四大案例告诉你，如何用数据打破“新零售困局”

研讨会上，张扬从不同角度分析了当前新零售行业在非结构化数据管理方面的需求：

数据资产管理方面：需要实现分支机构、渠道商以及经销商的各类文档、图片等文件跨地域、跨时间、跨部门、跨组织统一管理。

数据安全方面：需要有明确的审批路径和流程，确保各保密等级文件的安全流转。

内容自动识别方面：需要支持基于关键词、语义、图片内容的知识智能搜索；并且对于涉政（如新疆棉、中国地图）敏感内容的安全过滤。

知识运营方面：需要面向消费者的营销素材与面向渠道和终端销售的培训素材都能复用。

毫无疑问，新零售的本质是对人、货、场的重构、升级及推动零售业实现数据化、在线化、智能化、融合化。那么，针对新零售行业在非结构化数据管理方面的难题，要如何应对呢？

会上，爱数售前总监林星亮介绍：“基于爱数AnyShare打造的非结构化数据中台，不仅打通“人货场”业务系统数据，赋能新零售营销和运营，而且达到外增效内降本的效果，加速新零售数字化转型。”

不仅如此，林总还从几个典型的行业案例，全方面展示非结构化数据中台助力新零售行业以数据赋能业务的真实效果：

会议最后，爱数产品运营总监宁静，也从AnyShare产品角度进行介绍：“智能内容管理平台以现代化体系架构、云原生架构以及内容数据飞轮架构等革新技术赋能新零售；以用户为中心，用数据优化供应链，实现线上线下全渠道可视化、科学运营。”

不仅如此，随着新零售行业知识管理系统朝着智能化、个性化的方向演进，宁总在会上隆重推出了KnowledgeCenter，一款具有认知智能的知识管理产品。基于AI的知识发现和个性化推荐，为新零售行业数字化营销提供知识管理基座。