導(dǎo)讀：在數(shù)字化浪潮席卷全球零售業(yè)的今天，沃爾瑪作為行業(yè)巨頭，其轉(zhuǎn)型之路備受矚目。本文深入采訪了沃爾瑪首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Rao Panchalavarapu，為讀者揭示了這家零售巨頭如何利用數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)重塑其供應(yīng)鏈和零售運(yùn)營。

• 數(shù)據(jù)治理與平臺構(gòu)建：詳細(xì)介紹了沃爾瑪如何夯實數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施。

• 數(shù)據(jù)科學(xué)賦能業(yè)務(wù)決策：深入剖析了沃爾瑪在需求預(yù)測、庫存優(yōu)化、價格管理等領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)的工程化實踐：揭示了沃爾瑪如何將前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)落地應(yīng)用。

通過Rao的視角，讀者將獲得對零售業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深刻洞察，了解技術(shù)創(chuàng)新如何重塑商業(yè)模式，以及企業(yè)如何在數(shù)據(jù)時代保持競爭優(yōu)勢。無論您是零售從業(yè)者、技術(shù)專家，還是對數(shù)字化轉(zhuǎn)型感興趣的讀者，本文都將為您提供寶貴的啟示。

在數(shù)字化浪潮席卷全球零售業(yè)的今天，沃爾瑪作為行業(yè)巨頭，其轉(zhuǎn)型之路備受矚目。近日，我有幸采訪了沃爾瑪首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Rao Panchalavarapu，深入探討了沃爾瑪如何利用數(shù)據(jù)、優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)重塑其供應(yīng)鏈和零售運(yùn)營。

構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的基礎(chǔ)設(shè)施

沃爾瑪首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Rao在訪談中指出,扎實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本前提。"如果數(shù)據(jù)是新石油,那么數(shù)據(jù)治理和大數(shù)據(jù)平臺就是煉油廠。沒有優(yōu)質(zhì)的原料和先進(jìn)的工藝流程,再好的數(shù)據(jù)科學(xué)家也難以創(chuàng)造奇跡。"

為此,Rao的團(tuán)隊從源頭抓起,對數(shù)據(jù)采集流程進(jìn)行了全面梳理和改造。比如,通過優(yōu)化條碼掃描規(guī)范、升級IoT傳感器等措施,使得數(shù)據(jù)采集更加標(biāo)準(zhǔn)化和自動化。同時,他們在數(shù)據(jù)管道中內(nèi)嵌了一系列校驗規(guī)則,對異常值進(jìn)行實時預(yù)警和處置。"數(shù)據(jù)治理絕非一蹴而就,而是一個持續(xù)不斷的過程。我們要時刻保持警惕,不斷Review和改進(jìn),久久為功。"Rao說。

在沃爾瑪龐大而復(fù)雜的業(yè)務(wù)體系中,打通"數(shù)據(jù)孤島"是一大挑戰(zhàn)。Rao介紹說,主數(shù)據(jù)管理(MDM)和元數(shù)據(jù)管理是破解難題的"金鑰匙"。

通過制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)模型,沃爾瑪建立了一套覆蓋全集團(tuán)的主數(shù)據(jù)體系。"你可以將其想象成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的'地圖',讓分散在各處的數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)互通。"Rao打了一個生動的比喻。而元數(shù)據(jù)管理則好比一本"指南針",清晰記錄了每一個數(shù)據(jù)表、字段的業(yè)務(wù)含義、技術(shù)屬性、血緣關(guān)系等。"這些看似'Meta'的東西,恰恰是數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)的'金礦',能讓業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員高效協(xié)作,讓數(shù)據(jù)安全和隱私合規(guī)落到實處。"

支撐沃爾瑪數(shù)字化轉(zhuǎn)型的,是一個全球范圍內(nèi)最大規(guī)模的大數(shù)據(jù)平臺。Rao介紹說,他們采用了分布式架構(gòu)設(shè)計,充分利用Hadoop、Spark等開源技術(shù),輕松實現(xiàn)了數(shù)據(jù)量級從百萬到百億的跨越。"我記得幾年前,處理幾百萬行數(shù)據(jù)就已經(jīng)很吃力了。現(xiàn)在,分析幾億行交易記錄簡直是家常便飯。"

不僅如此,沃爾瑪還自主研發(fā)了針對零售場景優(yōu)化的實時計算引擎。"在零售行業(yè),很多決策都要求能夠?qū)崟r響應(yīng),比如動態(tài)定價、智能補(bǔ)貨等。但傳統(tǒng)的批處理模式已經(jīng)無法滿足這種需求。"Rao解釋說。沃爾瑪?shù)拿卦E在于,充分考慮零售數(shù)據(jù)的獨(dú)特特征(如高度結(jié)構(gòu)化、實時性強(qiáng)、位置相關(guān)性高等),在存儲和計算層進(jìn)行了諸多針對性的優(yōu)化。

當(dāng)被問及數(shù)據(jù)安全時,這位首席數(shù)據(jù)科學(xué)家的神色略顯嚴(yán)肅。"客戶的信任是我們的生命線。沒有隱私保護(hù)和合規(guī)治理這兩條'高壓線',再先進(jìn)的技術(shù)也會淪為'定時炸彈'。"Rao坦言。為此,他們專門成立了數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)委員會,從數(shù)據(jù)脫敏、訪問控制、水印溯源等多個方面,構(gòu)筑起一道道防護(hù)盾,以數(shù)據(jù)倫理和客戶利益為底線,為數(shù)字化轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航。

"數(shù)字化轉(zhuǎn)型猶如一場攀登珠峰的遠(yuǎn)征,沒有堅實的大本營作為支撐,再雄心勃勃的攻頂計劃也只能是紙上談兵。"Rao總結(jié)陳詞,"沃爾瑪正是憑借扎實的數(shù)據(jù)治理與先進(jìn)的平臺建設(shè),為轉(zhuǎn)型插上了騰飛的翅膀。"

利器在手,數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)決策

有了扎實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),沃爾瑪?shù)臄?shù)字化轉(zhuǎn)型才真正進(jìn)入"深水區(qū)"。Rao興奮地表示:"這就像醫(yī)生拿到了一臺性能卓越的CT機(jī),我們終于可以對業(yè)務(wù)的每一寸'毛細(xì)血管'進(jìn)行高清掃描,用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的'醫(yī)療術(shù)'為零售注入新的活力。"

在Rao看來,以客戶為中心永遠(yuǎn)是沃爾瑪?shù)暮诵慕塘x。"要讓顧客'寵愛有加',首先就得看清他們的'廬山真面目'。" 這位數(shù)據(jù)科學(xué)家笑言。沃爾瑪利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對海量的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行"切片",多維度刻畫用戶畫像。"我們不僅知道Ta是誰,還能洞察Ta為什么購買、在什么場景下購買、對價格有多敏感等,可以說比Ta自己還了解Ta。"

更令Rao興奮的,是關(guān)聯(lián)分析在個性化營銷中的神奇效果。"你可能很難想象,買尿布的人常常會順手買啤酒。這是因為年輕爸爸們在采購嬰兒用品的同時,也不忘犒勞一下自己。"通過挖掘商品之間看似"毫無關(guān)系"的關(guān)聯(lián)規(guī)則,沃爾瑪實現(xiàn)了"千人千面"的精準(zhǔn)營銷。Rao舉例說,給剛買了牛排的顧客推薦紅酒,給剛買了嬰兒車的準(zhǔn)媽媽推薦奶粉,平均點擊率能提升20%以上。

對于零售業(yè)來說,準(zhǔn)確預(yù)測需求是生存之本。"我經(jīng)常開玩笑說,預(yù)測就是在和上帝賭博,賭的就是你有多了解人性。"Rao幽默地說。傳統(tǒng)的需求預(yù)測主要靠經(jīng)驗和直覺,現(xiàn)在沃爾瑪用上了機(jī)器學(xué)習(xí)的"硬貨"。他們利用時間序列模型,結(jié)合歷史銷售、促銷、天氣等因素,對成百上千萬的SKU進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測。"我們不僅能預(yù)測某個商品在某個門店的日銷量,還能預(yù)測具體幾點鐘哪個款式最暢銷。"

更厲害的是,沃爾瑪還能提前一年預(yù)判爆款商品。Rao自豪地說:"我們匯聚了全網(wǎng)的流行趨勢數(shù)據(jù),運(yùn)用知識圖譜技術(shù),洞察某個品類內(nèi)'頭部商品'的共性特征,再匹配沃爾瑪自有的商品矩陣,去年就成功預(yù)判了10多個現(xiàn)象級爆品,銷量都翻了好幾番。"準(zhǔn)確的需求預(yù)測,讓沃爾瑪在補(bǔ)貨、調(diào)價、促銷等決策上更加有的放矢,不僅降低了庫存成本,也最大化了營收和利潤。

談到機(jī)器學(xué)習(xí)的業(yè)務(wù)應(yīng)用,Rao如數(shù)家珍。"從商品的采購、配送,到倉儲、裝卸,再到門店陳列、補(bǔ)貨,每個環(huán)節(jié)都有機(jī)器學(xué)習(xí)的用武之地。"他以智能物流為例,沃爾瑪自研的路徑優(yōu)化算法,讓配送車輛的裝載率和準(zhǔn)時率大幅提升。"過去靠人工排線,效率低不說,還常常超載或半空,現(xiàn)在算法一跑,立馬就找出最優(yōu)路徑,一年就為我們省下幾個億的油費(fèi)。"

在優(yōu)化領(lǐng)域,Rao格外推崇"模擬"與"現(xiàn)實"的結(jié)合。"我們先在數(shù)字孿生系統(tǒng)里構(gòu)建一個逼真的沃爾瑪'副本',然后讓優(yōu)化算法在虛擬環(huán)境中反復(fù)'演練',對新策略、新流程進(jìn)行評估論證,等方案足夠成熟了,再應(yīng)用到真實的供應(yīng)鏈系統(tǒng)中,大大降低了試錯成本。"Rao認(rèn)為,這是新一代運(yùn)籌優(yōu)化的大趨勢,"以前是'先上車后補(bǔ)票',現(xiàn)在是'試了再買單',我們就是供應(yīng)鏈界的'特斯拉',專門造'數(shù)字風(fēng)洞'做測試。"

"利用人工智能賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新,是沃爾瑪數(shù)字化轉(zhuǎn)型的題中應(yīng)有之義。"Rao語氣堅定,"這不是錦上添花,而是雪中送炭。唯有以機(jī)器的嚴(yán)謹(jǐn)重塑人類的決策,用數(shù)學(xué)的優(yōu)雅擘畫商業(yè)的藍(lán)圖,我們才能立于不敗之地。"

機(jī)器學(xué)習(xí)落地的關(guān)鍵:工程化實踐

在Rao看來,雖然機(jī)器學(xué)習(xí)在業(yè)務(wù)決策中的威力巨大,但要讓其真正落地,還必須克服種種技術(shù)挑戰(zhàn)。"就像蓋摩天大樓,光有藍(lán)圖還不行,關(guān)鍵要打好地基,盯緊工程質(zhì)量。模型搭得再高,'跑'得再快,'用'得不好也是紙上談兵。"

對機(jī)器學(xué)習(xí)工程師來說,特征工程可謂"必修課"。Rao將其比作"煉丹",目的是從原始數(shù)據(jù)中提煉出"藥性"最好的特征。"我們建模用的特征庫,目前有上萬個變量。有連續(xù)型的、離散型的、文本型的,還有圖像、視頻特征。光是清洗、集成這些異構(gòu)數(shù)據(jù),就要花大量時間。"

Rao坦言,特征工程是最燒腦力的環(huán)節(jié)。"你要對業(yè)務(wù)有透徹的理解,才知道哪些信息有價值。同時還得有敏銳的數(shù)學(xué)直覺,判斷哪些特征的'區(qū)分度'更高。"在他看來,特征工程是門藝術(shù),需要在領(lǐng)域知識和數(shù)學(xué)創(chuàng)新間反復(fù)權(quán)衡。"有時候'靈光一現(xiàn)',就能找到一組特征,模型效果立竿見影。這種感覺,就像點石成金,我們自己都驚呆了。"

有了高質(zhì)量的特征,接下來就是"十八般武藝"地建模了。Rao介紹說,沃爾瑪針對不同場景,會選擇不同的建模范式。比如時間序列預(yù)測偏好統(tǒng)計模型,用戶畫像更青睞因子分解機(jī),知識圖譜則主打表示學(xué)習(xí)。"我們不是煉丹師,而是'AI黑客',什么招式好使就用什么。"

在Rao看來,模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)是最燒算力的環(huán)節(jié)。"我們動輒就是億級樣本、萬級特征維度,還要做各種數(shù)據(jù)增強(qiáng)、參數(shù)網(wǎng)格搜索,沒有昂貴的GPU集群根本帶不動。"他調(diào)侃道,"AWS、GCP這些云平臺,靠我們給他們'創(chuàng)收'不少。"為了控制成本,Rao的團(tuán)隊還自研了基于知識蒸餾的模型壓縮技術(shù),在精度損失很小的情況下,把計算量降低了一個數(shù)量級。

談到模型創(chuàng)新,Rao最引以為傲的是融合商品知識圖譜的推薦算法。"傳統(tǒng)的協(xié)同過濾、矩陣分解,只能挖掘物品的'淺層'關(guān)聯(lián),比如啤酒和尿布。有了知識圖譜做'參考書',模型不僅知道它們'似乎'相關(guān),還能推理出'為什么'相關(guān)。"Rao興奮地說,通過引入商品的屬性、類別等結(jié)構(gòu)化特征,不僅豐富了用戶表征,也讓推薦結(jié)果更具解釋性和多樣性,"現(xiàn)在模型不光能推尿布和啤酒,還能推母嬰房、兒童樂園,懂了'年輕爸爸'這層身份的內(nèi)涵。"

Rao坦言,一個優(yōu)秀的模型,也需要經(jīng)過千錘百煉的打磨才能"出道"。"模型在訓(xùn)練集上可以屠榜,離上生產(chǎn)還早著呢。邊界條件、異常值、臟數(shù)據(jù),單一個都能讓它懵掉。"為此,他們搭建了一套全流程的MLOps體系,覆蓋開發(fā)、測試、發(fā)布、監(jiān)控等環(huán)節(jié)。"就像電影制作,拍完了還得后期剪輯、審核、宣發(fā),我們的工作也差不多。"

為了提高工程效率,Rao團(tuán)隊廣泛使用容器、微服務(wù)等技術(shù)。"以前是'一人一鼎',每個人都在自己的筆電上'煉丹',現(xiàn)在是'共享藥爐',大家都往一個中央平臺提交代碼,流程規(guī)范了,迭代也快了。"得益于標(biāo)準(zhǔn)化的工具鏈,他們還實現(xiàn)了模型的"自動駕駛",新數(shù)據(jù)一進(jìn)來,系統(tǒng)就啟動訓(xùn)練和評估,保證模型"常新常青"。

最讓Rao自豪的,是他們研發(fā)的模型監(jiān)控大盤。"它就像體檢中心,7x24小時監(jiān)測每個模型的健康狀況。"當(dāng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布出現(xiàn)顯著偏移,系統(tǒng)會自動報警,提醒工程師去"問診"。更厲害的是,這個監(jiān)控系統(tǒng)還能主動對抗"數(shù)據(jù)中毒""模型劣化"等故障,或者適時喚醒備用模型,讓業(yè)務(wù)不受影響。"有了這套免疫機(jī)制,我們就能放心讓模型'裸奔'了。"Rao笑言。

采訪最后,這位首席數(shù)據(jù)科學(xué)家語重心長地說:"機(jī)器學(xué)習(xí)從來都不是一蹴而就的,10%靠靈感,90%靠汗水。唯有精益求精、刻苦鉆研,才能煉就真正'實戰(zhàn)'的模型。沃爾瑪正是憑借扎實的工程實踐,讓'學(xué)院派'的算法插上了'工業(yè)級'的翅膀。"

沃爾瑪數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗與啟示

作為全球零售業(yè)的領(lǐng)頭羊,沃爾瑪?shù)臄?shù)字化轉(zhuǎn)型堪稱教科書般的范例。通過與Rao的深度交流,我們不難發(fā)現(xiàn),成功的秘訣在于堅持"以客戶為中心,以數(shù)據(jù)為驅(qū)動",在組織、人才等方面持續(xù)發(fā)力,激活企業(yè)的數(shù)字化"基因"。

談到組織變革,Rao坦言這是一個"軟硬兼施"的過程。"我們一方面成立了數(shù)據(jù)分析、算法研發(fā)等專職部門,配備了數(shù)百名'硬核'技術(shù)人才。另一方面,又在業(yè)務(wù)條線內(nèi)設(shè)立'數(shù)字化推進(jìn)辦',負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)思維的宣貫、應(yīng)用場景的發(fā)掘等'軟性'工作。"

Rao認(rèn)為,打通業(yè)務(wù)與技術(shù)的"任督二脈",關(guān)鍵在于"雙棲"型組織的搭建。"理想的狀態(tài)是,業(yè)務(wù)部門要有懂技術(shù)的'產(chǎn)品經(jīng)理',技術(shù)部門也要有懂業(yè)務(wù)的'需求翻譯'。只有形成'你中有我、我中有你'的局面,數(shù)字化才能真正'入腦入心'。"Rao舉例說,現(xiàn)在沃爾瑪開新店,都要先做數(shù)字孿生,用算法模擬選址、布局、動線等,連促銷海報都要A/B測試,徹底告別"拍腦袋"的時代。

站在變革的前沿,沃爾瑪正以前所未有的決心和勇氣,擁抱數(shù)字化的浪潮。這場自我革新的長征,沒有現(xiàn)成的地圖,唯有在摸著石頭過河中探尋方向。但沃爾瑪?shù)南刃邢仍?無疑為后來者點亮了一盞明燈,照亮了一條可資借鑒的道路。

"數(shù)字化不是錦上添花,而是雪中送炭。唯有居安思危、變革圖強(qiáng),方能立于不敗之地。"訪談的最后,Rao意味深長地說,"這是零售業(yè)生存的法則,更是時代發(fā)展的必然。沃爾瑪?shù)氖姑?就是要用數(shù)字化重塑商業(yè)的未來,讓'讓全世界都能生活得更好'的夢想照進(jìn)現(xiàn)實。"