1.尚未將大數(shù)據(jù)分析上升到戰(zhàn)略的層面

　　不少零售企業(yè)的數(shù)據(jù)雖然累計了許多，但還是默默的沉睡在服務器上，管理層的的各種決策還是依靠個人經驗主義的“拍腦袋”。說領導不重視其實是個老生常談的問題，造成這樣的局面主要是之前零售企業(yè)極速擴張對于數(shù)據(jù)的“內功”的投入不足，同時領導者對于數(shù)據(jù)的認知水平也參差不齊。

　　這其實也無可厚非，領導者對于大數(shù)據(jù)所帶來的將信將疑，不在數(shù)據(jù)上投入就看不到價值，不產生價值就不會有投入，這時候就需要領導者的遠見卓識的能力和魄力，要讓自己掌控和挖掘數(shù)據(jù)的能力成為自己證真正的核心競爭力，真正的能從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價值。
 

 

　　2.零售企業(yè)內部的信息孤島現(xiàn)象嚴重

　　不同的業(yè)務部門運營、產品、生產、財務等等內部均有大量的數(shù)據(jù)產生，但是各個部門都有嚴重的“鐵路警察各管一段”的本位思想和門戶之見，不同業(yè)務部門的數(shù)據(jù)庫各自為政，不愿公開自己的真實數(shù)據(jù)，因而真實數(shù)據(jù)獲取和深度分析難度較大。

　　而打破這種信息孤島的一個重要手段就是協(xié)同文化的建立和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺的構造，只有通過深層次的協(xié)同和聯(lián)合文化的認同，才能實現(xiàn)形和神、標與本、表及里的深層轉型，讓數(shù)據(jù)因分享而產生價值。

　　3.業(yè)務部門不知道大數(shù)據(jù)的價值

　　臺州新零售系統(tǒng)的業(yè)務部門主要任務是自己部門日常的經營，自己有完整并且繁重的操作流程、考核指標、門店管理、人員管理等日常工作，對于大數(shù)據(jù)特別是大數(shù)據(jù)能夠給自己帶來什么樣的價值則認知程度不高，同時加上對于數(shù)據(jù)分析的技術和工具知之甚少，因而很難同時也沒有動力把自己對于本職業(yè)務精深的理解和數(shù)據(jù)分析做緊密的結合，轉化為數(shù)據(jù)分析所需要的種種要求，導致技術團隊、大數(shù)據(jù)團隊很孤立無法深入的理解業(yè)務，只能自己獨立的學習、研究和探究，最終不能高效、快速的把自己所擅長的數(shù)據(jù)分析技術和業(yè)務結兼并產生出對業(yè)務帶來價值。

　　4.數(shù)據(jù)收集平臺構建較晚，數(shù)據(jù)分析程度低

　　不少零售企業(yè)的整體性數(shù)據(jù)收集平臺還不是很太完善，數(shù)據(jù)提取、整合、展示、匯報、跟蹤、可視化、商業(yè)智能BI等程度相對落后，定期的商業(yè)報告也還是通過抓取數(shù)據(jù)倉庫里面的數(shù)據(jù)，組成固定格式的報并表用于簡單分析。

　　即便有的企業(yè)構建了自己的數(shù)據(jù)平臺，雖然能夠實時的呈現(xiàn)業(yè)務實際，也只是停留在報表提供上，數(shù)據(jù)分析程度低、預測分析、相關性分析、決策建議、建模分析、情景模擬等實時化、智能化、自動化的最終決策還幾乎沒有起步。
 

 

　　5.數(shù)據(jù)很多，能用的很少

　　零售企業(yè)雖然積攢的大量的原始數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)的質量還有待考證，也即是很多數(shù)據(jù)沒有按照數(shù)據(jù)分析的要求而設定搜集，數(shù)據(jù)在產生的過程中會有各種各樣的錯誤、紕漏、作假等現(xiàn)象，而大數(shù)據(jù)的價值很大程度上取決模型所用數(shù)據(jù)的質量，即所謂的“垃圾進，垃圾出”。

　　所以，數(shù)據(jù)的預處理也即是數(shù)據(jù)的合并、清理、轉換、簡化等步驟必不可少，而同時“養(yǎng)數(shù)據(jù)”的意識要樹立。阿里針對其數(shù)據(jù)有著名的兩個循環(huán)理論：一個循環(huán)是在怎么用數(shù)據(jù)，一個循環(huán)是怎樣養(yǎng)數(shù)據(jù)，怎么改善數(shù)據(jù)，兩個循環(huán)不斷的走動，不斷的進步，所以數(shù)據(jù)是養(yǎng)出來、練出來、整理出來的。

　　6.數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才的匱乏

　　數(shù)據(jù)分析人才的匱乏也是制約零售企業(yè)挖掘大數(shù)據(jù)價值的主要障礙之一。該類人才是具有把數(shù)據(jù)轉化為零售企業(yè)決策所用信息的專業(yè)人士，他們是“跨界”的，不僅要有數(shù)學、統(tǒng)計學、人工智能領域的專業(yè)技能，更需要在零售商業(yè)領域如銷售、市場、供應鏈、物流等領域的專業(yè)知識，這樣才能夠把不同的學科給整合在一起。

　　而零售企業(yè)現(xiàn)有的人才往往都是來自于單一背景，對于企業(yè)的業(yè)務很熟悉，但對于數(shù)據(jù)則意識不強；而臺州社區(qū)o2o平臺新零售創(chuàng)業(yè)的四個起點，則是對于單純數(shù)學背景的人才，又對企業(yè)的業(yè)務熟悉程度不足，而且對于不少零售企業(yè)組建龐大的數(shù)據(jù)分析團隊、雇傭大量數(shù)據(jù)分析人才則又負擔重重，因此在初期使用外部第三方的專業(yè)力量也是比較現(xiàn)實的選擇。