连锁超市会员系统
  •   在数据100%集中于一点(总部唯一数据库系统)的大规模连锁超市企业会员系统建设上,技术架构和具体技术实现的设计很关键。大规模连锁超市要求数据100%总部集中、跨区域、低带宽和连接质量、高联机交易效率(高峰期3个小时超过50万笔会员交易)、低POS改造成本、银行卡级别的安全规范。


      亿高索尔的技术团队中有来自多年服务于金融行业银行卡通存通兑系统实施的成员,因此在这个项目中全面应用了ISO8583规范,实现了从POS系统、店铺前置系统、总部卡中心前置系统,一直到总部卡中心交易处理系统的报文上送,以及报文回应的数据状态高度一致性,为实现这些,除了通过与门店POS后台系统的深度融合以外,还采用了自动冲正、日终对账等数据一致性规范。


      事实上,该系统不但很好地满足了上述设计指标,还达到了极高的处理效率(POS从发起会员交易到接收到回应报文,时间不超过1秒);在总部卡中心支持来自门店高峰期每秒数十笔交易并发的同时,也保持了极高的稳定性。


      在业务上,会员系统由联机交易、卡发行、卡库存、卡调拨、退卡、换卡、卡挂失/解挂、卡查询、家庭卡、零钱包(零钱储蓄,从而缓解顾客排队压力)完备的报表,以及会员营销业务组成。


新产品研发

  亿高索尔对IT新技术的萌生和成熟一直有很强的敏感度,我们是最早在业务管理系统中全面采用基于 互联网应用技术的从业者,一直在不断进步中......

  • 移动业务系统

      -  基于HTML5和原生系统应用开发被率先应用到大会员系统,为广泛的长顾客提供自身数据的访问,非常便捷。除此之外,我们也发布了基于安卓的POS系统,业界领先。
  • 力争全面的Web路线

      • 尽管我们在Java、C/C++、Net平台悠久的实践里程,但从2014年起,全面推行Web路线,突出表现在 购物中心行业、百货行业的软件产品和解决方案中,这显然会带来更突出的顾客价值。
  • 优异的数据分析模型

      • 从实践得来,历时多年,几经迭代,我们的数据仓库模型不但实现了基于行业业态的动态维度模型, 从而直接支持从数据集市向数据仓库的演变,更能轻松支持百亿条的海量数据,确保海量数据下的 查询效率。
  • 活跃和先进的数据分析技术体系

      在OLAP、Statistics、DW、AI数据分析与人工智能技术上,我们一直秉持对顾客最有世纪价值的技术与应用路线,采用R和Python等算法和工具为零售企业解决业务问题,我们建立在会员数据分析渐进模型上的R软件包经过了实践考验(正在向Python移植),而非时下流行所谓“大数据”、“AI”等一言蔽之的虚言。