大数据在零售供应链管理方面的应用
大数据在零售供应链管理方面的应用，零售商可通过多种方式使用大量信息来改善其零售供应链，分析解决方案将供应商的实际绩效与其关键绩效指标进行比较，帮助供应商在按时交货、提升客户满意度等。
随着客户转向在线商务，冠状病毒疫情彻底颠覆了商业模式。这促使许多零售商寻求更多依靠大数据的创新电子商务营销模式。零售商正努力跟上不断增长的在线购物需求。零售商在保持供求关系方面的工作量巨大，但新技术和新工具可以在这个领域带来巨大的变化。利用大数据和分析技术，零售商可以更容易地优化供应链。大数据改善零售供应链管理：
一、实时管理交付
作为零售商，开展业务和获利的关键要素是尽快收到货物，并确保货物也能迅速交付给商店或客户。大数据通过使零售商能够实时管理交付而提供帮助，这是零售供应链管理的关键。零售商可了解交通和天气状况最新信息，以及正在运输的货物所在的位置。反过来，客户将清楚地知道确切的交货时间。这需要按时到达的易腐货物或客户希望尽快收到订购产品的零售商来说尤其有利。
利用放置在包装上的RFID跟踪传感器来获取更新并加快库存管理流程。当货物到达时，RFID阅读器可以立即扫描整箱货物，以检查是否所有货物都符合订单要求，从而能够立即卸货。
二、更好的拣选时间
许多零售商的另一个重要组成部分是拣选和包装订单。这是一个传统的劳动密集型流程，在以往，只有大型零售商才能通过自动化拣选机器人或组织大量员工来加快拣选速度。如今采用大数据，即使是小型零售商也可以改进其流程，并在更好的拣选时间进行拣选。
从各种来源获取信息，如仓库布局、产品库存、订单详细信息和过去的拣货时间，并将这些详细信息输入分析程序。根据定义的规则，大数据解决方案可以计算和模拟选项，以确定最佳拣选流程。调整不同的设置和参数来测试准则，然后将它们分发给仓库团队和商店员工。从长远来看，节省大量时间并提高客户满意度。
三、细分供应链
消费者比以往任何时候都期待获得更加个性化的购物体验和客户服务。零售商可以通过数据对供应链进行细分，更好地迎合不同的目标市场，提高转化率。通过记录数据分析告诉零售商在不同渠道(例如，网络、移动和社交)与购物者的互动，从而使其向购物者提供个性化服务。
其细分可能与爱好、价值观、地理位置、年龄段、价格意识或其他因素有关。而分解内容可以增加整体收入和利润，因为零售商更有可能将潜在客户变成购买者，并将其变成回头客。
四、改善供应商管理
零售商可能与供应链中的多家公司合作。可能会有直运供应商、物流供应商、包装供应商和其他供应商，他们需要组织、管理和审查。反过来，试图提高盈利能力和可靠性也可能是一项挑战。大数据技术可以提供帮助。分析解决方案可以将供应商的实际绩效与其关键绩效指标(KPI)进行比较。其程序可以帮助查看哪些供应商在按时交货、客户满意度和货物破损等方面落后于人。
将大数据程序与供应商系统、财务投入(例如每种商品的成本)以及与客户反馈(尤其是投诉)相关的社交网络进行集成。设置报告和警报，以便在关键绩效指标(KPI)低于预定范围或数据以其他方式发生重大变化时自动生成。让供应商了解这些系统并保持警惕。这种跟踪、分析和审查将帮助供应商提高客户服务和业务盈利能力。
五、做好计划
大数据还可以通过检查人口统计数据和经济指标的线索来帮助零售商预测趋势。机器学习算法通过挖掘“情感分析”数据来确定消费者的行为和对背景的兴趣，它还可以帮助零售商预测销售表现最佳的产品，从而减少库存的消耗。
此前零售商不得不花费大量时间仔细研究文档并猜测可能的结果，如今拥有大数据可以处理这项工作。零售商可以通过多种方式使用大量信息来改善其零售供应链，提高零售供应链管理效率。
根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。
在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！
Python+大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
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第二阶段 大数据核心基础
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第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
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本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
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第四阶段 PB内存计算
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3.spark3.2从基础到精通
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