隨著數(shù)據(jù)采集技術與存儲技術的進步，零售業(yè)將逐漸形成零售業(yè)大數(shù)據(jù)。通過挖掘、分析這些大數(shù)據(jù)，零售企業(yè)將獲得巨大的商業(yè)價值，其服務也能得以有效創(chuàng)新，但前提是要明確大數(shù)據(jù)為零售業(yè)帶來了何種變革需求。

大數(shù)據(jù)與零售行業(yè)相結(jié)合，一面要從思維、商業(yè)、管理等角度對大數(shù)據(jù)為傳統(tǒng)零售業(yè)帶來的變革進行闡述，一面要從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)詮釋等角度對大數(shù)據(jù)給零售業(yè)帶來的變革進行分析，同時還要對大數(shù)據(jù)為零售業(yè)帶來的與隱私問題有關的挑戰(zhàn)進行解釋，并就零售業(yè)如何應對這些挑戰(zhàn)進行探討，比如擴大數(shù)據(jù)采集面、利用數(shù)據(jù)挖掘技術分析大數(shù)據(jù)、增加數(shù)據(jù)采集的深度、利用數(shù)據(jù)可視化技術對數(shù)據(jù)進行詮釋等等。

大數(shù)據(jù)指的是利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具無法處理的數(shù)據(jù)，具有容量大、增長速度快、處理速度快、數(shù)據(jù)類型多樣的特點。現(xiàn)如今，在數(shù)據(jù)采集與存儲技術不斷發(fā)展的情況下，零售業(yè)也形成了大數(shù)據(jù)，通過挖掘、分析這些大數(shù)據(jù)，零售企業(yè)能有效地創(chuàng)新服務，獲得巨大的商業(yè)價值。比如，更準確地把握消費者需求，開展精準化營銷；變革供應鏈模式，對商品進行精細化管理等等。當然，要想更好地利用零售業(yè)大數(shù)據(jù)，首先要明確大數(shù)據(jù)為零售業(yè)帶來了哪些變革需求。

維克托·邁爾提出了大數(shù)據(jù)思維帶來的三個典型變化：

第一，樣本等于總體，這種思維模式與過去以樣本為基礎開展統(tǒng)計分析的思維模式有本質(zhì)區(qū)別；

第二，不再過于追求精確性，在大數(shù)據(jù)中“噪音”與罕見事件非常常見，這些數(shù)據(jù)會對結(jié)果的精確性產(chǎn)生不良影響；

第三，相較于因果分析來說，相關分析更加重要，因為在大數(shù)據(jù)時代，相較于“為什么”來說，人們更關注“是什么”。這種大數(shù)據(jù)思維與傳統(tǒng)零售業(yè)的結(jié)合將為人們帶來如下啟示：

（1）要對所有與零售商特定目標有關的數(shù)據(jù)進行分析，而不是通過分析樣本來對總體進行推斷。當數(shù)據(jù)采集與存儲變成現(xiàn)實，樣本統(tǒng)計分析推斷總體的方式就難以使企業(yè)的數(shù)據(jù)使用需求得到滿足。零售商通過對海量的銷售數(shù)據(jù)進行分析、利用能對客戶需求做出精準預測，進而開展精準營銷，以切實提升零售業(yè)的運營效率，使零售商所獲利潤得以顯著增加。

（2）不再追求精確性，接受數(shù)據(jù)噪音。如果零售企業(yè)過于追求數(shù)據(jù)的精準性，就只能利用5%的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，95%左右的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法使用，使得數(shù)據(jù)資源被浪費。所以，零售企業(yè)為了使數(shù)據(jù)得以充分利用，最大限度地對數(shù)據(jù)價值進行挖掘，將經(jīng)營管理目標落到實處，就必須接受數(shù)據(jù)噪音，允許冗余數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)存在。

（3）在分析數(shù)據(jù)的過程中，零售商要對事物的相關關系（不是因果關系）進行科學分析。相關關系能指導零售商從不同角度對問題進行觀察、分析，以明確問題處理方法使其處理效果達到最佳。并且，相較于因果關系來說，相關關系更加有效。