个人申请菜鸟驿站办法菜鸟平台怎么取消单号( 二 )

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那么整个业务产品是怎么实现的？
人工运营。首先是有基层的实操人员，分拨经理、调度主管和站长，也就是经常看到的菜鸟驿站或者快递网点，他们都是在这一层进行管理的。
第2层是物流链路，传统的物流管理方式，很大部分仍然需要有中层人员来进行领导，这些中层人员他们会做很多运营的事情。但不是针对全网，比如说运输管运输，分拨管分拨。这是传统物流的管理方式，这三个链路和三个管理是分开的，没有办法把他们聚合到一起。而数据和技术的力量，可以让这些管理人员能在同一个数据平台或数据中台里看到所有数据，给他们提供一个全链路的管理和协同工具。技术上要做的就是，把这三个东西变成一张物流网络，从而实现人工管理。先所有数据收集，然后在数据里做进一步的分析优化，然后做进一步的预测。
数字化运营，是指从实操网上的全链路的数据统合，然后在此基础上做数据运营。

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数据平台和运营平台会碰到什么样的技术挑战呢？有一个很经典的场景，如果需要求从A点到B点，路由过程中的聚合的包裹数量以及明细的包裹数量，那么怎么做？最传统的办法是做两张表，一张表作为横表，列出所有明细来。但是，A点到B点的聚合操作非常困难，计算量也非常大。那么再做一张纵表，把所有的数据都聚合到节点上，然后去做分析。这时候一般会使用一个OLAP 数据库，通过circle的能力把这些东西全都统合出来。
这是我们的第一代架构，它的性能不是特别好，速度也非常慢。最大的问题是，这些数据需要通过各层逐一的聚合起来，有数据源、原始数据、明细数据、汇总数据、以及指标数据，但是这些数据是逐层汇集上来的，在物流场景里，汇总的时候会出现一系列问题，那么我们怎么去解决这个问题？
首先，需要单独为这个场景去做计算引擎和存储引擎，最先想到的最合适的技术就是泛搜索技术。也就是说把横表和纵表都存到数据库里面，这是一个搜索的概念。
我们的查询性能会大幅度提升，同时所有数据存储的地点都是一致的，所以整个排查问题以及整个模型升级的速度会非常快。
原始的使用circle这些技术的问题，没有办法统一去管理数据和在统一的地方去计算数据，所以这是一个比较大的创新点。
三、配送全链路数据平台建设
这就是全链路的物流，它的整体架构分成5层：

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分别是数据层，用于挖掘数据，处理层用于数据的预处理，引擎层利用仿真算法对数据进行特殊化处理。控制层里会有指标中心，还有一些算法能力在上面浸透出。最上面就是应用层，比如可以在分拨中心进行包裹的使用，包括数据的使用等。这其中引擎最大的特色在于虚实合一，即把算法的一部分仿真能力也放到引擎中，然后再通过实际数据对整个算法模型进行提升。

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在这几年做物流业务过程中，最大心得体会就是宏观、微观一致性，什么是宏观？微观一致性？整个项目流程中有很多业务方，如运输业务方，有分拨中心业务方等各方需求。阿里的数据体系建设已经很完善了，所以出问题的地方更多是在逻辑部分，也就是我说的数据、你说的数据、我认为的数据和我看到的数据是不一样的，为什么不一样？
这是一个非常有趣的事情。运营同学制定一个指标，这个指标会有一个计算口径，计算口径与线下的作业情况可能并不是完全一致的，很多大规模劳动力密集型的企业都会存在这样的问题，为什么呢？因为在一个厂里，可能每一个工作人员扮演的是不同的角色，如果没有一套强大的计算数据引擎去支撑的话，是根本没有办法找到准确数据的。
菜鸟网络的这套系统刚上线时，数据也是对不上的，需要排查线下和线上设定的是什么目标？这才是数技术真正发挥用武之地。

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整个数据平台依托于阿里的整个报表系统，这确实是一个比较好的报表系统，它不需要写SQL，而且操作简单。只要对业务足够理解，很快就可以把报表系统搭建起来。我们利用这套报表系统，对各个域进行了封装。很多这些报表已经不是我们开发人员做的，全部是由完全不懂得计算机编程知识的业务方同学自己做的。

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