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新零售下系统架构的演变

2019年07月10日

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随着O2O、新零售的崛起,企业的业务模型和产业链布局越来越复杂,以ERP为代表的传统系统架构,存在诸多问题,如内部协同困难、信息孤岛、供销分离、多系统作业效率低、财务核算成本高等,这些都制约了企业在新竞争环境下的发展。



从技术的角度来看,这些新零售模型,都是线下实体与线上电商的结合体,而在多家企业的实践运营中,采用了电商系统和erp系统、运营系统、设备管理控制系统等相互结合,快速抢占进入市场。


初期,多数企业,都采用了单体应用架构。原因无外乎是,将原有线上系统进行业务接口对接改造,成本小的考量;另外就是单体应用的各项成本都较低(无论从时间、人力、财力、物力、研发等多方比较)。一旦商业模型试错成功,那么,紧接着业务量、用户流量的批量导入、设备的铺设量批量投入等,原本高耦合的单体应用,一旦有一个应用或者接口无法支撑相应的流量,那么就会影响整体系统运行。


在业务场景的驱动下,系统改造升级也变成了不可不为的事情。

 

去ERP化:从单体系统到系统拆分

 

近些年,越来越多的中国大型企业开始对集成的大型企业应用进行“解耦”,或称“去ERP化”。所谓分久必合、合久必分,90年代中后期以ERP为代表的企业应用,其特点就是“大集成”,包括流程集成(例如销售、计划、制造、采购的供应链横向集成)、职能集成(例如财务业务一体化)和数据集成(一处输入、多处使用)等,这反应了工业化组织的流程管理思想,同时也带来实施复杂、变化困难等一系列问题;这样功能复杂、结构严密的一个信息系统,技术架构上被称为“单体系统”。当前,人们认识到商业环境越来越动态,为了应对这样的环境,组织需要越来越灵活,组织形态分散,动态变化,跨组织开展业务和资源整合,运用“微服务”思想,从企业架构出发,尽可能地将企业业务的数字化抽象的颗粒度变得更细小,生成更容易,更便于灵活组合和创新,这就是“去ERP化”的原理。

 

 “单体系统”拆分的三个角度是:


1、水平复制:复制多个Web服务器,加强负载均衡,提升访问性能;

2、数据分区:用“分库分表”实现数据库分布式扩展,为管理海量数据,将一个数据集或一张表的数据存于多个数据库系统中,提升数据服务的效率,例如搜索;

3、应用解耦:将整合的应用拆分成功能模块,亦即不同的“服务”,例如零售ERP向“全渠道中台”变化,拆分为商品中心、价格中心、库存中心、订单中心等。

 

前台、后台和中台的总体架构思想越来越被接受


所谓的前台就是我们的前端平台,前端的技术特点是与用户密切相关的,用户关注点是产品提供的服务是否快捷方便。比如我们直接使用的网站,手机App,微信公众号等都属于前台范畴。

 

而后台可以理解为后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源(数据+计算),例如财务系统,产品系统,客户管理系统,仓库物流管理系统等,这类系统构成了企业的后台。


数据咨询公司Thoughtworks首席咨询师王健将多数公司的前台和后台形容为两个转速不相协调的齿轮,前台需要快速响应用户需求,后台却追求稳定至上。中台就像是在前台与后台之间添加的?组“变速?轮”,将前台与后台的速率进行匹配,是前台与后台的桥梁。


以下阐述一下各主要零售环节的运营管理模块和中台的关联。

 

中台如何赋能店铺用户触点

 

用户触点是指,在各个渠道,企业和用户发生数字化互动关系的平台,连接了用户、商品、销售空间(物理空间或者数字空间)、销售人员等,既包括销售类型的应用,例如线上的平台商城、电商官网、无人售货机、微信小程序等,以及店内的POS、扫码购、物联网货架等;也包括社交类型应用,例如销售人员的店内导购APP、销售人员社交微商APP、互动屏等等;还包括其他一些用户触点,例如停车场自动识别等等。


企业管理用户触点的核心能力,是用户交互式体验(UX/UI)设计。以软硬件技术为基础,触达更多用户数据,集中处理商品及会员数据。


从上述几个触点中提取一个“会员营销扫码购”为案例,说明前台、中台、后台的关联。通过会员营销CRM系统,整合数据通过互联网传输至数据中台软件系统,通过数据中台分析出用户画像、偏好,通过业务中台作出业务决策,都是在“应用中台”中完成的,能帮助企业实现供应链各节点的数据共享。

 

数据皆可导入到会员中台系统中,诸如“会员数据”一类的数据,将会被导入到相应的“中台系统”中,如“订单中台”、“会员中台”、“结算中台”、“促销中台”,搭配后台ERP系统,做到全流程数字化信息互动、自动化。

 

中台如何赋能店铺运营

 

这里将用户触点及店铺运营分开描述是因为将其分类更容易做模块化处理,形成触点——店铺运营——店铺中后台——供应链——生产制造商的全链路化。但在实际操作中,触点与店铺运营不论是在互联网应用以及店铺智能软硬件服务均不能分离。

 

店铺运营模块是全链路数字化的核心,因为无论是触达用户的“触点”还是店铺场景及店铺平时运行中的数据、交流以及其他店铺业务的集中运营场所。因此,在店铺运营方面同样需要数字化“赋能”,例如电子价签、收银系统、货架补货、商品陈列、包括店铺布局在内的很多项目。

 

运营数字化需要店铺运营人员有效支持,在全链路数字化解决方案中,产品的方案及数字化应用需要适应店铺的日常运营,促进店铺人与场景,人与机器、软件的“协作性”,同时以更好的绩效机制作为鼓励。

 

店铺运营的数字化标准在于是否真正做到触点到中台以及后台的有效衔接,如果数字化链路的任何一个模块出现错误,或可影响整个数字化链路,这一方面需要及时地给予人为的调整或方案。

 

店铺运营数字管理,包括员工绩效、收银数据(现金、数字货币等)、商品价格变动、促销活动、订单处理等,需要分类整合数据到中台系统及后端系统。

 

中台如何赋能数字化门店

 

“数字化门店”是指零售空间的各个业务要素实现数字化,并且相互连接、智慧互动;这些业务要素包括:


人:购物者的个体识别,交易过程数字化;用数字化手段赋能销售人员。

货:通过物联网等手段将物理商品数字化,实现优化陈列、实时价格、自动盘点、自助结账等。

场:零售空间的数字化,通过人与场(行动路径)、货与场(通道/货架的陈列)建立数字化关系,实现布局和陈列的优化,以及门店商品组合优化。

钱:数字化支付手段,实现交易和支付的闭环。


在门店运营对接中台方面,强大的中台能力,使得数字化门店的创新和快速迭代成为可能。


通过店铺运营的各项数据,发送至中台集中处理,智能决策后,反馈给店铺最新的策略及最新的门店调整方案。实验性门店在大规模推广过程中,需根据数据分析,不断优化,这就是“互联网模式”。

 

中台如何附能库存供应链

 

我们知道,新零售的关键能力之一是供应链,它有三个特征:


1)拉式供应链,以顾客为中心,通过对实际需求较为精确的预测来拉动产品生产和服务的供应链;

2)敏捷供应链,消费者的需求日益个性化,供应链能否灵活配置资源,快速准确的响应需求;

3)数字化供应链,通过数字化的方式来实现各个供应链环节更好的协同,同时利用整个数据来驱动决策。


这样就需要通过中台技术取得更加精准的销量预测,实现更加高效的供应链上下游的各个企业、商家、服务商的计划协同,更加平稳的库存管理,以及更优的网络资源配置。


应用中台/业务中台+数据中台+技术中台组成,能帮助企业实现供应链各节点的数据共享,通过数据驱动业务,提高企业供应链整体运营效率和资源最大化,帮助企业充分挖掘和发挥供应链的响应速度决策提高协同效率。同时,为企业搭建完善的库存管理和智能布局体系,有效降低企业库存成本,提高供应链整体库存周转。


苏宁企业架构演进之路



苏宁经过了三代架构的演进,第一代架构后面就是 ERP,前面就是一个 POS 系统。这个架构很简单,但是非常美,第一它支持业务,第二它很简单。事实上我甚至觉得到目前为止,它也是支持得最好的一代,能够帮助业务成功。




第二代前面多了一个 IBM 的 WCSR,后面有一个 ERP 系统,其好处是能够快速支持业务,当然也存在不好的地方,比如,订单、促销、会员、商品价格放在了前面,说明它线上线下存在两套系统,所以打通的时候是线上的 WCSR 和线下的 POS 进行集成。这个时候最大的压力是线下,这也是苏宁后来下决心把 SAP 和 WCSR 替换掉的原因。后面的 SAP 数据库实例有一百多个 T 的数据,一大促就出问题,要么变慢,要么就挂,但是当年还是支撑住了线上的压力。但随着后来业务不断发展,这个系统能力成了一定的阻碍。



因此,苏宁做了第三代的架构。这是一个前中后台的架构,底层是公共的基础支撑,其实就是今天的苏宁云。业务部分都放在了中台,所有的渠道使用的逻辑是相同的,所以抽取为公共服务,在各个端重用。所以在整个架构里,前台会更关注用户体验,中台会更关注公共逻辑和高效执行,后台更关注流程的严密性。

 

天虹的新零售数字化架构


分为三大部分:


1、前台是天虹的APP,即给到顾客使用的手机端APP,是天虹与顾客产生更多交互行为,实现商品数字化、营销数字化、服务数字化、顾客数字化的前台工具。

目前,天虹90%的前端业务实现数字化,为顾客提供更加方便快捷服务,实现门店经营的降本增效。


2、“大内总管APP”即中台实施管理工具。可以为现场经营管理人员提供查看实时销售报表、会员的情况等。提升管理效率、节约时间。

 

可以说,天虹的中台管理工具,区别于传统的后台数据下载,可以实现管理者通过手机APP实时进行数据监控。包括实时销售、门店的销售排行及各品类的销售情况;各项数字化的业务,如天虹到家、手机快速买单、客流量等。都可以直观的显示。

 

此外,还能查看会员的情况。如当前会员在门店的消费情况、活跃度、新增的会员及会员对各品类的偏好。这些为天虹针对会员做精准营销提供了大量的参考依据。

 

3.监控后台。辅助技术人员监控各项业务开展的情况,第一时间发现应用异常碍,及时修复保障业务的正常运行。.

 

对于监控平台,各项业务都有运行的阀值来做监控。监控模型指标包括百货PAD客单量、超市客单量等。如果运行异常,则自动发出预警,提示相关人员进行处理。保证数字化业务能够正常运营。

 

天虹君尚3019智慧零售门店的探索实践全店通过为商品添加二维码价签,实现了货架“智能化”,让商品基本信息、库存、价格实时同步。顾客选购商品时可以直接使用微信原生“扫一扫”,将商品一键添加至天虹小程序购物车,自助结算出场核验即可。


选购完商品后既可以使用天虹小程序内的“扫码购”服务,也可以使用超市出口处的自助收银机快速结账。顾客开通了微信人脸支付功能后还可以在自助收银机上,使用刷脸支付实现秒级付款。


据介绍,目前“天虹微信支付智慧零售店”每100个顾客就有85个使用移动支付消费,数字化率高达85%,门店数字化率也达到了50%,原来需要十几个收银员做的工作,现在只需两人就可以完成了。

 

广百传统IT架构转型


传统IT架构的痛点在于:零售业态多样化:各传统业态独立发展,业务越来越复杂;新业态界限模糊,各业态业务之间的交互越来越紧密、前端应用需求趋同程度高、多元的销售场景整合的需求越来越高。系统互为孤岛,不同阶段建成的多个系统形成孤岛,技术标准不统一,跨平台集成难度大。技术架构陈旧,个别系统技术架构陈旧,系统扩展性差,导致应用升级和系统维护难度大和额外投入成本高。数据标准不统一 ,各系统数据标准不统一,数据整合难度大,不利于进行跨业态、跨平台的大数据分析以及为经营决策提供依据。

 

大数据平台总体功能架构可以分为三层结构


1.数据应用层

提供组件化、流程化、工具化、配置化、自动化、个性化的开发能力,将集团业务场景数据与服务化,建设应用体系。改变传统开发模式,实现应用开放式、可配置、快速开发。


2.平台服务层

对全量数据深度整合、沉淀与提炼,形成基于统一模型、指标的高价值、高密度的数据全景视图,并为上层提供数据服务。面向用户、上层应用提供数据封装、语义转换,实现应用于数据的解耦。


3.数据平台层

建设统一数据交换层、基于实时流处理技术,实现面向多系统间、多数据层级间,以及外部合作和数据交换的海量数据的一点共享与异构数据的一点交换,简化交互复杂度。


共享服务层:对集团业务的微服务化抽象共享运营,实现业务能力共享。

业务层面特征:创新快,敏捷、数据实时打通无孤岛、高并发、线性扩展、所有业务同架构大平台、高可靠、无单点。

 

广百大中台建设

 

以消费者为中心,重视体验,更快捷、更便利、更精准;全渠道、多业态、一体化、集中式管理、依靠数据驱动经营、利用大数据与人工智能;云部署、微服务业务中台、数据中台。

 

对于什么是中台?广百管理层解释道:中台更多的是一种系统建设、业务设计思路上的转变和优化,再结合现有的成熟技术来实现的一种系统架构,由于它链接一切,不但让业务更快落地,让数据更加集中和统一,容易被分析和使用。

 

结合广百实际,中台可以做什么?


通过O2O应用/新业务场景:虚拟门店(百货类),广百到家(超市),扫码购、虚拟货架(全业态)。跨业态/新业态统一前端收款(前端收款--黄金/母婴/折扣店等);统一消费者服务平台(全局订单跟踪,售后,维修,投诉等。)跨渠道/跨业态促销(联动促销/全渠道电子券等。)改变后的信息化架构,通过引入成熟的大中台系统架构,结合广百现有系统实际情况,在保留原有系统的基础上,分别采用系统迁移、重构、升级改造等方式,分阶段构建订单中台、商品中台、结算中台、促销中台、会员中台,逐步整合与统一面向消费者的前端业务逻辑,打造真正的线上线下一体、跨业态一体、多业务场景一体的广百“全渠道多业态一体化数字化管理平台”。


“零售中台”究竟解决了什么问题?它实现了了业务的数据(商品、价格、顾客等主数据和库存水平、用户积分等操作数据)和交易(销售、库存、寻源等)的跨越渠道、空间的实时性处理。在“云+端”的模式下,各业务端(例如电商用户或者POS销售终端上)获得的是云上的实时信息,并被同步处理,改变了传统架构下业务信息处理的“天级“的时序性。


目前市场上产生了不少以CRM会员系统和OMS订单系统为特点的“全渠道中台系统”软件。可是,零售企业的数字化运营远不止于此,中台包括三方面的内容:一是会员、商品等核心业务信息的管理,亦即各个“中心”,二是像前述的前台应用推送的“服务”,这些服务组合构成面向用户的互联网“产品”,有些和营销相关,例如精准营销推送,有些和销售及履单相关,例如线定店取、众筹预售,有些和商品和供应链相关,例如根据数据分析进行库存优化、门店商品组合优化和陈列优化等,三是面向业务的大数据分析和微服务管理。

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