数据化以席卷之势出现在各个行业，被当作企业应对挑战的杀手锏，越来越多的企业认为：不借助数字化装备和方法建立企业在新时代的核心竞争力，就有可能会被时代淘汰。

目前，太平洋咖啡的数字化平台战略与IBM合作。IBM认为，大数据给零售业转型带来了新的机遇，借助大数据，零售企业可以重塑消费体验，并从产业链的角度优化运营管理。但这一切的前提是能够从复杂的数据产生和存储环境中，准确并有效地挖掘出数据的价值。

2019年元旦来临之前，太平洋咖啡多元化策略再跨一步：自烘焙旗舰店LUXE在国贸开业。这家囊括了多项数据化应用的门店，也预示着太平洋咖啡在数据化转型上又前进了一步。回望2018年，太平洋咖啡所在的咖啡和饮品行业经历了新一波爆发期，行业竞争形势更加严峻，同样，包括咖啡在内的零售业，在2018年也都面临着数据化应用带来的机遇与挑战。

IBM助力太平洋咖啡数字化门店

2018年被称之为太平洋咖啡品牌转型的开创年，在年度总结上，太平洋咖啡列出了这一年在品牌上的调整：创立子品牌“太茶”；推出子品牌“Brew Bar”；以及推出首家自烘焙旗舰店——LUXE。

相比前两个子品牌，自烘焙旗舰店被定义为太平洋咖啡概念店，其实是太平洋咖啡在门店上的新尝试。关于这个旗舰店，太平洋咖啡品牌管理部总监简欲静向《数据》记者介绍，门店内尝试了一系列数字化应用，比如电子菜单、智能货架、扫码点餐、送餐定位器、手冲咖啡DIY电子书以及店员的手持管理终端等。

据悉，这是太平洋咖啡与IBM就数字化应用达成合作之后，首次在门店终端上尝试数字化应用。除了门店内可见的数字化应用，基于数据搜集和分析的服务改进，以及更精准的营销推广也是双方合作内容之一。

在数字化应用上，太平洋咖啡所属的华润创业认为，数字化已经成为趋势，包括太平洋咖啡在内各个业务单元，都面临着成本效益提升、业务转型、技术拓展以及有效推广方面的挑战。

比如目标客群上，太平洋咖啡最新的会员画像显示，其会员47%在31-40岁之间，而21-30岁之间的人群只占36%。其中女性比男性略多，占据53%。目前，“80后”、“90后”都已经步入30岁，为此，华润创业提出了“无缝零售、敏捷快消”的转型目标，其中，搭建一个囊括多品牌、全运营流程，以及上下游业务链条的数字化平台是关键。华润创业表示，借助数字化手段，实现企业内部资源整合优化，在提升产品品质的同时提升效率及响应速度，是当下的转型重点，也会是保持企业下一阶段生命力和竞争力的重要举措。

《数据》记者了解到，从2016年开始，华润创业就与太平洋咖啡开始技术合作，此时IBM给华润集团提供的数据化平台解决方案，主要涉及会员管理、用户画像分析等。资料显示，2012年太平洋咖啡把会员系统引入中国内地，2016年底，太平洋咖啡的会员体系全面加入华润通，实现积分通积通兑。

此次包括数字化门店在内的合作，IBM全渠道数字化平台为华润创业提供了十大类业务组件，五大类PaaS技术组件以及超过600个API，以实现数字化应用的快速上线部署，帮助华润创业实现门店数字化、数字化营销、平台连接与整合以及洞察应用等四大类场景的改造升级。

大数据应用与零售

在IBM的中国官网上，展示了这样一组数据：数据量几乎每隔两年就会翻一番，90%的数据都是过去数据来源：IBM《2017数字化平台解决方案白皮书》围绕消费者体验的企业数字化模型两年创建的，目前日均创建数据量超过2.5艾字节。按照计算机存储单位的换算法则计算，1艾字节相当于1024个1024G的内容。

毫无疑问，我们已经进入了一个快速数字化的时代，与此同时，传统零售业正面临着利润增长乏力，缺乏客户洞察，成本持续上涨，供应链难以有效协同，数据无法有效分析利用等一系列挑战。

作为一个定义为信息技术和业务解决方案的公司，IBM表示，零售业在新时代发展转型，重点要借助云计算、大数据、物联网、人工智能等数字化技术手段，实现从客户体验，门店重构，供应链网络，运营管理各方面的创新升级。

为此，IBM提出，对零售进行数字化重构，主要有四个实现路径。

提升客户体验：满足个性化消费需求；数字化提供最便捷、自主的消费流程；提供无边界、无缝式的购物消费通路。

再造智慧门店：重构零售业态和商业模式；贴近消费者需求，提供定制化产品和门店体验；智慧化赋能门店运营，商品管控，以及销售导购。

重塑供应网络：数字化、智能化的全渠道供应链协同管控；更深入和丰富地供应生态链的全方位互联对接，以及跨界融合。

智能运营管理：内部运营流程便捷运行；内部精准管理，精准决策；持续安全监测，流程优化。

IBM认为，企业的数字化运营需求，一方面动力来自于数字化时代消费者的行为趋势。IBM在其发布的《2017数字化平台解决方案白皮书》中提到，消费者行为的显著特征可总结为移动化、社交化和个性化，而这些行为都围绕一个关键词——;体验，正是体验对企业的数字化转型提出了一系列要求。

挖掘数据价值障碍重重

关于大数据应用的价值，降本增效、技术驱动以及引领业务等已经成为行业共识，基础逻辑之外就是不同业务平台构建的不同业务能力，最终决定了企业应用数据化的价值。

以IBM的大数据平台为例，其中包括数据采集、数据集成、流计算、数据存储、公共数据服务、计算分析引擎、数据消费及各功能组件。最终的目的是通过数据模型分析还原真实世界的未知商业策略，提供具象化的操作指引，带来更多应用价值。

数据的价值显而易见，但要从数据中实现价值并不容易。IBM表示，数据潜力无限，但它们通常深陷于本地环境和云环境内的孤岛式数据存储或者应用之中。在IBM的认知中，随着多云环境的不断扩大，意味着企业需要在多云环境中探索数字化应用，也就是说企业不仅要突破多云环境带来的数据限制，还要在保证安全和成本投入的情况下，准确地结合业务现状，对业务数据分析判断。

总结来说，IBM认为，要从数据中实现价值，必须解决三个基本挑战：数据不可访问、糟糕的数据质量以及人才短缺，这些问题还与不断严格的监管形势交织在一起。

文/贺陈慧