据思科发布的《2012年视觉网络指数(VNI)》猜测，在2016年，将有近190亿的网络衔接投入运营——地球上均匀每个人就有约2.5个衔接——而在2011年这个数量仅为103亿。这并不新鲜，移动设备的日益遍及，特别是智能手机和平板电脑，推动了这个数字出现爆破性增加。数十亿的移动设备发生了无穷的数据量。据猜测，三年内全球IP流量将达1.3泽字节(1泽字节=1,099,511,627,776千兆字节)。无论是根据何种界说，这都能够被视为大数据。

可是，Brian Lent以为，许多零售商并未预备办理这个由移动设备遍及导致的信息爆破状况。  Lent 是一家为移动职业供给猜测剖析商品的供货商的一起创始人兼首席技能官。在2004年创立Medio之前，Lent担任Amazon.com的信息技能总监，还建立了其他三个由风险投资撑持的草创公司。

Lent 在一次电话访谈中通知InformationWeek，若是没有实时剖析技能和数据科学家，那么大数据仅是一个沾满尘土的数据存储仓库。“你能有功率地搜集和存储许多数据，”他说到，“可是若是你不知道怎么使用、怎么剖析这些数据，并将它们用于运营，那么你就无法得到其真实价值。”

零售商需要开发猜测模型，然后辨认移动客户，并从他们身上赚到钱；还需要拟定有用的促销和激励机制，来留住客户及削减丢失。Lent如是说到。他赞同数据是21世纪的石油这一盛行说法。他表明，“它是我这几十年得以生计和呼吸的一个前提条件，我不以为有哪个职业能比移动职业十分好地作为这个现实的缩影。”

一起，由于移动购物正变成电子商务的下一个革新，因而零售商们有必要专心于搜集和剖析一组有价值的新数据。“比方Hadoop一类，显然是对于大数据环境的技能，是至关重要的，”他说到，“在咱们的事例中，它是具有猜测剖析技能的实时组件——这使得大数据是可操作的。”

他还指出，零售商大概采纳几个过程来完成这一点，比方描绘包含Android、iOS以及HTML 5应用程序在内的移动东西，来搜集丰厚的数据。

“在我的职业生涯中，我所学到的最有价值的经验教训之一是，若是你没有记载每一次点击和每一个事情，那么你就无法重塑那些信息。”Lent说到，“因而，你要保证个人具有一个十分全部的方法，来为应用程序装备一个简略的SDK，然后记载数据，而且将其置于一个大数据结构。”

他指出，一套正确的猜测模型能够协助零售商们留住顾客，这其中有有些是经过让他们发布关联的广告、优惠和促销来完成的。“以平衡的方法做到这一点的仅有方法，即是凭仗咱们所说的闭环优化，这意味着，当用户点击移动应用程序，然后数据被记载时，咱们会发生一个引荐。”

客户信息和猜测剖析技能仅是数据科学体会的三分之二，Lent如是说到。第三个组成有些是人类教授。“咱们将他们称为这个职业的‘粉色独角兽’。他们是数据科学家、猜测剖析科学家。他们在特定的职业，比方零售业中，需要不断选用新技能，以及为那个职业调整剖析技能。”

Lent看到大数据变得更像是一个推广事物，而不仅是一个技能性问题，它落在一个公司的首席推广官，而非首席信息官的职权范围内。

“首席推广官将花费更多在IT上，这是由于在市场推广范畴，首席推广官带动了许多对大数据的需要。”他说到。