看东鹏饮料如何从 150 亿条数据中洞察先机 | 精选案例

熬夜加班，通宵看球...

但耷拉着的眼皮似乎在告诉你

我要坚持！

（不，熬不动了~快去睡觉！）

这时，你忽然想起了

那段提神饮品的广告词，是不是也是这句？

累了 困了

喝东鹏特饮！

出货量高达 30 亿

数据超过 150 亿条

1.2 亿人次参与活动的信息

单日产生图片近 20 万张

但这些巨大的数据

让东鹏饮料集团“痛并快乐着”...

如何在高销量的同时

从数据中得到有效洞察呢？

让我们一起看看，亚马逊云科技

如何帮助东鹏构建数据分析与机器学习平台

实现以数据驱动业务的愿景！

关于东鹏饮料集团

东鹏饮料集团（以下简称“东鹏”）是深圳老字号饮料生产企业，目前，设立了广东、广西、华中、华东等事业部，并形成广东、安徽、广西等辐射全国主要地区的生产基地，销售网络覆盖全国近 100 万家终端门店。

业务需求与挑战

早在 2015 年，东鹏的 IT 团队就开始尝试销售与营销场景中应用“一物一码”技术，这为东鹏带来了丰厚的回报，也在信息系统中积累了大量的结构化与非结构化数据，如何让这些数据更好地助力业务发展成为其时刻思考的问题。

• 东鹏每年产品出货量高达 30 亿，5 年积累下来的数据超过 150 亿条，此外还有来自于 40 亿人次消费者参与活动所产生的各类信息。想要在如此海量的信息中找到决策者所需的数据，通常需要花费 10 天左右的时间完成数据查询和报表制作，这是缺乏效率的。

• 东鹏每天有数以千计的业务人员在各地通过 SFA（销售能力自动化）工具进行实地巡店，并完成货架陈列的拍照采集，单日产生的图片近 20 万张，而这些图片都需要人工进行审核，以验证终端门店是否按照指引完成了产品陈设。随着终端渠道不断扩张，人工方式已经无法满足企业发展的需求。

为什么选择亚马逊云科技

东鹏最终选择采用亚马逊云科技，并与亚马逊云科技高级咨询合作伙伴上海比孚信息科技有限公司（以下简称“比孚”）合作完成平台建设。

成熟的大数据服务和行业经验

亚马逊云科技合作伙伴比孚的解决方案已经过亚马逊云科技的认可和广泛的快消行业企业客户的验证，具有丰富的成功案例可以满足东鹏在海量数据管理和分析方面的需求。

低成本、易于使用的机器学习服务

在提出需求后，亚马逊云科技在一星期内便完成了首个 demo，并在一个月内将货架陈列自动识别模型的准确度提升至 95%；只用了不到两个月时间，全部完成了将机器学习与 SFA 应用的整合过程，让业务人员的巡店工作变得更加高效。

图：基于亚马逊云科技搭建的东鹏数据平台

轻松扩展至 PB 级的数据仓库

弹性的 Amazon Redshift 云数据仓库可以针对不同的工作负载提供合适的存储和计算容量，并且可以按需扩展至 PB 级，能够为东鹏提供长期持续的数据高效存储和高性能查询支持，可满足“一物一码”等销售与营销场景中数据持续增量的需求。

获得的成效

通过使用亚马逊云科技合作伙伴比孚提供的专业化服务并采用亚马逊云科技构建数据分析与机器学习平台，东鹏不仅实现了以数据驱动业务的愿景，也得到了多方面的收益：

充分发挥海量数据的价值，让企业从大数据中发现业务洞察力

借助亚马逊云科技提供的大数据能力，东鹏可以更加高效地从 150 亿条数据中提取不同业务部门和决策者所需的业务洞察；比孚基于亚马逊云科技服务的渗透率解决方案，整合企业内外部数据，形成有效的数据分析模型和业务分析点，实现了系统自动化制作报表。

构建数字化、智能化货架方案，为精细化业务运营奠定了良好的基础

在 SFA 应用中整合由 Amazon SageMaker 提供的技术，让每天数千位拜访门店的业务员更加高效地采集终端货架的陈设信息，以自动化方式快速审核数以十万计的照片；IT 团队也能够根据业务的需求训练更加多元化的模型以满足更多场景化需求。

大幅降低数据分析，与机器学习应用的成本

东鹏有效借助具有成本效益的 Amazon S3、Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)、Amazon Redshift 等服务降低“一物一码”营销、SFA 数据采集等不同场景中数据量指数级增长所带来的存储与管理成本；Amazon SageMaker 也让 IT 团队无需为机器学习场景运营和管理复杂的底层计算资源，相比采用第三方解决方案可以节约近 80% 的成本。

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