DataPipeline助力国际知名物流服务商，打造供应链改革新样本！
近日，DataPipeline协助某国际知名物流服务商搭建的全渠道销量预测暨门店智能配补货系统正式投入使用！该系统基于DataPipeline企业级实时数据融合平台打造，服务于全球连锁咖啡品牌。系统通过考虑内部销售、天气、竞品、活动等信息，并结合SKU的特性差异，对商品进行深度分析、聚类分析预测，实现每日自动补货，打造出供应链改革新样本。
该客户是国内头部、国际知名的综合物流服务商，同时致力于成为独立第三方行业解决方案的数据科技服务公司，以涵盖多行业、多场景、智能化、一体化的领先技术能力，向产业链上下游延伸，为零售等多行业提供贯穿采购、生产、流通、销售、售后的一体化供应链解决方案。
全渠道销量预测暨门店智能配补货系统支持对算法参数的调整、自动追踪数据异常、及时提出预警，最终可实现超过80%的Core SKU补货需求满足率、食品Mark Out率降低15.2%、食品需求满足率提升12.5%、库存覆盖天数降低15.8%。智能化的管理变革离不开DataPipeline企业级实时数据平台提供的稳定、精准、全面的数据保障。平台实现了从VMS、ERP、OMS等核心业务系统到客户端的25个系统、15个ESB接口、数千个外部API实时产生的数十亿条数据的融合，其中包括Oracle 11G、MySQL、MS SQL Server、PostgreSQL、Greenplum、Hive等数近十种数据库管理技术。
在内需扩大、消费升级的大背景下，“新零售”为企业带来巨大市场空间与机遇，但这也对客户体验以及供应链效率管理提出了更高要求。人、货、场的结构被重新定义，实现消费者、商品、消费场景的实时联动尤为重要。在消费端，通过实时捕捉并传输顾客拿取的商品信息，真正实现自助购物，同时通过大数据相关性分析为顾客推荐商品，从而增加销售量。在供应链层面，商品陈列信息与后端供应链实时互联，在商品库存不足时智能触发补货，从而避免商品脱销。这些客户体验的改善与供应链效率的提升，对IT系统满足业务端取数的实时性和丰富性提出了较高要求。为高效支持营销、采购、营运、售后服务等业务部门实时智能化供应链管理需求，客户需要实现全域业务系统海量数据实时融合作为全渠道销量预测暨门店智能配补货系统的能力基石。
客户大数据技术管理部负责人表示：
供应链战略的执行，离不开对数据的分析和洞察，数据流动成为快时代供应链高效提升的新动能。我们运用人工智能、大数据、物联网等技术，实现数据融合，充分发挥数据价值，实现消费者洞察、全渠道销量预测、渠道匹配的智能决策及快速响应，从而驱动门店自动补货、库存定义优化、选品优化、定价决策等一系列供应链流程的变革。DataPipeline企业级实时数据平台的成功上线，为我们的供应链端到端数据实时可视化、AI模型构建、机器学习、数据挖掘等应用场景提供了核心技术支持，从而为企业供应链管理水平的提升奠定了坚实的基础，期待未来更多实时数据技术应用场景的落地。
DataPipeline 企业级实时数据融合产品充分将自身对全链路实时数据管理的理解力融入到企业数字化创新变革中，构建起数据全面准确、管理敏捷智能、链路稳定高容错的管理体系架构，可为金融、零售、能源、制造、地产、交通、医疗、互联网等全行业客户提供从传统数据处理到实时数据应用的全场景数据管理保障。
未来，DataPipeline将与客户及生态伙伴紧密配合，帮助企业解决复杂供应链等关键业务及运营场景中的数据流动性管理难题，深入探索数据创新产品与服务，为构建企业数字化升级新型基础设施持续努力。