Seven-Eleven Japan Co., Ltd.

Challenges

Những điểm quan trọng của case study này.

1. Bối cảnh dự án và quy trình

Sau khi tập hợp các nhà cung cấp hiện có, rồi chia sẻ các khái niệm, vấn đề và mục tiêu, chúng tôi đã tiến hành tự do đóng góp ý tưởng và thảo luận xem điều gì là tốt nhất cho Seven Central. Sau đó, có kết quả của các cuộc thảo luận của nhóm và thảo luận về loại cấu trúc nào nên được sử dụng cho các mục tiêu của SEJ. Trong các sản phẩm của Google Cloud ™, chúng tôi quyết định đưa vào sử dụng BigQuery ™, một kho dữ liệu chuyên về phân tích dữ liệu lớn, làm cơ sở hạ tầng dữ liệu hỗ trợ việc xử lý dữ liệu, nó phù hợp nhất với Seven Central.

2. Tuning để xử lý dữ liệu lớn.

Ban đầu, dự án được khởi động trong giai đoạn chưa xác định rõ là có sử dụng dịch vụ bên ngoài ở SEJ hay không. Tại thời Cloud Ace nhận được order thì Seven Central đã quyết định kết nối với một dịch vụ bên ngoài, vì vậy mà chúng tôi đã phải suy xét rất nhiều về việc chia ra ra thành các phần chẳng hạn như: phần liên quan đến phân tích sẽ được gửi đến BigQuery và phần yêu cầu phản hồi lập tức sử dụng cho các dịch vụ bên ngoài thì phải lưu ở Cloud Spanner.

Mặt khác, chúng tôi cũng đã gặp khó khăn trong vấn đề tiếp theo. Về phần lưu trữ của Cloud Spanner, vì thông tin doanh thu và hàng tồn kho của tất cả các cửa hàng mỗi phút một lần sẽ được gửi đên, nên cần phải xử lý một lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực. Bên trong, chúng tôi đã sử dụng Dataflow, một dịch vụ xử lý dữ liệu streaming được quản lý hoàn toàn kết hợp với Cloud Spanner, nhưng do sự phức tạp của quá trình xử lý streaming và việc tăng đáp ứng tăng số lượng xử lý tăng lên không chỉ đơn giản là tăng số lượng máy, vì vậy để tối ưu hóa chi phí chúng tôi đã chạy tuning dựa trên data test.

3. Hiệu quả ngoài dự tính khi đưa vào sử dụng

Mục tiêu của Seven Central về thời gian hoàn thành với giả định là 30.000 cửa hàng, sau khi khách hàng mua sản phẩm, dữ liệu được tổng hợp, xử lý trên Google Cloud thông qua mạng, thời gian được tính từ lúc các dịch vụ nhận được thông tin là chưa đầy 1 giờ. Kết quả của việc lặp lại việc cải tiến các quy trình và bước vào giai đoạn thử nghiệm cuối cùng thì nó được hoàn thành trong khoảng 5 phút (chậm nhất là 10 phút), vượt xa rất nhiều so với mục tiêu đưa ra.

Chúng tôi rất ngạc nhiên vì kết quả vượt xa mong đợi ban đầu của chúng tôi.

4. Những thay đổi trong hướng đầu tư IT

Ban đầu, quy trình là sử dụng hệ thống để cải thiện việc kinh doanh và nghiệp vụ thông thường, nhưng chúng tôi đang tiến tới sử dụng hệ thống này trong các lĩnh vực chiến lược và cải cách kinh doanh.
Hơn hết, chúng tôi theo hướng đầu tư hệ thống trung và dài hạn, nhằm củng cố hệ thống có thể phát triển nhanh nhạy, chúng tôi muốn đẩy mạnh bộ phận hệ thống để không phụ thuộc quá nhiều vào nhà cung cấp và đổi mới hệ thống lõi.

Ví dụ: Seven VIEW hiện là hệ thống đang được sử dụng để khắc phục thảm họa, nhưng chúng tôi dự định sử dụng nó như một hệ thống GIS tích hợp trong lĩnh vực kinh doanh trong tương lai.

5. Về triển vọng trong tương lai

Chủ các cửa hàng nhượng quyền và truyền thống hiện đang phải đối mặt với nhiều thách thức khác nhau.

Một trong những thách thức đó là làm sao để có thể nhìn thấy ngay dữ liệu và xử lý nó. Đối với SEJ, chúng tôi muốn kết hợp tính phổ quát và tính thời gian thực và sử dụng nó ở trạng thái an toàn nhất.

Chúng tôi đã nhận được nhiều yêu cầu từ các bộ phận trong công ty về việc sử dụng Seven Central, nhưng chúng tôi muốn xây dựng hệ thống này dựa trên các nguyên tắc, nguyên lý có sẵn.

Ngoài ra, vì cho đến nay chưa có hệ thống nào tương tự như Seven Central nên chúng tôi rất kỳ vọng rằng nó sẽ mang đến những cải tiến cho các nghiệp vụ hiện có và phát triển của các dịch vụ mới.

Trong tương lai, vì có nhiều lĩnh vực mà chúng tôi muốn sử dụng máy học thông qua AI nên chúng tôi cũng muốn sử dụng công nghệ của Google. Chúng tôi cũng đặt mục tiêu tập hợp dữ liệu của 20.000 cửa hàng và sử dụng BigQuery để thao tác dữ liệu có trong Seven Central.

Chúng tôi muốn phản ánh kết quả phân tích dữ liệu và trực quan hóa nó lên Google Maps ™, đồng thời liên kết nó với các phương tiện truyền thông như YouTube ™.

Chúng tôi hi vọng dự án này sẽ trở thành cơ hội cho các công ty Nhật Bản có được sự dũng cảm dựa vào case study thách thức về đầu tư IT và bộ phận system trong “trạng thái bình thường mới”.

Đây là bản dịch của một bài báo được xuất bản bởi Cloud Ace, Inc.