Intetix Foundation（英明泰思基金會）由從事數據科學、非營利組織和公共政策研究的中國學者發起成立，致力于通過數據科學改善人類社會和自然環境。通過聯絡、動員中美最頂尖的數據科學家和社會科學家，以及分布在全球的志愿者，我們創造性地踐行著我們的使命：為美好生活洞見數據價值。
“對沃爾瑪最重要的是它的規模。消費群的規模、產品的規模、以及技術的規模。”“我們渴望洞見世界上每一個產品，我們渴望了解世界上每一個人。我們希望能夠通過交易將產品與用戶連接。”
沃爾瑪的2013年全球電子商務公司首席執行官從收入方面講，2014年沃爾瑪是世界上最大的零售商。沃爾瑪每天從美國4300家分店獲得將近3600萬美元營業額，同時雇員近200萬人。沃爾瑪在大數據還未在行業流行前就開始利用大數據分析。2012年，沃爾瑪采取行動將實驗性的10個節點Hadoop集群擴展到250節點組成的Hadoop集群。Hadoop集群遷移的主要目的是把10個不同的網站整合到一個網站,這樣所有生成的非結構化數據將被收集到一個新的Hadoop集群。自那時以來，沃爾瑪為了能夠提供卓越用戶體驗，而在提供一流電子商務技術和在大數據分析路上加速向前。沃爾瑪收購了一個新創辦的小公司Inkiru來提高其大數據性能，Inkiru的總部位于加州的帕洛奧圖。Inkiru在有針對性的市場營銷、銷售和反欺詐等方面崗位沃爾瑪提供幫助。Inkiru的預測技術平臺從不同來源獲取數據,并通過數據分析幫助沃爾瑪提高個性化。Inkiru的預測分析平臺整合機器學習技術從而自動提高算法的準確性并且可以與各種外部和內部集成的數據源整合。沃爾瑪如何利用大數據?
沃爾瑪有一個龐大的大數據的生態系統。沃爾瑪的大數據的生態系統每天處理數TB級的新數據和PB級的歷史數據。其分析涵蓋了數以百萬計的產品數據和從不同的來源的的數億客戶。沃爾瑪的分析系統每天分析接近1億關鍵詞從而優化每個關鍵字的對應搜索結果。
沃爾瑪改變了導致重復銷售的決策，這帶來了10%至15%在線銷售的明顯漲幅，增加收入為10億美元。大數據分析人員通過分析運用大數據改變這個零售巨頭的點在上午策略前后的銷售量，可以看出這些改變的價值。沃爾瑪第一個利用Hadoop數據的應用節省捕手——只要周邊競爭對手降低了客戶已經購買的產品的價格，該應用程序就會提醒客戶。然后這個應用程序會向客戶發送一個禮券補償差價。
eReceipts應用程序為客戶提供購買的電子副本。
Hadoop一個在沃爾瑪的地圖應用程序利用Hadoop來維護全球1000多家沃爾瑪商店的最新地圖。這些地圖能夠給出沃爾瑪商店里一小塊肥皂的精確位置。沃爾瑪如何追蹤用戶？
“我們整合數據的能力是無可媲美的。”沃爾瑪使用數據挖掘來發現銷售數據的模式。數據挖掘可以幫助沃爾瑪找到模式，該模式基于哪些產品需要一起購買或者購買特殊商品前需要購買某一產品的信息，向用戶提供商品推薦。在沃爾瑪，有效的數據挖掘增加了客戶的轉化率。
下面是一個有效的數據挖掘技術的典型案例：沃爾瑪通過關聯規則學習,發現草莓果的銷售量在颶風之前增長了7倍。沃爾瑪通過數據挖掘確認颶風和草莓果之間的聯系,使得它所有的草莓果在颶風前簽出。 沃爾瑪單獨地跟蹤每個消費者。沃爾瑪擁有詳盡的將近1.45億美國客戶數據，大約是美國成年人的60%數據。沃爾瑪通過店內WiFi收集關于客戶購買的物品、他們住的地方，他們喜歡的產品等信息。沃爾瑪實驗室的大數據團隊分析用戶在Walmart.com的點擊行為，消費者在店內和線上購買的物品,推特上的趨勢,當地的活動（如舊金山巨人隊贏得世界大賽）,當地天氣偏差如何影響購買模式,等等。所有的活動都是在由大數據算法捕獲和分析從而識別有意義的大數據洞察力，而這可幫助數百萬客戶享受個性化的購物體驗。
沃爾瑪如何真正提高銷售量？
1推出新產品沃爾瑪正利用社交媒體數據來發現熱門產品,如此這些熱門產品就可被引入到世界各地的沃爾瑪商店。例如,沃爾瑪通過分析社交媒體數據發現了熱搜詞“蛋糕棒棒糖”。沃爾瑪迅速反應，于是蛋糕棒棒糖在各個商店上架。2更佳預測分析技術基于數據分析， 沃爾瑪最近修改了其產品送貨政策。沃爾瑪利用預測分析，提高了在線訂單免費送貨的最低金額。最新的沃爾瑪送貨政策將面運費的最低金額從45美元調高到50美元，但同時增加了幾個新產品以提高顧客購物體驗。
3個性化定制建議 該行為與谷歌相似，只是谷歌通過跟蹤用戶瀏覽行為來量身定制廣告,而沃爾瑪基于用戶購買歷史，通過大數據算法分析用戶信用卡購買行為從而向其客戶提供專業建議。沃爾瑪的大數據分析解決方案
社交媒體大數據解決方案
社交媒體的數據是非結構化的，非正式的，一般不符合語法的。分析和挖掘數PB的社交媒體數據從而找到重要因素,然后將其映射到有意義的沃爾瑪產品是一個艱巨的任務。社交媒體數據驅動的決策和技術比在沃爾瑪異常更加常規。大部分驅動決策的沃爾瑪的數據是基于社交媒體——Facebook、Pinterest、Twitter、LinkedIn等等。沃爾瑪實驗室利用社交媒體分析從而產生零售相關的大數據見解。 沃爾瑪推出社交媒體眾包競賽,該比賽幫助企業家的產品上架。該比賽吸引了超過5000個條目并在美國獲得100萬多張選票。任何人都能參與并幫助他們的產品與數百萬客戶相遇。最好的產品被宣布為贏家并且可以在沃爾瑪商店賣給數百萬客戶。
阿倫 普拉塞斯WalmartLabs首席工程師“社交媒體分析都是從社交渠道挖掘零售相關的隱藏信息,對我們來說是非常驚險和興奮的任務。當我們的團隊在黑色星期五（11月22日）花了一天狂熱追隨社交零售熱潮時,我們知道世界上沒有一定規律可言。”
社交基因組（Kosmix的語音網頁平臺）
“只有征服多倍挑戰后，我們才能得到有意義的推薦...。我們的社交媒體分析項目運營在600億個社交文檔上的可查找索引,幫助沃爾瑪的商家實時監控情緒和流行熱點,或調查過去的趨勢。該項目還可以看到社會情緒和社會熱點水平的地理差異。項目也有一些工具能幫助產生關聯性,如在walmart.com上的婚姻搜索趨勢,在我們的實體店銷售趨勢和一個地方的社會熱點趨勢。將這些分析結果結合那么這些工具就提供了強有力的社會洞察力。”
沃爾瑪的Shopycat-Gift推薦引擎
沃爾瑪利用預測分析技術的庫存管理
德勤的調查發現,受移動端影響的線下銷售額預計在2016年底達到7000億美元。為得到它的移動端戰略，沃爾瑪利用大數據的力量驅動工具和服務的發展。超過一半的沃爾瑪的客戶使用智能手機,其中35%的消費者是成人，接近3/4的總體客戶基礎是成人。移動電話客戶對沃爾瑪是極其重要的,因為智能手機消費者大多出行且出行移動消費比店內消費多77%。因此,手機用戶購買量每年占沃爾瑪銷售量的1/3,在節假日的時候大約占40%。
沃爾瑪移動和數碼高級副總裁托馬斯“電子商務與移動購買密切相關。全球最大的零售商將使用大數據來提升消費者購物體驗。”他還補充說:“我們的移動戰略既簡單又大膽。我們希望移動工具成為不可或缺的幫手，當他們在我們店內或者線上購物時。這種方式零售為應對未來競爭將提高用戶個性化體驗,這一切會發生在手中的小屏幕上。”沃爾瑪利用大數據分析技術提高它們移動應用的預測能力。通過分析客戶和其他客戶每周購買數據，手機應用程序生成一個購物清單。沃爾瑪的移動應用程序由可告訴用戶想購買商品的位置的購物清單組成,并且該應用可通過,幫助他們通過提供Walmart.com上類似產品的折扣推動用戶購買。沃爾瑪的另一種利用大數據分析力量的方式是實時分析——當客戶進入沃爾瑪商店。沃爾瑪移動應用的地理圍欄功能無論何時都能感知用戶是否進入美國沃爾瑪商店。這個應用程序要求用戶進入“商店模式”。移動應用商店模式幫助用戶掃描特別折扣的量化寬松政策法規和提供他們想買的產品。沃爾瑪如何應對大數據技術危機？
沃爾瑪大數據每天以驚人速度增長而大數據人才的缺乏成為沃爾瑪數據分析的主要障礙。在有限具有大數據技術的人員情況下，沃爾瑪正在采取所有必要的措施來克服這一挑戰使得它沒有落后于其競爭對手。每當一個新團隊成員加入沃爾瑪實驗室的分析團隊,他/她必須參加分析旋轉程序。該項目的候選人必須與各個部門人員進行溝通從而了解整個公司如何利用大數據分析技術。
沃爾瑪正處于一個艱難時刻，難于找到有分析前沿應用程序經驗的專業人士和能夠利用像Python和R編程語言構建機器學習模型的數據科學家。沃爾瑪為其招聘活動使用# lovedata標簽來提高不斷壯大的阿肯色州本頓維爾數據科學界知名度。沃爾瑪技術部門高級招聘人員 曼達·塞克爾“人力資源供給和需求之間的鴻溝總是存在,特別是在新興技術方面。“在每天有超過40PB數據可供分析的沃爾瑪，他認為對于數據科學及數據分析人才需求前所未有。沃爾瑪零售業的成功是天時，地利，人和。在大數據分析的顯著幫助下，沃爾瑪將繼續攀爬零售業高峰。沃爾瑪努力解決大數據技術人才短缺的問題。2014年，沃爾瑪舉辦了一場Kaggle競賽，將特定商店的歷史銷售數據和相關的促銷活動等信息提供給參加的專業人士，讓他們建造模型來顯示這些促銷對超市各區域的影響。競賽結果幫助沃爾瑪找到了技術能力卓越的分析人才。
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