为什么“小规模可行数据”是下一个大数据趋势

公司正在寻找一种更好的方法来应对日益复杂的业务往来。他们发现的是，通过移动设备传递的清晰，高影响力的指令可帮助他们最大化人力资本并减轻损失。

多年来，组织 一直在寻求从大数据中获取见解。但是，以这种方式整理和关联大量信息需要花费大量时间，特别是考虑到信息收集的速度。到获得有价值的见解时，对它们做任何事情的机会可能已经过去。这就是为什么我们开始看到公司（尤其是零售商）采用技术解决方案的原因，这些解决方案可以在工作流中自然地提取和分发“可操作的小数据”，一直到运营边缘。

全渠道产品的快速扩展要求战略业务计划和敏捷问题解决。当前的完成率要求商店和供应链合作伙伴之间进行极端的协调。员工还需要就下一步的最佳步骤提供实时指导，无论是在商店后面拆开新库存，重新上架货架，拣货还是交付订单。但是，只有零售商能够看到，分析并（最重要的是）根据其当前运营中发生的事情采取行动，这些事情才有可能实现。

如此众多的零售商正在投资技术以提高运营可视性，这真是太神奇了。射频识别（RFID），蓝牙®传感器和智能自动化将成为那些希望在后COVID世界中维持按需全渠道模型的人的赌注。但是，对于这些技术所感测和分析的所有数据而言，实际上要获得投资回报（ROI）的唯一方法是，如果您确实对其进行了处理。

结束“感觉-分析-行动”循环：后端系统更改使一线员工（和您的企业）受益最大

零售商店的员工大声告诉我们，他们工作中最令人沮丧的部分是要么不知道如何完成某些任务，要么不知道如何高效地完成任务。

考虑到零售商店中移动设备使用的增加，有些人可能会发现这很有趣。实际上，接受Zebra最新全球购物者调查调查的大多数零售业高管，合伙人和客户都夸耀“移动设备发挥了所有作用” –我们知道它们确实如此。配备掌上电脑或平板电脑的员工可以更轻松地查询价格，帮助查找产品并回答客户问题。但是，仅凭设备本身就无法更轻松地主动管理货架库存，改善销售或预期客户的需求。既在后端又在前端运行的软件使这些设备如此强大和有价值。

例如，说明性分析解决方案可以汇总通过边缘移动设备，扫描仪，智能自动化，相机，RFID系统等收集的所有数据，然后使用人工智能（AI）和机器学习（ML）对其进行处理，以回答您遇到的每个问题可能有关于：

怎么了。

为什么发生。

它花了你多少钱。

该怎么做。

谁应该做。
 

然后，它与实时任务管理应用程序一起，可以将可操作的小数据推送到正确的员工的移动设备，以便他们确切地知道在问题升级之前如何解决或缓解该问题。更重要的是，这些软件工具可以清晰，简单，及时地发送分步指导，而不会分散员工向可能站在他们面前寻求帮助的客户提供卓越服务的注意力。反过来，这有助于商店和购物者达到预期的结果。

软件如何激发商店员工和购物者的精神

从任务中消除歧义也有助于提高员工的工作效率和士气，在过去的一年中，这已成为零售商的头等大事，并且很可能在未来几年内仍将如此。

在Zebra的第2卷2021全球购物者研究，零售管理人员证实，他们将在他们的投资人更在未来几年的形式的劳动力管理解决方案和完善的员工体验其他技术。实际上，有81％的公司计划增加他们在规范分析上的支出，以帮助增加每个员工行动的价值以及员工整体的价值。

与2020年初风靡一时的物联网（IoT）相比，这是一个重大的转变。尽管此类技术仍在吸引巨额投资（尽管现在已经受到非接触式购物和智能结账的推动），但过去一年的事件使组织意识到他们的员工对他们的成功至关重要。即使在最具挑战性的情况下，今天的工人也要努力使客户满意。实际上，当他们无法达到期望时，他们会感到失望和沮丧。因此，现在优先考虑软件投资是有道理的。零售业高管，员工和购物者不会在所有事情上保持一致，但他们确实同意一件事：具有技术能力的员工可以提供更好的体验。

移动解决方案与正确的软件，可视性和自动化解决方案相结合，可使人和机器更有效，更自然地通信数据。这改善了实时决策，并确保在零售运营的边缘正确执行所有任务，从而使一线团队能够更主动地应对库存不足，定价错误和其他问题。可能引发客户投诉。简而言之，如果零售商希望向合作伙伴和客户提供他们想要的东西，那就是他们现在需要重点关注的软件：更好的全渠道体验。