如今，所有的零售企业家都知道数据的重要性，以及大数据所带来的业务提升价值。非IT技术背景的零售企业家们却又困扰于各种先进技术带来的不确定性资金投入。
投入和产出，这两者之间在科技引领的零售业界，是否已经有了更具性价比的解决方案了呢？英特尔?和其合作伙伴共同营造的零售物联网大数据平台，正是从前端实体零售门店端的数据获取，到后端大数据分析，以及其中各个环节的数据信息安全保护，给零售商具有高性价比的零售大数据业务价值回报。
前端零售门店端的数据采集
实体零售门店端的实时数据获取，一直被视为实体零售商们的终极困扰，如何获取消费者在门店购物动线轨迹，如何知道什么类型的消费者对于某种品类的商品有着极大的兴趣，如何管理促销品牌商品被放置在了醒目位置，又如何获悉为何消费者会最终丢弃购物篮里的商品而没有最终达成结单……
由于零售管理者们无法亲临每个门店现场监督管理，所以分布于不同地域的零售门店端需要数据来做分析。传统的门店端零售业务只能通过前端收银机来体现，每日购物票单数以及每日平均每单的消费金额成了零售管理者们判断终端零售业务好坏的唯一参考指标。
但是科技赋予了实体零售商更多的数据采集工具，最终端零售门店数据可以有多种方式采集得到，无论是监视器，热点追踪传感器，商品射频识别标签（RFID）或者是各种门店端智能设备，又反向考验数据收集平台的高效集成能力。
英特尔?零售传感器平台，它可无缝连接商品射频识别标签、传感器、网关和摄像头，从而提供有关零售门店管理各个方面的可行洞察,让数据不再因为厂商不同，而形成数据信息孤岛。
关键组件
?基于英特尔?的零售传感器：低成本、低功耗的集成式传感器具备RFID功能，并配备了可扩展传感器套件，支持以无缝、面向未来的方式集成其他传感器
?基于英特尔?的网关：收集并过滤传感器数据，从而提供智能、可信的边缘连接性
?云平台：面向云应用的开源分析平台即服务（PaaS）
?可信分析平台（TAP）：在开源Hadoop*和开源OpenStack*上提供大数据分析，支持私有云或主要公有云提供商之间进行协调
零售大数据的分析解读
过去公司主要采用以产品为本的战略，根据时间、地点和产品来安排数据的采集和分析预测。对于未来的需求预测就相当于在未来某时间点可能所达成的商品销售交易，以此来推演各种原材料的采购、供应链的规划、人力的准备、零售门店的商品库存计划等。
运营系统产生各种实际和预测相对比的数据，供零售商进行分析，从而确定最佳的未来产品组合。零售商认为创建预测、建立产品分类，并将产品分配至商店，只要有了这些，消费者就会不请自来。
年左右，随着技术的进步，电商的兴起，移动端购物的普及，移动社交平台的兴起，消费者的商品采购行为开始发生了巨大转变，消费者要求零售商能提供快速的响应能力和商品的亲密快速触达能力，这让传统实体零售商措手不及。传统模式注更重商品化、价格和便利性。
然而，消费者希望获得个性化并且与自身需求紧密相关的体验来得到商品。这给零售商带来了严峻的挑战。
近几年来，零售行业开始专注于实现多渠道的商品运营。通过重新调整商品分类、定价和售卖渠道，并以最低的价格为配送中心和商店提供产品，持续优化供应端。
而零售商也必须重新整理大数据的获得，实现从以产品为本到以消费者为本的战略转变。无论是品牌商还是零售商都必须转向以消费者为本的大数据分析。
大数据营销优化
信息时代，数据的获取已经变得越来越容易，无论是线下实体店数据，还是线上商品数据，更或者是来自社交圈朋友群的数据，零售大数据的收集也越来越呈现冗杂堆积的状态，从大数据中取得零售商家最为需要的信息，就成为目前零售商最为头痛的一块。
这里涉及到巨额资金的投入、硬件设备的采购、数据库软件的搭建、高级分析软件的嵌入以及专业人员的数据利用和解读。高级分析是完成由实体店到一体化商业零售成功转型的关键。
英特尔?与主流大数据分析软件公司SAS?联手开发的可加快获取洞察的高性能工具，将帮助企业制定更明智决策并提高实时响应能力，为企业转型提供大力支持。
最新的SAS?解决方案联合下一代英特尔?至强?处理器的强大性能，使零售商能够在更短的时间内运行更复杂的分析。零售商可轻松、快速地解读海量数据，以制定出更具前瞻性、更明智的业务决策。
零售商通过各种数据源的整合，包括社交网络大数据，以全面了解顾客、商品、营销计划和运营。
借助真实数据源，分析处理后的数据解读可支持零售商了解当前业务动态以及该业务动态的成因，同时就如何充分利用推销、促销活动、供应链和商店运营等资源为零售商提供全渠道的深刻洞察。
物联网、边缘分析、事件流处理和实时决策制定等新兴技术可为零售商提供各种新思路，帮助他们通过新途径联系顾客。这些技术可帮助零售商轻松为顾客提供相关需求内容，让他们尽享更加令人满意的购物体验，无论店内还是网上。
将所有这些顾客和交易数据以及社交网络信息纳入其商品和战略规划分析中，零售商便可更好的展望未来立足点，使商品找到更合适布局的渠道，并在业务转型中做好后端的各项战略贮备。
投资高级分析所需的工具可帮助零售商快速获得投资回报，这与对大数据的投资类似。但高级分析使用的算法不同于大数据使用的算法，因为它们常常需要处理内存中的较大的数据集。
此外，高级分析可以将注意力从大量低成本计算节点转向高性能节点。这需要强大的服务器、超快的板载内存和高速固态盘存储，所有这些都需要通过高性能的网络连接，通过各种最佳的解决方案组件、内存、存储和网络，以及可以帮助零售顾客需求的端到端安全性，英特尔在努力推动数据驱动型零售业务的增长。
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