新商超架构介绍
  • 业务架构
  • 技术架构

业务架构总体描述

商超业务架构分为三层,前台是与客户发生接触的“界面”,中台和后台则是支撑前台的高效运转,中台不断沉淀业务能力、数据能力,并且这些能力共享给多个业态,起到降本,加快孵化创新的目的

架构图对应解决的业务问题

  • 1.线上线下结合,提升门店坪效
  • 2.会员运营一体化
  • 3.整合线上、线上渠道,实现营销一体化

解决方案客户案例

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技术架构总体描述

基于阿里云的SD-WAN网络,打通门店、总部和公共云,线上O2O业务的瞬时高并发通过负载均衡接入,共享服务中心弹性伸缩,并将业务数据同步到大数据平台,进行分析和挖掘。

架构可量化优势

  • 弹性伸缩
  • 架构灵活

架构图对应解决的技术问题

  • 1.形成一张网,接入便捷,专线成本降低
  • 2.多个门店可共享RDS实例,减少运维压力
  • 3.提供实时同步大数据平台,进行及时的分析
  • 4.提供完备的安全防护产品,保障业务安全

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方案业务场景及优势

  • 智能数据仓库
  • 数据化运营
  • 便利店选址
  • 门店上网

智能数据仓库

  • 1.报表口径不一致,需要一套科学的指标管理系统
  • 2.报表不及时,需要实时、准实时的计算系统
  • 3.数据冗余,没有打通,需要精细化建模
  • 4.大数据平台运维难,需要可视化,高效的运维

推荐搭配使用

数据化运营

  • 1.报表分散在各个业务系统,缺少整合分析能力
  • 2.决策层、管理层、一线店长关注的数据差异性很大
  • 3.数据展现、可视化不友好,二次加工不方便

推荐搭配使用

便利店选址

  • 1.开店选址凭经验,无法量化选址依据
  • 2.开店效率低

门店上网

  • 在客户回访,1.专线成本高,特别是跨省专线,施工周期长
  • 2.接入、维护复杂
  • 3.网络体系混乱,涉及多个运营商,管理成本高
  • 4.门店、总部和阿里云构建一张大网

推荐搭配使用

智能数据仓库

智能数据仓库

  • 1.报表口径不一致,需要一套科学的指标管理系统
  • 2.报表不及时,需要实时、准实时的计算系统
  • 3.数据冗余,没有打通,需要精细化建模
  • 4.大数据平台运维难,需要可视化,高效的运维

推荐搭配使用

数据化运营

数据化运营

  • 1.报表分散在各个业务系统,缺少整合分析能力
  • 2.决策层、管理层、一线店长关注的数据差异性很大
  • 3.数据展现、可视化不友好,二次加工不方便

推荐搭配使用

便利店选址

便利店选址

  • 1.开店选址凭经验,无法量化选址依据
  • 2.开店效率低

门店上网

门店上网

  • 在客户回访,1.专线成本高,特别是跨省专线,施工周期长
  • 2.接入、维护复杂
  • 3.网络体系混乱,涉及多个运营商,管理成本高
  • 4.门店、总部和阿里云构建一张大网

推荐搭配使用

快速选配套餐

快速选配

多款热门产品,一站式购买,满足常用上云场景

适用适合对I/O性能要求略高,对计算性能及存储容量有较高要求的小型电商

立省¥2385起/年

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存储包: 40GB

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