零售业IT领导如何利用区块链潜能

日期: 2020-05-10 作者:Melanie Nuce翻译:邹铮 来源:TechTarget中国 英文

冠状病毒大流行给整个零售供应链带来巨大的挑战,并导致工作重点的转变。随着某些消费品的需求猛增,其他零售行业未来数月预计将面临销量下降的情况。对于此次大流行,很多IT领导者都举步维艰,同时他们仍然需要推进创新–通过更少的人员和技术。

在这种极端的操作环境中,高效工作比以往任何时候都更为重要。对于区块链项目,IT领导者可以专注于以下三个关键领域以增加成功的机会。

改进数据质量

区块链平台的系统必须提供准确且独特地标识产品的方法,以便供应商、分销商和零售商可以有效地进行沟通。否则,区块链不仅将传播不准确和不完整的产品数据,还会给现有供应链带来挑战。

对于区块链的零售业用例,至关重要的是为产品提供通用数据格式和唯一标识的标准。通过将最高质量的数据集汇入区块链,IT领导者可以支持其企业创建丰富产品故事,从而建立与消费者的信任。

例如,多年来,区块链已被证明可提高供应链可视性,这带来IBM Food Trust等不断发展的平台,沃尔玛和Albertsons等主要零售商目前正在使用该平台来追踪易腐食品。为了准备使用IBM Food Trust来追踪食品,供应链合作伙伴依赖于全球数据标准基础,例如全球贸易项目代码(GTIN)用于唯一产品标识,以及全球位置编号(GLN)用于跟踪供应链中位置,例如工厂、配送中心和商店。这些标准在不同的业务流程之间架起了桥梁,使供应链合作伙伴系统可以清晰有效地进行交互和交易。

除了可追踪性外,区块链最值得关注的好处之一就是为消费者提供了有关产品来源的更多信息,在冠状病毒疫情过后,这些信息在赢得消费者信任方面可能变得越来越重要。近期由全球海产业可追溯对话平台组织的一次黑客马拉松活动中,创建出一个名为Nemo的聊天机器人,该聊天机器人利用区块链以数字化方式记录捕获、着陆、装运和销售信息,并遵循现有标准,以支持海鲜供应链合作伙伴之间互操作性。

Nemo是解决数据获取问题时可能需要的额外技术类型的示例之一,因为区块链无法解决这些数据获取问题,并且可能使情况更糟。如果不良数据进入分类帐,则区块链将成为不良数据的不可变记录。为了使区块链解决方案取得成功,参与获取和共享产品数据的所有合作伙伴必须在通用数据治理方面进行协作。

协作推动区块链成功

在零售业专注于应对疫情危机的时候,可以延长区块链项目的时间表。预计很多区块链试点项目到2022年仍将是试点项目,而且可能需要数年后,单个渔民、包装厂或农田才能通过Nemo或其他用户友好型应用程序获得区块链支持。同时,数据标准方面的协作可以推动行业向前发展。

正如区块链不能使数据完美,它也不能使合作伙伴立即加强协作。但是,零售业已经有了经过时间考验的模型。该行业在标准方面已经有超过45年合作的历史,这些标准主要针对销售点系统中的条形码扫描,以及整个供应链中的高级属性和数据共享。我们有理由相信,相同的方法可以应用于扩展区块链技术。

行业利益相关者可以聚集在一起,对在区块链上共享的数据类型达成共识。这是创建可互操作区块链的第一步,这种区块链将为不同类型企业保留解决方案选择。

区块链的互操作性

我们看到系统每天都在互操作。例如,你在阅读这篇文章时所使用的设备可能正连接到即插即用USB端口或HDMI电缆。在区块链的背景下,无论对于技术扩展,还是利益相关者访问数据以做出正确的业务决策,互操作性都非常重要,而无论他们部署的是什么解决方案。并没有使用区块链技术的单一方式,因此解决方案必须彼此兼容,并可无缝插入现有数据系统。

在零售供应链中,已经出现了不同的区块链生态系统-从Hyperledger Fabric到Enterprise Ethereum。这些生态系统将需要进行通信,以让行业合作伙伴能够访问,以及汇总区块链中记录的信息,并且最终,为消费者提供他们想要的有关产品的全部信息。区块链内部和之间的数据交换需要一种通用语言。

例如,电子产品代码信息服务(EPCIS)和核心业务词汇(CBV)是广泛使用的两个标准,这些标准可帮助在企业之间以及最终消费者之间获取并共享产品的物理运动和状态。 EPCIS使不同的应用程序能够交换事件数据,而CBV提供了数据值的定义,填充由EPCIS定义的数据结构。这些现有标准可以帮助区块链项目为具有不同系统的供应链贸易伙伴回答“什么、在哪里、何时何地”的问题。

这种标准化基础所支持的不可变的分布式账本将改变消费者的体验–通过将双向参与引入传统的集中式和线性供应链中。我们不可避免地看到透明度已成为我们日常产品体验中的常见部分。

区块链的潜力

现在消费者想要的产品体验类型与集中式线性供应链通常可以提供的产品体验类型之间存在巨大差距。如果区块链项目可创建无缝、可扩展的高吞吐量解决方案,则可以帮助缩小这种差距。企业应专注于数据质量、协作和互操作性,以帮助实现该目标。

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