銷售商品曾經很簡單：能夠賺取最大利潤的零售商往往對消費者的購買趨勢能夠最快做出反應。因此盡管銷售過程也許并不容易，但是銷售數據卻能輕易獲得。不過自從所有零售商都開始采取相同的手段，由于他們互相爭搶的消費人群相同，利潤也就不再那么容易賺取了。
大數據正在逐步改變這種現象，促進零售業的發展。如今的零售商都會在搶購熱潮來臨之前（例如最近的電視游戲熱潮），使用大數據來預測趨勢和判斷庫存量。
這類大數據既包括對零售商內部銷售數據的統計，也包括對其他外部數據的統計，例如社交媒體反饋數據、網頁瀏覽模式數據、電影發布數據和廣告購買趨勢數據。
隨后，零售商就可以利用這些數據來創建預測趨勢的模型，例如對消費者購買方式和地點進行預測，從而能夠調整庫存量，滿足消費者的需求。此外，零售商還能夠與早期消費者保持聯系，為他們提供個性化的實時服務。大數據對消費者購買決定以及零售商反應速度造成的影響，能夠幫助零售商提高利潤，取得競爭優勢。
當然有機遇也就會有挑戰。大數據與使用案例建立聯系，為非結構化數據尋找新來源，收集所有數據進行分析，所有這些都是具有挑戰性的。但是如果服務供應商和系統集成商能夠將技術投資與業務需求有效結合，那么這些挑戰也就迎刃而解。
零售商使用大數據的案例
一家連鎖酒店集團發現每當附近機場取消航班時，就會有成千上萬的滯留旅客需要尋找一個遮風擋雨的落腳點。因此該集團立刻收集了可以免費獲取的天氣和航班取消數據，結合數據來預測天氣和旅行條件，從而確定消費者需求。隨后該集團在搜索引擎上發布了特定酒店的廣告，這樣潛在的客人就可以通過手機直接與酒店聯系。采用了這種方法以后，該集團的預訂率提高了10%。
音樂出版和發行商EMI公司利用大數據來判斷和預測消費者需求。該公司通過內部和外部數據來源，以及購買獲得的音樂媒體流動網站等能體現聽歌模式的數據信息，對社交媒體上的消費者需求進行了追蹤。根據人口統計等手段對數據進行分析之后，EMI公司能夠了解消費者的需求方向，進而發布能夠吸引消費者的精確廣告。
作為全球最大零售商之一，沃爾瑪利用大數據來追蹤和分析每日成千上萬筆交易、庫存水平和同行業競爭對手的活動。通過這種做法，沃爾瑪能夠對實時的市場變化自動做出反應，比如在需求量下降時降低商品價格。沃爾瑪還意識到對市場的反應速度越快，能夠賺取的收益也就越大。
因此，對能夠生成大量度量指標的零售業來說，大數據為賺取利潤提供了巨大的便利。然而由于零售業的利潤可多可少，競爭也很激烈，這也使大數據成為零售商們賺取利潤的首要選擇，甚至是保本選擇。
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