趙培

【摘要】 本文圍繞“互聯(lián)網(wǎng)+餐飲”，提出了一種基于大數(shù)據(jù)的餐飲模式。首先分析了大數(shù)據(jù)餐飲的意義，在此基礎(chǔ)上闡述了大數(shù)據(jù)餐飲的構(gòu)建流程，最后分析了技術(shù)解決方案。希望推動(dòng)傳統(tǒng)餐飲行業(yè)的數(shù)字化和現(xiàn)代化。

【關(guān)鍵詞】 大數(shù)據(jù) 互聯(lián)網(wǎng)+ 餐飲

“互聯(lián)網(wǎng)+”是互聯(lián)網(wǎng)思維的進(jìn)一步實(shí)踐成果，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)形態(tài)不斷地發(fā)生演變，從而帶動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)實(shí)體的生命力。在我國(guó)，餐飲一直以來(lái)都是相對(duì)保守的行業(yè)，如果能將互聯(lián)網(wǎng)和餐飲有力結(jié)合，做成公眾性的大型在線(xiàn)點(diǎn)餐和運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，必將極大地方便用戶(hù)，并創(chuàng)造可觀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值?；ヂ?lián)網(wǎng)+餐飲的興起，將會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。如何處理超大規(guī)模的數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界和企業(yè)界亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)技術(shù)問(wèn)題。

一、大數(shù)據(jù)餐飲的意義

1.1大數(shù)據(jù)餐飲為用戶(hù)帶來(lái)的好處

大數(shù)據(jù)對(duì)餐飲用戶(hù)能帶來(lái)很多方便，體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1、用戶(hù)體驗(yàn)的提升；2、可選擇性；3、個(gè)性化推薦；4、健康飲食。

1.2大數(shù)據(jù)餐飲對(duì)商家?guī)?lái)的利益

1、節(jié)省人力成本；2、資源管理；3、及時(shí)了解運(yùn)營(yíng)情況；4、培養(yǎng)用戶(hù)忠誠(chéng)度；5、商家文化宣傳。

1.3大數(shù)據(jù)餐飲的科研價(jià)值

如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值信息，如何將現(xiàn)有算法運(yùn)用于實(shí)踐來(lái)搭建高效的智能系統(tǒng)，以及設(shè)計(jì)新的算法來(lái)滿(mǎn)足現(xiàn)實(shí)需求，這一直以來(lái)都是學(xué)術(shù)界尋求解決和優(yōu)化的問(wèn)題。

二、大數(shù)據(jù)餐飲的一般流程

1、搭建并推廣互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)餐平臺(tái)。大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)和核心是數(shù)據(jù)，只有擁有海量的數(shù)據(jù)，才能在此基礎(chǔ)上進(jìn)行挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)里蘊(yùn)藏的有價(jià)值的，具有普遍意義的規(guī)律，并以此來(lái)指導(dǎo)實(shí)踐，應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域來(lái)創(chuàng)造非凡的價(jià)值。傳統(tǒng)餐飲行業(yè)能提供的數(shù)據(jù)相當(dāng)有限，產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型往往需要一個(gè)較長(zhǎng)的過(guò)程。當(dāng)前餐飲行業(yè)存在三種形態(tài)：1、保守型。該類(lèi)餐飲店規(guī)模小，經(jīng)營(yíng)方式落后，所有工作全靠人工完成。2、半開(kāi)放型。該類(lèi)商家使用了進(jìn)銷(xiāo)存系統(tǒng)。3、開(kāi)放性。該類(lèi)商家往往是連鎖形式，使用了一體化在線(xiàn)點(diǎn)餐辦公系統(tǒng)。只有第三種形態(tài)才能形成具有大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、有價(jià)值（Value）、真實(shí)（Veracity）特性的大數(shù)據(jù)。

2、用戶(hù)行為收集。什么樣的數(shù)據(jù)才是有用的，即使具有多年數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)的學(xué)者也難以斷言。當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的通常做法是盡可能的存儲(chǔ)足夠多的數(shù)據(jù)。例如淘寶網(wǎng)，所有用戶(hù)的登陸時(shí)間，登陸地點(diǎn)，瀏覽商品，鼠標(biāo)行為，網(wǎng)頁(yè)停留時(shí)間，收藏商品等都被完整記錄下來(lái)。擁有足夠全面的數(shù)據(jù)，才能從多角度，全方位分析數(shù)據(jù)，發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值所在。餐飲行業(yè)也需要在自己的平臺(tái)記錄用戶(hù)的歷史行為，例如瀏覽了哪些菜品，在哪些位置停留時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，在何時(shí)間，何地點(diǎn)和何人點(diǎn)了什么菜等。這些數(shù)據(jù)將為分析用戶(hù)行為，了解用戶(hù)偏好等奠定基礎(chǔ)。

3、商家運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)收集。把所有商家數(shù)據(jù)集中起來(lái)，從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的角度來(lái)看，挖掘頻繁項(xiàng)集，分析銷(xiāo)售趨勢(shì)，了解銷(xiāo)售的時(shí)間性、空間性、群體性差異，對(duì)商家了解行業(yè)規(guī)律，完善經(jīng)營(yíng)模式，提升商家銷(xiāo)售額具有重大意義。

4、數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)可為數(shù)據(jù)分析提供各種分析手段，從不同的角度統(tǒng)計(jì)也會(huì)發(fā)現(xiàn)不同的規(guī)律。此外，專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘算法在此有了用武之地。如K-Means聚類(lèi)算法，Support vector machines分類(lèi)算法，Apriori挖掘頻繁項(xiàng)集，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等是業(yè)界常用的利器。

三、大數(shù)據(jù)餐飲的解決方案

1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。海量的數(shù)據(jù)需要新的存儲(chǔ)技術(shù)?；贖adoop集群的HDFS文件系統(tǒng)，以及NoSQL（非關(guān)系型）數(shù)據(jù)庫(kù)是時(shí)下流行的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。這些新技術(shù)不但解決了低成本高存儲(chǔ)問(wèn)題，并為大數(shù)據(jù)處理提供了方便。

2、數(shù)據(jù)分析。隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的興起，很多研究領(lǐng)域的算法都被應(yīng)用于實(shí)踐，對(duì)數(shù)據(jù)的分析手段層出不窮。數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)等都為此做出了貢獻(xiàn)。

3、數(shù)據(jù)計(jì)算。面對(duì)大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的計(jì)算方式已難以應(yīng)付。為了及時(shí)處理用戶(hù)反饋，需要一個(gè)低延遲、可擴(kuò)展、高可靠的處理引擎，此時(shí)Hadoop也很難滿(mǎn)足需求，因?yàn)镸apReduce更擅長(zhǎng)操作靜態(tài)數(shù)據(jù)。流式計(jì)算的典型范式之一是不確定數(shù)據(jù)速率的事件流流入系統(tǒng)，系統(tǒng)處理能力必須與事件流量匹配，或者通過(guò)近似算法等方法優(yōu)雅降級(jí)，通常稱(chēng)為負(fù)載分流（load-shedding）。Spark和Storm是比較實(shí)用的流式計(jì)算系統(tǒng)，對(duì)于低延時(shí)、高可靠地處理線(xiàn)上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)化運(yùn)維提供了框架支持。

結(jié)束語(yǔ)：本文基于大數(shù)據(jù)環(huán)境，對(duì)餐飲行業(yè)的新型運(yùn)營(yíng)方案進(jìn)行了闡述。從大數(shù)據(jù)餐飲的意義、大數(shù)據(jù)餐飲的框架及解決方案等角度對(duì)其進(jìn)行了全方位解讀，希望帶來(lái)傳統(tǒng)餐飲行業(yè)的數(shù)據(jù)化變革，把技術(shù)真正運(yùn)用于實(shí)踐，為社會(huì)創(chuàng)造價(jià)值。此外應(yīng)充分尊重用戶(hù)的個(gè)人隱私，讓用戶(hù)成為大數(shù)據(jù)的真正受益者。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]劉宏志.大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電網(wǎng)工程造價(jià)分析管控體系研究[J].華東電力， 2014（07）.

[2]周濤. 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)——復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的新挑戰(zhàn)：如何從海量數(shù)據(jù)獲取信息？[J]. 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)， 2013（1）：7-8.