零售業如何用Hadoop開啟大資料之門？
在過去幾年，全球零售商一直試圖利用大資料創造價值。由於其大資料分析基礎架構的限制，許多工作被一再推遲。Hadoop為這些零售商打開了新的大門，它可以解決他們在過去幾年在大資料領域面臨的許多問題和挑戰。
Hadoop：跨多門程式語言的大資料解決方案
Hadoop背後的技術最初是由Google大約在10年前開發的。核心程式碼主要是用Java編寫的，但有一些是用C編寫的。然而，它執行在一個稱為MapReduce的程式設計模型中，這允許開發人員用其他語言建立新的Hadoop程式碼。由於MapReduce環境可以接受不同的程式語言程式碼，因此它非常通用。它可以提取，分析和操作許多不同來源的大資料。它使用各種演算法來進行關聯規則學習，聚類，分類和迴歸。這些演算法依賴於各種函式，包括貝葉斯，期望最大化和FP-Grown演算法。Cloudera的執行長Mike Olson表示，Hadoop目前仍處於起步階段，但它已經在塑造零售和金融領域廠商使用大資料的方式了。
“Hadoop平臺旨在解決大量資料(可能是複雜的和結構化的，並且不能很好地融入表中的資料)的混合問題。它適用於深度和計算量大的分析，例如聚類和定位...在線上零售中，如果想為客戶提供更好的搜尋答案，以提高使用者的購買慾望，Hadoop可以很好地解決這一問題。
Sears控股公司分部副總裁Aashish Chandra表示，Hadoop已經幫助公司降低了運營成本，提高了銷售額。Chandra說，以前的大資料提取工具缺乏他們所需要的功能。
使用Hadoop挖掘銷售點大資料
銷售點資料在零售業中起著非常重要的作用。公司依靠銷售點大資料來預測未來銷售，管理庫存和專案人員需求。
有許多銷售點工具可以聚合銷售資訊並將其儲存在大資料集中。然而，零售商難以用常規工具從PoS中挖掘大資料，即使它就儲存在SQL資料庫中。Hadoop使零售商更容易從客戶資料庫訪問資訊，此資料可以轉換為其他格式，並與其他檔案中的資料集合並。New Horizons CLC的John Soto聲稱Hadoop是零售業主要的改變者。
“大型零售商永遠不可能利用其傳統的大資料基礎設施進行這種分析。儲存如此多的歷史資料是十分昂貴的，並且資料型別複雜，並且需要相當多的準備以允許它與PoS事務組合。Hadoop解決了這兩個問題，並且可以執行比舊系統更復雜的分析。”
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Hadoop可以讓零售商預測分析挑戰
Hadoop消除了零售商在利用大資料方面的一些障礙。這裡有一些該技術帶來的好處：
1、資料探勘能力強。許多零售商都儲存了TB級別的資料。這些資料集往往難以提取，因為它們有很深的巢狀。Hadoop有非常複雜的索引演算法，因此它可以提取以前無法為大資料應用程式使用的資料。
2、與不同的資料格式相容。零售商以許多不同的格式儲存資料。內部財務資料通常儲存在.csv檔案中。零售商一直在努力進行審計，因為他們無法比較結構化和非結構化資料集的資料。Hadoop可以提取多種格式的資料，進行分析並以更具凝聚力的形式呈現，它使大資料分析專家能夠從多個來源的資料集之間尋找相關性。
零售商已經發現了使用Hadoop的好處：
1、Staples使用Hadoop分析大資料和預測未來的銷售，這有助於他們更有效地分配資源給人員和庫存。 據報道，自使用Hadoop以來，Staples的促銷成本降低了25%。
2、亞馬遜使用Hadoop來改進欺詐檢測模型。據報告，他們將信用卡欺詐減少了50%，因為他們可以更容易地識別出信用不佳的人。
3、相比之前，Brands可以得到更詳細的客戶資訊，這有助於他們改進營銷策略。使用Hadoop和預測分析的零售商的銷售額增長了73%。
零售商只是開始認識到Hadoop和大資料的潛力。根據DeZyre所說，Hadoop最大的優勢之一是它可以幫助零售商實時識別和應對挑戰。這對防止欺詐尤其重要，因為罪犯總是在考慮新的騙局。“操縱者總是在發明新的欺詐工具和技術，零售商必須使用零售分析來識別欺詐活動，防止它們再次發生。使用大資料技術(如Hadoop，MapReduce和Spark)，可以對超過50 PB的資料執行分析，以準確預測潛在風險。”
結語
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