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一杯奶茶背后的数字化之旅
Kyligence Cloud 4.5 通过借助预计算和 AI 增强技术,为用户提供简单易用、高性能、高并发的增强型数据服务和管理平台。能够处理原来无法处理的海量数据,提供数据服务,反馈给业务端洞悉数据底下真正有效有用的信息,帮助客户形成数据闭环。期待新版本可以覆盖全场景 OLAP,后续我们的更多场景也会考虑放在 Kyligence 之上。
李洪超 合阔 基础架构总监

新茶饮数字化转型步入新阶段

零售行业是近年里发展最快、竞争最激烈的行业之一。面临复杂多变的消费场景、快速迭代的产品类型,以及会员、支付、仓储、供应链等各个系统背后的数据量的激增,企业如果没有一套完整的数字化系统,就难以做出实时、高效的决策。从经营效率提升到用户体验优化,新零售与新茶饮的数字化转型已经步入新阶段,数据驱动业务已成为行业的新特性和新能力。

库存管理、门店和业务三者协同,提升零售运营效率

Kyligence 助力合阔:库存管理、门店和业务三者协同,提升零售运营效率

库存管理、门店和业务三者协同,提升零售运营效率

Kyligence 凭借更加灵活、弹性的云原生架构帮助企业以更低的 TCO,获得更优的查询性能和高并发的支持。每小时从阿里云 PolarDB 中同步一次增量数据,落地至 Azure Blob Storage,然后每 6 小时启一批构建任务,通过自研系统对接 Kyligence Cloud 展示物料、库存报表。通过对上述场景的优化,让库存管理、门店和业务三者协同,从配方、库存到成本形成正向连接,从而助力企业提升生产经营效率,优化用户体验。

客户收益



在数据总量大(30 亿+)和数据增长迅速(日增 500w+)的情况下,Kyligence Cloud 帮助网红人气茶饮实现门店库存流水和销售物料拆解分析及清算等复杂场景,实现库存优化与盈利提升:


各门店日常库存流水分析:门店店长可以在每日营业中及时检查当前库存流水、物料拆解消耗明细,每晚关店后需按品类、时段等维度进行盘库清算,找到减少物料损耗、提升门店利润的举措;


跨门店的库存动态运营管理:运营部门可以动态监测各门店的剩余库存,及时发现缺料风险并进行物料补送或跨店调配,保障“火爆”门店订单,提高综合门店绩效;


促进仓储、供应链等工作优化:运营部门能够按时间段、门店、单据类型、商品类别、交易类型、POS 交易号等不同维度对库存流水、物料成本进行业务分析,总结规律并指导采购、仓储、配送等相关工作优化。



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