星巴克从一个无名小卒成长为一位耀眼的明星，并迅速演变为一种标榜流行时尚的符号。在都市的地铁沿线、闹市区、写字楼大堂、大商场或饭店的一隅，在人潮汹涌的地方，那墨绿色商标上的神秘女子总是静静地对你展开笑颜。
对于快餐连锁店，能够对比各种各样的数据，了解车流量、消费群体分布、安全信息、商业构成以及其它相关信息，可以帮助他们在决定门店选址中节省大量的开支。
星巴克现在使用一个叫作
Atlas的内部绘图和商务智能平台
，来决定在哪开设新门店。Atlas的使用遍及全世界；星巴克如果要在中国开设新门店，欧·汉根的团队就会使用这一平台，让当地的合作伙伴评估附近的零售商圈、公共交通站以及小区的人口分布图。
用大数据测算结果跟实际地址对比一下。水滴标记是初算的地址，小圆点是第二、三步复算出的地址，大圆点是最终的建议选址
在南京，Atlas已经开始运用在选址工作上了，星巴克当地代表使用这一平台定位一个门店，而这个门店选址位置步行可达范围内有几栋在建写字楼，然后他们建立了一个工作流程，开始准备新门店开业许可及法律程序方面的事宜。
这些区位数据还有一些其它意想不到的用途。星巴克的数据分析方法不仅仅对于门店选址有利。他们还会利用当地智能手机的用户数量，决定在美国南方州市的哪一区域进行手机应用优惠推广。
用大数据测算结果跟实际地址对比一下。水滴标记是初算的地址，小圆点是第二、三步复算出的地址，大圆点是最终的建议选址
在孟菲斯，星巴克使用气象数据，预测是否会有热浪来袭，然后巧妙地将星冰乐的促销时间与之配合。对于一直以来希望将啤酒和红酒加入到菜单的推广努力，星巴克现在正使用Atlas平台，寻找符合两大标准的门店：高消费人群和高消费需求。
对于连锁门店，使用GIS和其它的数据密集型服务遵循一个简单的逻辑：数据有助于企业节省开支，同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误决策浪费金钱。
首先，当地的星巴克公司根据各地区的特色选择店铺;
这些选择主要是来自三个方面，公司自己的搜寻，中介介绍，另外还有各大房产公司在建商楼的同时，也会考主动引进星巴克来营造环境。在上海，这三种选择方式的比例大概是1: 1: 2。
第二阶段是总部的审核。
一般来讲，星巴克的中国公司将店面资料送至亚太区总部由他们协助评估。星巴克全球公司会提供一些标准化的数据和表格，来作为衡量店面的主要标准。而这些标准化数据往往是从各地的选店数据建立的数据库中分析而来的。
事实上，审核阶段的重要性并不十分突出，主要决定权还是掌握在当地公司手中。如果一味等待亚太区测评结束，很可能因为时间而错失商机。往往在待批的过程中，地方店面已经开始动手装修。
可视化，巴克如何分布于这个世界
从对星巴克店铺分析的数据可以看到，星巴克从美国西雅图起家到现在已经几乎遍布全球。而Quartz也对星巴克地图做了些分析：
美国星巴克店铺的分布是全世界最密集的，几乎每个城镇都有它的踪迹。但在其他富裕国家，城市以外的很大部分区域依然没被星巴克的绿塞壬标志触及。
撒哈拉以南的 49 个非洲国家都没有星巴克分店，而这种稀缺情况不仅在非洲存在，在中亚和东欧也一样。
在很多城市星巴克就好像存在于每个街角，星巴克在城市里的分布就像城市地理的写照，至少是富裕的街区。
上海
有 256 间星巴克，
是中国最多星巴克的城市
。
首尔是全球最多的，有 284 间，比纽约的 277 间还多 7 间。
纽约曼哈顿几乎每一处都是星巴克。在曼哈顿就有 210 个星巴克分店，每 6 平方英里就有一间。从波士顿到费城的路上，不到十英里就有一间星巴克。
8
加拿大是继美国之后星巴克最多的国家，中国紧跟其后。
星巴克在中国和亚太地区的销售增长比其他任何地区都快很多，2013 年的新店铺的增速比 2012 年增加了 9%，销售增长则达到 27.1%。2013 年中国和亚太地区的销售额占了总销售额的 6.2%。去年，家星巴克在中国和亚太地区新增了 588 家新店。
在 2013 年的报告里，星巴克公司表示希望把中国变成继美国之后的最大市场，也会把公司主要的增长着力于西半球以外。
在英国，虽然茶是几个世纪以来热饮的选择，但星巴克的地位还是牢固的。英国总共有 784 间星巴克分店，近乎 87.6% 都是在英格兰，伦敦则占了 26%，总共 202 间。法国则有 97 间分店，仅仅比香港一个城市多出一间，其中 62 间是在巴黎。而在意大利这个咖啡闻名的国家，一间星巴克也没有。
加拿大虽然是美国以外星巴克最多的国家，但数目是远远不及美国的。但是，把人口数考虑进来之后，加拿大就晋升到第一位了。
每一百万加拿大人就有 40 间星巴克。而在表格里缺少的大多都是亚洲国家，因为人口基数较大。而在里面排名较前的有些是因为地域较小。新加坡比纽约小，而香港也只有洛杉矶一般的大小。
星巴克不止开店卖咖啡那么简单，事实上它正在成为一个科技巨头，想通过移动技术来接近它的消费者，为此它又挖来了一个前微软高管。
