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An Exploration of Big Data Practices in Retail Sector

机译：零售业大数据实践探索

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Connected devices, sensors, and mobile apps make the retail sector a relevant testbed for big data tools and applications. We investigate how big data is, and can be used in retail operations. Based on our state-of-the-art literature review, we identify four themes for big data applications in retail logistics: availability, assortment, pricing, and layout planning. Our semi-structured interviews with retailers and academics suggest that historical sales data and loyalty schemes can be used to obtain customer insights for operational planning, but granular sales data can also benefit availability and assortment decisions. External data such as competitorsa?? prices and weather conditions can be used for demand forecasting and pricing. However, the path to exploiting big data is not a bed of roses. Challenges include shortages of people with the right set of skills, the lack of support from suppliers, issues in IT integration, managerial concerns including information sharing and process integration, and physical capability of the supply chain to respond to real-time changes captured by big data. We propose a data maturity profile for retail businesses and highlight future research directions.
机译：连接的设备，传感器和移动应用程序使零售业成为大数据工具和应用程序的相关测试平台。我们调查大数据的数量，以及可将其用于零售业务。根据我们最新的文献综述，我们确定了零售物流中大数据应用的四个主题：可用性，分类，定价和布局规划。我们对零售商和学者的半结构化访谈表明，可以使用历史销售数据和忠诚度计划来获取客户洞察以进行运营计划，但是细化的销售数据也可以使可用性和分类决策受益。外部数据，例如竞争对手a？价格和天气条件可用于需求预测和定价。但是，利用大数据的道路并非一帆风顺。挑战包括缺乏具有正确技能的人员，供应商缺乏支持，IT集成问题，包括信息共享和流程集成在内的管理问题以及供应链响应大型企业捕获的实时变化的物理能力数据。我们为零售企业提出了一个数据成熟度概况，并强调了未来的研究方向。

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