虽然收集运营和消费者信息可以使企业受益，但它们常常面临障碍。零售行业面临的一些主要数据挑战涉及收集和应用。收集大量信息可能相对容易，但正确利用这些信息可能很复杂，从而导致这些数据挑战。 

1. 见解

从消费者信息中收集洞察是现代零售商面临的最大数据挑战之一。大约90% 的数据是非结构化的。使用传统方法进行管理通常更具挑战性。虽然机器学习技术等工具可以处理它，但将其可视化仍然很复杂。只有在制定合理的策略的情况下，收集消费者详细信息才对企业有效。 

由于从非结构化信息中产生有价值的见解是最大的数据挑战之一，因此企业需要一种方法来分析其集合。零售行业的数据分析可能是解决方案。它依靠寻找模式和趋势来让公司深入了解运营和消费者购买行为。他们可以用它来正确地告知他们的营销和财务行动。机器学习科学家或人工智能 (AI) 技术是该职位的最佳候选人。 

2. 隐私

大多数零售商在一般人口统计数据的基础上收集特定于消费者的详细信息，这带来了更多的合规问题。数据隐私是PII（个人身份信息）的管理过程，例如消费者财务或健康数据。例如，公司可以在在线结账后保留消费者的信用卡号码。适当的存储对于防止数据泄露是必要的，但充分包含和监控大量集合可能具有挑战性。如果有任何泄露，他们可能会面临罚款和公众的强烈反对。

隐私是零售行业面临的最大数据挑战之一，因为政府正在采取更加严格的合规措施。2022 年美国数据隐私保护法案是一项旨在规范全国信息收集和使用的拟议法案。尽管最终没有通过，但这一尝试表明国会关注现代商业实践。 

一般来说，只要零售商保护其收集的消费者数据，就可以免受监管行动和罚款。他们可以安装监控软件或聘请网络安全专业人员来增强信息安全。关注即将出台的法案也可以帮助他们为潜在的监管做好准备。 

3. 数量

管理数据量是零售行业最重大的挑战之一。大多数企业从多个来源收集信息，因此他们有许多文本、图像、视频和音频文件。此外，他们通常将藏品存放在众多存储平台上。管理所有这些细节可能具有挑战性，尤其是当不同商店共享访问权限时。 

零售行业数据量挑战的解决方案在于增强存储和管理。集成可以自动分类或处理的软件可以解决被信息淹没的问题。例如，零售商可以利用大数据平台更快地分析和揭示趋势。它还可以确保他们保留高质量的详细信息，因为他们不必限制收集的数量。

4. 质量

即使使用人工智能等自动处理系统，大多数零售商也会处理不相关的结果。根本问题是质量。分析软件的好坏取决于它处理的内容——输入不足或质量差可能会导致应用程序不合格。例如，向算法提供有关消费者从一个位置的商店购买行为的统计数据可能会导致另一位置的优化不佳，因为数据可能不适用。 

这个问题随着馆藏规模的大小而扩大，这意味着随着公司获得更多信息，审计和解决变得更具挑战性。零售商应监控他们输入的详细信息，并在可能的情况下进行细微调整。虽然标准化可能是有益的，但确保其行动适用也至关重要。他们必须制定确保数据质量的策略，而不是将他们的知识广泛应用于所有商店或客户。 

5、标准化

零售商经常同时从多个地方收集信息，因此他们需要存储多种类型。他们可以有音频文件、视频、文本和图像。最重要的是，他们必须弄清楚如何对结构化和非结构化数据进行分类。他们通常将它们分开存储在孤岛中，因为集成它们似乎复杂且耗时。 

通常，此过程会使每种类型彼此不兼容。这个问题是零售行业最重大的挑战之一。当需要使用他们收集到的东西时，他们必须单独拿出所有东西并集体分析。由于原始分离，结果通常包含重复和不一致的内容。糟糕地合并所有内容可能会使信息的应用变得充满挑战且耗时。 

标准化收集和应用至关重要。零售商必须连接整个组织的数据孤岛以进行适当的整合。为此，它可以使用集成系统或平台。它应该规范所有商店的流程，以确保最大效率。 

零售业面临数据挑战

数量、洞察力、隐私、标准化和质量是零售商在处理数据时面临的一些主要挑战。希望提高流程效率的企业应寻求软件或专业人员来帮助管理和分析其馆藏。零售行业的数据分析可以解决许多应用问题。