未来的时代是大数据的时代，互联网是基础设施，大数据是战略资源，云计算是核心竞争力。

阿里巴巴集团副总裁刘冰曾提到，“互联网+”有三个基础动力，第一个是云网电技术，第二个是数据资源，第三个是大规模的社会化协同。传统产业以云网单为代表的技术深度融合，才能让数据真正地流动起来，才能够通过数据运化和业务数据化，使数据产生新的商业价值，这样数据基本上变成了一个新的生产要素。同样对于需求方来说，别人从事的企业和单个公司是不能完全满足需求方的需要的，在这个时候让所有的社会劳动者参与进来形成大规模的社会化协同，就成为一个新的方向。云计算和大数据是一个硬币的正反两面，离开云计算谈大数据，或者离开大数据谈云计算都是毫无意义的，互联网解决的是人与人之间的连接，物联网解决的是万物互联，各种终端和APP提供的是流量入口，这三种提供了人类的基础设施。在“互联网+”环境下，这些基础设施是必不可少的。值得庆幸的是过去几年云计算、大数据技术在中国取得了突飞猛进的进步，互联网、物联网这些平台技术加速进入中国经济和人民生活的方方面面。随着各种智能终端和可穿戴设备的大规模使用，以及APP异军突起，已经初步形成了“互联网+”经济体的基础能力。

大数据在零售行业三大创新性应用

1、大数据有助于精确零售行业市场定位

企业想进入或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。

2、大数据支撑零售行业收益管理

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多是采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息，这将会对制订准确的收益策略，盈得更高的收益起到推进作用。

3、大数据创新零售行业需求开发

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

大数据应用于营销主要体现在以下三方面

1、精确市场定位：通过商业智能分析企业销售经营数据，来对销售市场的环境有个全貌的数据了解。比如在某房地产业利用商业智能FineBI，分析一个或多个地区的人口分布，住房条件，交通情况，土地利用率等，来帮助帮助企业在后续开发中因地制宜地制定方案

2、创新挖掘客户需求:客户消费是盈利之根本，营销过程中要不断挖掘新用户，老用户要二次开发。我们可以通过商业智能数据分析，从客户的年龄，地域，收入水平，教育情况，消费方式，喜好等维度进行分析，将客户归类，潜在性地定位了用户需求，提高了销售的成功率。

3、优化产品与服务：前两种都是用于外部环境，通过数据分析，我们还可以分析出企业产品与服务所存在的问题，尤其是在互联网IT领域，这类数据的利用尤为明显。如优化网站结构，产品推送更新等等。