在这个科技快速发展的时代，为了研究各种数据之间的关系，以便更快速地作出决策，处理和分析庞大复杂数据的过程变得十分重要。全球的数据量每1.2年就翻1倍。选择大数据应用，可以提高分析效率，减少抽样误差，集中的大数据成为单一的数据源，能为企业消除冗余和差异。大数据处理AIDC的预期产值能够达到每年50亿美元。

因为大数据的发展，零售业的模式正在发生变化。通过重新设计商场、个性化定制、购物APP、会员制、增加支付选项，购物的体验感增强；更小的商店、大型购物场的重新设计、折扣店的兴起反映出商业生态系统的转型；数据收集的激增、个性化提供、购买过程可视化体现了消费者趋于理性消费；点击——支付一体、当天交付、储物柜交付、电商模式让消费者有了更多的选择。这一切都是大数据的功劳。

大数据对于零售业有着十分重要的影响。例如价格与促销的对比，商店的网站开始使用人口普查数据和卫星图像作出战略调整，更科学地去研究消费者线下与线上的购物模式，对于消费者的购物历史记录的研究更易于了解消费的忠诚度，社交媒体对于商家评论的重要性突出，仓储管理最优化，可以预测未来的新产品趋势，优化运输和物流网络，更方便的劳动管理和调度。

当认识到大数据的重要性时，很多企业进行了调整，譬如沃尔玛每小时收集来自100多万个客户交易的数据，Costco记录每个客户的购买记录从而方便商品的问题召回处理，IBM实时监测新产品的动态以应对消费者的需求，温德米尔湖地产公司每年从一亿名司机那里收集数据计算客户到房产的通勤时间等。

除了大数据，另一项也很重要的就是对自动识别与数据采集（AIDC）未来的预测，在结合大数据的作用后，AIDC不仅是数据的采集，更是和大数据这头“猛兽”结合的利器。诸如在读取条码的时候可以直接将数据转换进行分析；水洗标上运用了隐形的二维码保护数据安全；RFID和NFC产品属性和支付；使用图像和视频进行项目识别；传感器测量温度、维护状态等信息；地理定位方便记录顾客位置进行促销活动，在线点击以观测实物等。

《中国自动识别技术》 2015第3期（总第54期）