能够未卜先知是所有决策者梦寐以求的事情，但是现实中绝对没有这么简单的事情。但任何结果到来之前，总会有各种“迹象”出现，通过不断的总结这些迹象，总可以找到一些规律，一旦某些苗头出现，大体上是可以预测会出现什么样的结果，这就是所谓的“观微知著”。  

       通过大量的数据统计、深度的数据挖掘，依靠科学的数据模型，是可以总结出企业经营过程中的一些规律，遵循这些规律，做到趋势性预测是可行的。这里考验的除了企业数据的采集能力，更重要的是海量数据的挖掘能力跟商业模型的科学性。

       商品的管理是个动态的过程，而且很多问题都是有滞后性的。如果说你的品类出现了问题，并不会立马明显的表现在今天的业绩里面。而这样的“滞后性”往往让我们麻痹掉很多问题的存在。品类结构在企业中就像一张网，认真的照顾好每一个“节点”，企业的营运自然健康。如果说某个节点出现了问题，比如说洗发水的某个小类。顾客没有找到他想要的商品，第一次可能觉得没什么，也有可能选择一个替代品。第二次还找不到想要的商品，可能就会对这个品类产生不好的影响，言外之意，再需要这个品类的东西的时候，可能不会想到这家企业了。然而看经营数据的时候，由于这种现象看大面数据是看不出来的，只有分析到小类、分析到单品才能发现真正的问题所在。事实上我们的管理人员是没有这个精力，高频度的把工作做到这么细致。慢慢地，等到大面数据都能够觉察到的时候，就已经比较严重了。开发一个新客户不容易，失去他只需要几次小小的“失望”，然而再想拉回来，难度挺大的。

        那么如何通过大数据实现精细化管理，在问题趋势刚出现的时候，及时预警并通知给相关管理人员？以现在技术来讲，是可以实现的。客观的讲，企业精细化管理，建立主动预警的趋势风险掌控体系是未来的一个必然趋势。数图信息经过多年的研究，在这个领域也形成了自己的一套管理理论跟实现工具。这里面难度最大的事情，要数各种管理节点的数字模型的建立。之前也多次提到，我们这个行业“大事”很少，但是需要关注的“小事”特别多。这些小事理论上讲都应该有一套相关指标来评估他的状态。对于趋势性问题，也是按照这个思路来实现，不同的是趋势性问题要挖掘的数据时间跨度更大，逻辑更复杂。例如商品生命周期这件事，一个商品从新品的引入，到变成我们的主力商品，到替代品/竞品变多，商品定位跟业绩开始变的“鸡肋”，到代替品出现或者生命周期尾声。这个周期我们很少有企业能够管理到，为什么？

       因为我们有成千上万的商品，管理人员是没有这个精力管理这么细的，这需要巨大的管理成本的投入。但是对计算机来讲，这不是什么太难的事情。我们只需要通过计算机及时找出状态变化的商品即可，在生命周期各个阶段变化的那个时刻，及时的告诉我们的管理人员，提醒他去做相应处置即可。当然，这只是一个例子，类似商品积压、客流可单的变化，都是可以进行趋势分析跟预警的。这些看似不会立即影响业绩的事情，往往一旦出现影响，后果都是比较严重的。当我们反过来看待这些事情，靠一套趋势预警体系，监测到“微处（各种状态趋势）”，监测到“细处（单品）”，也就可以有效避免商品管理中漏掉某些趋势性风险的问题，进而未雨绸缪地管好我们企业的整个品类。这也就是企业依靠大数据技术，建立趋势预警体系的意义所在。