導讀：在數字化浪潮席卷全球零售業的今天，沃爾瑪作為行業巨頭，其轉型之路備受矚目。本文深入采訪了沃爾瑪首席數據科學家Rao Panchalavarapu，為讀者揭示了這家零售巨頭如何利用數據、優化算法和機器學習技術重塑其供應鏈和零售運營。

• 數據治理與平臺構建：詳細介紹了沃爾瑪如何夯實數字化轉型的基礎設施。

• 數據科學賦能業務決策：深入剖析了沃爾瑪在需求預測、庫存優化、價格管理等領域的創新實踐。

• 機器學習的工程化實踐：揭示了沃爾瑪如何將前沿的機器學習技術落地應用。

通過Rao的視角，讀者將獲得對零售業數字化轉型的深刻洞察，了解技術創新如何重塑商業模式，以及企業如何在數據時代保持競爭優勢。無論您是零售從業者、技術專家，還是對數字化轉型感興趣的讀者，本文都將為您提供寶貴的啟示。

在數字化浪潮席卷全球零售業的今天，沃爾瑪作為行業巨頭，其轉型之路備受矚目。近日，我有幸采訪了沃爾瑪首席數據科學家Rao Panchalavarapu，深入探討了沃爾瑪如何利用數據、優化和機器學習技術重塑其供應鏈和零售運營。

構建數據驅動決策的基礎設施

沃爾瑪首席數據科學家Rao在訪談中指出,扎實的數據基礎是數字化轉型的根本前提。"如果數據是新石油,那么數據治理和大數據平臺就是煉油廠。沒有優質的原料和先進的工藝流程,再好的數據科學家也難以創造奇跡。"

為此,Rao的團隊從源頭抓起,對數據采集流程進行了全面梳理和改造。比如,通過優化條碼掃描規范、升級IoT傳感器等措施,使得數據采集更加標準化和自動化。同時,他們在數據管道中內嵌了一系列校驗規則,對異常值進行實時預警和處置。"數據治理絕非一蹴而就,而是一個持續不斷的過程。我們要時刻保持警惕,不斷Review和改進,久久為功。"Rao說。

在沃爾瑪龐大而復雜的業務體系中,打通"數據孤島"是一大挑戰。Rao介紹說,主數據管理(MDM)和元數據管理是破解難題的"金鑰匙"。

通過制定統一的數據標準和數據模型,沃爾瑪建立了一套覆蓋全集團的主數據體系。"你可以將其想象成數字化轉型的'地圖',讓分散在各處的數據能夠實現互聯互通。"Rao打了一個生動的比喻。而元數據管理則好比一本"指南針",清晰記錄了每一個數據表、字段的業務含義、技術屬性、血緣關系等。"這些看似'Meta'的東西,恰恰是數據價值變現的'金礦',能讓業務人員和技術人員高效協作,讓數據安全和隱私合規落到實處。"

支撐沃爾瑪數字化轉型的,是一個全球范圍內最大規模的大數據平臺。Rao介紹說,他們采用了分布式架構設計,充分利用Hadoop、Spark等開源技術,輕松實現了數據量級從百萬到百億的跨越。"我記得幾年前,處理幾百萬行數據就已經很吃力了。現在,分析幾億行交易記錄簡直是家常便飯。"

不僅如此,沃爾瑪還自主研發了針對零售場景優化的實時計算引擎。"在零售行業,很多決策都要求能夠實時響應,比如動態定價、智能補貨等。但傳統的批處理模式已經無法滿足這種需求。"Rao解釋說。沃爾瑪的秘訣在于,充分考慮零售數據的獨特特征(如高度結構化、實時性強、位置相關性高等),在存儲和計算層進行了諸多針對性的優化。

當被問及數據安全時,這位首席數據科學家的神色略顯嚴肅。"客戶的信任是我們的生命線。沒有隱私保護和合規治理這兩條'高壓線',再先進的技術也會淪為'定時炸彈'。"Rao坦言。為此,他們專門成立了數據安全和隱私保護委員會,從數據脫敏、訪問控制、水印溯源等多個方面,構筑起一道道防護盾,以數據倫理和客戶利益為底線,為數字化轉型保駕護航。

"數字化轉型猶如一場攀登珠峰的遠征,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總結陳詞,"沃爾瑪正是憑借扎實的數據治理與先進的平臺建設,為轉型插上了騰飛的翅膀。"

利器在手,數據驅動業務決策

有了扎實的數據基礎,沃爾瑪的數字化轉型才真正進入"深水區"。Rao興奮地表示:"這就像醫生拿到了一臺性能卓越的CT機,我們終于可以對業務的每一寸'毛細血管'進行高清掃描,用數據驅動決策的'醫療術'為零售注入新的活力。"

在Rao看來,以客戶為中心永遠是沃爾瑪的核心教義。"要讓顧客'寵愛有加',首先就得看清他們的'廬山真面目'。" 這位數據科學家笑言。沃爾瑪利用機器學習算法,對海量的用戶行為數據進行"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,是關聯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"毫無關系"的關聯規則,沃爾瑪實現了"千人千面"的精準營銷。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媽媽推薦奶粉,平均點擊率能提升20%以上。

對于零售業來說,準確預測需求是生存之本。"我經常開玩笑說,預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。傳統的需求預測主要靠經驗和直覺,現在沃爾瑪用上了機器學習的"硬貨"。他們利用時間序列模型,結合歷史銷售、促銷、天氣等因素,對成百上千萬的SKU進行精準預測。"我們不僅能預測某個商品在某個門店的日銷量,還能預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判爆款商品。Rao自豪地說:"我們匯聚了全網的流行趨勢數據,運用知識圖譜技術,洞察某個品類內'頭部商品'的共性特征,再匹配沃爾瑪自有的商品矩陣,去年就成功預判了10多個現象級爆品,銷量都翻了好幾番。"準確的需求預測,讓沃爾瑪在補貨、調價、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。

談到機器學習的業務應用,Rao如數家珍。"從商品的采購、配送,到倉儲、裝卸,再到門店陳列、補貨,每個環節都有機器學習的用武之地。"他以智能物流為例,沃爾瑪自研的路徑優化算法,讓配送車輛的裝載率和準時率大幅提升。"過去靠人工排線,效率低不說,還常常超載或半空,現在算法一跑,立馬就找出最優路徑,一年就為我們省下幾個億的油費。"

在優化領域,Rao格外推崇"模擬"與"現實"的結合。"我們先在數字孿生系統里構建一個逼真的沃爾瑪'副本',然后讓優化算法在虛擬環境中反復'演練',對新策略、新流程進行評估論證,等方案足夠成熟了,再應用到真實的供應鏈系統中,大大降低了試錯成本。"Rao認為,這是新一代運籌優化的大趨勢,"以前是'先上車后補票',現在是'試了再買單',我們就是供應鏈界的'特斯拉',專門造'數字風洞'做測試。"

"利用人工智能賦能業務創新,是沃爾瑪數字化轉型的題中應有之義。"Rao語氣堅定,"這不是錦上添花,而是雪中送炭。唯有以機器的嚴謹重塑人類的決策,用數學的優雅擘畫商業的藍圖,我們才能立于不敗之地。"

機器學習落地的關鍵:工程化實踐

在Rao看來,雖然機器學習在業務決策中的威力巨大,但要讓其真正落地,還必須克服種種技術挑戰。"就像蓋摩天大樓,光有藍圖還不行,關鍵要打好地基,盯緊工程質量。模型搭得再高,'跑'得再快,'用'得不好也是紙上談兵。"

對機器學習工程師來說,特征工程可謂"必修課"。Rao將其比作"煉丹",目的是從原始數據中提煉出"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、集成這些異構數據,就要花大量時間。"

Rao坦言,特征工程是最燒腦力的環節。"你要對業務有透徹的理解,才知道哪些信息有價值。同時還得有敏銳的數學直覺,判斷哪些特征的'區分度'更高。"在他看來,特征工程是門藝術,需要在領域知識和數學創新間反復權衡。"有時候'靈光一現',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。比如時間序列預測偏好統計模型,用戶畫像更青睞因子分解機,知識圖譜則主打表示學習。"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,模型的訓練和調優是最燒算力的環節。"我們動輒就是億級樣本、萬級特征維度,還要做各種數據增強、參數網格搜索,沒有昂貴的GPU集群根本帶不動。"他調侃道,"AWS、GCP這些云平臺,靠我們給他們'創收'不少。"為了控制成本,Rao的團隊還自研了基于知識蒸餾的模型壓縮技術,在精度損失很小的情況下,把計算量降低了一個數量級。

談到模型創新,Rao最引以為傲的是融合商品知識圖譜的推薦算法。"傳統的協同過濾、矩陣分解,只能挖掘物品的'淺層'關聯,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,還能推理出'為什么'相關。"Rao興奮地說,通過引入商品的屬性、類別等結構化特征,不僅豐富了用戶表征,也讓推薦結果更具解釋性和多樣性,"現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'這層身份的內涵。"

Rao坦言,一個優秀的模型,也需要經過千錘百煉的打磨才能"出道"。"模型在訓練集上可以屠榜,離上生產還早著呢。邊界條件、異常值、臟數據,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、測試、發布、監控等環節。"就像電影制作,拍完了還得后期剪輯、審核、宣發,我們的工作也差不多。"

為了提高工程效率,Rao團隊廣泛使用容器、微服務等技術。"以前是'一人一鼎',每個人都在自己的筆電上'煉丹',現在是'共享藥爐',大家都往一個中央平臺提交代碼,流程規范了,迭代也快了。"得益于標準化的工具鏈,他們還實現了模型的"自動駕駛",新數據一進來,系統就啟動訓練和評估,保證模型"常新常青"。

最讓Rao自豪的,是他們研發的模型監控大盤。"它就像體檢中心,7x24小時監測每個模型的健康狀況。"當生產數據與訓練數據的分布出現顯著偏移,系統會自動報警,提醒工程師去"問診"。更厲害的是,這個監控系統還能主動對抗"數據中毒""模型劣化"等故障,或者適時喚醒備用模型,讓業務不受影響。"有了這套免疫機制,我們就能放心讓模型'裸奔'了。"Rao笑言。

采訪最后,這位首席數據科學家語重心長地說:"機器學習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'的模型。沃爾瑪正是憑借扎實的工程實踐,讓'學院派'的算法插上了'工業級'的翅膀。"

沃爾瑪數字化轉型的經驗與啟示

作為全球零售業的領頭羊,沃爾瑪的數字化轉型堪稱教科書般的范例。通過與Rao的深度交流,我們不難發現,成功的秘訣在于堅持"以客戶為中心,以數據為驅動",在組織、人才等方面持續發力,激活企業的數字化"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據分析、算法研發等專職部門,配備了數百名'硬核'技術人才。另一方面,又在業務條線內設立'數字化推進辦',負責數據思維的宣貫、應用場景的發掘等'軟性'工作。"

Rao認為,打通業務與技術的"任督二脈",關鍵在于"雙棲"型組織的搭建。"理想的狀態是,業務部門要有懂技術的'產品經理',技術部門也要有懂業務的'需求翻譯'。只有形成'你中有我、我中有你'的局面,數字化才能真正'入腦入心'。"Rao舉例說,現在沃爾瑪開新店,都要先做數字孿生,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,擁抱數字化的浪潮。這場自我革新的長征,沒有現成的地圖,唯有在摸著石頭過河中探尋方向。但沃爾瑪的先行先試,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。

"數字化不是錦上添花,而是雪中送炭。唯有居安思危、變革圖強,方能立于不敗之地。"訪談的最后,Rao意味深長地說,"這是零售業生存的法則,更是時代發展的必然。沃爾瑪的使命,就是要用數字化重塑商業的未來,讓'讓全世界都能生活得更好'的夢想照進現實。"