新零售的升维体验，摸索华为云GaussDB如何实现数据赋能

新零售商业模式

商业模式通常是由客户价值、企业资源和能力、盈利方式三个方面构成。其最主要的用途是为实现客户价值最大化。

商业模式通过把能使企业运行的内外各要素整合起来，从而形成一个完整的、高效率的、具有独特核心竞争力的运行系统，并通过最优实现形式满足客户需求、实现客户价值，同时促使系统达成持续赢利目标。

如果想测试自己商业模式的可行性，就需要了解另一个概念——商业模式画布，英文缩写BMC。BMC的核心作用之一便是帮助创业者测试自己商业模式的可行性，从而帮助创业者避免挥霍资金或者盲目地叠加功能。

BMC主要由九个要素组成，分别是客户细分、价值主张、渠道通路、客户关系、核心资源、重要合作、关键业务、成本结构、收入来源。

BMC做为通用的商业逻辑，在新零售中也同样适用，不同的是新零售的商业模式，会结合零售行业自身的特点，以及新零售的发展特征。

其中客户细分没有必要、渠道通路和关键业务走向趋同、收益来源和成本结构大同小异，所以新零售的BMC其实主要集中在六个要素上。

表1-1 新零售的BMC

好的商业模式，各要素之间是相互促进的。新零售的商业模式又需要具备怎样的思维来实现“1+1＞2”的效应呢？

升维体验

了解升维体验之前，先来聊聊“降维打击”。该词出自中国科幻作家刘慈欣的经典作品《三体》，书中是指外星人使用“二向箔”将太阳系由三维空间降至二维空间的一种攻击方式。

现在多用来指改变对方所处环境，使其无法适应，从而凸显出己方的优越性，属于一种战略手段。

随着互联网的高速发展，带来一系列的变更，使得“降维打击”无处不在，想要生存就先要“升维思考”。

传统的零售业，借助信息不对称，价差这样的所谓优势维度去打击竞争对手，即价格战，已经是很低的维度了。

而新零售想要继续向前，需要自己从这个圈子里跳出来，站在更高的维度、更多的维度去思考问题，找到核心优势。也就是我们接下来要讨论的“升维”。

升维主要有三种模式：体验升维、营销升维、价值升维。新零售的升维主要是围绕着升维体验的变革。

升维体验，包含三个维度：消费场景、数据赋能、会员营销，传统的零售企业会在三个维度任选其一。新零售以互联网技术为基础，将不同维度的体验进行升维，从而形成体验之间“1+1>2”的协同效应。

今天，主要围绕“数据赋能”这个维度，深入讨论，新零售如何在这个维度上深耕。

大数据平台

我们自己的数据资产，主要通过自有的大数据平台采集数据，数据类型主要包括用户画像的各种属性：社会属性、生活习惯、消费行为等。

此外，还会有各式各样的活动数据、评价信息、消息订阅数据、线上数据库、线下数据库、客服信息等，组成了庞大而复杂的数据源。

我们尝试通过用户的浏览数据、购买数据、或者评价信息，形成用户的购物画像，进而更加精准的推送信息。

这一系列的尝试，都源于“数据”的采集。数据被采集之后，最终被存储在我们的数据仓库中，从而拥有属于我们自己的大数据平台。

随着云技术的升级，云平台逐渐成为我们的首选数据仓库。

图1-2 数据赋能的四个基础工作

GaussDB：数据库上云的优先选择

华为云GaussDB，为企业核心业务数字化转型提供了坚实数据底座。它具有高安全、高性能、高可用、高弹性、高智能等五个方面的强大优势。

作为国内首个AI-Native数据库，华为云GaussDB提供了全流程智能化，支持智能索引推荐、智能分布列推荐、智能故障根因分析等，诊断效率提升5倍以上。

对于业务中常见的核心系统超高并发、海量存储，业务低时延等高要求问题，提供了解决方案：

可靠性：具备PB级海量数据存储能力和企业级高可靠能力
时延低：采用Ustore存储引擎，8H滚降值降低81%，存储空间降低17%
服务高连续性：业务不中断，主备集群满足金融核心应用7*24小时服务连续性要求

数据库系统

华为云GaussDB提供了两种类型的数据库实例类型：主备版和分布式。

1、主备版

2、分布式

综合两种的特点，分布式更符合我们的业务需要。

数据库使用

创建数据库用户

创建了一个用户名为yeyiyi，密码为********的用户：

gaussdb=# CREATE USER yeyiyi WITH PASSWORD "********";

创建和管理数据库

使用如下命令创建一个新的数据库db_goods。

gaussdb=# CREATE DATABASE db_goods;

规划存储模型

1、行存表

默认创建表的类型。数据按行进行存储，即一行数据是连续存储。适用于对数据需要经常更新的场景。

gaussdb=# CREATE TABLE good_t1
(
  good_ID   CHAR(2),
  good_NAME VARCHAR2(40)
);

2、列存表

数据按列进行存储，即一列所有数据是连续存储的。单列查询IO小，比行存表占用更少的存储空间。适合数据批量插入、更新较少和以查询为主统计分析类的场景。列存表不适合点查询。

gaussdb=# CREATE TABLE good_t2
(
  good_ID   CHAR(2),
  good_NAME VARCHAR2(40)
)
WITH (ORIENTATION = COLUMN);

数据库对象设计

华为云GaussDB还提供了开发设计建议，主要包括用户遵守的设计规则，这些规则能够保证业务的高效运行。

其中，数据库对象设计给了我许多开发灵感。

数据库对象设计包括：database和schema设计、表设计、字段设计、约束设计、视图和关联表设计。

1、database和schema设计中：华为云GaussDB给出了一个非常好的建议：从便捷性和资源共享效率上考虑，推荐使用Schema进行业务隔离。

2、表设计中：关于选择分区方案的建议，给了我一个提醒：将分区上边界的分区值定义为MAXVALUE，以防止可能出现的数据溢出。

CREATE TABLE good_d1
(
G_GOOD_SK            INTEGER               NOT NULL,
G_GOOD_ID            CHAR(16)              NOT NULL,
G_GOOD_NAME          VARCHAR(20)                   
)DISTRIBUTE BY RANGE(G_GOOD_ID)
(
   SLICE s1 VALUES LESS THAN (10) DATANODE dn1,
   SLICE s2 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) DATANODE dn2
);

3、字段设计中：对于字符串数据的建议也十分中肯，之前业务中确实出现过类似问题。它的建议是：使用变长字符串数据类型，并指定最大长度。指定的最大长度大于需要存储的最大字符数，可避免超出最大长度时出现字符截断现象。

CREATE TABLE ExampleTable (PriKey int PRIMARY KEY, VarCharCol national character varying(10))

4、约束设计中：对于，而列存表不支持检查约束的情况，给出了很好的建议：从命名上明确标识检查约束，例如，将检查约束命名为 “CK+字段名”。

5、视图和关联表设计中：视图设计的建议，提醒了我再设计时注意尽量避免视图嵌套，除非视图之间存在强依赖关系。

总结

本文从新零售商业模式开篇，引入升维体验的话题，主要是为了数据赋能做铺垫。

传统零售企业想要在“降维打击”有所突破，需要转换新思路——“升维打击”。而新零售的升维主要是围绕着升维体验的变革。

升维体验主要包括三个维度：消费场景、数据赋能、会员营销。传统的零售企业会在三个维度任选其一。新零售以互联网技术为基础，将不同维度的体验进行升维，从而形成体验之间“1+1>2”的协同效应。

依托于互联网技术的日益强大，数据赋能的深耕也有了更多的可选性。

数据赋能的基础是数据采集和数据存储，我们拥有自己独特的数据源，但是数据仓库却是可以多选的。随着云技术的升级，云平台逐渐成为我们的首选数据仓库。

借助华为云GaussDB的强助力，未来，我们的升维体验一定会有更多的突破。

作者：非职业「传道授业解惑」的开发者叶一一
简介：「趣学前端」、「CSS畅想」系列作者，华夏美食、国漫、古风重度爱好者，刑侦、无限流小说初级玩家。
如果看完文章有所收获，欢迎点赞👍 | 收藏⭐️ | 留言📝。