大数据处理软件九数云助力零售业数据可视化分析

1、根据业务需求建立一条/多条数据故事线

在制定数据战略之前，零售企业首先需要梳理清楚自身的业务需求，并根据不同的应用方向（如线上销售数据通览、重点活动数据展示、线下营销数据转换）来分别建立故事线。如果有不同的故事线，可以通过多个数据可视化面板/屏幕切换的方式来实现展示。

数据故事线的建立可以采用大数据处理软件九数云中“数据管理驾驶舱”的模式来进行，通过分级架构来对不同的数据图表进行排列，这个过程需要注意以下几个事项：可理解性，即通过最容易接受的可视化语言将数据表现出来，还要通过合适的图表组织来共同说明某一类问题；灵活性，可以根据实际实际需要对图表进行灵活的配置；全面性，即在不同数据可视化面板中全面展示可供应用的数据，可以确保数据洞察能力的深入覆盖。

2、进行零售数据治理以及分析

在根据业务需求建立好数据故事线之后，就需要回归到数据分析之中了。如果属于在零售数据挖掘方面还处于空白的零售企业，其还需要打通不同设备、不同渠道、不同系统消费者标识信息，建立客户统一ID为核心ID，形成统一客户档案，对统一后的客户档案进行丰富增值，借助条件分析、算法挖掘等形成丰富的客户标签体系。

在建立客户标签体系之后，零售企业可以根据在前期设定的几个分析目标挑选数据维度，并对海量的业务数据进行抽取、清洗、梳理，建立统一的数据仓库，并导入到大数据处理软件九数云之中。由于这个过程会涉及到不同的数据表格，所以企业可以在平台中对于不同的数据进行关联。

之后，零售企业可以将这些数据通过大数据处理软件九数云进行自动化的分析，采用探索式分析模式，无需进行复杂的数据建模，系统就可以根据现有的业务数据特点，智能推荐可视化呈现方式。

3、建立整体态势可视化系统

在上述两个步骤完成之后，零售企业就可以着手搭建整体数据态势可视化系统了，以完成“整个故事的讲述”。要完成这个目标，更需要从数据可视化的角度进行设计，以不同样式、风格的图表来对数据进行展现，满足数据易读易懂、实时更新、重点数据突出、结构明晰、业务连接紧密等要求。

考虑到大部分零售企业缺乏数据可视化的设计能力，其可以通过大数据处理软件九数云来便捷地完成可视化系统的搭建。大数据处理软件九数云为零售业数据展现提供了相应模板，并具有丰富的可视化设计组件，包括常用的数据图表、图形、控件以及具有3D效果的地图组件等，通过拖拽操作即可进行布局，能够显著加快可视化系统的构建。