日前，多家消息渠道披露，阿里巴巴欲以11.6億美元收購Rocket Internet在巴基斯坦的零售部門，而這，已經是阿里巴巴近一年來，繼入股三江購物、與上海百聯(lián)合作，以及收購擁有歐尚和大潤發(fā)兩大品牌的高鑫零售以后的又一個關于零售方面的大動作。而巨頭們屢屢涉足零售領域，從另一個層面說明了，零售業(yè)特別是新零售必然是未來的一個經濟熱點。而新零售倡導的數據驅動型企業(yè)也必然是未來零售企業(yè)勢必要努力發(fā)展的方向。
數字驅動不是那么容易滴!
但是，對于大部分零售企業(yè)來說，成為數據驅動型零售企業(yè)，需要在技術、流程、數據、組織架構等多方面進行變革，但這并不是一件容易的事情：
雖然幾乎所有受訪企業(yè)都將零售新技術的應用上升到企業(yè)戰(zhàn)略層面，94%的企業(yè)表示非常重視或較為重視新技術，并愿意將成熟的前沿技術引入到商業(yè)運營中，但實際上，零售企業(yè)技術力量非常薄弱，在技術上的資金投入也極為有限，這就很容易造成企業(yè)有心無力的局面。
逾七成企業(yè)將“會員體系與顧客服務”列為技術投入與應用的首先領域，但與單店盈利息息相關的中后臺技術——如支付、物流、庫存管理等則普遍遭受冷落。而這些被冷落的中后臺技術才是成為數據驅動型零售企業(yè)的關鍵。
新技術除了顛覆傳統(tǒng)行業(yè)的既有觀念和組織流程，也在顛覆傳統(tǒng)的人力資源模式，而在傳統(tǒng)零售企業(yè)中，數字轉型人才普遍缺乏，這成為企業(yè)邁向數據驅動型零售企業(yè)的又一個瓶頸。
打造零售數字化平臺的三大挑戰(zhàn)
而要解決這些問題，打造新零售企業(yè)數字化平臺是關鍵核心，但要打造數字化平臺，首先就要數字化，這就需要打通零售企業(yè)各個環(huán)節(jié)之間的數據通道，但依據當前零售企業(yè)的現狀，這注定將是一件困難重重的事情，一直關注于零售企業(yè)數字化的超盟數據創(chuàng)始人&CEO李思賢對此深有感觸，他表示中國零售企業(yè)的現狀完全可以稱得上為“極度零散”。所謂“極度零散”是指中國零售企業(yè)線下的所有數據全部呈孤島狀，而且區(qū)域割據非常嚴重。而這種情況就導致開發(fā)新零售數字化平臺需要解決三大挑戰(zhàn)。
挑戰(zhàn)一：數據連接
這種“極度零散”現狀首先帶來的困難是數據的連接或者說是數據打通的問題，因為想要將大量分散的，分布在不同系統(tǒng)中的數據連接起來是一個巨大的挑戰(zhàn)。假如有一萬家零售企業(yè)，每個企業(yè)的系統(tǒng)都不一樣，就算這些企業(yè)的數據都對外開放，這個連接數據的工作量也是不可想象。但是，又不得不對這些數據進行連接，因為“如果能夠把這些數據連起來，就能夠通過挖掘這些連接的數據為零售商做數據賦能，弄清楚價格、庫存、銷售額、銷售量等等數據之間的關系，并逐漸建立商品與商品、商品與消費者以及商品與門店之間的關系網絡，也就是超盟所定義的商品知識圖譜，而這樣的方法將來也可以做金融、商品等其他領域的賦能。”李思賢說。
而要解決數據的連接問題， 按照超盟數據創(chuàng)始合伙人&CTO李健豪的解釋，關鍵在于系統(tǒng)如何去適配用戶的數據，而不是讓用戶開發(fā)接口來適配系統(tǒng)。連接數據首先要讀懂數據，也就是說，需要破解數據庫里面表格用的什么字段，每個字段大概什么意義，并從中提取到需要的數據。這需要在數據庫層面、算法層面下很多功夫。
挑戰(zhàn)二：數據分析
數據連接之后，就需要對數據進行分析，而對數據進行分析之前，需要搞定的是數據的關聯(lián)。李健豪表示，對于零售企業(yè)來說，銷售表是最核心的數據，所以每接進一個數據庫，第一步需要做的是自動判斷具體哪一張表是銷售表。通過銷售表去倒推門店表、商品表。而一般來說，零售企業(yè)的數據庫大部分都是關系型數據庫，因此，通過銷售表就能把周邊的所有表用算法關聯(lián)起來，形成一個小的網絡，這個網絡里邊包括有商品、門店、銷售等等的數據。
數據有了，數據關系找到了，下一步就是對數據進行分析，雖然看起來數據分析并不像是一個多么高深的技術，用Excel就可以做一些簡單的數據分析。但要想真正從數據中分析出有價值的信息，門檻非常高。“需要數據分析人員具備兩方面的能力，其一是懂技術，其二是懂業(yè)務。要非常懂零售這個行業(yè)，要清楚的知道這個行業(yè)到底應該怎么做。而這些，不靠長期在該行業(yè)的摸爬滾打是不會知道的。但如果讓零售內部人去摸索，他會很難跳出來去想。而對于希望切進去的人，是要有一些突破性思維，同時還要理解原來的這種業(yè)務邏輯。”李思賢說。
“當然，技術方面也有很多比較難的地方”，李思賢坦陳，“比如說原有的分析技術都已經用完了，你如何去找到最關鍵的關聯(lián)信息，并且非常準確的告訴用戶，這件商品下個月、下周到底會賣多少。這件事情做起來雖然很簡單，但要做得很準，就很難。這就需要用到知識圖譜、人工智能、深度學習等新技術來解決。”
挑戰(zhàn)三：云端平臺
數據有了，數據分析相關技術也已經齊備，下面遇到的問題就是如何盡量讓數據與業(yè)務邏輯相分離，也就是說，在處理數據的時候，不需要也不能知道數據代表什么。這其實就是業(yè)務邏輯的抽離。業(yè)務邏輯抽離之后，就需要在一個強大的數據庫里面處理相關數據，但通常的類似Oracle一類的傳統(tǒng)數據庫，由于不是分布式數據庫，在性能上就會出現很大問題，嚴重的情況可能會使得整個系統(tǒng)掛掉。因此，如何選擇一個系統(tǒng)運行的云平臺對于整個零售數字化平臺非常重要。“像我們，由于使用了AWS的Redshift數據庫，因此即使在處理PB級的數據時也會游刃有余，這樣，所有研發(fā)只需要專注技術，而無需考慮業(yè)務邏輯，從而大大提高了開發(fā)效率”，超盟數據李健豪說。
同時，對于數字化平臺來說，數據的安全性至關重要，如果不能保證數據的安全性，數字化平臺就是巧婦難為無米之炊，因此，選擇一款靠譜的云平臺實在是一件非常重要的事情。而超盟數據就曾經在這件事情上吃過大虧，李健豪現身說法，他表示，在使用AWS之前，超盟數據的系統(tǒng)是跑在某家云上的，2016年中的時候，隨著客戶增長的加快，系統(tǒng)中的數據也逐漸增多，但卻有數據丟失的問題發(fā)生�？紤]到AWS在業(yè)界的影響力，就嘗試轉移到了AWS的云平臺，結果效果不錯，從此就和AWS結緣。而自從遷移到AWS平臺上之后，數據就從未發(fā)生過丟失的現象。 1/2 1 2 下一頁 尾頁 |
