数字化转型，这一步是关键！

在技术越来越精进的今天，数字化是零售转型的方向。零售时代从传统强依赖人的关系到通过数字化进行管控，如今的数字化进程是包含前、中、后台的，零售企业的各个环节中都存在着不同程度的数字化变革。而在数字化建设中数据资产的沉淀与管理是非常重要的，数据闭环与资产应用是真正体现数字化价值的地方。

企业需要有将数据作为资产的认识与思考。数据资产已经成为企业发展的核心竞争力。很多零售企业在业务上“拍脑袋”，难以建立起标准化的业务流程，数字化程度停留在浅层次的自动化层面，原因之一就是数据资产还没有建立起来。

数字化基础设施建设成为企业能够获取到各类数据的先决条件。从线上线下一体化角度而言，可以通过多种途径去获取数据信息，通过唯一识别的ID将数据进行清洗整理，获取到更有价值的消费轨迹。在这个过程中，更多的难点集中在线下数据的搜集上，因此零售企业通过智能摄像头、WiFi探针等设施的铺设是在基础设施的层面上为企业数据资产的累积打好基础基石。

分散的数据是需要整合治理的。不同业务系统、不同组织的数据不能各自为政，需要有统一的中台管控。很多高管疲于在不同的业务系统中查看不同的业务数据，却忽视了数据之间的联系，一直停留在单一层面上数据思考，难以得到更多的数据价值。因此，数据中台的建立非常有必要。

有数据不代表企业就已经拥有了数据资产。资产是有价值的，只能看而不会用的数据集合对企业而言并无利处，因此，对零售数据资产的应用应当是多维度的，其中最为核心的思维是用户导向。零售的目的是服务好用户，提升体验，从而获得更多的业绩销售。那么对数据的分析更多将会是从用户出发，围绕用户串联起数据价值。

从资产的层面上，数据安全问题毋庸置疑需要被提上日程。数据泄露给企业带来的损害是巨大的，这点我们可以从Facebook等企业之前频发的数据安全问题中窥见一二。我们在进行数据应用时，同时也要考虑到数据脱敏与隐私保护等多方面问题。这其实包含了商业逻辑上对数据敏感性的重视，对用户隐私的尊重，也包含了对技术能力上对数据的脱敏处理和安全保护能力的要求。

数据资产的沉淀与应用，提升数据能力，最终是能反哺到业务上的。数据分析的本身是带着问题的，并不是简单将数据统计的结果呈现即可，而是需要通过分析去发现问题的根源，帮助找到解决问题的方案。数据分析的结果最终是用于决策与辅助与指导业务变革的，数据分析的结果让企业了解现状与期望的差距，并且找出让业务朝着更为科学的有据可循的方向去发展。