导读： 作者黄春晖，震坤行大数据平台高级开发工程师，专注于工业 MRO 领域数据中台架构设计，2024 年开始推动 NebulaGraph 在公司多业务场景的深度集成，包括智能采购决策，供应链风控体系等。本文从业务痛点、NebulaGraph 选型与架构、业务场景、未来规划等方面，介绍 NebulaGraph 在震坤行的应用实践。
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本文首发于「NebulaGraph 社区」公众号，更多产品资讯请访问官网
一、业务痛点
震坤行工业超市是一家专注于数字化转型的线上工业用品服务平台，致力于为客户提供透明、高效、低成本的一站式工业品解决方案。
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我们通过数字化管理工具和大数据技术，协同合作伙伴优化供应链全链路，覆盖从采购、制造到交付的全流程。同时，震坤行提供优质的工业品选购服务，结合自建仓储物流体系，为线上线下客户打造高效、可靠的工业品采购与交付体验。
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我们在引入 NebulaGraph之前，业务痛点主要是以下三个方面：
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数据规模与复杂性的双重压力：业务扩展导致客户-供应商关系、客户行为等复杂关系数据快速增长，传统数据库难以高效存储和查询，实时分析需求难以满足。
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关系数据库的局限性：关系数据库在多表连接等操作上性能瓶颈显著，无法支持复杂关系数据的实时分析和深度挖掘，影响供应链优化等高价值场景落地。
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数据价值落地困难：复杂关系数据在供应链优化、风险预警等场景中的应用，面临数据建模、算法优化和效果验证等挑战，技术与业务深度融合是关键。
二、NebulaGraph 选型与架构
（一）Why NebulaGraph？
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高效的关系表达：通过图结构直观表示实体及其关系，节点表示实体（如客户、供应商、商品），边表示关系（如供应、购买）。特别适合震坤行复杂的供应链网络，能清晰呈现多层次的客户-商品-供应商关系。
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强大的路径分析能力：支持高效的图遍历算法，能够快速进行路径分析（如最短路径、共同邻居等），为震坤行提供强大工具，用于挖掘客户需求、优化供应链路径和识别客户风险。
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实时查询与响应：具备高并发、低延迟的查询能力，支持实时推荐、风险预警等场景，满足震坤行对实时性的需求，助力用户行为分析和供应链动态调整，快速响应业务变化。
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可扩展性与高性能：采用分布式和存算分离的架构，支持水平扩展，轻松应对震坤行数据量的快速增长，确保高并发场景下依然保持高性能。
（二）技术架构
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1.数据采集
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业务数据：来源于 ERP、MySQL、SQL Server 等系统，通过 DataX 或 Flink-CDC 工具同步到阿里云 MaxCompute.
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埋点数据：通过 SDK 采集客户行为数据（如浏览路径、订单流程）并上传至阿里云 DataHub.
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非结构化数据：包括合同、图片、文档等，通过 OSS 进行存储。
2.数据加工
数据采集完毕后，我们会采用以下两种方式进行计算。
3.数据存储-NebulaGraph
目前我们部署了两套 NebulaGraph 集群：
4.数据服务
三、应用实践
（一）应用场景之精准推荐
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在使用 NebulaGraph 前，我们电商领域的精准推荐一直存在挑战。我们之前主要依赖 Elasticsearch 进行推荐，这种方式主要基于客户输入的关键词，比如螺丝的型号或规格，然后与我们的产品名称和属性进行匹配。然而，这种简单的关键词匹配方式对用户的真实意图分析不够全面，较难提供个性化的精准推荐。
我们有自己的线上商城，包括官网、App、小程序，对基础用户信息是有记录的，因此，我们计划引入擅长处理实体关系的 NebulaGraph 图数据库，利用用户特征和用户与商品的行为关系数据，构建更智能的推荐系统。
在引入 NebulaGraph 进行推荐和搜索优化的过程中，我们构建了一个完整的数据处理流程，解决传统推荐系统中的痛点。
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1.数据输入与建模
我们首先将线上的用户行为数据（如浏览、点击、购买等）和商品数据（如价格、类别、品牌等）作为输入。这些数据通过数据处理工具（如 Flink 和 DataX）进行清洗和转换，并加载到 NebulaGraph 中进行图建模。
2.图数据库结构
在 NebulaGraph 中，我们构建了一个以商品和用户为核心的图结构。商品节点包含价格、类别、品牌等属性，而用户节点则关联到客户信息。用户与商品之间的关系通过行为轨迹（如浏览、点击、购买、收藏等）建立，形成一个复杂的关系网络。
3.实时特征提取与推荐优化
通过 NebulaGraph 的原生 nGQL 查询语言，我们能够实时提取用户在平台上的行为特征，如浏览时长、点击次数、品牌偏好、价格偏好等。这些特征通过 API 接口实时返回给搜索引擎和推荐系统。
在推荐系统中，这些实时特征被用于优化召回和排序过程。具体来说：
这种优化显著提升了推荐的准确性和个性化程度，尤其是在新客户冷启动场景中。对于新客户，我们在注册时识别其行业和区域信息，并根据历史数据中相同行业或区域的用户行为，为其推荐相关商品。
成果与规划
通过引入 NebulaGraph 进行推荐和搜索优化，我们在搜索推荐的点击率上取得了显著提升，整体提升了 15%，下单转化率提升 5%。
未来，我们计划拓展更多关系数据维度（如客户需求采集），进一步提升推荐精准性，并引入 AI 实时学习机制，动态适应用户行为变化，实现推荐系统的自我优化，为更多用户提供了一个更加智能和个性化的购物体验。
（二）应用场景之供应链
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在震坤行的供应链管理中，我们面临四个主要痛点，这些痛点影响了我们的运营效率和客户体验。
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供应商整合与采购成本：我们对接的供应商类型多样，包括原厂、代理和贸易商。由于缺乏统一的供应商信息整合，我们在采购决策时面临信息割裂的问题。
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库存管理：震坤行在全国拥有 32 个仓库，其中包括专门存储化学品和危险品的特殊仓库。之前的库存管理是单节点的，无法实现全国库存的全局可视化管理
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履约协调：客户订单处理需要智能选择发货仓库，以满足客户的交货时间和地址要求。
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交付精准度：在交付环节，我们面临信息不通畅、路径规划低效和服务体验受损的问题。物流信息查询困难、交货时间预测不准确以及配送路线不佳都影响了客户体验。
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震坤行的供应链网络以商品为核心，客户需求驱动整个流程。商品从供应商流向仓库，再通过物流网络精准交付给客户。在 NebulaGraph 的支持下，从采购、库存、履约到最终交付，我们构建了一个高效、可视化的供应链网络。
1.采购决策
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客户订单是采购决策的起点。当客户订单提交后，系统会根据订单中的商品需求、数量、交货地址等信息，结合商品的价格、运费和交期等属性，在 NebulaGraph 中进行智能分析。通过实时查询和特征提取，系统会综合评估商品的评价、运费等信息，智能选择最合适的供应商渠道。最终，通过智能采购决策，系统自动推荐供应商和备选供应商，帮助公司优化采购成本，同时确保客户订单的最佳交付效果。
2.库存管理
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我们的商品在库存中按照批次、数量、状态（如商品是否完好无损、存放时长）等属性进行管理。通过实时数据共享，仓库运营人员可以即时查询到商品在全国不同仓库的状态，从而更好地进行上下架操作和库存管理，制定更有效的库存策略，减少积压商品的占比，并实现联合库存管理和智能补货。
3.智能履约
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我们通过智能履约系统优化了从客户订单到物流配送的整个流程。当客户订单提交后，系统会根据订单中的需求数量、要求交期和收货地址等信息，智能检测并分配库存。例如，如果客户需要 100 个商品，系统会从不同仓库智能分配库存，可能从 A 仓库发 50 个，从 B 仓库发 50 个，然后统一配送。这种智能库存管理不仅提高了库存周转率，还降低了仓储成本，优化了整体供应链效率。
4.精准交付
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当客户订单生成后，系统会从相应仓库出货，并将订单信息实时传输到物流中心，如不同仓库库存和车队的发货信息。我们会对这些信息进行全局优化，例如，如果两个订单需要运往同一地区，系统会智能合并订单，使用同一辆车进行配送，从而降低运输成本。此外，我们还利用实时物流共享和 NebulaGraph 最短路径算法，优化配送路线，确保货物能够按时、高效地送达客户手中。
成果
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客户满意度提升：透明的物流信息、精准的交付和高效的履约流程，显著提升了客户满意度，客户售后工单数减少20%。
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智能化与自动化：基于 NebulaGraph 的图算法（如最短路径算法、协同过滤算法等）可以自动优化库存、采购、履约和配送等环节，减少人为干预。此外，我们通过 NebulaGraph 搭建的智能供应链系统能够快速响应市场变化，提升竞争力。
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成本降低与效率提升：通过优化库存管理、采购策略和配送路线，显著降低了运营成本，有货率提升15%，呆滞库存减少10%。
四、未来规划
（一）企业级知识库
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我们正在与 NebulaGrph GenAI 团队规划构建属于震坤行的企业级知识库，希望能高效整合结构化和非结构化数据，让我们的内部团队，如销售、客服、运营等人员，通过知识库实现智能问答，快速获取所需信息，提高工作效率。
（二）智能风控体系
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我们亦在探索通过 NebulaGraph 去构建一个智能风控体系，用于全面识别和管理客户与供应商的潜在风险。风控主体分为客户、供应商两类，基于工商信息、企业征信、历史履约信息、新闻舆情等数据构建风控网络，通过子公司、股权、关键任职关系等数据识别客户和供应商的关系，做到客商风控一体。
如客户进行交易时，系统实时分析客户交易行为及司法风险，同时关联得到相关供应商的经营风险和采购行为，将业务规则映射 nGQL 抽取出客商风控特征，补充使用社区发现算法，判断是否存在欺诈风险，降低供应链风险。
五、总结
NebulaGraph 在震坤行的落地，是一次技术赋能业务的深度实践。通过强大的关系分析与处理能力，震坤行在精准推荐、供应链优化等业务场景取得了显著成果。精准推荐从“猜你喜欢”进化为“懂你需要”，供应链从“被动响应”转变为“主动优化”，客户满意度和运营效率双双提升。
未来，震坤行与 NebulaGraph 将进一步探索知识库和智能风控的深度应用，用 AI 技术重塑工业品电商的未来，释放更大的数字化转型潜力。
「ps：本文整理自震坤行在 NebulaGraph 社区 nMeetup 上的分享，震坤行目前已升级为 NebulaGraph 企业版」
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