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迁移和现代化
不断变化的零售生态系统
迁移方法可指导零售商如何实现标准迁移流程，以将技术资产迁移到公共云。 更复杂的平台和工作负载基于该流程，可通过标准迁移进行迁移。 阅读 One Migrate，了解在迁移过程中使用各种路径迁移到 Azure 的选项。
根据麦肯锡最新研究，2020 年疫情期间，全球在线购买量大幅增长了 19%。 客户行为发生了变化；多渠道履行迅速成为了全世界普通消费者的期望。 “数字优先”的消费者旅程现已成为市场现实——客户正在选购新品牌、购买可持续产品并选择路边自提。
许多零售商开始迁移工作，并提供可重复的流程来将现有基础结构和工作负载从数据中心迁移到公共云。 云成熟度模型的这一互联零售阶段涉及直接迁移基础结构、数据和应用程序 - 使用 IaaS 解决方案将服务器、存储、网络防火墙和安全性移到云，以降低操作复杂性，打破数据孤岛，并协调数据资产。
这一不断变化的全球电子商务生态系统需增强购买前、购买中和购买后的预期之间的联系。 为取悦以数字为优先的新客户，零售商必须提供优化的消费者旅程。 这是什么意思呢？ 提供全渠道客户体验至关重要——通过无缝连接的物理和数字接触点来交付客户所需的内容。 为保持相关性和竞争力并提供此增值客户体验，零售商必须加快数字化转型，并完善其云采用。
云提供满足此数字优先履行生态系统的需求所必需的数字化转型。 零售商可以节省成本、提高业务敏捷性、增强数据安全性，并且能够在整个零售价值链中集成最新技术，从而满足通过交付渠道处理即时变化的期望和个人偏好的客户的需求。 在这一快速变化的零售环境中，如何交付客户所需的内容？ 详细阅读由 Microsoft 和合作伙伴生态系统汇集的零售业环境。
分析驱动的数字优先零售
为满足创建全渠道体验的需求，零售商将需要智能运营——提高员工和流程的效率——做出数据驱动的小误差决策（例如营销、定价和搭配规划）——处理日益增长的复杂性——与掌握所有信息的全球合作伙伴合作，使库存水平与需求相匹配——并防止库存不足或库存过剩。
利用数据和基于云的服务对于组织优化运营和创造更好的客户体验来说至关重要。 将孤岛与跨渠道、财务、供应链的客户行为数据连接起来，并允许在公司范围内对其进行访问。 云计算、高级分析、机器学习、IoT 和混合现实技术可助力组织重新设计流程，以及重新设计如何利用基于云的功能开展智能业务。
为保持竞争力并继续取悦客户，零售商必须在新连接的数据孤岛中发现客户见解——使用通用的统一数据模型，利用结构化和非结构化数据在分析驱动的零售阶段更好地与客户互动：
- 查找识别客户的方法 - 为经历巨大新冠肺炎增长的在线渠道收集数据
- 获得对客户忠诚的 360 度视角
- 提供无缝且一致的多渠道体验（路边皮卡）
- 通过实时传送视频流和虚拟私人购物实现在线体验的人性化，并提供更个性化、有针对性的营销。
分析驱动的零售通用数据模型将实现灵活的供应链，并允许各方通过实现行业优先方案在通用零售解决方案中与其进行交互。 应对这些挑战需要零售商通过个性化和供应链优化等用例来推动整个供应链的技术优化。
重新设计数据驱动的智能零售
使用 Azure 市场实现智能零售解决方案的第一步是了解处理不同数据源的复杂性，因为零售业从反应性数据模型转变为预测性数据模型，从而利用实时数据来预测未来的消费者行为并采取主动措施在问题中断运营之前解决问题。 支持云计算的全新人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 功能可以近乎实时地提供这些预测性见解。
与前 30 年相比，过去 3 年产生的数据更多，AI 和 ML 需要大型数据集来学习并生成高质量的预测。 零售业每小时生成 40 PB 数据，可用于生成良好的 AI 和 ML 模型并大规模提供预测性见解。
Azure 零售市场的端到端解决方案
微软委托进行的一项 Forrester 咨询研究显示，83% 的零售和 CPG（消费者包装商品）决策者同意，为客户提供连接和统一的体验对于业务成功至关重要，创建这些体验的关键在于数字商业。
打破这些孤岛、统一数据并结合 AI 和 ML 驱动的见解可帮助零售商在整个客户旅程中满足客户的期望，从而实现 2-5% 的线性增长。 组织可以部署 Paas 解决方案，部署 AI 和 ML 应用程序以及提供单一数据视图的应用，并利用高级数据和 AI 功能，以随时随地在任何设备或平台上满足新电子商务消费者不断变化的期望。
Azure 市场是一个解决方案门户，其中包含在 Microsoft 零售合作伙伴生态系统中经过 Azure 认证的和优化的端到端解决方案。 Azure 提供可靠的 AI 和 ML 应用程序，以及可帮助预测新零售消费者偏好的应用，这些消费者是特定于平台（依赖于渠道环境，对在线购物者更人性化）的数字受众，且偏好始终不断变化。
Azure 市场使组织能够通过提供组织可用于快速可靠地预配端到端解决方案的合作伙伴解决方案来实现数据民主化的能力：
- 汇集脏数据
- 在零售供应链运营中与合作伙伴的数据集成
- 添加 AI 和 ML 智能以丰富业务流程并发现见解
预配独立软件供应商 (ISV) 的数千种产品的端到端解决方案，以帮助实现成功的零售业务成果和执行以下操作：
- 访问开放源代码软件（OSS）和企业应用程序
- 在没有 Azure 订阅的情况下测试预配置的应用程序，或使用信用额度卡
- 使用免费试用版在 Azure 订阅中部署和使用软件
- 自信地部署 — 在几分钟内可靠地建立端到端解决方案，与受信任的软件供应商合作
- 学习架构指南和实现帮助信息，并利用由顶级系统集成商和解决方案架构师构成的强大生态系统
- 使用 Azure、Azure Stack 并使用自带许可证（BYOL）产品/服务重复使用现有软件许可证以优化成本
重新设计零售数据模型
预测未来客户行为的偏好始终非常困难。 但你可以使用 SaaS 云托管的 AI 和 ML 应用程序以及提供数据整体视图的应用，利用其高级数据和 AI 功能，实现产品、服务和业务模型的现代化。
实现成功业务结果的零售商正在拥抱数字化转型，不只是实现 PaaS Web 服务开发和部署环境的创新，还部署 SaaS AI 和 ML 服务——重新设计零售定义——实现和生成现代化平台以最大程度地提高业务价值，同时让任何平台上的消费者完全基于其当前偏好获得定制的客户体验。
若要逐步完成云零售成熟的各个阶段，需向零售运营的统一数据模型转变。 利用最新云技术（例如 AI、IoT 和开放 API）的零售运营（例如 AI、IoT 和开放 API）可以随着现代 SaaS AI 和 ML 应用和服务实现智能零售阶段的成熟，但实现业务模式的变革-基于这些技术构建内部数字功能，以实现近期消费者购买周期的持续相关性。
不同阶段的差异化
根据 Microsoft 赞助的 2020 年 Frost & Sullivan 全球云用户调查的数据，全球大流行病期间，零售商加速了数字化转型，通过创新、个性化产品改善客户关系、客户体验和竞争差异。 此外，数据显示，混合解决方案的采用和实现的大幅增加表明混合和多云对零售行业而言是一项附加值越来越大的解决方案。
2020 年零售商的多云采用率增长了近 50%，混合云采用率增长了 19%。 零售商正在实现多渠道解决方案，以发展更亲密的客户关系。 为跨数据中心、多云和边缘的管理和运营流程提供基础结构、平台和工具的智能混合云平台能够发挥作用。
该研究清楚地表明行业趋势是增强数据中心现代化，以及零售企业支持混合和多云基础结构、平台、工具和运营流程。 尽管 44% 的零售组织目前正在使用 2020 年的混合和多云服务，但 46% 的零售组织已实现了混合和多云技术（43% 的零售组织计划在两年内实现此类技术）。 值得注意的是，59% 的公司已开始将其数据中心现代化，47% 的公司目前正在实现边缘技术。
该研究的数据还揭示了零售公司认为混合云平台中价值最高的功能——此处列出并按优先级排列：
高级数据管理和保护工具
基于分析的高级智能
支持本地或边缘服务器
可无缝数据迁移
智能混合云统一战略
因源自实体店和配送中心，零售业将重点关注特定需求。 云采用工作很可能包括统一运营策略，以及混合和多云环境的实现。 混合和多云体系结构特别适合满足零售业的特定运营要求，即零售商使用 IaaS 和 PaaS 服务来实现工作负载的现代化。
零售组织需要新式服务和复原能力现场计算套餐环境。 一些大型零售商拥有现有的实体数据中心，且可能在 Azure 中也有数据中心。 为应对全球疫情带来的快速变化，这些大型零售商目前的重中之重是保持员工的生产力和安全，以及不断优化端到端的客户体验。 为仓库和零售店的必要员工采用额外的健康和安全协议后，零售商正在实现多渠道解决方案，以在客户偏好即时变化（不仅限于设备或平台）的零售市场中发展数字客户关系。
治理和管理一致
由于零售组织对性能和复原能力有所要求，零售组织的工作负载可能会带来特殊挑战。 如果有分布式位置并且需要为这些位置的资产推动云采用策略，请考虑统一运营策略以及混合和多云实现。 此策略可以跨公共云、私有云和边缘位置提供一致的治理和管理操作。 有关详细信息，请参阅统一运营简介。
Azure Stack 可以跨数据中心、边缘位置、远程办公室和云持续生成和运行混合应用程序。 革新使用完整的 Azure 集成来预配和管理本地工作负载的方式，并将旧式基础结构与成本优化的预配置硬件整合
建议零售商实现云管理的统一运营方法，然后大规模采用混合和多云。 Azure Arc 可简化复杂的分布式混合操作环境的管理。 它提供仅通过一个仪表板操作的云优先策略，并在分布式环境中扩展可缩放且一致的多云和本地治理和管理。
Azure Arc 提供了 Azure 服务管理和本地基础结构之间的进一步集成。 Azure Arc 可以管理 Azure Stack 硬件上运行的虚拟化和容器化工作负载，并利用 Azure Stack 的计算和云功能。
后续步骤
以下文章介绍了在云采用旅程中的特定时刻找到的指导。 本指南可帮助你在云采用方案中取得成功。