例如超市、百货商店和电子零售商等零售业务，其交易历史和销售收据可以根据业务规模产生大量数据。这些信息行为企业分析销售提供了巨大的机会。但是，有价值的见解不仅仅基于数量。
集成成功的商业智能解决方案可以帮助零售组织通过解决目前的问题，并从大量数据中提取基本信息。它为诸如销售产品的数量，购买产品的客户类型，销售产品的商店，以及具体时间等问题提供了明确的答案。
这些是零售企业改善决策过程所需的关键答案。数据趋势展示了企业的优势、劣势和机遇。例如，人们可以知道他们何时获得*的销售额和时间。这样，他们确保特定商店有足够的商品来满足需求。数据还指出了表现不佳的领域，允许企业做出重大决策来纠正问题，并找出潜在的机会。
也就是说，商业智能或大数据的真正价值不仅仅基于个人解决问题的能力，它具有汇聚来自多个系统和来源的数据的能力，以便用户可以从可用信息中获得更多信息。
与以往一样，大数据和商业智能正在帮助合并零售店中的业务系统，以提高运营效率，同时提供更高的利润。商业智能和大数据使运营经理可以对操作进行详细的总结，从而消除任何瓶颈，并提高效率。
实时信息的获取也使得财务经理能够利用更大的背景来处理传统上狭隘的利润空间，以确保他们从库存投资中获得*收益。
由于所有这些流程都发生在云端而不是传统的书籍和硬盘驱动器上，因此硬件和维护成本会降低。企业还可以以更低的成本将云计算集成到当前系统中。
了解最有利可图的消费者是零售商业智能和大数据的关键概念。销售分析允许企业通过了解最忠诚的消费者是谁来增加他们的利润率，并制定方法来保持他们的利益。实现还可以让企业围绕洞察创建定义独特的机会。
通过访问实时的消费者需求模式信息，企业可以准确地将他们的库存与他们的订单相匹配，从而使客户满意。消费者分析还可以帮助预测季节性峰值和趋势。通过这种方式，零售商可以始终利用正确的库存水平来满足他们的需求。
此外，寻找和收购新客户所产生的成本远远高于维持现有客户的成本。因此，零售商更关注数据对这些人的评价。