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|SaaS是「包治百病」的良药吗？( 三 )


所以说 ， 单纯比较一个系统支撑了多少个门店是没有意义的 ， 如果是高价值商品收银 ， 频次低而且SKU少 ， 确实容易支撑很多门店的并发 。 毕竟单店数据量不多 ， 对服务器和带宽压力不大 。
因此 ， 为了提升并发的门店数量 ， 很多系统会限制单店的数据访问量 ， 比如通过分页技术减少一次返回的数据量 ， 这个在SaaS产品中是非常普遍的 ， 几乎成了标配 。
本人曾经让朋友去某国际知名品牌的时装门店工作过2个月 ， 目的是调研他们使用的软件系统 。
该系统使用了SaaS一样的直连服务器访问模式 ， 软件系统只能查到当季货品的情况 ， 这样可以减少SKU数量 ， 门店人员一般只查询简单报表 ， 返回数据量都比较少 ， 库存查询一般也是查询某个款的数据 ， 所以返回数据量比较少 。
其实这些还算可以接受 ， 但会员部分就有些差了 ， 只能在收银的时候 ， 在对话框中查看到单个会员的简单信息 ， 如积分数量 。
因为SaaS直连模式对门店数据访问量做了限制 ， 所以门店不能执行高质量的数据分析 。 例如和历史销售数据进行对比 ， 做深度的会员画像分析 。
因为这些分析需要读取的数据量大 ， 容易触发性能问题 ， 所以 ， 数据分析一般都是总部来做的 。
最能理解数据场景和业务背景的门店人员不能去分析和解读数据 ， 而总部的人只能在数据表面上理解数据 ， 可他们未必清楚门店的具体情况 ， 数据的理解和解读可能就会出现问题 。
所以 ， 最可靠的办法是门店和总部都做数据分析 ， 让双方进行交叉验证 ， 避免决策的失误 。
上面讲数据分析的事情 ， 就是想说明企业的经营模式也会影响数据量 ， 也就是用户模式习惯 。 如果企业希望门店店长能够把握市场战机、随机应变 ， 一定要提升店长的数据分析能力 。 若只希望店长是听命令的 ， 则不需要提升店长IT能力 。
随着消费市场越来越多样化和快节奏 ， 能够灵活应变和分析市场的店长会更加具备优势 ， 也能更好的给总部反馈市场信息 ， 实现门店和总部双向互动 。 这才是更具价值的方向 。
05 广域网分布式计算 ，解决多门店系统稳定性的利器
通过上面的分析 ， 我们可以看到SaaS自身的网络强依赖性 ， 导致在一些行业领域是达不到要求的 ， 而广域网分布式计算可以完美的解决这个问题 ， 结构如下图：
|SaaS是「包治百病」的良药吗？
本文插图

广域网分布式计算 ， 可以保证每个门店都有各种数据库 ， 门店的运行只依赖门店自身的数据库 。 即使互联网网不稳定或者断网 ， 都不会影响到门店自身的运行 ， 保证了门店系统稳定 。
因为门店自己有数据库 ， 所以可以存放大量的门店自身的历史数据 ， 可以支撑门店自身的各种数据分析要求 。
数据交互则通过数据传输平台来完成 ， 总部是数据交换中心枢纽 ， 门店变化的增量数据会实时传输到总部 ， 然后传输到其它的相关门店 ， 增量传输大大降低了网络的传输量 ， 大大提升了带宽的使用效率 。
因为SaaS是全量重复传输 ， 每次查询数据 ， 全部数据都需要重新传到门店 ， 导致网络资源浪费 。 而分布式计算则充分利用了本地计算资源 ， 大大降低了对总部服务器的负载压力 ， 让总部服务器的应对能力提升了几十倍以上 。
少资源 ， 高效率 ， 让分布式计算可以节约企业的大量成本 。
其实互联网大数据计算 ， 云计算都是建立在分布式计算上面的 ， 不过局域网分布式计算和这里提到的广域网模式是有很大区别的 。
局域网分布式计算通过大量廉价的服务器 ， 实现了比之前昂贵的巨型机强大太多的计算能力 ， 为互联网企业大大节约了成本 ， 是互联网行业爆发的基础条件 。 否则 ， 利润都被IBM和Oracle这些传统巨头拿去了 。


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