的挑战是,我们迷失在可能性中,必须重新学习"梦想"。
这里有一个例子,我在向一位首席信息官介绍SAP Analytics Cloud时发现:
想象一下,你将有机会建造一座房子。你可以使用任何你想使用的材料:意大利大理石,怎么成为淘客,德国橡木,优质钢材等。但是,你从来没有见过房子。那么,如果你需要一间木屋、一座摩天大楼、一个家庭住宅还是一个公寓住宅,你怎么决定呢?你不能,云报,因为你根本没有经验,你必须首先找出各种房子之间的差异,才能为你选择最好的房子(包括需求、预算等)。
在我看来,这正是今天的情况。我们迷失在各种可能性之中。这就是为什么我决定开始一个博客系列,与社区分享我自己的"零售分析"经验。但首先:我是谁?
作为一名物理学家,我十年前加入了SAP的商业智能(仓储)领域。事实上,在我大学的一些项目中,我需要多元数据分析,我对"商业智能"一词的解释与实际情况大相径庭。我想象着由巨大的数据集提供的奇特的数学算法获得了人类没有数学就永远无法发现的见解。(因此,大数据分析过程,我的解释是,现在所谓的"数据科学")。很快,我意识到,大数据需要学习什么,在那个时候,"智能"或多或少是能够传播巨大的数据集到前端的方式,有一个良好的表现,并给予商业分析内幕。
回到主题:分析。如果数据科学是新的炒作,我们还需要分析吗?这很容易回答。当然,我们需要它。分析是你理解数据之旅的开始。如果不了解数据,你就不能做生意,甚至不能做数据科学。但是,我们必须承认,为分析做好数据准备已经发生了巨大的变化。
SAP社区中的每个人都知道,有很多系统为零售商提供分析的可能性:S/4 HANA及其嵌入式分析、SAP客户活动存储库以及各种POS交易,C/4套件提供有价值的客户信息,不要忘记BW,其目的是为分析而设计。又来了:迷失在可能性中!
在接下来的几周里,我会给你一个更清晰的画面,让你重新回到正轨。
在我的下一篇博文中,我会试图澄清一些与"交易"和"分析"相关的基本知识。这是了解它们如何在SAP零售内部世界实现的基础。
https://blogs.sap.com/2020/02/27/analytics-in-retail-transactional-vs-analytic-information/
问候并保持好奇,
妮可
架桥,而不是孤岛