袋鼠云 | 基于阿里云数加平台,助力知名物流企业进行大数据应用

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 通过将不同的数据源进行汇总,企业拥有了完整的数据视图。通过数仓项目的建设,增强了企业的数据质量,保证了数据的统一性,使企业数据数据更加快捷、方便、准备。使企业的数据价值得到更大程度的发挥。 阿里云的数加平台提供了一站式的大数据解决方案。

关于申通易物流

上海申通易物流有限公司是申通旗下的一家集电子商务、仓储、传统物流为一体的服务型公司。公司应电子商务大发展时代需求而生,拥有自主研发的易物流仓内WMS(仓库管理系统)、EDI(数据接口平台)及OMS(订单处理系统)等,为品牌、商家提供电子商务仓配解决方案及专业电子商务第三方精细化仓配一体化服务,协助电商解决电子商务供应链的管理。

申通易物流依托于申通快递在快递行业的品牌影响力和全国领先的快递配送网络,以及在电子商务行业的多年服务经验,致力打造成为一个专业的电子商务服务提供商,为客户提供高效的服务和体验。

问题及挑战
申通易物流团队每个月初要从公司的各个系统去拉取上个月的快递费用数据,然后在本地的数据库中去加工处理,最终得到财务所需要的报表。由于数据分布在各个不同的系统上,抽取数据沟通麻烦,每个月做着重复逻辑的工作,工作效率不高。常常无法按时给出想要的快递费用明细报表,造成很大的困扰。另外公司存储资源不足,导致很多历史数据被删除,大量数据资产流失,这对公司来说是一笔很大的损失。随着业务的不断增长,这些问题越来越突出,急需要找到解决方法。

解决方案及架构
基于阿里云大数据平台,申通易物流搭建了大数据数据仓库系统,主要用于快递费用计算与分析,仓库库存监控等。
架构解读:

  • 数据采集:数据源主要包括云数据库 RDS、移动数据分析(Mobile Analytics)日志、服务接口调用的数据。
    以精细化运营为例,用户属性数据存放于 RDS,用户行为数据来源于移动数据分析的日志数据。
  • 数据清洗、处理:使用阿里云数加 Data IDE 把分布在多个数据源的数据集合一起,进行清洗和加工。
  • 数据分析挖掘:使用阿里云数加 Data IDE 的定时任务调度功能,自动完成计算任务并将结果同步回传到数据库;
  • 阿里云数加 Data IDE、机器学习以及 R 等工具主要解决具体的业务分析 ; 阿里云数加 MaxCompute 用于海量数据的存储和计算引擎。
  • 应用:使用阿里云数加 DataV 制作业务看板进行实时业务监控;阿里云数加推荐引擎用于“千人千面”的个性化推荐;阿里云数加 Quick BI 用于业务分析;精细化运营用于用户洞察及精准营销。

收益
通过将不同的数据源进行汇总,企业拥有了完整的数据视图。通过数仓项目的建设,增强了企业的数据质量,保证了数据的统一性,使企业数据数据更加快捷、方便、准备。使企业的数据价值得到更大程度的发挥。
阿里云的数加平台提供了一站式的大数据解决方案。从数据的采集、开发运维到数据展现,提供了完整的方案。同时数加平台提供灵活的计费模式,节约了企业使用成本,降低了企业使用数据的门槛。

解决方案架构图

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