邹东生：非常感谢零售商大会给我这样一个机会，共同聊一聊大数据给我们带来的变化。我今天演讲主题是"大数据人才对零售业未来的影响"。讲三个内容，1、零售业的数据融合。2、大数据崛起。3、大数据人才对于我们零售行业的价值。

        应该说现在已经进入了大数据时代，所有的企业必然未来会触碰大数据，无论时间的早晚。那么我们零售行业实际上是最早触碰大数据的，而且也是在所有行业中非常敏感大数据的一个行业，它最主要的原因，是因为零售行业与生俱来具有非常好的大数据基础。我想我们在座很多零售商们，很多年前就已经对自己的数据，企业内部的营运数据，销售数据进行了有效的存储，这些对于我们进入大数据时代以后，都是非常宝贵的财富。

        随着零售商行业发展越来越快速，受到了很多电商的冲击。线下数据已经远远不够为我们做分析，大数据能够帮助我们更好的把线上线下数据加以融合，为零售行业创造越来越多价值。
        我们简单聊几个现在零售行业经常使用到的研究方法。第一个是用户画像功能，它是通过对大量的用户数据进行分析，把它进行分类，比如说年龄、性别、文化、收入，还有消费者的喜好。对他进行数据的建模和分析，帮助我们准确的对用户进行定位，进而引导销售。
        那么我们也会使用到兴趣图谱，兴趣图谱是把人与人之间共同的兴趣绘画成图谱，分享他们共同的兴趣，找到同类客户相应的核心需求，进而引导我们的零售行业准确地进行营销。

        舆情分析，我们可以通过对社交大数据的研究，更好的了解客户对于我们产品各个方面的感受所带来的一些观点、评价、意见，提高客户的购物感受。

        动态定价，是通过对线上线下大量的数据，大量的价格数据进行判断现在在国外越来越多零售行业开始使用电子货架标签，这样通过线上线下价格数据的调整，使电子标签的普及，使我们动态定价成为了可能。动态定价可以极大的提升我们的实力。
        以上的功能全部是大数据作为支撑，那么现阶段大数据发展到什么样的情况了呢？大数据体量增长变得越来越快，最近两年所产生的数据量已经是人类历史数据的总和，五年以后每天甚至每一个小时产生的数据都可能是之前人类历史数据的总和，大数据已经进入到指数级增长的阶段，数据无所不在。大数据已经成为了美国国家战略，奥巴马说过一句话：大数据是未来的石油。基辛格很早也说过一句话，谁控制了石油，谁控制了世界。可见大数据已经成为了非常重要的战略性能源。

        既然大数据很重要，我们很多人也都在接触大数据了，每个的人理解都不一样。不同的理解影响企业在大数据时代的布局。有很多人会说，大数据是不是一个概念性的炒作？有没有那么多人说的那么有价值？这是一份报告，里面有一些数据，是麦肯锡在全球研究院做出来的一个研究结果。这是大数据对美国企业的一些影响，里面包括医疗、公共管理、制造业，当然还有很重要的是零售业。大数据的应用使美国的企业，零售行业平均利润增长超过了60%，这个数据不是最新的，我相信在美国大数据仍然在蓬勃发展，它给企业带来的影响，会比这个数据还要更多。
        大数据为什么会产生？这是因为大数据体量的增长，使原来不可能找到的核心数据成为了可能，使原来不可能分析的决策结果成为可能。所以大数据直接影响到了企业的决策，它可以帮助企业做到更精准的决策，这意味着企业可以承担更低的营运风险，赚更多的钱。所以大数据不需要炒作，因为大数据给企业带来实实在在的价值。

        还有一些人会聊到另外一个话题，大数据的核心是不是技术？为什么会有这样一个说法？这几年大家看到大数据越来越热，各式各样的会议，各式各样的活动，很多都是以大数据作为主题的，你会发现一个特点，这类会议的参与者，很多主讲嘉宾都是技术型公司，软件开发公司，聊大数据必然会聊到很多先进的眩目的技术，甚至如果你聊大数据，不聊技术，你就不懂大数据，所以很多人认为大数据是技术。

        我们想告诉大家，这个观点是不准确的，或者说是不对的。因为大数据是对接企业最后一公里的服务，它是通过数据的深度分析来完成的，没有分析，只有数据，无法使企业创造价值。而且随着开源结构越来越多，技术构建的费用门槛也会越来越低，甚至将来有些技术会免费。我们这几年也开发了一套数据化服务平台，虽然我们应用了很多的技术，大量的人力，但是我们会给企业提供公益的，免费的服务。我们想告诉大家，技术没那么重要，什么最重要？深度的分析和对企业未来的预测能力才是不可替代的。所以我想跟大家说，大数据的核心不是技术，大数据的核心是分析能力。

        分析人才干嘛，等我有了数据我再找人嘛，这个观点并不准确。
        有些企业已经开始关注数据存储了，找很多技术公司构建了自己的数据化分析平台，但是这里有一个问题，因为大数据的应用服务于企业的决策，如果你要想更好的做到这个平台的应用，你需要第一件事情先要研究决策方法，研究各种算法，研究各种模型，要去找到数据的核心字段，要去判断数据的深度和广度，要查找互联网数据的来源，只有这样做才有价值。所以要先从分析入手，它可以帮助我们花最少的钱做最多的事情。
        第二个，有了数据以后，必须要分析。不分析，没有办法引导决策，所以优秀的分析人才可以帮助企业完成最后一公里的搭建。第三个，优化数据，数据要不断地优化才有价值，模型需要优化，决策方法需要下一个话题聊一聊什么是人才，具有什么样能力的人才是我们所关注的大数据人才？人才，第一个要具备对行业，对业务要熟知，不懂行业，不懂业务，其他具备是没有用的。其次，大数据变革的产生是由于技术的改革，技术的提升，所以懂一定的IT技能，懂一定的技术能力是应该的。第三个大数据不是简简单单的单一学科，它需要你掌握数学、统计、经济学、管理学、决策学等一系列的知识。这些知识可以说数据分析，如果你一定把它作为单独学科，它是一个边缘学科。
        这三个能力的交集才形成了真正的数据分析能力。在国外已经把数据分析，人才提到了更高的位置，把它叫做数据科学家。我相信这一类的人才是企业将来必争的人才。
        数据化人才将来可能是企业的标配人才，就像企业现在要有会计、财务，数据分析人才将来是企业也必须要具备的人才。而且我们要想跟大家交流一个观点，储备数据人才要早于储备数据和技术。这是因为什么呢？因为大数据人才的应用决定的。首先大数据人才应用有三个方面：数据存储、分析数据、优化数据。有的企业说，我还没有数据，我要分优化，这是需要企业不断地完善自己的研究能力，来提升数据带来的价值。所以我们想告诉大家，数据人才对于未来企业的发展非常非常重要。
        因为时间有限，所以我们不可能展开聊这个话题，我们明天会有一个分论坛，也就是数据委第三届数据行业峰会，我们会请到很多专家和从事数据分析工作的分析师们讲解真实的案例，有趣的故事，跟大家去分享大数据的盛宴，谢谢大家。

注：以上内容根据2015年（第十届）中国数据分析行业峰会嘉宾现场演讲整理而成。欢迎转载，但请标注出自“CPDA数据分析天地”，同时若引用观点或数据，请告知协会或征得原作者同意。谢谢！