【智能决策】苏宁智能决策系统的演进

2020 年 4 月 19 日 产业智能官

罗飞 CIO之家

智能决策系统是以大量数据为基础，运用机器学习、深度学习和运筹优化技术，建立的决策支持系统，应用于生产运营的各个环节，帮助管理和作业人员做出更高效更正确的决策。

Olap是底层的加速、查询引擎，底层支持Druid、ES、PG Citus集群，类似Presto，跟Presto不同的是Olap会主动对数据进行Cube预加速。

百川是指标平台层，让用户建模、定义指标，对外提供指标查询服务，百川主要支持的建模方式是：星型模型，数据建模自然离不开维表维度，Udms系统就是来定义、管理所有维度、维表，目前收录了整个集团近200多个维度，对外提供维度、维表信息服务。

天工是类似Tableau、Superset的可视化报表设计平台，与这些BI软件最大的不同点，天工基于百川的指标、Udms的维度来制作报表，数据来源已经高度标准化、归一化，目前商业报告分析工具：Cognos、阿里QuickBI等，是将数据建模、可视化设计能力放到一起，这是天工与他们的最大区别

慧眼，是统一报表门户，所有的报表统一发布到慧眼面向业务，慧眼最大的挑战在于报表权限管控与自动匹配，，总共4000多张报表，用户2w多，一张报表开放给8000+人员是很常见的，所有这一切靠人工维护，既容易出错不利于数据安全，也不能及时响应用户需求，这些都是慧眼系统要解决的问题。

苏宁智能决策系统还将图像和视频识别技术运用到物流全环节，建立风控模型，通过视频分析识别异常行为，有效管控作业风险，让异常操作无所遁形。同时，通过语音和语义识别技术加大在地址管理和智能客服等领域的应用，大大降低人工成本。

苏宁六年企业IT架构的演进之路

乔新亮 CIO之家

作为互联网零售和 O2O 模式的代表企业，苏宁在6年的转型路上，企业架构是如何演进的，又是如何治理的？传统企业究竟如何转身互联网企业？

注：本文来源于作者乔新亮在全球技术大会上的演讲

乔新亮，拥有 15 年企业架构规划设计和系统集成的工作经历，曾任 IBM 全球咨询服务部副合伙人，也是 IBM 认证架构师和 IBM 全球技术学院成员，现担任苏宁云商 IT 总部执行总裁助理，全面负责技术管理和项目管理工作，在苏宁转型的 6 年的历程中，经历了公司从+互联网到互联网+的飞快转型及融合，同时，也亲历了苏宁技术团队从上百人到 4 千多人的急速扩张及发展，对企业架构规划、设计、系统集成领域有多年实践经验，在架构治理、组织设计方面有很深的思考和领悟，现正和研发团队一起建设高效运作研发体系，持续优化现有海量交易平台，做出有人情味、高附加值的 O2O 平台。

苏宁数据中台架构实践

翟小青 CIO之家

苏宁数据中台是一个大项目群：

OLAP 是底层的加速、查询引擎，底层支持 Druid、ES、PGCitus 集群，类似 Presto，跟 Presto 不同的是 OLAP 会主动对数据进行 Cube 预加速。
百川是指标平台层，让用户建模、定义指标，对外提供指标查询服务。百川主要支持的建模方式是：星型模型。数据建模自然离不开维表维度，UDMS 系统就是来定义、管理所有维度、维表，目前收录了整个集团近 200 多个维度，对外提供维度、维表信息服务。
天工是类似 Tableau、Superset 的可视化报表设计平台，与这些 BI 软件最大的不同点是，天工基于百川的指标、UDMS 的维度来制作报表，数据来源已经高度标准化、归一化。目前商业报告分析工具：Cognos、阿里 QuickBI 等，是将数据建模、可视化设计能力放到一起，这是天工与它们的最大区别。
慧眼，是统一报表门户，所有的报表统一发布到慧眼面向业务。慧眼最大的挑战在于报表权限管控与自动匹配，总共 4000 多张报表，用户 2w 多，一张报表开放给8000+人员是很常见的。所有这一切靠人工维护，既容易出错又不利于数据安全，也不能及时响应用户需求，这些都是慧眼系统要解决的问题。

数据中台对一个企业，起着至关重要的作用。在数据中台这个称谓成型之前，各个企业也都在用不同的方式来尽可能地利用数据产生价值。只是在这个过程中，也不得不处理着数据带来的各种问题，比如各个业务系统经年累月以烟囱架构形式存在而导致的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等等。数据中台对企业的真正意义是，让传统企业向科技企业升级，让IT系统集成向大数据集成升级，让工具/流程/管理向驱动业务运营升级。

先进制造业+工业互联网

产业智能官 AI-CPS

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产业智能化技术分支用来的今天，制造业者必须了解如何将“智能技术”全面渗入整个公司、产品、业务等商业场景中， 利用工业互联网形成数字化、网络化和智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和焕然新生。