187个广场、500亿条数据,万达如何用技术推动整个集团的转型?

标签: bigdata | 发表时间:2017-07-04 08:00 | 作者:
出处:http://itindex.net/relian
大数据

作者: 苏建勋

万达集团并不是一个互联网企业,没有太多允许试错的机会,但是,如今的万达已经在尝试摘掉“地产公司”的标签,真正依靠技术的力量去推动创新。近日,ITValue对万达集团信息管理中心常务副总经理冯中茜等实际操盘的高管做了深度专访,并走访了整个万达正在努力希望缔造的全新“智能化”产业生态。

如果仅从万达集团近两年的动向来看,你很难将它和一家“地产公司”联系到一起。

这场以“去地产化”为主题的转型已经由来已久。在万达集团董事长王健林 2013 年底的公开演讲中,已经将文化产业、以及跨国性企业的发展目标列为集团的第四次转型方向;随着国内“互联网+”进程的加剧,2015 年,以电商为主要形态的“飞凡网”成了万达试水互联网的首次亮相。

2016年 10 月,万达再次调整产业结构,宣布在上海成立“万达网络科技集团”,这也成为万达在原来的商业、文化、金融三大板块之后新增的又一业务。不到半年之后,万达集团敲定了与 IBM 的战略合作,并以此进军公有云业务, 同时获得 IBM IaaS、PaaS、Watson、区块链和物联网等技术支持。

“万达进入互联网科技是因为看好“实体+互联网”,在这方面万达有着很好的实体经济基因,同时也有巨大而丰富的实体商业资源。”在今年 4 月的 2017 IBM 中国论坛上,万达网络科技公司总裁曲德君在接受ITValue记者采访时表示,在他看来,中国的实体经济需要快速嫁接互联网,而互联网科技的广泛应用也是实体经济振兴的一次机遇。

大数据

 万达网络科技公司总裁曲德君(左)与IBM大中华区董事长陈黎明(右)

这种外部合作呈现出的繁荣,让万达逐渐摆脱了地产生意中的单一和臃肿之累,而鲜为人知的是,

在万达内部,甚至在全国分部的 187 个广场之内,那些直接触达消费者的暖通、空调、照明、消防、甚至是商场播放的背景音乐,背后都有一套强大的系统提供支持,这种内部的信息化完善,同样是万达集团转型的重要内容。

三年实施,万达如何展现“慧云”之“慧”?

在急速扩张的 2011-2015 年间,万达集团几乎每年就会开设几十家万达广场,而作为集购物、餐饮、影音娱乐等设施为一体的商业集合体,每新开设一个广场,就意味着新增 3000 余套空调、暖通、排水、电梯(俗称“风、火、水、电”)等设备。

硬件设备与服务器的密布,意味着万达广场成为一个巨大的数据中心。 在每个广场 3000 套设备的背后,包含着一万个需要巡检、维护、管理的信息点位,而近200个广场加起来,就是五百亿条的数据规模。

传统对“风火水电”的维护办法自然是工程师进驻。在过去,一个万达广场平均会配备 43 个工程师,可由于有的广场把各个子系统分散在不同区域,并且需要手动操作来调试,有时连开灯以及空调控制都需要工程人员来回奔波,随着万达旗下购物广场逼近 200 座,单靠人力显然不是维护设备的最佳方案。

2012年初,万达有了慧云系统的初步想法。在初期,“慧云”被称作“一键式”,即:在一个万达广场内通过一个按键完成对所有弱电子系统的控制。当时万达团队考察了市面上几乎所有同类型 IBMS(Intelligent Building Management System智能大厦管理系统) 产品,最终在2013年初完成了专属于万达广场定制化产品模型——“慧云1.0”。

在这套系统中,万达首次实现了对单个广场内各子系统的统一智能控制,涵盖了包括消防报警、暖通空调、公共照明、给排水等 16 类子系统以及 3 万多个信息点位。在每一个万达广场中,都设有专门的“慧云监控室”,工程师可以在可视化的操作界面中,实时监控各个系统的运行数据。

大数据

每个万达广场的背后,都有着“慧云”系统对广场内部的风、火、水、电提供技术支持。

“当时在业务上的一个挑战是:万达在全世界没有一个可以参考的对象。因为别的连锁有几个、几十个这样的规模,但我们的广场是上百家,每个广场在运营商也没有一个统一化、标准化、可快速迭代的产品。”万达集团信息管理中心常务副总经理冯中茜告诉ITValue记者。

也正因如此,尽管有已经成型的 IBMS 供应商可以为慧云的实施提供帮助,但由于数据体量过于庞大,“慧云1.0”仍然有不少需要完善的地方。

比如信息点位的过载,在一套“慧云”系统中承载过多点位,本身从施工来说就加大了配合难度,这还导致了系统的时延要求,由于涵盖子系统多达 16 个,相互之间就会因网络延迟受到影响,这对于需要快速响应、报警的消防系统来说,就是一个不小的弊端。

最终,万达集团决定将“慧云”适当的轻量化,将包含 20000 多点位的消防系统独立出来,同时和电子巡更、信息发布、背景音乐一起,由“集成”改为“嵌套”的模式对接进“慧云 2.0”主系统中,既保留了慧云控制台上的可视化操作,也让“慧云”和其他系统在反应速度上大大提升。

大数据

“可视化”是“慧云”系统的优势之一,通过对监控视频、数据起伏、服务器状态的实时记录,工程师得以快速精确地掌握每个万达广场的运行情况。

从IBM到创业公司,万达用“拓扑结构”弥补技术缺口

2016年底,“慧云 3.0” 正式发布,当中最核心的一处变化,就是将原来架设在单个广场内服务器上的慧云系统,逐步改为在 IDC 统一部署,也就是俗称的“上云”,而在云版的“慧云”系统中,从安装到操作,都可以突破各地广场的物理限制,实现统一管理、集中部署。

ITValue曾在今年四月报道过万达与 IBM 的合作细节。虽然在目前来看,整个“慧云”系统构建在万达内部的混合云平台上,但对于万达集团除“慧云”以外的诸如飞凡电商、金融等业务,现有的云平台还无法全部支撑,这就在万达内部天然形成了对云业务的需求。

而从外部来看,万达每个广场涉及到的上百家品牌、商铺、单日上万的客流,都让万达自身就能成为一个云服务的大客户,这就为 IBM 的各种技术能力提供了落地场景。所以,

不仅从内部的需求,还是对外提供服务的能力,万达与 IBM 的合作虽然看上去像一次跨界,实则也是各取所需。

在冯中茜看来,万达这种通过外部合作来弥补技术需求的方式,尤其像计算机网络架构中的“拓扑结构”。其中万达与 IBM 的合作,就可以比作拓扑结构中的数据中心,属于比较大的节点;而除此之外, 万达还从去年开始,逐渐去主动连接一些技术型的创业公司,把他们作为拓扑结构中的一个端点,由点及面地实现平台的变革。

大数据

       万达集团信息管理中心常务副总经理冯中茜

在去年 11 月由硅谷顶级孵化器 Plug and Play 举办的物联网加速营中,几个创新产品脱颖而出,并在万达的环境中得到POC(Proof of Concept 评估和论证)的机会。

比如来自上海的创业公司“纵行科技”,其推行的“低功耗广域物联网”是在物联网领域近一年诞生的新技术,凭借该公司首创的低功耗、大规模物联网协议 ZETA,可以实现比一般无线通信协议( WiFi、Zigbee或蓝牙)更广的覆盖范围、更低的系统功耗以及更快的传输速度。

而在由 ITValue联合钛媒体集团举办的中国好 SaaS 的现场,作为嘉宾评审出席的冯中茜也表示对创新的开放心态,以及对于APM、AI、工业物联网等领域的数家非常优秀的初创企业的认可。

万达的智能设备够“Smart”,但不够“Intelligent”

在过去的万达人眼里,“和创业公司合作”几乎是一件不可能的事情,一方面来说,万达广场大体量的产品需求,多数创业公司并没有这种规模化的技术应用能力;另一方面,冯中茜也对ITValue记者坦承, 万达集团并不是一个互联网企业,没有太多允许试错的机会。

然而,随着“慧云”技术的不断落地与 IBM 的加入,万达在技术上的需求形成一个巨大的缺口,这也促使着冯中茜以及整个信息管理中心,在万达如军事化般严谨的公司运作中,找到自己的风格和节奏。

事实上,在与 Plug and Play 和“中国好 SaaS ”合作以前,万达在与创业公司的合作案例屈指可数,但根据冯中茜的介绍,目前信息管理中心整个团队的气氛,也在用更开放的心态和思路,去补足团队在技术能力上可能出现的缺口。

大数据

由硅谷顶级孵化器 Plug and Play 举办的“物联网加速营”,为万达、华住等大型企业输送了不少优秀团队与技术。

“除了与 IBM 这种集团进行宏观的合作以外,我们还要看一些微观的技术着力点,这可能引发的是整个平台的变革。”在冯中茜看来,理想中的智能系统可以通过数据分析自动去指导运营,但眼下万达拥有的智能设备仅限于在一个个节点解决问题,只能称为“Smart(聪明的)”,还不够“Intelligent”(智能的)。

这就为整个万达技术团队提出了更高要求,而通过与创业公司快速接触、协作、试点,可以让冯中茜更快地洞察到市面上的新技术。

“在业务层面上,Plug and Play 给了我们特别大的学习压力。”冯中茜笑着说到。目前创新项目在万达仍在 POC 阶段,与此同时,万达也在接触微软华为等物联网行业技术巨头,从技术角度测算各家产品与万达的匹配能力。

这当中不得不提到的,是万达在执行层面的高效率。XPower 合作案例来说,在当天活动结束后三个小时以后,XPower 就接到了万达方面的电话,询问是否可以在第二天早上八点去万达广场对产品进行测试。

“我们和别的大集团去合作一个项目,一般要 2-3 个月才能落地,但万达只需要 以天计数。”Plug and Play 中国区企业客户负责人Claire 对钛媒体记者说到。“一般大公司产品就非常定型了,而且价格很高。而创业级别的公司,就可以根据万达的需求进行定制化的改变,这样对万达来说就更快捷,而且性价比更高”。

End.

转载请注明来自36大数据(36dsj.com): 36大数据» 187个广场、500亿条数据,万达如何用技术推动整个集团的转型?

相关 [广场 数据 万达] 推荐:

187个广场、500亿条数据,万达如何用技术推动整个集团的转型?

- - IT瘾-bigdata
万达集团并不是一个互联网企业,没有太多允许试错的机会,但是,如今的万达已经在尝试摘掉“地产公司”的标签,真正依靠技术的力量去推动创新. 近日,ITValue对万达集团信息管理中心常务副总经理冯中茜等实际操盘的高管做了深度专访,并走访了整个万达正在努力希望缔造的全新“智能化”产业生态. 如果仅从万达集团近两年的动向来看,你很难将它和一家“地产公司”联系到一起.

万达院线:小前台、大后台

- 鵬 - 《商业价值》杂志
为了在2015年成为全球排名前5名的现代化高端连锁院线,万达院线开始了“小前台,大后台”、以客户为中心的客户体验管理变革. “2015年成为全球排名前5名的现代化高端连锁院线”——这个梦想对于万达电影院线股份有限公司(以下简称“万达院线”)来说,还有不到4年的时间,俨然是个紧迫的挑战. 目前,万达院线在全国拥有70多家直营的万达影院,银幕超过600块,2010年总收入17亿元.

数据仓库

- Ran - Linux@SOHU
翻译:马少兵、曾怀东、朱翊然、林业. 尽管服务器存储、处理能力得到有效的提高,以及服务器价格的降低,让人们能够负担起大量的服务器,但是商业软件应用和监控工具快速的增加,还是使得人们被大量的数据所困扰. 在数据仓库领域中的许多系统管理员、应用开发者,以及初级数据库管理员发现,他们正在处理“海量数据”-不管你准备与否-都会有好多不熟悉的术语,概念或工具.

数据抽取

- - 数据库 - ITeye博客
转自: http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%BD%E5%8F%96#.   数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的. 实际应用中,数据源较多采用的是. 数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来,并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式.

数据库sharding

- - 数据库 - ITeye博客
当团队决定自行实现sharding的时候,DAO层可能是嵌入sharding逻辑的首选位置,因为在这个层面上,每一个DAO的方法都明确地知道需要访问的数据表以及查询参数,借助这些信息可以直接定位到目标shard上,而不必像框架那样需要对SQL进行解析然后再依据配置的规则进行路由. 另一个优势是不会受ORM框架的制约.

数据脱敏

- - IT瘾-bigdata
作者|李呈祥,其中部分内容由十一城补充. 数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形. 百度百科对数据脱敏的定义为:指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据 的可靠保护. 这样,就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集.

数据分析之如何用数据?

- - 互联网分析沙龙
光知道怎么看数据,还是不成,你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它,怎么让数据显示出来它本身的威力来. 第一个部分,是看历史数据,发现规律. 以社区中的活动和电商中的促销为例,这些都是常见的活动,活动做得好的话有意想不到的效果. 在做这样的活动,最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据. 对电商来说,从这里面要去分析各个品类的销售情况,那个品类销量最大,那个品类销量最小,每月或者每周的平均增长率和符合增长率是多少.

excel数据导入mysql数据库

- - 互联网 - ITeye博客
1、excel另存为txt.       选中将要导出的数据列,然后另存为选择其它格式=>文本文件(制表符分割). E:\项目\fblike\game_code_san.txt. 2、txt导入到mysql数据库. load data infile 'E:\\项目\\fblike\\game_code_san.txt' into table game_code_san(code).

数据批量导入Oracle数据库

- - Oracle - 数据库 - ITeye博客
今天学习了一个新的东西,觉得还挺有意思的,也是从别出COPY 的,. SQL*LOADER是大型数据. 仓库选择使用的加载方法,因为它提供了最快速的途径(DIRECT,PARALLEL). 现在,我们抛开其理论不谈,用实例来使. 您快速掌握SQL*LOADER的使用方法.   首先,我们认识一下SQL*LOADER.

数据分析之如何用数据?

- - 人人都是产品经理
光知道怎么看数据,还是不成,你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它,怎么让数据显示出来它本身的威力来. 第一个部分,是看历史数据,发现规律. 以社区中的活动和电商中的促销为例,这些都是常见的活动,活动做得好的话有意想不到的效果. 在做这样的活动,最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据. 对电商来说,从这里面要去分析各个品类的销售情况,那个品类销量最大,那个品类销量最小,每月或者每周的平均增长率和符合增长率是多少.