对于零售业来说具备流数据分析功能的机器人可以扫描货架，以识别缺货，货架示意图合规性并实时显示执行情况。一些零售业大型超市其库存缺货的人工成本已提高了60％。

这样的结构是对实体企业的收入机会之一

仍然是通过快速补充缺货的方式来减轻销售损失，缺货的货品通常不在远处的仓库中，而在实体店的其他地方，商品的匮乏不仅会使购物者沮丧，错过即时销售并可能留下负面印象，而且还可能因缺货而使竞争对手失去长期业务，实际上经过数据分析师对的零售业的调查显示，零售业收入中超过24％来自首次尝试在当地商店购买产品的消费者。

通过数据分析师对市场的观察及市场销售的情况显示

可以根据市场的实时变化对于实时向公司商品销售团队通知店内合规性（定价，促销和安置等方面提前的部署），通过大数据对市场前期的分析，提前做好季节性变化的工作，由于对于零售业来讲很多的季节性变化需要提前做好准备，这是对数据分析师的重大考验，采用一些特殊的季节性因素的影响可能影响销售和减价的条件，也是非常实用的。数据分析师需要在季节来临之前通过大数据得出的一些企业相关问题，需要提前进行沟通解决这些问题，与供应商以及合作伙伴进行沟通协商，可以带来增量收益，包括数据货币化。

对于实体商店的四面墙内连接的数据和设备正在创造更高的运营和成本效率

试想一下数千家杂货店中的制冷和冰柜单位。不仅有一个大冰箱每个商店（遍布数千个地点）都有几个大型单位，用于存储可能需要保持不同温度的产品，例如农产品，乳制品，熟食店和肉类。温度波动会严重影响产品的保质期，并且店内人员完全不会注意到。

CPDA数据分析师高级分析可以提前通过大数据对商品的问题进行采集汇总

从而分析产品的缺点或者是将要可能发生的一些问题，像上面说到的可能会遇到季节的问题，提前提出问题让零售业实体店采取行动，以确保新鲜度并减少浪费。数据分析师还要构建企业内部的数据基础结构，通过以往企业遇到的问题以及处理方法，构建自身的数据结构框架，框架一旦架设好，之后的很多问题以及当遇到相应的季节或者是外部因素可能造成的影响时，会提前进行预警，做好充分的准备去面对新的问题，采用当今数据分析工具的新技术可以自动将通知发送给店内员工，例如他们根据特定的业务规则（考虑温度波动对产品生命周期的影响）在一夜之间失去了特定乳制品的半天生命。该建议可以简单地指示商店助理降低当天价格或采取其他措施来保护新鲜度和质量。