“大数据”如何应用在商业上？
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
实体店如何整理运用大数据？
数据收集
使用大数据的基础是大数据的收集。通过POS机、进店群体观测、顾客选购时偏向产品类型、价位、移动终端、互联网、智能终端等收集企业与顾客的交互数据，同时在企业运营过程中重视对商品数据、销售数据、会员关系数据等交易数据的收集。另外，企业外部的数据如市场调查数据、专家意见、第三方机构数据等也可收集，并对数据进行清洗、重构、填补，保证数据质量，补充到数据库。根据企业的商业目标，对数据进行分类，将原始数据整理为目标数据集。
细分消费者
根据二八原则，企业80%的利润是由20%的重要消费者创造的。企业就针对这20%的消费者的需求进行重点满足。就避免了和同行竞争者正面交锋，企业只要把握住了这二十的消费者，那么营销资源的利用率和利用效果都能得到大幅度提升。差异化可能会丢掉一部分消费者，但是留住的这百分之二十的忠实消费者能够为企业带来真正的价值。同时消费者价值进行定位后，消费行为规律，预测其消费需求。
最著名的是市场购物篮分析，主要是将两件看似毫不相关的商品通过关联分析、神经网络分析。序列模式分析在此基础上，不仅考率商品间的关系，也考虑一些消费者在购买商品是的周期规律。而且从中找出差异产生的原因。
有目的营销活动
在互联网发展之前，企业的营销活动都是盲目的，确立目标受众也是撒大网捞小鱼，被动的营销。互联网出现以后，企业有各种手段进行信息的采集和处理，在消费者细分和购物篮分析两种应用的支持下，将企业产品的卖点与消费者的需求进行匹配，将个性的商品推荐给不同类型的消费者，增加交叉销售和增量销售的机会。也便于企业设立明确的营销目标，比如优化消费者价值、获取新消费者、实现消费者保持、实现交叉销售和增量销售，最终提升企业利润。通过营销活动，将以前低价值消费者转换为重要消费者，并保持其忠诚度。在此期间，可用购买者效用图来评估营销方案可行性，利用大众价格走廊评判价格定制的合理性。
