对于”大数据”（Big data）研究机构Gartner（Gartner Group公司成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司。它为有需要的技术用户来提供专门的服务。）给出了这样的定义。”大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

零售商（Retailer）是指将商品直接销售给最终消费者的中间商，是相对于生产者和批发商而言的，处于商品流通的最终阶段。 零售商的基本任务是直接为最终消费者服务，它的职能包括购、销、调、存、加工、拆零、分包、传递信息、提供销售服务等。在地点、时间与服务方面，方便消费者购买，它又是联系生产企业、批发商与消费者的桥梁，在分销途径中具有重要作用。而在长久时间催生下的最为传统的商业模式：传统零售（Traditional retailers）。传统零售也在绝大部分时间作为传统零售商的商业模式在运转，传统零售基本都是实体零售，例如超市，百货公司等，是按照的零售的运营模式来划分的，与创新零售相对应。但是随着”大数据”时代的到来，越来越多的传统零售商遇到各种问题和冲击，为了自身的企业发展，原先的传统商业模式也开始力求改变和创新。

在《大数据时代零售业的五项对策》中作者提出：随着互联网技术的发展，推动大数据概念的普及与相应产业的发展，零售商可以采取五项对策：挖掘顾客潜在需求，彻底实施品类管理，重构会员客户关系，小心触摸个性需求，微站打造生活小圈；而在《”大数据”驱动的零售企业商业模式创新探究》中提出顾客价值主张是”大数据”驱动的零售企业商业模式创新的内容，并阐述大数据分析技术驱动的零售企业商业模式创新的运营支撑条件和资源支撑条件，最后为零售企业商业模式创新提供建议。这更加明确了”大数据”所带来的，对于传统零售商的商业模式的冲击和改进，从而带来更有价值的创新。

然而，对于传统零售商来说，一切并不是像人们想象的一样，在《大数据环境下传统零售业商业模式创新发展研究》中，作者指出当前，大数据环境下传统零售业商业模式存在的问题，主要体现在数据基础严重不足，缺少良好的团队来进行数据分析工作，大数据储存与管理面临安全问题等方面。

我们不得不承认的是，大数据对于零售商的冲击，远不止我们所知道的这些，这些冲击不单单只是简单的负面影响，同样存在的还有许多的正面的内在的变化，在《大数据#8212;为零售商扭转乾坤》中，作者跟多的是放眼于目前零售事业的不良趋势，相反的，精明的零售商将大数据分析、全渠道战略和持续创新融会贯通，来实现自身的蓬勃发展。这也是我为什么要研究这一课题的，最主要的原因。大数据的对于传统零售商来说，在早起看来是一次巨大的挑战，而如何化被动为主动，在看似冲击中寻找到自己所需要的部分，与自己原先的行业结构相互结合，从而做出新的商业模式的创新。