对于任何行业的品牌来说，都很难解决数据流，零售业也不例外。来自整个供应链、多个客户接触点以及社交媒体等数字来源的数据流。利用这些大量涌入的数据是现代零售业面临的主要挑战。
零售商如何管理和生成数据对于他们在困难行业中的竞争力变得越来越重要。
随着零售商面临更紧张的利润和国际竞争，数据真的可以改善未来。
零售商正在利用他们的数据更有效地管理供应链，降低退货率，改善商店管理，设计更好的产品，更有效地瞄准客户。
数据驱动的决策也可以带来更智能的零售策略。事实上，数据可以帮助零售商面对许多成功的最大障碍。
筒仓问题
零售业面临的主要挑战之一是，企业之间收集的数据通常存在于孤岛中。来自不同来源的信息通常以不兼容的方式存储在不同的应用程序中。
在现代零售环境中，有许多类型的数据:来自文件和数据库的结构化数据，以及社交媒体帖子等非结构化数据。这增加了集成的挑战。
将数据取出并输入CRM或分析系统通常是一个主要的管理障碍。它通常是原始的、肮脏的、充满重复和差异的。
因此，数据集成是一个需要克服的主要障碍。数据集成可以通过构建一个定制的集成系统或使用一个可以容纳所有类型数据的供应商平台来解决。
公司需要同意以统一的方式处理数据仓库，因为数据仓库需要在整个组织中进行处理。
重要的是，区域办事处和不同的业务职能部门有一个共同的目标来解决这个问题，否则，他们将继续在孤岛中保存自己的数据。
重要的是未来不会再有孤岛，所以你需要管理一个教育计划，解释为什么需要维护数据系统的集成。
技能短缺
零售商目前面临的另一个挑战是缺乏能够支持其数据计划的熟练和有经验的工人。近年来，数据相关领域的培训项目不断扩大，但在可预见的未来，似乎仍然缺乏受过培训的人才。
德勤引用IDC关于短缺的数据指出，即使是数据课程的扩大，也不意味着就业市场上有更多有经验的数据工作者——这才是行业真正需要的。
新毕业的学生可能受过解决数据问题的教育，但除了学术背景，他们可能没有组织和项目经验。
各大零售商可以通过实习等激励方式直接从校园招聘，为毕业生提供可靠且有益的职业发展路径，解决这一问题。
几年前，贝恩公司(Bain)的一项研究表明，大型雇主并没有真正提供一个让数据工作者能够蓬勃发展的环境。当...的时候公司在竞争稀有技能时，重要的是要考虑他们在职业道路和工作环境方面为候选人提供了什么。
像思科一样大公司您已经选择开发自己的内部程序来创建所需的数据技能。思科与两所大学合作建立自己的教育计划，包括数据可视化实验室，作为解决数据技能短缺的方案。
这个计划的规模可能会超过大多数。公司但是较小的组织需要发展他们的内部能力，以适应他们可能需要履行其数据技能角色的现实。
创建数据驱动的战略
数据管理的最后一个挑战是制定和实施成功的商业战略。
数据可以用来告诉零售商如何运营，如何为客户提供服务，提高效率，创造更有针对性的营销。然而，解释数据并将其转化为商业策略可能会很困难。不是所有的业务经理都精通数据，数据管理技能的缺乏就像数据科学家的短缺。
特殊零售商是指可以利用数据实时适应和预测机器学习的零售商。使用实时数据，即监测数据，而不是在每个零售期结束时，帮助企业发现数据趋势。
如果零售商能够快速响应实时数据，那么它就能够快速应对库存水平的下降，或许还能自动将新库存发送到最需要的地区。这提高了效率，因为品牌可以更有效地响应消费者需求，最大限度地增加销售机会。
另一种最大化机会的方法是使用机器学习来尝试预测客户的下一步行动。
在个体层面，消费者的历史行为并不总是能预测他们接下来会做什么。机器学习需要使用其他信息来源，如更广泛的零售趋势甚至天气，来构建他们可能的下一步行动。
实时分析还应该支持企业对客户的最新活动做出响应。
如何有效应对这些战略挑战并不容易。最好的方法是从接受组织必须将数据放在核心位置开始，放弃忽略数据的旧结构和决策过程。
将数据置于组织的核心将改变业务的每一个功能，这种改变需要以统一的方式来处理。这可能是企业面临的关键数据挑战:获得支持并在整个组织中采用联合方法。
面对这种情况，需要高级决策者的果断和令人信服的领导，因为组织围绕新的数据驱动方法进行定位。
