西尔斯是一家来自美国的大型零售商，多年来一直是真正的大数据先驱。他们通过实践学习、犯错误并取得成功。它目前运营着一个非常大型的 Hadoop 企业部署。

Sears 成立于 1893 年，最初是一家运输和邮购公司。2005年，它被凯马特收购，但继续以自己的品牌运营。2013年，他们拥有798家门店，收入超过210亿美元。他们是美国第四大百货公司，店内提供数百万种产品。他们拥有超过 1 亿客户的数据，他们对这些数据进行分析，为客户提供实时、相关的优惠。他们深入大数据，结合海量数据，成为实时数字化企业。

西尔斯在大数据方面走在时代和竞争对手的前面。早在 2010 年，他们就已经拥有了一个 10 个节点的 Hadoop 集群，而沃尔玛直到 2012 年才达到这个水平。如今，Sears 拥有一个包含 300 个节点的 Hadoop 集群，其中填充了超过2 PB 的结构客户交易数据、销售数据和供应链数据。他们过去将数据存储在许多地点的孤岛中，但现在他们的目标是将所有数据集中到一个地方，以实现有关客户的单点事实。但这还不是全部。西尔斯还应用大数据来打击欺诈、跟踪营销活动的有效性、优化（个人）定价、供应链以及促销活动。

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个性化定价
西尔斯结合并混合了大量数据，以帮助近乎 国家电子邮件列表 实时地设定（个人）价格。使用价格弹性算法对来自产品信息、当地经济状况、竞争对手价格等的数据进行组合和分析，使西尔斯能够在正确的时间和地点通过定制优惠券找到正确产品的最佳价格。这些优惠券会发放给忠实的购物者，必要时也可用于转移库存。就在几年前，这仍然是一个梦想的场景，因为由于遗留系统，西尔斯过去需要长达 8 周的时间才能找到最好的价格，但现在这几乎可以实时完成。

在过去的几年里，西尔斯从全国范围的定价策略转向区域定价策略，现在又转向个人定价策略。顾客收到的优惠券取决于顾客居住的地方、可用产品的数量、需要去的产品以及西尔斯认为顾客会喜欢并因此会购买的产品。

Shop Your Way 奖励忠诚度计划
2011年，西尔斯推出了一项新的忠诚度计划，称为“ Shop your Way Rewards”忠诚度计划。此外，该程序在 Hadoop 上运行，这使他们能够 100% 地利用所收集的数据。这将为某些在线和移动场景带来更好的目标客户。

西尔斯的关键是通过忠诚度计划最大限度地提高多渠道客户参与度。西尔斯控股公司首席技术官 Phil Shelley 博士在接受《福布斯》采访时表示，客户提供个人数据是为了通过正确的渠道与客户进行相关互动。

西尔斯的大数据平台
过去，西尔斯对整个组织内孤岛中的数据使用了各种不同类型的工具。这些遗留系统使西尔斯无法在正确的时间以正确的价格提供正确的产品。西尔斯从大数据的实验和创新开始，就像公司在开始大数据时应该做的那样。他们从在上网本计算机上运行的 Hadoop 集群开始，并从那里开始进行实验。他们已经学会了这是一条艰难的道路，通过反复试验，除其他外，由于他们拥有少数外部大数据专家可以指导他们使用该平台。他们成功地建立了一个存储所有数据的大型集中平台。该平台使用各种（开源）工具，例如 Hive、Pig、Hbase、Solr、Lucene 和 MapReduce。这为他们提供了与客户进行个性化交互以及将其数据用于整个公司的不同应用程序的所有可能性。