位于杭州阿里巴巴西溪園區(qū)旁邊的大型商場“親橙里”2018年正式開業(yè)。和傳統(tǒng)的線下綜合型商場不同的是，親橙里從規(guī)劃之初就定位為數(shù)字化商場，通過植入自研的IBOS平臺完成建筑內(nèi)的所有子系統(tǒng)的接入，而讓建筑和建筑內(nèi)的設備、空間、人的“在線”是我們數(shù)字化的第一個目標。為了實現(xiàn)這個目標，阿里工程師做了哪些動作，一起往下看。
建筑數(shù)字化基礎——建筑IoT和邊緣計算
設備數(shù)據(jù)字典
建筑樓宇內(nèi)的設備紛繁復雜，包括設備種類、功能、性能、安裝方式、通訊方式、通訊協(xié)議等等各個方面都不一而同，而這些設備正是建筑樓宇正常運營和管理的前提，構成了建筑樓宇自動化的基礎。因此，建筑數(shù)字化的前提是建筑設備數(shù)字化，而設備數(shù)字化的前提是首先需要定義統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典。我們將建筑樓宇領域的空調(diào)、給排水、消防、安防、強電、弱電六大系統(tǒng)、100多種設備類型統(tǒng)一進行編碼、分類、定義完整的數(shù)據(jù)模型。
Niagara——建筑IoT神器
上面提到建筑樓宇內(nèi)的設備類型繁多，雖然有一些行業(yè)標準，但標準本身也比較復雜、且沒有一個標準能接入所有或絕大多數(shù)子系統(tǒng);因此、建筑IoT系統(tǒng)中，設備統(tǒng)一接入一直是個挑戰(zhàn)。Niagara較完美地解決了這個問題。Niagara是基于Java的開放物聯(lián)網(wǎng)解決方案，其邊緣終端產(chǎn)品JACE支持多種通訊I/O端口、內(nèi)置了大量常見的樓控系統(tǒng)和設備驅動，同時支持驅動插件式管理、允許用戶二次開發(fā);支持分布式部署架構、兼容包括Haystack、LonWorks、BACnet在內(nèi)的多種行業(yè)標準。
Niagara的引入解決了兩個痛點問題：
1)異構子系統(tǒng)的接入、屏蔽了大量設備協(xié)議的開發(fā)和適配;
2)按照標準數(shù)據(jù)類型、統(tǒng)一單位、精度等，將原始設備數(shù)據(jù)標準化為Haystack格式的數(shù)據(jù)報文，便于上層系統(tǒng)(IBOS)處理。
IBOS邊緣計算
人、設備、空間是構成建筑的三個基本要素(類比商場的人、貨、場)，因此人、設備、空間也是建筑領域的基礎領域模型，其他模型都可以在此基礎上進行構建。IB平臺的邊緣計算也正是圍繞這三種基礎領域模型來設計：IB-Connector接入設備數(shù)據(jù)的同時，會根據(jù)數(shù)據(jù)字典的定義，動態(tài)轉換為人、設備、或空間模型;IB規(guī)則引擎，本質(zhì)是圍繞人、設備、空間模型實例之間互操作、基于事件驅動的實時計算引擎。另外，它還提供豐富的組件支持，可以按需靈活自定義模型并把數(shù)據(jù)發(fā)送到云端、供云端服務消費和使用。下圖簡單示例了親橙里的水電表設備如何通過邊緣計算平臺把數(shù)據(jù)實時上送到云端并接入數(shù)據(jù)中心。
數(shù)據(jù)中心大圖
IB數(shù)據(jù)中心，以建筑業(yè)務數(shù)字化和數(shù)字業(yè)務化為目標，對下采集建筑線上線下的各種數(shù)據(jù)，進行建筑全域統(tǒng)一建模和加工;向上提供PaaS化的數(shù)據(jù)服務和算法服務，并最終為業(yè)務層提供輔助決策。
下面是數(shù)據(jù)中心的架構大圖，依然是分層架構?？傮w上自下而上可分為四層。
1)數(shù)據(jù)源，包括采集的各類線上的和線下的數(shù)據(jù)，來自IBOS、IB應用、集團DT(OneData、A+等)以及其他合作BU的數(shù)據(jù)，另外還包括外部數(shù)據(jù)等;
2)數(shù)據(jù)建模和計算，包括各種異構數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)接入和清洗、針對建筑領域的全域數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型設計、實時數(shù)據(jù)/離線ETL開發(fā);
3)數(shù)據(jù)服務中臺，面向業(yè)務領域的應用層數(shù)據(jù)OLAP分析，提供高性能、通用、開放的數(shù)據(jù)服務;
4)應用，包括純數(shù)據(jù)類的應用例如招商、選址(辦公/商業(yè)場景)、運營分析、消費者洞察、客流動線、財務模型分析等，以及基礎的商業(yè)、辦公/產(chǎn)業(yè)運營、資產(chǎn)管理類應用中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計/分析類場景。
數(shù)據(jù)模型建設
數(shù)據(jù)模型建設是數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)中的關鍵環(huán)節(jié)。我們在對親橙里的所有業(yè)務系統(tǒng)(客流、停車、POS、CRM、多屏和導購、招商租賃、物業(yè)和能效管理等)及其關鍵場景進行梳理、識別出公共的業(yè)務領域、并抽象出核心的領域模型;在此基礎上進行匯總分析，進行邏輯建模、包括模型之間的關系和模型內(nèi)部的關鍵屬性。下圖簡單示例了模型建設的整個過程。
在建模方法上，我們采用了目前業(yè)內(nèi)主流的Kimball維度建模(這也是集團推薦的方式)。維度建模的特點總結了如下幾點：
當然、維度建模也不是十全十美，但確實是最適合我們場景的建模方法。
數(shù)據(jù)服務中臺
親橙里的應用場景豐富，不同的應用場景對數(shù)據(jù)有不同的需求;為了靈活高效地提供不同應用的數(shù)據(jù)接口，我們設計開發(fā)了數(shù)據(jù)接口服務;基于實時計算和離線計算加工好的匯總數(shù)據(jù)，通過提供圖形化的方式、及SQL的方式來完成接口的自定義、發(fā)布以及監(jiān)控。帶來的好處也非常明顯：
上層應用可靈活自定義所需的數(shù)據(jù)接口、不再強依賴數(shù)據(jù)開發(fā)團隊;
統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑、便于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和管理;
降低了數(shù)據(jù)集市/應用層表的規(guī)模，將數(shù)據(jù)開發(fā)團隊從上層應用的需求中解放出來，專心底層和中間層數(shù)據(jù)和算法開發(fā);
完善的API管理、運維、監(jiān)控、流控、自動化測試等機制，保障服務效率和質(zhì)量。
對于上線的數(shù)據(jù)接口，提供接口的調(diào)用qps、rt、調(diào)用異常等監(jiān)控，支持報警規(guī)則配置和推送。
核心商業(yè)場景
客流、交易、會員是線下零售場的最核心場景，也是親橙里數(shù)字化的重點場景。
客流
客流系統(tǒng)是傳統(tǒng)線下商場最基礎的系統(tǒng)之一。類比線上電商和A+，線下商場就是站點，商鋪就是頁面，客流系統(tǒng)采集到的人次、人數(shù)就是商場/商的"PV"、"UV";通過定義活躍度模型，我們也可以統(tǒng)計線下場的月活、日活，并針對活躍用戶進行挖掘分析。
★ 業(yè)務價值
1)客流監(jiān)測及預測，幫助商場和商家更合理地安排資源，更客觀地評估業(yè)態(tài)吸客能力及優(yōu)化決策。
2)客群分析(性別/年齡/活躍度)幫助大小B決策提供針對性的服務，提升顧客體驗，提高顧客黏性及忠誠度。
3)客流數(shù)據(jù)聚合銷售數(shù)據(jù)，幫助大小B更客觀更精確評估人員/活動/業(yè)態(tài)的績效。
4)顧客識別(身份識別/行為軌跡分析)，幫助商場和商家更直接觸達會員群體，加強互動，提高會員黏性及忠誠度。
5)客流動線及熱點分析，幫助商場更準確捕捉業(yè)態(tài)冷熱分布，更合理優(yōu)化布局;幫助商家更大程度協(xié)同發(fā)展、更合理優(yōu)化店內(nèi)陳列、商品類別及人員安排，持續(xù)增強吸客能力。
★ 技術方案
傳統(tǒng)的客流系統(tǒng)一般只支持人次統(tǒng)計、并不支持去重、更不支持身份識別，同時設備本身的識別精度、安裝位置和角度、光照條件、現(xiàn)場調(diào)校、系統(tǒng)維護等都會影響最后的統(tǒng)計精度，因此獲取較高質(zhì)量的客流數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)線下場的痛點之一。經(jīng)過充分的調(diào)研、測試和驗證后，我們采用了頭肩識別+人臉識別的混合方案，每個商場/商鋪的出入口通過兩組攝像頭分別抓拍頭肩和人臉，除了可以統(tǒng)計路過、進店、離開的人次，還支持去重以及用戶特征識別(年齡、性別等)和身份識別。
★ 活躍度模型
根據(jù)不同周期下的訪問頻次，可以定義出訪客活躍度和會員活躍度等級。
通過這個定義，系統(tǒng)可以自動給訪客/會員打標，進而統(tǒng)計出日活、周活、月活訪客/會員數(shù)，以及各活躍度訪客/會員的占比。
交易
親橙里的交易非常復雜，商家眾多、交易系統(tǒng)不統(tǒng)一;同時由于親橙里的招商初期并未約定采用統(tǒng)一收銀方式，后期商家入駐后再推進統(tǒng)一POS方案也比較困難：
1)對阿里系商家如盒馬、心選、小廚，以及天貓智慧門店，這類商家的交易直接走TP;
2)對大部分餐飲類、零售類、服務類企業(yè)，我們部署了口碑的POS系統(tǒng);
3)剩余的商家，我們上線了銷售管理系統(tǒng)。由商家小二后臺手動錄入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)采集后流入數(shù)據(jù)倉庫;
★ GMV
基于交易數(shù)據(jù)的三類指標即GMV、坪效、租售比均是我們重點關注的指標，它們可以衡量店鋪的運營效率以及健康度。下圖是我們對親橙里76個商家的GMV、客流、租金指標進行匯總后生成的氣泡圖，業(yè)務可根據(jù)此圖表，了解商家所處位置象限，以進一步進行運營及招商的調(diào)整。
基于GMV、客流、租金指標的商家氣泡圖
會員
會員系統(tǒng)是親橙里重點打造的服務：
1)會員交易自動實時積分;
2)多方權益打通;會員免費停車，交易積分兌停車權益，趣抓、ROM、黃小鹿權益，等等;
3)自然植入的人臉交互場景、完成會員身份識別閉環(huán);通過停車、客流、軌跡、交易、場內(nèi)互動等多個場景，嘗試多維度認識會員;
4)基于OneID的能力，我們將親橙里會員和淘系會員打通;同時結合集團的線上大數(shù)據(jù)和場內(nèi)的線下數(shù)據(jù)，使用戶畫像更完整和豐滿;另外基于集團LBS數(shù)據(jù)的能力，我們可以挖掘距離商場周邊3公里/5公里范圍內(nèi)的潛客，并結合他們在場內(nèi)的到訪、活動、下單等數(shù)據(jù)進行跟蹤分析。
數(shù)據(jù)可視化
我們的日常數(shù)據(jù)報表，在可視化上目前選型的都是集團內(nèi)的成熟產(chǎn)品，如有數(shù)、dataV。
同時，針對建筑本身的空間特點，我們正在規(guī)劃基于2D/3D地圖、CAD/BIM模型等做一些建筑數(shù)據(jù)可視化的嘗試。
雙11
去年雙11是親橙里第一個雙11，我們也首次和集團數(shù)據(jù)技術及產(chǎn)品部合作，把親橙里的實時數(shù)據(jù)對接到集團媒體大屏。
運維監(jiān)控可視化
目前，我們也在和云智能基礎產(chǎn)品事業(yè)部研發(fā)效能合作的「須彌山-態(tài)勢平臺」共建出了親橙里的監(jiān)控模型。
本圖為mock數(shù)據(jù)本圖為mock數(shù)據(jù)
【責任編輯：武曉燕 TEL：（010）68476606】