零售業 | 如何用Hadoop開啓大數據之門？

在過去幾年，全球零售商一直試圖利用大數據創造價值。因爲其大數據分析基礎架構的限制，許多工做被一再推遲。Hadoop爲這些零售商打開了新的大門，它能夠解決他們在過去幾年在大數據領域面臨的許多問題和挑戰。

Hadoop：跨多門編程語言的大數據解決方案 　　

Hadoop背後的技術最初是由Google大約在10年前開發的。核心代碼主要是用Java編寫的，但有一些是用C編寫的。然而，它運行在一個稱爲MapReduce的編程模型中，這容許開發人員用其餘語言建立新的Hadoop代碼。 　　

因爲MapReduce環境能夠接受不一樣的編程語言代碼，所以它很是通用。它能夠提取，分析和操做許多不一樣來源的大數據。它使用各類算法來進行關聯規則學習，聚類，分類和迴歸。這些算法依賴於各類函數，包括貝葉斯，指望最大化和FP-Grown算法。 　　

Cloudera的首席執行官Mike Olson表示，Hadoop目前仍處於起步階段，但它已經在塑造零售和金融領域廠商使用大數據的方式了。 　　

「Hadoop平臺旨在解決大量數據(多是複雜的和結構化的，而且不能很好地融入表中的數據)的混合問題。它適用於深度和計算量大的分析，例如聚類和定位...在在線零售中，若是想爲客戶提供更好的搜索答案，以提升用戶的購買慾望，Hadoop能夠很好地解決這一問題。 　　

Sears控股公司分部副總裁Aashish Chandra表示，Hadoop已經幫助公司下降了運營成本，提升了銷售額。Chandra說，之前的大數據提取工具缺少他們所須要的功能。 　　

使用Hadoop挖掘銷售點大數據 　　

銷售點數據在零售業中起着很是重要的做用。公司依靠銷售點大數據來預測將來銷售，管理庫存和項目人員需求。 　　

有許多銷售點工具能夠聚合銷售信息並將其存儲在大數據集中。然而，零售商難以用常規工具從PoS中挖掘大數據，即便它就存儲在SQL數據庫中。Hadoop使零售商更容易從客戶數據庫訪問信息，此數據能夠轉換爲其餘格式，並與其餘文件中的數據集合並。 　　

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

「大型零售商永遠不可能利用其傳統的大數據基礎設施進行這種分析。存儲如此多的歷史數據是十分昂貴的，而且數據類型複雜，而且須要至關多的準備以容許它與PoS事務組合。Hadoop解決了這兩個問題，而且能夠運行比舊系統更復雜的分析。」 　　

Hadoop可讓零售商預測分析挑戰 　　

Hadoop消除了零售商在利用大數據方面的一些障礙。這裏有一些該技術帶來的好處：

一、數據挖掘能力強。許多零售商都存儲了TB級別的數據。這些數據集每每難以提取，由於它們有很深的嵌套。Hadoop有很是複雜的索引算法，所以它能夠提取之前沒法爲大數據應用程序使用的數據。 　　

二、與不一樣的數據格式兼容。零售商以許多不一樣的格式存儲數據。內部財務數據一般存儲在.csv文件中。零售商一直在努力進行審計，由於他們沒法比較結構化和非結構化數據集的數據。Hadoop能夠提取多種格式的數據，進行分析並以更具凝聚力的形式呈現，它使大數據分析專家可以從多個來源的數據集之間尋找相關性。 　　

零售商已經發現了使用Hadoop的好處： 　　

一、Staples使用Hadoop分析大數據和預測將來的銷售，這有助於他們更有效地分配資源給人員和庫存。 據報道，自使用Hadoop以來，Staples的促銷成本下降了25%。 　　

二、亞馬遜使用Hadoop來改進欺詐檢測模型。據報告，他們將信用卡欺詐減小了50%，由於他們能夠更容易地識別出信用不佳的人。 　　

三、相比以前，Brands能夠獲得更詳細的客戶信息，這有助於他們改進營銷策略。使用Hadoop和預測分析的零售商的銷售額增加了73%。 　　

零售商只是開始認識到Hadoop和大數據的潛力。根據DeZyre所說，Hadoop最大的優點之一是它能夠幫助零售商實時識別和應對挑戰。這對防止欺詐尤爲重要，由於罪犯老是在考慮新的騙局。 　　

「操縱者老是在發明新的欺詐工具和技術，零售商必須使用零售分析來識別欺詐活動，防止它們再次發生。使用大數據技術(如Hadoop，MapReduce和Spark)，能夠對超過50 PB的數據執行分析，以準確預測潛在風險。」

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