很难想象，将一家餐饮服务公司与数据结合起来，但近期，一家餐饮服务公司登上热搜。

这家公司名为二维火，总部在杭州，正如它的名字一样，他“火”了。

二维火经过了多年的创业历程，从餐饮数字化服务，到数据智能决策，积累了庞大的数据资源，实现了“数据”转型。

如今在数据要素、AI大模型的发展背景下，如何基于往期的数据对餐饮行业进行全方位的赋能，这是解决当前餐饮服务传统化的关键一步。

近期，《中国餐饮发展报告2024》发布，其中深度剖析了餐饮数字化趋势，报告指出中国餐饮数智化进程随着互联网产业的快速迭代和智能AI技术的崛起发展，经历了从无到有的三个探索阶段。继单机时代、O2O时代和生态互联时代之后，我国的餐饮行业正向“数智驱动时代”迈进。

二维火在这种背景下，作为国内领先的餐饮SaaS平台，以数据为驱动，始终站在餐饮行业的最前沿。他们以海量数据积累为基础，依托强大的科技能力，不断推动餐饮行业的数字化转型。

下沉市场的“高端”服务

餐饮是一个极度下沉的行业，且随机性与灵活性非常之大。

在这种极端不确定性的行业中，找到确定性的服务方案，是一件极度困难的事，但这场硬仗，二维火坚持打了下来。

二维火于2008年正式创立，并于当年推出了云餐饮管理系统，至此之后2012年、2017年分别推出了智能收银解决方案、“二维火小二”APP与智慧商圈系统。

2019年，智慧商圈系统落地全国多个知名商圈，至此，二维火“火”出了圈。

随着市场各行各业数字化转型的深入推进，餐饮行业数字化工作也不断迭代。

2020年，二维火接入建设银行，拓展支付渠道，2022年，布局线下实体店数字化转型，直到2023年，利用AI技术提供定制化方案。

由此看出，二维火多年的发展深耕餐饮行业，一步步数字化的建立，也为当下二维火的“数据”转型提供了大量的理论与实践基础。

接触了大量的数字化服务团队，但少有团队愿意深耕餐饮行业，餐饮数字化的工作赋能还有待进一步的提升，除了上文所提的原因之外，其中还有技术基础设施的搭建、顾客数据的收集与分析、线上线下服务的融合、供应链的优化、以及员工培训和文化变革等。

许多传统餐饮企业缺乏足够的技术资源和专业知识来开发和维护数字化平台，而且顾客对于线上服务的期望日益增长，企业需要投入大量资源以满足这些需求。

这些问题，正在二维火的推动下得到有效缓解。

日增数据7亿条，恐怖的计算能力

据介绍，二维火日处理订单430万笔，日新增数据量7亿条，日计算数据量100亿次。

多么恐怖的数据积累与计算能力。

这也是为何二维火进行下步数据产品与数据资产化转型的底气所在。

据二维火相关负责人介绍，二维火经过多年的数字化布局，在掌握了垂直行业数字化转型能力的同时，又通过一系列合规合法的手段收集了大量的运营数据，而这些数据通过进一步的深度加工与场景挖掘，可以有效形成数据服务与标准的数据产品。

下步，二维火将与国内头部数据资产场景运营服务商有数科技合作，进一步深入场景赋能，提炼数据产品，进行数据入表及数据资产化操作。

我们通过与二维火相关高管访谈，洞悉了二维火的数据能力，总结提炼出三大数据产品服务能力：

01数据要素X仓储优化

数据要素X仓储优化通过数据分析和预测技术来提高库存管理的效率。对于餐厅来说，库存管理至关重要，要做好库存优化，实际上是要做好前端的销量预测和后端的库存补给。在销量预测上，根据不同的情况。二维火使用时间序列模型包括ARIMA，SARIMA，机器学习算法包括线性回归和决策树/随机森林等。利用历史数据，同时考虑长期趋势、季节性、节假日、促销活动、天气条件等内部和外部的因素，建立了一个结合时间序列分析和机器学习算法的需求预测模型，来预测销售量，达到一个比较高的预测精度。根据预测结果，再基于每个商家设置的最小库存量，安全库存量和最大库存量，可以调整订货点和订货量，确保既不过度存储也不出现缺货。

02数据要素X精准营销

数据要素X营销推荐是通过收集和分析顾客数据来提供定制化服务的一种方式，但同时二维火也注重数据隐私安全。营销推荐主要依赖五个方面的数据字段：客户ID、购买历史、浏览记录、消费偏好以及地理位置。在个性化推荐的算法方面，二维火结合协同过滤和深度学习，采用一种混合的推荐系统。协同过滤可以找到与目标用户行为相似的其他用户，推荐这些相似用户喜欢的物品。也可以根据用户对物品的历史消费偏好，找到相似的物品，推荐给用户。通过深度学习模型可以更准确地捕捉用户的个性化偏好。

03数据要素X物流运输

数据要素X物流运输打造数据智能物流路径优化，利用了强化学习算法，允许系统在与环境互动的过程中学习最佳行动策略，通过动态调整运输路径和资源分配，来降低物流成本并提高运输效率。

简单说就是一种通过试错来不断进化和学习的过程。在这个过程中，系统不断地尝试不同的路径选择，并根据结果调整策略，逐步学会在各种条件下选择最优路径。比如最小化总的运输成本或最短的运输时间，或者按时交付的成功率、客户满意度等多个指标的综合。

除了路径之外，系统还能够根据货物的类型、重量、体积等因素来优化车辆和其他物流资源的分配。这样可以确保每次运输都尽可能满载，从而减少不必要的空驶里程。同时，系统可以对不同的运输方案进行成本效益分析，在速度和成本之间找到最佳平衡点。

以上三大数据服务，目前均以SaaS服务的方式对外提供，后续，二维火将持续合法合规整合数据资源，立足餐饮实际，打造相对标准的数据产品，并联动数据交易网实现与全国各大数据交易所深度合作，进行产品登记、上架、交易。

二维火的这一步，从数字化服务，跨越至数据智能服务，一方面符合当前数据要素发展战略，另一方面也是二维火顺势走向下一个发展阶段的必然路径。

战略的顶端就是数据的顶端

“餐饮一向难做，今年更难做。”近期不乏听到这样的声音。

辰智大数据发布的数据显示，今年1-6月，全国餐饮收入26243亿元，同比增长7.9%；限额以上单位餐饮收入7192亿元，同比增长5.6%。截至2024年Q2，餐饮门店数量规模方面约797.9万家，较上一年度同期减少了超过60万家。

据二维火介绍，成立至今，已为60万+家餐饮及相关门店实现智能化管理和运营。

按照全国798万家餐饮门店体量初步测算，二维火市场占有率为7.5%，在餐饮数字化赛道中已占据头部交椅。

国家多次发布文件，助推数字化转型，自成立国家数据局后，从数据层面出发，强调数据引领各行各业高质量发展的重要性，提出数据要素X战略，并且着重关注数据要素X十二大领域。

当前二维火的数据服务业务与国家数据要素X战略契合程度高，这也完美印证了数字化服务最终转向数据智能服务的成功路径。

在当今的商业环境中，“企业战略的顶端就是数据的顶端”这一理念正变得越来越重要。企业的数据智能服务业务是支撑这一理念的核心支柱。

数据智能服务为企业提供了一个全面的战略视图，脱离单一项目的维度，站在全盘协同的维度，对于全局决策至关重要。

利用先进的分析工具、机器学习和人工智能技术，从大量数据中提取有价值的洞察，它包括预测性分析、个性化推荐、自动化决策支持系统等，这些都是现代企业保持竞争力的关键因素。

然而，要实现彻底的转变也充满挑战。

其中最为核心的一点，数据文化的培养是基础。在这个过程中，企业需要制定明确的战略，这包括确定如何利用数据来支持业务目标、评估现有数据环境、确定数据需求、建立数据治理框架、实施数据质量管理、推动数据分析和智能应用的集成、数据安全隐私管理以及培养数据技能。

二维火通过多年的积累从公司业务线上奠定了系统的数据文化素养。

在完善的数智能服务体系下，数据战略不仅需要关注技术和工具，还需要关注人员和文化、流程和治理框架、合作伙伴关系以及共同创造成功的战略。通过这样的全面方法，企业可以确保其数据资产得到最有效地利用，并在竞争中保持领先。

二维火是这么做的，同时也打算把这种思维赋能于产业。

我们拭目以待。