零售行业第二春 -从传统零售走向互联网下的零售新模式

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零售行业第二春 -从传统零售走向互联网下的零售新模式

技术小能手 2017-08-31 08:26:29 浏览1584
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互联网发展到今天,已经极大地颠覆了传统行业的商业模式。而零售业无疑是受冲击最大的行业之一。近几年来面临着高成本、高竞争、低回报、难扩张等难题,就连零售行业老大沃尔玛也在去年连续关闭了多家门店。其中的缘由我们不去深究,但我们实实在在看到在互联网时代下,传统的零售行业想要生存如此不易。面对用户流失与环境压力这样内忧外患的情况,零售行业是否还有机会再次遇见春天?

互联网化转型,是传统零售的生存之道

马云说过,金融行业需要搅局者。未来的金融有两大机会,一个是金融互联网,金融行业走向互联网;第二是互联网金融,也就是纯粹的外行领导,而这些外行,则很有可能成为成功的搅局者。

最可怕的竞争,不是来自同行机构的竞争,而是跨界的竞争。对于零售行业来说,和金融领域完全相同,一方面互联网在向下渗透,而传统零售企业也可以同样向互联网学习,把握住机遇,转型升级,由此才能够在大量的外行搅局者的压力下获得生存。

互联网化转型,就是从原有的旧零售模式转向新零售模式。所谓新零售,最初是由马云提出:从2016年开始倡导的“新零售”概念,就是“在一条价值链上对线上、线下、物流以及数据的整合”。而基于阿里巴巴占据中国零售市场总额的十分之一以上的现状,马云的策略也毫无疑问将会改变整个零售行业的格局。

从新零售的概念可以看出,零售企业有基本的两种转型模式。线下零售企业向线上融合,而线上则向线下靠拢。概念推出后不久,我们首先看到有不少的电商企业,也就是线上零售首先做出了举动。近两年阿里巴巴连续入股零售企业苏宁、银泰、三江等,亚马逊以137亿美元大手笔收购了whole foods超市,这一系列的举措一方面说明了纯线上零售在互联网+时代遇到的瓶颈,另一方面也凸显出了实体零售的优势和价值。

在实体零售企业的转型方面,传统模式最大的一个弊端就是,受营业时间、员工能力、店面位置等主客观条件所限,新客转化率和老客召回率较低,缺少粉丝经营的方法和路径,在信息化时代信息程度和数据化程度不高。

在互联网技术的推动下,很多实体零售企业都在尝试商业模式的更新,借鉴互联网大数据技术补上自己的短板,从而实现转型升级,大量新技术已经被快速引入到传统零售环节,例如电子标签、智能货架、自动收银等应用的引入,以及采购系统中的智能评估与数据分析,并通过app的形式收集客户资料。最终突破实体店的限制实现真正的新零售。

传统零售,做好用户体验,推进互联网化,同样可以在互联网时代立足

某企业是一家集百货、超市为一体的大型股份制商业零售企业,经营网点遍布全省各地,在互联网的影响下,企业领导逐渐意识到,作为一家以线下商业为主要模式的零售企业,必须超越过去所固有的商业模式和服务形态,以消费者体验为核心,只有赢得用户,才有机会赢得未来。

为了实现这一目标,必须用现代化的信息系统去支撑企业运行,打破传统靠人驱动的经营模式,实现数据驱动、信息驱动的模式转变。为此,该企业全新规划的新一代企业IT架构,从云化的IT基础架构开始,向上构建云化的PaaS管理平台,设计实时展现的业务分析平台,实时以数据辅助和驱动业务发展。

有了这样的基础支撑,该企业很快定制了自助结账,智能支付等改善用户体验的支付方式,增强线下商场的服务效率,实现现代化、科技化的新零售模式的发展方案。

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传统行业,信息化是一切转型的根本

一切的变革都离不开技术的变革。作为企业核心的IT系统,为了更好地支撑业务,IT基础架构必须做出重大的变革。在底层的基础设施选择和数据平台构建的过程中,客户综合当前行业发展的趋势和自身特点,确立了以分布式存储替代传统集中式存储,以整合集中的数据平台替代原有分散模式的发展路线。在弹性可扩展的基础架构上,构建顶层的业务系统和自动化运维管理平台。

该企业咨询了数据服务行业的领军企业云和恩墨,结合自身的发展规划,在技术的层面,制定了以下发展目标:

  • 平台支撑目标:建立新的云化IT基础平台,包括服务器、存储及网络,实现平台化管理,按照当前应用系统的发展速度和业务预估,底层存储IOPS的支撑应达到100万以上,分层架构上应能够实现按需的线性扩展。
  • 数据存储目标:根据应用支撑目标,数据存储目标至少应能满足10TB+的数据存储要求,以实现对新应用带来的新数据存取的要求,存储资源需具备便捷的扩容能力。
  • 系统架构目标:将现有主备架构的数据库,改造为集群架构,提升系统高可用性。
  • 运维管理目标:完善数据库系统日常监控策略,提升系统预警能力,向自动化运维转变。
  • 数据备份及容灾目标:建立完善数据备份方案及容灾方案,从业务连续性和数据一致性两个方面出发,在灾难发生时,能够基本实现数据的完全一致和业务服务的尽量小的中断,体现到业务连续性计划中的两个关键指标RPO和RTO上,这两项关键指标需满足业务连续性和数据一致性要求。

云和恩墨zData一体机解决方案

在这样的需求之下,经过多方论证,该企业采用了云和恩墨提供的zData一体机解决方案,并且基于该基础平台搭建整合的数据库平台,实现平台化管理。

云和恩墨从该企业的需求出发,针对数据迁移、整合集中、性能优化、运行保障、监控维护、容灾构建、云化备份等全方位精细化实施,同时建立规范化数据库管理体系。设计并采用最新的分布式高性能架构,利用InfiniBand网络互连3个存储节点和2个计算节点,构建了以zData为核心的具备弹性扩展、高性能、高稳定性的新一代IT基础架构。


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zData方案的卓越性能

zData方案以x86服务器为基础,使用闪存卡、InfiniBand 交换机,为Oracle 数据库提供超高处理能力和IO吞吐量。可支持10000个设备,最大容量20P,最大支持1024个存储节点,单个节点支持设备数31,计算节点支持32个,资源池最大为64个,支持不同存储介质构成的存储资源池。超百万IOPS,吞吐量超过10GB/s。

由于采用开放的x86架构,以及高带宽和低延迟的InfiniBand网络,可以随时在线增加存储容量、存储节点和数据库节点,实现随时扩容,以及扩容后系统性能和处理能力的近线性增长。

显著性能提升,帮助零售企业提升用户体验

在该企业领导的支持下,项目取得了圆满的成功和丰硕的成果,基本实现了『 IT架构新变革、数据架构新突破、应用架构新创新、管理规范新举措』的方向目标。

百货系统实施了zData解决方案之后,整体用户体验得到了大幅改善,业务受理和办理效率均得到了用户赞誉。

1、整体性能提升19倍以上:重构前核心指标DB TIME每日最高单小时为3193.15,重构后每日最高单个小时指标为166.68,性能效果提升19.1倍。


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2、I/O响应提升1100倍:重构前平均单次 I/O 请求时间为11.07毫秒,重构后平均I/O的请求时间缩短为0.01毫秒,I/O效率提升1107倍。(zData至少带来百倍以上的IO效率的提升,而本次采样的数据证明,在极致的情况下,甚至可以达到上千倍的提升。)


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3、SQL性能提升5400倍:总部一年报表SQL执行效率,重构前SQL执行需16548秒,重构后SQL执行完成只需3.06秒,执行效率提升5400倍。(图为单次采样数据,平均性能提升千倍以上)

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并实现了以下发展目标:

  • 行业创新:在全疆百货行业,首先使用软件定义存储的分布式数据架构承载核心系统应用;且足以应对未来3-5年业务的增长。
  • 自主可控:新一代数据架构从小机迁移到X86的开放主机,实现最大程度的自我管控;
  • 过度平滑:2T的业务数据,实现 Windows到 Linux 的跨平台跨迁移;
  • 提升效率: 构建区别与传统SAN模式的高可用、高冗余、高性能数据环境,基于X86主机和高速InfiniBand网络的开放架构较以前架构多个维度指标提升10-1000倍的IO响应速度提升;
  • 成本优化:TCO(总体拥有成本)降至原架构的1/3以下,并且具备了弹性的扩展能力;
  • 用户体验优化:通过对于应用SQL的优化,极大的提升应用使用感知

站对风口,找到发展的第二春

根据各行业受到互联网影响的不同速度和深度,所有产业可以分为四个类型:重塑型,互补型,适应型和迟钝型。而零售业作为互补性行业,可以快速地利用互联网的优势开展一些新业务,并与传统业务结合而相互促进。在搅局者到来之前,每一个零售企业都有机会找到第二春天。

除了企业自身积极寻求发展机遇之外,为促就零售行业的良性成长,国家层面也在积极引导零售业线上和线下的均衡发展,给零售业带来前所未有的政策良机。2016年6月底颁布的《国务院办公厅关于推进线上线下互动加快商贸流通创新发展转型升级的意见》指出,鼓励零售企业利用互联网技术推进实体店铺数字化改造,增强店面场景化、立体化、智能化展示功能,开展全渠道营销。鼓励大型零售店不断丰富消费体验,向智能化、多样化商业服务综合体转型,增加餐饮、休闲、娱乐、文化等设施,由商品销售为主转向“商品+服务”并重。

打破传统商业模式,积极推进互联网型业务的发展,以强大的IT基础架构的支持以及创新的业务模式,迎接互联网时代零售行业的第二春!

来源:数据和云
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