新零售時代，大數據和新技術將賦能供應鏈升級，由消費者定義業務能力和數字技術，基於數據賦能全域商業獲取長續競爭優勢，通過場景、互動、連接、體驗來提高品牌黏性，創造新客群、新需求和新服務。
阿里京東都在強調數據，作為平臺的雙方想要拿到數據最重要的就是連接更多品牌方，將對方線上和線下數據直接收入囊中。
唯一能確定的是，大數據恰恰是做新零售的核心法寶。
零售業態雖然一直在變化，但其不變的本質才是我們在戰略層面需要去關注的。關注效率與體驗的優化，尋求科技的賦能，是大家最需要關注的東西。
無論是內部還是外部計劃，計劃與計劃之間都是相互關聯、密切配合的。這種關聯有可能是不同層級的，有上一層計劃才會有下一層計劃，例如財務計劃和銷售計劃；也有可能是同層級的，例如需求計劃和供應計劃。
無視這種關聯性，將導致計劃之間缺乏協調、計劃數字之間產生矛盾。因此，我們需要清晰地構建計劃之間的關聯性，將一個個獨立的計劃有機地串起來。
在這些相互關聯的計劃之中，我們需要重點關注兩個主要的協同計劃，它是我們內外協同的主線。一個是內部協同計劃，例如S&OP；另一個是外部協同計劃，例如CPFR、MD、CPR、DSD等。通過內外協同計劃，我們可以把前述計劃串起來，形成一個有機的整體，形成唯一的共識計劃數據，並讓信息在這個有機體裡順暢地流動。
其次，需要構建計劃之間的“轉換器”
每個計劃職能都有其對應的輸入和輸出，這些輸入和輸出就好比我們架設的自來水管道，有進水口和出水口，有的粗有的細，有的需要過濾，有的可以直接飲用。為了更好的適配各種類型的計劃模塊，作為計劃管理者我們需要搭設連接計劃的“轉換器”。
如果我們只是底層計劃的管理者，更側重於執行而不是協同，那麼我們通常只需要把連接上下游的“轉換器”搭建好即可。但是，如果我們是負責高階計劃或協同計劃的管理者，則需要對全鏈路的計劃設置“轉換器”，與相關計劃管理者確定好計劃拆解、轉換和合並的邏輯，並盡最大可能通過IT系統將其固化下來，以減少協同計劃的工作量。
另外，這個計劃數字的轉換過程也會被運用在計劃和預測的“what-if”假設分析中。例如，假設本月會有五千萬的銷售額，將其拆解到配送計劃，本月則會有約十萬單的配送量，運力恰好能滿足；拆解到倉儲計劃，會有約三萬平的倉容需求，會有爆倉風險；拆解到生產計劃，需要生產三十萬個產品，需要補充招聘兩百個作業員……經過模擬，我們得出結論，因為投入成本過高導致無法取得盈虧平衡，我們需要將銷售目標下調至四千萬，重新拆解模擬計算一遍，以確保利潤目標的達成。
這種通過反覆計算和驗證的過程就是“what-if”的假設分析，在計劃管理中十分常見。如果沒有前述的“連接器”和“轉換器”，整個過程就好比盲人摸象，只見樹木不見森林，運算的結果與實際情況會有很大的偏差。
最後，需要構建計劃之間的“調節器”
計劃和預測不可能是一成不變的，哪怕是擁有最先進算法的軟件，或是最有經驗的計劃員，都不可能用一套放之四海皆準的“連接器”和“轉換器”來面對所有的計劃場景。因此，我們需要搭建計劃的“調節器”。
計劃的調節器，是通過實時的數據監控，對計劃執行的效果進行轉換、彙總、分析、調整和重新分拆。
不同的計劃模塊有彼此不同的計劃顆粒度和計量單位，在計劃執行過程中，局部的偏差可能會對全局造成影響，這個時候就需要通過前述的連接器和轉換器進行轉換和彙總。並在不同的計劃層級上對差異部分進行分析，在此基礎上對總體計劃進行調整，重新分解分拆傳遞到各個模塊進行執行。
優秀的“調節器”具備實時監控、週期調整的能力。實時監控確保了對計劃執行效果的掌控，而週期性調整避免了頻繁變動對計劃體系所造成的不必要的衝擊，能夠將計劃本身所產生的波動降到最低。
計劃工作是供應鏈管理中最複雜、最細緻也是最有技術含量的工作之一，在數字的分分合合中，確保數字的一致性、計劃的準確性、供應鏈的協調性、計劃變動的靈活性，對計劃體系和計劃管理提出了極高的要求。唯有通過構建合適的“連接器”、“轉換器”和“調節器”，才能將供應鏈上紛繁複雜的計劃模塊連接起來，形成一個有機的整體，最終讓所有人都能夠以各自不同的視角面對整齊劃一的計劃體系。
數據行業一直秉承著一個理念：在“假設數據都是可獲取的”基礎上，思考問題。隨著整個社會數據化程度的進一步加深，以及人與物之間的高度互聯，以前很多信息的盲點被快速解開。由不同領域積累下的數據形成的“大數據”漸露端倪，這其實是一個數據從量變到質變的過程。這一“大數據”具有無限潛能，足以讓人工智能催生各種智能場景，這只是零售的一個開始。