新零售企业IT应用架构演进文档格式.docx

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苏宁，从苏宁电器一路发展为“苏宁云商”、“苏宁易购”，实则经过了完整的传统零售向智慧零售转型的道路，也经历了中国零售企业IT架构演进的各个阶段，实为良好借鉴。

上图是五代演化路径。

需要强调：

尽管有些模式在发展阶段上落后了，但是对中国信息基础薄弱的零售企业来说，仍有指导意义，不是每个零售企业都会直接跳到最新的模式之上。

二、零售企业IT应用的缘起：

古生代时期

80年代末、90年代初兴起的《管理信息系统》课程里对企业信息系统确定了几个基本原理，指导了企业信息系统的形成：

∙企业内的跨组织、跨职能的信息整合

∙物流、信息流、资金流的三流合一

∙操作执行系统、管理信息系统、决策支持系统的三级系统分离

太古时期的零售企业应用系统，甚至没有系统分层（ERP和POS系统的区分）以及多组织实时信息（例如实时的多组织库存信息同步）的概念，90年代中期国内零售企业刚开展信息化时，自行开发的软件或者早期零售软件大多是这种架构，今天富基、长益等著名国内零售软件都是从那个阶段发展过来。

2000年左右，随着所谓C/S、B/S技术架构普及，企业逐渐形成了下图这样的应用框架：

这个架构的特点是实现了完整的物流和信息流覆盖、衔接，其抽象的业务模型如下图所示（来自于Levy&

Weitz《零售管理》教材，我最推崇的零售管理教科书），包括最主要的两个运作核心，物流中心和门店。

商品管理、采购、物流皆围绕物流中心完成，而销售、客服和门店补货皆围绕门店完成。

相应地，零售ERP是以商品管理为核心的运作，信息颗粒度更大，是业务的管理和控制层面；

而在业务交易、执行层，则分别是门店运营的POS和仓库运营的WMS，信息颗粒度更小。

零售ERP也被称为“核心商品系统”.

2005年，Oracle收购的Retek就是“核心商品系统”（CoreMerchandising）的代表性软件，如下图所示，由核心商品管理RMS，以及发票管理RIM和价格管理RPM等构成，并与财务软件、门店SIM及WMS集成，这张图也显示了模块间的“点对点集成”模式。

SAP曾跟Oracle竞价收购Retek未遂，而SAPERP零售行业版的功能和Retek是比较类似的。

按“信息颗粒度”区分系统的原因，是因为计算技术、数据库技术限制，例如门店发生的面向顾客的销售交易数量极多，分担管理职能的ERP不可能承载这样大量的数据，否则会造成系统处理、信息查询非常缓慢，所以，ERP系统里销售的客户对象是门店，而销售数据则由门店在POS里一天营业结束后的汇总；

WMS的仓库操作道理相同。

需要说明的是，店内操作和收银操作是ERP/POS主要功能切分点，一些大型ERP里将部分店内操作（例如后仓收货、盘点、上架等）也纳为ERP范畴。

制造业里将ERP和MES分离的道理也是类似的。

商品主数据、价格和条件、促销计划等，皆是在ERP中进行集中管理，然后更新后向POS系统下发，POS系统接收商品、价格数据，进行销售执行，将销售结果回传ERP记账；

ERP里计算商品配、补货的供应链策略，从物流中心发起对门店补货，门店可以产生要货订单，加入ERP的供应链计划计算。

这就是ERP、POS的功能分担，尽管今天这个架构已经比较老了，但是该业务模型对设计零售系统应用架构仍然非常重要。

三、中生代时期

2005年前后，国内企业的ERP应用进入到高潮，ERP和POS分离成为共识。

这时出现两个重要应用需求：

一是零售企业的关注点从渠道和商品，向消费者发展，产生了以会员管理为核心的零售CRM；

传统零售环境下，和会员发生互动的场景基本都在收银环节，例如会员招募、积分兑换、店内营销等，因而零售CRM是从POS里发展起来的。

尽管也有少数大品牌CRM软件的会员模块在零售企业中有所应用，但是没有形成主流；

二是数据仓库的应用；

这个时代的数据仓库大多为多维数据模型的建模、分析，并且从各业务系统中提取、清洗和加载数据，为了提高数据分析的系统效率，数据仓库和业务系统是分离的，也就是所谓的OLTP和OLAP之分，这是架构要点。

例如Oracle核心商品管理系统和商品计划系统（RPAS）是分离的，通过中间文件传递的方式建立数据集成，如下图所示；

相仿地，SAP零售ERP和基于SAPBW的商品计划系统也是分离的，今天，SAP零售架构中基于Hana的CAR的革命性之处正在于此。

在企业级零售数据仓库层，则一般包含如下要素：

零售是一个数据应用密集的行业，商品、供应链以及用户挖掘等方面有不少数据应用，例如供应链计划（销售预测、配补货）、库存水平优化（不同级别库存地点、不同商品层级）、商品计划（尤其是服装行业的买货计划、商品品类组合计划等）、品类管理（品类结构、定价优化）等等，形成了若干基于数据分析的应用，这些应用由于技术架构、分析原理、应用职能各不相同，很难理想化到上图所示的一个RDW之上，通常大型零售企业里的数据治理也是一个难题。

下图是这个中生代时期国外零售软件厂商的图谱，在中间两层的商品计划和优化、供应链计划和优化的独立厂商，在其后一些年，大多被大厂商收购了，例如商品计划和优化领域，Oracle收购了Profitlogic，SAP收购了KhiMetrics，IBM收购了Demandtec.总的来说，国内传统零售企业在数据分析应用方面，和零售发达国家有较大差距，鲜有应用得好的企业。

苏宁在这个阶段的IT应用架构如下图，非常具有代表性：

四、新生代时期：

电商多渠道

到2010年前后，随着京东、当当、一号店等电商发展，传统零售企业也纷纷开发电商业务。

这个阶段，大多数传统零售企业发展电商面临的问题是：

实体零售和电商是否是服务于不同的顾客细分人群？

电商和实体零售是否是针对不同细分市场的互补关系？

由于电商交付的是个体顾客，物流路径是：

电商仓库-快递-顾客；

而实体零售的物流路径是：

中心仓-门店-顾客，两种业务的物流特性差别很大，电商和店铺各有自己的一条物流/信息流路径。

这种电商和实体零售相结合、又相互独立的模式，被称为“多渠道零售”（multi-channelretailing）。

在信息应用上，主要特征有三：

1、 

电商平台被看作是和POS平行的一个前端系统，和POS与ERP连接方法类似，即电商平台负责销售业务执行，汇总上传ERP销售信息，电商平台上的主要功能包括商品目录、内容（商品图片）、搜索、购物车、订单管理、在线支付等，而ERP集中管理商品和促销信息。

由于电商业务的前台“玩法”复杂，信息动态程度高，传统零售企业的电商架构和阿里、京东的先天电商架构相比，灵活性低了不少。

2、 

电商和实体零售的订单、拣货、发运的颗粒度差别较大，前者对象是客户订单，后者对象是门店发货，所谓“大狗走大洞，小狗走小洞“，通常电商和实体零售是不同的仓库，分离采用WMS和TMS。

3、 

电商会员发展较晚，和POS里的会员集成比较困难。

需要强调的是，这个阶段（包括部分前一阶段），随着零售企业IT应用“模块”的增加，系统与系统之间的接口数量越来越多。

为了减少集成的复杂度，保证数据和流程的一致性、时效性，零售企业开始引进“企业服务总线（ESB）”的概念，将系统间点对点的集成，变为用一个流程和数据集成的平台，即ESB，来串接各业务系统。

苏宁在这个阶段的状态串接了电商系统（WCS）和POS系统，很具有代表性：

这个阶段苏宁的技术架构也在发生变化：

五、全渠道零售

从2014年开始，“全渠道零售”（Omni-channel）开始逐渐取代“多渠道零售”，概念上的主要演进是：

全渠道认为线上和线下消费者并没有区隔，消费者跟零售企业互动的过程，跨越了实体物理渠道（门店）和各种线上数字化渠道（不仅包括多个电商平台，还包括数字化广告、社交媒体等）的多个触点，并且还催生了线上线下相融合的“数字化物理渠道”，即所谓“数字化门店”。

“全渠道零售”不仅仅是信息技术的新应用，而是零售企业以顾客价值创造为核心的价值网络再造，是零售企业的商业模式革命，关于商业模式的讨论，详见我2017年10月7日的公众号文章《全渠道零售》。

信息系统架构上，全渠道零售的显著特点是出现了所谓全渠道系统中台，把零售主数据（商品、顾客、价格）、动态数据（库存、订单）都集中处理，围绕这些主数据形成社交CRM、订单管理系统（OMS）等应用，还有处理跨渠道结算（例如，“线定店取”或者“线购店退”，在线上业务和门店之间进行订单的内部结算），这样全渠道中台的好处是可以对接多样的业务前端，支持业务前端的灵活变化，尤其是以“产品创新”为运营特点的电商业务，将这些功能从相对来说业务流程处理比较死板的ERP中解放出来，解决了前述多渠道时代ERP不适应电商的问题，传统ERP则主要保留着商品采购、库存/应付财务帐和财务管理功能。

全渠道业务对传统零售信息化提出这样一些要求：

A.商品数据跨渠道的一致性：

提高销售转化率，降低退货，提升销售体验

B.价格和促销政策的跨渠道一致性：

有助于跨渠道营促销活动开展，保证跨渠道的用户体验

C.实时的全局库存可用性：

实现全价值网络的实时可用库存的可视性，保证用户订单及时交货，提高交付率，降低成本，可以从任何价值网络节点进行采购、交付和退货的操作

D.360度客户视图：

整合的顾客数据，跟踪、整合所有触点的顾客互动，理解用户偏好和用户画像

E.个性化体验：

线上、线下融合，为消费者个体提供个性化体验

F.

全渠道应用架构跟互联网时代的信息技术发展也分不开，中台系统要能处理电商环境下的大流量、高频度、高峰值的交易，广泛应用了分布式存储、分布式应用框架、开源开发框架等技术，和传统ERP的技术架构有较大区别。

这个阶段的信息系统主要特征有三：

1.电商系统（有些也称为Commerce系统）转变为中台系统

2.实时大数据分析：

“大数据”这个词，不同语境下有不同的解读方案，既指企业级数据的实时分析，也指互联网级数据，尤其是非结构化海量数据，的整合及按需分析。

3.向数字化营销拓展

SAP收购了电商软件Hybris之后，耗费巨大对其进行改造，与原有零售ERP进行整合，以HANA为基础（Hana发明的主要目的就是为了消融OLAP和OLTP的差别，实现实时数据加载分析）重构了零售大数据分析平台CAR，还可以利用Hana外连Hadoop平台建立数字化营销云。

今天，新版本的SAPERP也可以运行在Hana之上，基于Hana完全支持的、完整的全渠道架构正在逐步实现过程中。

下图是SAP+Hybris的全渠道零售架构图：

苏宁的第三代架构就是包含前中后台的全渠道模式：

六、智慧零售

今天人们说的“新零售”，我认为是指人（顾客、员工）、货（商品、供应链上的产品）和场（门店、在线交易渠道、物流中心、数字营销渠道）皆被数字化之后（物联网和人工智能是数字化的关键使能技术），以顾客为中心，对商业价值网的不断重塑，云是新零售的承载平台。

我更愿意将其称为“智慧零售”。

因而，以数字化创新来不断创新业务，构建商业生态的企业，可以称为新零售企业。

这样的企业，需要有自己的云平台来支持业务的持续创新，智能零售的核心是数字化云平台，亦即企业级的PaaS平台，也是开放的互联网级平台，而非企业级的业务应用。

智能零售时代的信息系统应用体现在数字化门店改造上，当门店采用了AI图像识别驱动的人脸识别、购买商品识别，IOT驱动的购物者近场感知、商品试用感知、货架数字化、客流分析，用AR/VR支持的陈列效率分析、增强商品说明、数字化试穿等一系列数字化技术，这些不外是将物理环境数字化，创造了等同于电商环境下的数字化运营条件，因而，实体零售和电商，从运营层面来说的差别将越来越小，数字化中台将同时支持前台和后台的业务创新。