新零售认知2.0阶段
进入2019年，随着新零售概念的逐步降温，大家对零售的认知经历了一个螺旋式的上升，并达成更高维度的共识：无论是什么业态的零售，本质上依然围绕着“人、货、场”三个核心要素，这个从来没有改变；不同的地方在于，因为线上线下的叠加，以及大数据与人工智能等技术浪潮的普及，“人、货、场”三要素之间的多维互动、灵活组合，比过去提升了若干个数量级。而这些变与不变的背后，却又是殊途同归，那就是为每一位用户带去更美好的产品与体验。
所以，如何有机打通“人、货、场”？第四个要素应运而生：“脑”——如何构建零售决策大脑，越来越成为企业的核心竞争力。
零售决策大脑尤其需要解决这三个方面的问题：
精耕细作
如何做到单店、单品、单客的全息画像？如何对每一次促销活动自动进行效果分析与评估？
如何从成百上千、成千上万个SKU中定位到本季度、CBD类型的门店内最热销的关联商品搭配？
快速反应
当下午3：00某时效类主力SKU如果销售不及预期，如何第一时间预警，让数据追人，产生行动建议，并在可能错失第二波客流高峰之前，快速层层上报，拉动及时干预？
当新品推出的时候，如何做到“快反”，通过局部的实时趋势，结合历史的规律，探测新品的曲线，以最快的速度响应市场的节奏？
预测决策
预测是任何一项决策的最重要入口。波士顿咨询BCG最新的报告显示，对于零售和消费品行业，销售预测的准确度提升可以为企业带来2。5%的潜在增长。
如何基于历史经营数据与外部公共数据，预测未来1-7天不同细分品类、乃至SKU的销售额，进而进一步指导订货、促销、生产、物流？
面对这些每天都在高频发生的决策场景，过去的数据分析与决策方式早已无能为力。大数据与人工智能时代，新一代的智能数据分析产品与解决方案呼之欲出！
智能分析替代传统BI的趋势愈显
今年，数据智能成为热门词汇，意味着数据应用从业务洞察进入业务决策阶段。而智能分析对数据分析发展进程各阶段功能进行了整合优化，形成了从数据接入存储、数据分析可视化、AI预测、分发与消费等的数据分析-决策流程。因此，智能分析的优势也是多方面的，体现在进一步促进业务、提升用户采用率以及提高预测的基准和准确度等，这将成为决定企业未来成功与否的核心竞争力。
那么，与传统BI相比，智能分析又有哪些特点呢？
产品使用门槛更低，向“重型武器”说byebye
即便是市面上最易用的BI产品，也往往是只面向专业人士的。企业内大约只有5%的专业人士（经过培训的数据分析师）才能进行BI的自主分析，大部分人在决策过程中无法使用数据支撑。
智能分析最核心的进化，是通过自助式分析，简化操作难度，让不懂技术的业务人员也能快速上手，自助、自动地完成分析业务，实现全线赋能与管控。同时这个过程通常是“无感知”体验，因为智能分析平台已轻量地集成或嵌入业务人员日常决策的场景中——比如OA平台免密登录、手机自动接收异常预警等，可大大促进企业人员数据驱动决策习惯的养成及内部推广。
整体解决方案而非单一工具，更贴近于业务场景使用
传统BI停留在内部报表与可视化工具层面，难以整合全量大数据，尤其缺乏分析模板、分析场景与指标体系，实现的价值有限。
智能分析会根据企业数据应用基础的不同，提供相应阶段的解决方案，具备灵活适配性及强大的可延展性，既能满足当前所需，更能帮助规划并落地面向未来的数据化赋能路径；同时面向业务场景，提供与业务紧密结合的分析模型，并将行业专家的优秀经验固化到系统，持续接收反馈并改进，从而打造出最佳数据分析实践。
AI智能应用，跨越数据与决策的鸿沟
传统BI难以有效指导下一步决策，停留在历史业务的汇总统计，无法对业务实时快速反应，无法对未来进行业务预测。
智能分析可以基于数据分析结果作出预测、诊断、建议等行为，从而引导企业作出智能决策，形成完整的数据闭环。并且，智能分析中的预测不同于一些借助统计学技术的预测，而是基于机器学习等AI技术，将能够输出更高效且更高精度的预测结果，并极大释放企业生产力。
那么，零售和智能分析在这一全新阶段将怎样有机融合？为了更好地解答大家的疑问，帮助零售企业梳理零售智能分析的演进规律，并提供快速落地的建议指导，观远数据集结了内部众多优秀零售数据分析专家共同制作发布了这份《零售行业智能数据分析白皮书》。
该书作者平均具有十年以上零售大数据分析工作经历，同时他们结合了观远数据与诸多500强零售客户的合作经验，将在这份白皮书中呈现「从敏捷分析到智能决策的企业数据化赋能路径规划」、「AI+BI智能数据分析知识图谱」、「零售数据分析选型建议」、「观远数据零售全栈式分析图谱」、「零售各细分行业解决方案」等干货分享。
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