为什么要整合大数据分析与ERP是零售业的未来

有一个范式转变，在工作力量，在过去的几十年里。下面是一些有趣的统计数据：美国电话业失去了超过11万的工人，因为新技术2000年至2010年。760万中层员工已经失去或改变欧洲2008年和2012年间他们的工作，由于引进新技术。随着越来越多的工作获得的自动化，有一个增加的数据量被收集在企业服务器。这在洪水数据点来处理和解释的数量已授权需要建立更复杂的技术系统。

建立系统来处理大数据的需求空前高涨。有今天的电力供应公司取代了模拟仪表数字替代品有上百万的数据涌入他们的服务器每月。这些企业现在需要能够使用这些数据来综合分析使用模式，需求高峰和消费波动和到达智能决策系统。所有这一切都强制要求的需要，有效地处理大数据的系统。

而大数据分析是一个解决方案，这些企业都在努力，我们需要的是更复杂的东西-一个方法来整合这个分析解决方案，这些企业自己的ERP系统。据ERPGuru，该公司在加拿大与NetSuite的合作伙伴，并提供实时业务监控套件为客户，这样的服务可以帮助企业通过标杆他们对他们的表现得到一个边缘过度竞争。

考虑一家零售公司如沃尔玛。这种业务的ERP系统保持用品和库存，然后用于预测需求并确保供应物流已到位的实时数据。然而，这样的ERP系统不具有智能来预测新产品或SKU的不具有一个历史需求。例如，利用一个iPhone的例子。沃尔玛今天的供应链团队分析了iPhone的老变种的销售模式来预测新iPhone的需求当它启动。可以通过ERP系统中的数据可以帮助这支球队预测在各种沃尔玛网点遍布全国各地的需求。

但是缺少了什么这里是iPhone和类似电话的情况下，相关产品之间的相关性。这是很微不足道的推断，增加了销售的iPhone将在销售iPhone的情况下相应增加帮助。但这一推断是不可能今天使用单独的ERP系统自iPhone和iPhone情况是两个独立的产品，它需要一个人使两者之间的连接。

其中最流行 ​​的故事归咎于大数据分析零售情报目标是利用客户的采购模式，了解她是怀孕了 ; 甚至在她的父亲一样。然而，这是一个故事，是证明了数据挖掘和分析情报的目标。怎样才能帮助数以百万计的小企业实现智能化的同一级别的目标已经是他们的ERP系统的大数据分析的整合。

那么，如何才能这样一个综合智能系统可以实现吗？随着现代企业依赖于基于云的ERP系统来处理业务数据，一体化可以很容易地通过各种各样的API集成与服务，如Qubole，提供大数据作为服务来实现。理想的未来这种系统是在这里可以使用一种产品的实时销售数据来预测另一个看似无关产品未来的需求。

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