在当今内外贸竞争激烈的仓储物流行业,高效的数据处理和管理是企业提升竞争力的关键。杭州某供应链公司作为一家专注为中小卖家提供定制仓储服务方案的第三方云仓,在业务发展过程中面临着数据处理方面的诸多挑战。本文将详细介绍云仓项目如何通过轻易云数据集成平台对接旺店通WMS和BI报表(MySQL数据库)之间的交互,成功解决这些问题,实现仓储服务的升级。
一、项目背景
杭州某供应链管理有限公司拥有丰富的业务范围,涵盖供应链管理服务、国际货运代理业务(陆运、海运、空运)、国内货运代理(不含快递业务)、代理报检业务以及仓储服务(除易燃易爆物品、危险化学品及易制毒化学品)。公司持续服务上千位货主,发货日单量高达10w+。然而,随着业务的增长,原有的数据处理方式逐渐暴露出问题。人工导出数据不及时,数据量大导致导出费时,手工处理不仅效率低下,还增加了人工成本,这些问题严重制约了公司的发展。
二、对接需求
为了满足业务的进一步发展,企业对数据集成提出了明确的需求。需要整合的数据包括BI分析、基础资料、出库单、入库单、订单节点信息、物流轨迹信息等。具体而言,要解决人工导出数据的及时性问题,同时满足对业务单据进行分析和决策支持的需求,例如对商品销售额的分析、物流节点监控以及仓储压力分析等。
三、解决方案
针对上述需求,项目团队制定了一套全面的解决方案。首先,因为BI的底层就是数据库,从数据库搭建到接口同步数据做BI分析,整个项目,设计了库存信息表、库存信息表、商品信息表、仓库仓位表等多个关键数据库表。对入库单、销售出库单、物流轨迹、分拣单等业务单据进行新增/更新操作,同时确保商品资料、库存资料和仓库仓位资料的同步新增/修改。在技术应用上,选择MySQL数据库来存储这些关键数据,以确保数据的稳定性和可靠性。
四、实施细节
项目在实施过程中面临着一些挑战,同时也涉及到诸多关键的技术细节。
(一)硬件资源配置
从硬件资源角度来看,由于要处理1000个货主、15个以上仓库的数据,且每小时的数据量达到6000,因此需要配置8核、32G服务器内存和500G磁盘大小的服务器。这样的配置是为了确保服务器能够承载大量的数据处理任务,避免出现因硬件性能不足导致的系统卡顿或数据丢失等问题。
(二)数据处理逻辑
- 销售出库单处理
- 在处理多个货主的销售出库单时,由于业务的复杂性,需要重新组装请求。例如,当不同货主的销售出库单同时进入系统时,系统需要根据一定的规则将这些请求进行分类和整理。首先,按照货主ID对销售出库单进行分组,然后针对每个货主的销售出库单,根据操作节点进一步细分。比如,对于发货操作节点的销售出库单,会单独提取出来进行优先处理,以确保货物能够及时发出。
- 按照操作节点查询销售出库单号并整理相关信息也是一个关键步骤。系统通过建立索引的方式,能够快速定位到符合特定操作节点的销售出库单号。例如,在查询“已发货”操作节点的销售出库单号时,系统会在销售出库单信息表中查找“发货状态”字段为“已发货”的记录,然后提取相应的单号和相关信息进行整理,方便后续的统计和分析。
- 数据清理机制
- 为了减轻服务器压力,还需要以一周为周期定期清理历史数据。在数据清理过程中,采用了智能的数据筛选和删除策略。首先,根据数据的时间戳,确定哪些数据属于历史数据且超过了设定的保留期限。然后,对于这些要清理的数据,系统会检查是否存在关联数据。如果存在关联数据且这些关联数据在其他业务流程中仍然可能被用到,系统会采取标记的方式,而不是直接删除,以避免影响其他业务的正常运行。例如,对于一些历史订单数据,如果该订单涉及到未完成的售后服务流程,系统会标记该订单数据为“保留关联”状态,只清理一些无关紧要的附属信息,如订单的临时备注等。
(三)系统集成与数据传输
- 轻易云数据集成平台的应用
- 轻易云数据集成平台在项目中起到了关键作用。它通过建立标准化的数据接口,实现了与旺店通WMS - MYSQL系统的无缝对接。在对接过程中,平台首先对各个系统的数据结构进行分析和映射,确保数据能够准确地在不同系统之间传输。例如,对于旺店通WMS系统中的入库单数据结构和MySQL数据库中的入库单数据表结构,平台会进行详细的字段匹配和转换,保证入库单数据从旺店通WMS系统传输到MySQL数据库时,数据的准确性和完整性。
- 平台还具备数据缓存和异步传输功能。当大量数据同时需要传输时,数据会先被缓存到平台的临时存储区域,然后按照一定的优先级和时间间隔进行异步传输。这样可以避免数据传输过程中的拥堵,提高数据传输效率。例如,在每日发货高峰期,大量的销售出库单数据需要从旺店通WMS系统传输到MySQL数据库进行存储和处理,平台会先将这些数据缓存起来,然后根据数据的重要性和紧急程度,分批次地将数据传输到数据库,确保数据传输的顺畅。
- 数据传输的安全性
- 为了确保数据在传输过程中的安全性,采用了多种加密和验证技术。在数据从一个系统传输到另一个系统时,首先会对数据进行加密处理。例如,采用AES加密算法对敏感数据如客户信息、订单金额等进行加密,确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。同时,在数据接收端,会对接收的数据进行验证。通过对比数据的哈希值和发送端提供的哈希值,判断数据是否在传输过程中被篡改。如果哈希值不一致,系统会拒绝接收该数据,并要求重新发送,以保证数据的安全性和准确性。
五、项目成果
经过项目团队的努力,该项目取得了显著的成果。
(一)减少错误
自动化的数据集成减少了人工操作环节,从而大大降低了因手动数据处理导致的错误。例如,在以往人工处理入库单数据时,由于人工录入失误,每月平均会出现50 - 200次商品数量或规格错误的情况。而在数据集成系统实施后,此类错误在近三个月内仅出现了1次,且是由于供应商提供的原始数据有误,在数据对接过程中及时被发现并纠正。
(二)提升速度
在数据处理速度方面,WMS系统每日发货单量在100000单上下,数据集成加快了数据的处理速度,员工能够即时获取所需的信息,不再需要等待手动导出和整理。以一次大型促销活动为例,大促期间日发货量达到了200000单。在未使用数据集成系统之前,客服人员需要花费大量时间手动从各个系统中导出订单、库存和物流信息,然后进行整理和分析,整个过程至少需要5 - 6小时,导致信息反馈不及时,影响了发货效率和客户满意度。而在使用数据集成系统后,所有相关数据在30分钟内即可完成同步和整合,客服人员能够迅速获取准确信息,及时安排发货,大大提高了发货效率,客户投诉率也因此降低了40%。
(三)提升效率
集成平台可自动定时抓取、定时写入,客服人员仅需针对报表统计维度进行调整,无需再手工处理庞大的业务数据,极大地提升了工作效率。比如,在对月度销售数据进行分析时,以往需要财务人员和客服人员花费一周时间从不同系统中收集和整理数据,然后进行人工计算和分析。使用数据集成系统后,相关数据会自动在每月初定时抓取并整合到报表中,财务人员和客服人员只需根据需求调整报表的统计维度,如按照不同货主、不同产品类别等进行分析,整个过程仅需1 - 2天,大大节省了人力和时间成本,使工作人员能够将更多精力投入到业务优化和客户服务中。
六、总结与展望
企业云仓项目的成功实施,为仓储物流行业提供了一个数据集成驱动服务升级的优秀案例。通过解决数据处理过程中的一系列问题,实现了仓储服务的高效、准确和智能化。未来,随着业务的不断发展和技术的持续进步,相信改宁云仓将继续借助数据集成的力量,不断优化服务,为更多中小卖家提供更优质的仓储服务。