對於零售商來說，大資料是一把雙刃劍。這些公司正在努力探索全方位的市場競爭，因為他們試圖抵禦像亞馬遜公司這樣的行業巨頭，一些公司正在將大量資源部署到開發自己的大資料解決方案中，以試圖與零售巨頭進行競爭。
零售商面臨的乙個問題是他們需要內部構建還是應該將其外包給**商。
隨著軟體即服務(saas)模式的普及，在企業環境中部署新的解決方案變得越來越簡單和快速。這自然會導致行業不斷增長的創新，因為傳統的解決方案在短短幾個星期內就容易被更新穎，更有效的解決方案所替代。
同時，大型零售商希望在公司內部開發解決方案的願望，就像亞馬遜在內部技術上投入大量資金，自己開發很多產品。然而，重要的是要意識到，並不是所有的產品和解決方案都可以或應該在內部建設。零售商應將基礎設施視為資料平台，**商以同樣的方式進行創新，mac和android平台允許個別開發人員通過應用程式進行創新。
人們相信，雲計算演算法將在未來幾年成為最常見的saas應用程式。把演算法作為「核心競爭力」並將其發展侷限於內部團隊的零售商，只會扼殺技術創新，從長遠來後將會落後。在這裡列出其原因。
成本
偉大的演算法解決方案需要核心人才。這些人才的競爭是十分激烈的，特別是資料科學。資料科學家通常具有電腦科學，統計學或數學方面的博士學位，其薪資超過15萬美元。
通過簡單的數學計算表明，乙個由20位資料科學家和工程師的團隊可以將會讓零售商每年花費400萬美元的費用。而這只是招聘人才的費用，並沒有包括來支援解決方案開發的任何基礎設施的投資。相比之下，典型的saas解決方案每年的**將低於100萬美元(這可能是絕對的上限，傳統的費用將低於50萬美元)。通過與**商合作，零售商可以節省大量的成本。
快速上市和靈活性
對於任何技術初創企業來說，快速推出市場是確定整體成功的關鍵。這包括內部技術的發展。從專案開始到啟動，成功建立乙個大資料解決方案可能需要2-3年的時間。雖然需要立即獲得解決方案是乙個亟待解決的問題，但技術的生命週期並不能繞過。兩年的等待時間可能會造成一兩個問題：公司新開發的解決方案在啟動時幾乎已經過時，或者試圖領先於快速發展的技術環境，陷入無休止的重新設計週期中。
同時，隨著基於雲計算的saas模式的廣泛應用，第三方解決方案的整合和部署速度從未如此快速。有些可以在短短的20天內整合和部署，這意味著尖端技術不斷改進(演算法在世界上最大的零售商不斷優化和調整)，快速滿足即時需求。更重要的是，第三方**商還提供了內部構建系統不具備的靈活性。刪除和替換第三方saas解決方案非常簡單，而不用擔心昂貴的成本和內部鬥爭。
創新
技術和演算法的進步非常快。縱觀歷史，競爭在創新中起著至關重要的作用。saas模型使其既易於部署又易於更換解決方案。因此，**商正在不斷創新，並面臨改進的壓力。當擁有內部團隊，這個選擇已經做出，因此沒有競爭。一旦構建和部署解決方案，團隊的目標就是維護和改進解決方案。但人們絕對不會知道內部團隊的解決方案是否具有市場競爭力。
通過與第三方saas**商合作，零售商能夠在短時間內評估和部署許多尖端解決方案，同時投資更少。許多其他零售商都在使用這些解決方案，**商經過不斷的審查，得到客戶的創新和改進。試圖在內部構建這些解決方案不僅成本高昂而且進度緩慢，而且最重要的是限制創新，從而使企業的業務從長遠來看並不那麼靈活。
這並不意味著零售商應該將所有技術完全外包給**商。當人們在大資料的背景下談論技術時，它們指的是儲存和處理資料的基礎設施，以及解釋資料和做出**的演算法。基礎架構包括以安全，隱私保護的方式儲存全方位的客戶資料，如購買的優惠券，並使支援應用程式可訪問該資料。
演算法是基礎設施之上的有效應用，利用資料來進行需求**，流失**，動態定價或產品個性化和定位。它們建立在資料基礎之上，與作業系統之上的應用程式相同。因此，零售商必須投入內部資源和大量時間來建立安全，高效和可擴充套件的基礎架構。
具有外部api和安全性(敏感資料加密)的正確基礎設施將使企業能夠利用**商的尖端技術，不斷創新。這將使企業將注意力和專業知識集中在核心業務功能上，而不是試圖成為無關領域的專家。對於任何企業來說，資金，時間和研發能力都是有限的。成功的企業知道如何將這些資源放在正確的地方來獲得成功。
harris
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