2秒实时同步数据,等红灯时下单,到店直接取货已成为现实

在过去的2018年,我国茶饮市场达到了全面爆发。

美团点评发布的《新消费、新市场、新方向——2019中国饮品行业趋势发展报告》显示:“全国现制茶饮外卖商家数持续增长,2018年第三季度较去年同期增长56.8%,全国现制茶饮外卖订单数季度复合增长率38%,2018年第三季度较去年同期增长87%。”

随着外卖行业的成熟,消费者对时间的敏感度越来越高。在线上手机下单后,消费者希望商家或者第三方配送平台能尽快送达。

这意味着消费者的消费理念在逐步提升,在未来茶饮行业的竞争更多的是客户体验、运营效率、创新速度的竞争。为能更好更快地实现数字化,目前茶饮企业在数据化上做了一些努力, 主要体现在以下两方面:实时数据支持订单配送和数据分析支持业务决策。

一、实时数据支持订单配送

某茶饮企业与外卖平台有合作,需要通过外卖平台在线点单配送。饮品一般没有库存限制,但是套餐类、糕点类考虑到配送地址的限制与门店的仓储,为防止客户在外卖平台下单后配送员到店取货时遇到库存不足的情况,需要将门店的库存情况实时同步给第三方外卖平台。

此时数据实时同步的实时性尤为重要,在过去如果想将库存信息同步给第三方外卖平台所需时间至少为15分钟,无法满足业务及时性的要求,会导致客户退单,而退单的内部业务流程又非常复杂,容易影响外卖业务的用户体验。

目前一些行业领先的茶饮企业已经将数据传输速度提升到2秒以内, 消费者在开车等红灯时下单,到门店直接取货已经成为日常场景。

二、数据分析支持业务决策

随着茶饮企业业务发展越来越快,对快速分析决策的要求也随之提高,为能更全面直观地了解运营情况,高效敏捷地支持决策,企业需要将运营数据实现快速整合分析。如对每日的进销存等数据进行分析,以反推产品的创新研发和生产。

目前,一些茶饮企业随着新零售的转型,报表数据激增,这其中涉及各种业务系统的数据,如门店交易数据、外卖平台数据、物流数据、财务数据、甚至天气、汇率数据等,若选用传统的开源产品,如Kettle需要一张张表进行配置,而且性能上也无法满足需要, 如果同步 上亿条数据需要花费三天时间,不仅繁琐且性能差,难以实现可视化交互和监控。

Gartner就数据分析工作的自动化优先级进行过一项调研。调研结果显示,数据集成(Data Integration)排名第一,因为其最费时间也最易出错。 很多情况下,数据分析项目的失败并非完全归咎于BI平台本身,前期的数据准备、数据集成同等重要。 有时科学家需要花费大约70%到80%的时间进行数据准备,否则会影响分析结果。

如何借助性能稳定、实时高效的数据融合工具完成实时供应链管理、实时物料库存、报损、门店管理(BOH)、实时新品销售时段分析是当前企业亟待思考的问题。

面临上述问题,DataPipeline在数据实时同步方面可实现秒级延时, 在小时内可完成上亿条数据的抽取,当业务人员有突发的数据使用需求时,数据部门能快速地获取真实、完整的数据 及时响应业务需求。

同时,平台具有可扩展性,能灵活应对茶饮行业已有和未来可能出现的多样类型的数据源接入需求, 快速实现异构数据源之间的数据同步问题,打通茶饮企业内外部的数据孤岛。

另外相较于传统的数据交换体系缺少对交换过程的有效监控,故障问题解决过于被动的情况, 用户可通过DataPipeline 可视化运维看板(数据任务看板、速率进度信息、报表统计、日志审计),看到数据同步的状态、数据的来源与结构,及时了解数据的接入、交换和数据流向。 当数据同步出现问题时,基于完善的纠错机制与系统状态监控,可第一时间找到数据源并进行处理。 不必担心因经常出现错误状态而影响数据质量。

在数据科技时代,慢即是无。对茶饮企业而言,订单响应速度、产品创新速度与用户满意度、忠诚度存在着较大关联。未来谁能基于数据快速洞察消费者需求,谁便能在茶饮行业走得更远。

    本文作者:雅儿 责任编辑:173****0165
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