嘉賓 | 程國強 伊利集團數字科技中心數據技術總監
作者 | 羅燕珊
作為中國唯一躋身全球五強的乳品企業，伊利集團的發展和數字化轉型經驗對整個行業有很大的啟發價值。
截至 2023 年 6 月底，伊利在全球擁有 81 個生產基地，產品銷往 60 多個國家和地區。
2019 年，伊利全面加速數字化轉型，在過去三年的建設過程中，緊緊圍繞信息化、數字化、智能化的發展階段，持續夯實基礎，加速數業融合。
近日，通過與伊利的交流，InfoQ 進一步深入了解了伊利在數字化轉型過程中的基礎設施建設情況。這一建設涵蓋多個方面，包括 雲基礎設施、數據服務、通用技術能力以及前沿技術的探索，也正是這些基礎設施為伊利的數字化轉型提供堅實的技術基礎。
轉型策略與實施邏輯
相較於其他行業，乳品行業的數字化轉型面臨一些獨特的挑戰。以伊利為例，其橫跨工業、農業和牧業三大產業，涉及的產業鏈異常複雜，包括從牧場到工廠，再到分銷體系，最終到達門店和消費者手中。由於國內沒有通用的數字化模式或標準可供參考，這一長鏈條的數字化轉型成為了一項艱巨的任務。
伊利的數字化建設是以業務視角自上而下來考慮，每個業務群都有自己的試點項目，並構建相關的業務平台，其採用的實施邏輯大致如下：
- POC（概念驗證）：數字化團隊會與各事業部合作，進行試點項目，以驗證某一概念或方法的可行性。
- Project（項目）：如果概念驗證成功，項目將升級為正式的項目，以驗證其是否具有真正的業務價值。
- Product（產品）：如果項目證明有價值，伊利將在內部孵化該項目，將其轉化為產品，用於業務運營。
- Platform（平台）：最後，這些產品將持續升級和疊代，以形成更完善的平台，支持多個領域和業務的數字化轉型。
從中台的維度看，目前圍繞業務主要建設了四個關鍵的數字化運營平台，包括產品創新、消費者運營、渠道運營和供應鏈運營。通過這些運營平台，伊利希望實現內外部的協同工作。
具體來說，產品創新平台的目標是更快地推出新產品，消費者運營平台則資產化和標籤化消費者數據，以更準確地定位目標受眾，實現有針對性的投放和與消費者的互動。渠道運營平台可以更好地支持經銷商，並加強與電商平台的合作。供應鏈運營平台的目標是通過算法和人工智慧提高供應鏈效率，實現從需求到排產到計劃等各個環節的升級和轉型。
最終，伊利希望發展為一家具備平台型能力的企業。
夯實數字基建
為支持四大數字化運營平台的發展，數字化團隊在這裡面的首要任務是夯實基礎設施。據介紹，伊利的「數字化基建」主要是圍繞雲原生、一體化數據服務能力、低代碼組件化能力沉澱、以及全鏈路人工智慧服務等維度展開。
拉通雲原生
伊利從 2021年開始真正使用公有雲，目前是混合多雲的狀態，並正積極應用雲原生技術，其希望通過微服務、容器、K8s、DevOps等現代技術實現多雲環境的無縫銜接，以降低未來的運營和維護成本。
以前，伊利很多時候會面臨「重複造輪子」的情況，不管是與廠商的合作還是自己的開發，都需要從零開始構建系統，這導致了大量重複工作。因此伊利選擇建立通用的技術框架，讓合作廠商也可以在此基礎上進行開發，從而減少不必要的技術投資。
不管是伊利內部的研發團隊還是供應商團隊，如今都使用內部統一的 DevOps平台，從需求提報到開發測試再到上線的整個過程，都通過這個平台來進行統一的管理和控制。
儘管與一些數字原生的 IT公司、網際網路公司相比，伊利取得的成績或許不算太顯著，但對於伊利內部而言，這是一項實質性的變革。以往，伊利一個月或一個季度只有兩到三次版本發布，但現在一天可能會有多達上百次的快速發布，交付效率和質量都大幅提高。
伊利內部還會積極推廣雲原生，目前雲原生覆蓋面大概為 50%，但仍會致力於在雲上和雲下實現雲原生的全面覆蓋。
一體化數據服務能力
數據在數字化轉型中至關重要，但數據來源是多元的，並且數據服務對用戶門檻較高。起初，像其他公司一樣，伊利也擁有自己的大數據基礎能力，使用自建集群和業務場景相關的 BI 產品和工具來分析數據，以幫助員工快速查看數據。然而，隨著數字化轉型的持續推進，僅僅查看數據已經不足以滿足業務的發展需求，而是需要可以實現實時的、智能的業務決策，建立更智能的數據服務體系。
為了滿足內部用戶快速獲取和利用數據的需求，伊利決定打造一體化數據服務能力，並在 2021 年啟動了數據架構項目，旨在全面審查公司內部的數據，建立數據治理體系，並升級主數據標準。
在過去這兩年，伊利也一直在不斷升級和改進其大數據能力體系，包括對大數據集群的優化，以及面向業務的各種能力的構建。通過中台或數據湖來存儲、利用和構建數據。儘管雲上和雲下各自擁有一套工具，但是是一套體系，可以通過採用體系化的工具以降低開發成本。在該領域，伊利選擇了與外部技術服務商合作的方式進行改造，其中 StarRocks在全場景 OLAP（聯機分析處理）業務上提供的解決方案在性能、實時性和並發性方面均可以滿足需求。
低代碼組件化能力沉澱
伊利的低代碼能力建設大概在 2021年初啟動，當時技術團隊意識到許多通用的功能比如菜單、按鈕和登錄等通用功能在多個系統中重複開發，導致資源浪費，且樣式不一致。
在此背景下，伊利以「前端組件化」為出發點，著手規劃低代碼平台的建設工作，讓開發人員可以通過拖拉拽的方式，快速搭建頁面和應用。
現在第一個版本的低代碼平台已經在業務中使用。藉助這一平台，以前需要 20天的工作來開發 10個頁面，而現在只需 1-2 天，而且幾乎沒有成本。此外，低代碼平台在伊利內不僅應用於職能部門，還在一些事業部（工廠、牧場等）得到了廣泛應用。
不過伊利方面強調，低代碼不適用於所有場景，它更適用於通用場景，頁面交互邏輯相對簡單，用戶體驗標準較低的情況下，比如快速生成表單和數據邏輯。
但目前這一低代碼平台還需要一定的技術背景才能使用，伊利方面希望，低代碼能力並不局限於服務專業人員。因此，技術團隊計劃逐步升級前端用戶體驗，最終讓業務人員也能夠輕鬆使用。
據悉，從去年開始，許多與伊利合作的廠商也開始使用低代碼平台來加速工作效率。總體而言，通過低代碼平台，伊利的平均研發效率提高了 60％，也為公司節省了大量成本。
自研模型大幅降低原奶調配成本
全鏈路人工智慧服務也是伊利持續跟進的方向，2021年伊利建立了內部的首個自研算法團隊，團隊的關注點主要集中在智能決策、計算機視覺、自然語言處理等方向，並建立了人工智慧平台，用於沉澱通用運算元以支持業務。
智能決策既應用於對內的產品供應鏈管理，也用於對外部消費者的分析調研。比如智慧供應鏈涉及需求管理、生產排程、計劃制定以及與工廠的協同工作。其中一個案例是，伊利去年自主研發了原奶自研模型，並與牧場合作對模型進行優化，算法團隊經過近半年努力後，成功將原奶調配成本降低了 13.5%。
此外，伊利數字科技中心還在與各事業部進行合作，將這些模型與日常營銷活動相結合以推進拉新、復購或者促活。
伊利還跟進了大模型的發展趨勢，在今年 3 月發布了自家的大模型產品 YILI-GPT。據介紹，YILI-GPT 可以滿足公司內部的一些業務需求，包括智能客服、智能對話以及文生圖、圖生圖或者是通過文字生成音樂等功能。
面向未來，伊利希望通過 YILI-GPT產品來提升公司內部對大模型能力的認知，並找到更多的應用場景。
同時，伊利的人工智慧團隊也將持續與業務緊密溝通，致力於通過算法降低供應鏈和營銷體系的成本並提高效率。
轉變視角，積累數字資產
在數字化轉型的過程中，技術團隊通常需要改變視角，將技術與業務深度融合，這也是所謂的「數業融合」的概念。
過去，伊利的技術團隊可能主要從事執行性任務，但現在他們必須更深入地理解業務的運作方式，因為只有深刻了解業務，才能確保數字化系統的開發和實施滿足實際需求。
此外，工作模式的改變也是一大挑戰。伊利以前主要依賴合作夥伴和供應商來建設系統和產品，而不是自主開發。然而，在數字化轉型過程中，伊利認識到對數字資產的可控性和自主性至關重要。
因此，伊利這幾年招聘了大量技術人員，形成內部自研團隊。同時，他們與合作夥伴建立了新的合作關係，確保代碼審核、版本管理和產品驗收等過程符合標準，逐漸將原本的「黑盒」模式轉變為透明的「白盒」，以更好地掌控產品的交付過程。該自研團隊也是目前伊利數字化團隊的主要組成。
隨著數字化的不斷推進，近年來伊利數字化團隊也在持續升級疊代。在這過程中，他們認識到需要更深入的協同合作。由於數字化的基礎是數據，通過這種協同合作，可以實現整個集團層面數據架構的標準統一，使數據成為可資產化的要素，從而真正實現數據的有機連結。
未來，伊利將繼續降低對外部單一廠商的依賴性，並積累知識資產。據了解，伊利已經申請了相關專利和軟體著作權，以期保護這些資產並確保它們真正沉澱在伊利內部。
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