民以食为天，餐桌上我们让各式各样的美食舒张味蕾。餐饮产业是全世界最诱人、最庞大、也最生气勃勃的产业，从生产者到运输者，从厨师到服务生，从杂货店、超市到各式餐厅，从选择餐点、用餐到结账，从上游到下游牵涉层层环节。每个环节之间都累积了大量数据，平均消费、等候时间、餐厅温度、会员卡使用率、社群网站互动状况……
国外餐饮产业使用大数据的案例，从既有的餐饮业者自我革新，到新创公司发挥创意企图重新塑造饮食产业，甚至颠覆人们的饮食习惯。
美国超市连锁龙头Kroger——百年历史企业科技创新，数据监测助力精准营销
科技改变一切，有些敏锐的餐饮业者已在内部开始自我改革，美国超市连锁龙头Kroger 是具有百年历史的名店之一。它虽然历史悠久，但并没有被变化的世界所淘汰。相反，围绕着市场消费需求的变化，不断进行创新，创造了世界零售百年史上的若干个第一。分析几百万会员的资料，为他们塑造个人化的购物体验，给予不同特质的人不同的促销活动与奖励。实验历经十年大获成功，95% 的业绩增长来自老顾客。此外，他们也利用数据适时在每个分店调整价格、监测、调整库存，甚至也解决了结账排队的困扰。Kroger在门上安装红外线传感器，并从历史数据推测顾客平均购物时间，将结账时间从4分钟缩短到不到30秒。
尖端科技使用者——星巴克，GIS大数据门店选址
走在科技尖端的星巴克，当然也没放过大数据，利用会员卡追踪数据客制服务体验已是基本款。星巴克最为人津津乐道的是使用地理信息系统（GIS）决定在哪开设新店，不少美国快餐店也用这种方式对比车流量、消费群体分布、安全信息、商业组成型态等其它相关讯息，在选店的过程中节省大量开支。同时，这种区位数据，还有一些特别的用途，比如星巴克就能根据气象数据，预测是否有热浪来袭，将星冰乐的促销时间与之配合。另外，决定在哪间店的选单上加上红酒。借助这些数据，也能立刻辨别出何处有最多高消费人群、高消费需求。
搜集菜单，满足食客挑剔的嘴
欧美的菜肴名称经常是一大串文字，所有食材与酱料、配菜全部写得明明白白。详细的菜名，在大数据时代可是相当珍贵的资源。美国芝加哥新创公司Food Genius就靠着收集全美各地餐厅的菜单，协助餐饮产业确定价格、食品与营销趋势。根据2014年中的报导，已有11万份独立菜单、1630万道菜式,掌握在他们手中，餐馆老板随时都能了解与食物相关的关键词与短语，某一菜式的平均价格，以及品项增减的状况。
如此一来，如 Kraft 这样的连锁餐厅，就能准确在西南菜肴流行高峰前，迅速为消费者奉上印第安绿辣椒或冻鸡翅前菜，而不是等到这股风潮过去才反应过来，那显然只会变成菜单上的滞销品。Food Genius也从无以数计的菜单中，分析各种蔬菜与各种意大利面彼此的速配程度，或者在不同的菜肴中鸡肉该用哪些烹调方式，才会呈现最佳风味。
Food Genius 的客户不乏美国知名连锁超市或餐厅，除了前面提及的 Kraft，Safeway、可口可乐都使用他们出产的报告作为营销与业务的重要参考来源。
用数据驱动，菜单由你作主
若说 Food Genius 是搜集菜单，那 Dinner Lab 就是搜集你我的味觉。
Dinner Lab 在全美各地开设「快闪店」，每周平均开设 19 间，让才华洋溢却苦无机会发挥的厨师，为渴望尝鲜的人们送上创意料理。觥筹交错间，参与者还是得保持意识清醒，因为这毕竟是「实验室」，每个人都需针对菜色发表意见、在意见卡上分别评比每道菜肴的创新度、口味、菜量、温度、佐餐酒是否合宜等等。这只是一部分而已，你还得上网完成一些延伸的个人问题，例如，你的恋爱关系状态、你偏好的饮酒模式、你怎么判断自己是不是一个专业的美食家……
每次举办晚宴都会收获 750-1000 个数据点（data point），有了大量数据之后，厨师便能按照所有人的意见，调整菜式，降低开店的风险。又或者，Dinner Lab 也承接如婚宴、团体聚会的活动，但不同于一般制式外烩，如果新人指定非要「鲜虾玉米粥」不可，他们就能依据过往累积的大量评分，快速找到最擅长这道菜的厨师。
今年 Dinner Lab 计划开设一间「由数据驱动的餐厅」，让厨师可以在其中实验 2-3 个月，平衡自己的思想与大众的味蕾后，才自行开业。「权力集中在少数人手上，餐厅的命运不该被权威的美食家评论左右，我认为各式各样不同的喜好都应该考虑，但是人才与机会在烹饪界中有很大的断层，我们希望可以民主化这个过程。」Dinner Lab 创办人 Brian Bordainick 这么说到。
建造世界最大植物数据库，颠覆食品产业
研制出植物蛋黄酱，因而受到李嘉诚、比尔盖兹、Peter Thiel 等名人热烈追捧的硅谷新创公司 Hampton Creek，去年从 Google 挖角资深数据分析师 Dan Zigmond，准备颠覆整个食品产业，就是这么宏大的野心，说服他心动跳槽。
Hampton Creek 创办人 Josh Tetrick 认为，人们既有的饮食习惯百害而无一利，不健康、不环保，还会制造剥削、污染、不公不义、庞大的医疗支出等延伸负面作用。作为改善食物的初步尝试，他们研究了 287 种植物，从中做出 344 种鸡蛋替代品，又分析了鸡蛋的 22 种功能成分，及研究了近 1550 种植物的分子水平，最终从 12 种植物提炼蛋白质制造出人造鸡蛋 Beyond Eggs 与蛋黄酱 Just Mayo。
这段过程可说是苦尽甘来，现在 Hampton Creek 则要更进一步，建立全世界最大的「植物图书馆」，依样画葫芦，以健康的方式制造更多营养且美味的食物。但这何尝容易，毕竟世界上已有 870 万已知植物种类，遑论每种植物底下还有更多分类。
不过他们相信自己办得到，如果这座植物图书馆能够真正创建，就可以整理出植物各自的特性，进行分析解读，寻找植物与植物之间的关联性，农夫便能运用这些资料，种植有益地球的新形态经济作物，之后交由科学家研制更多新的「植物性食物」，更健康、更便宜，且对动物与环境的影响更低。
编者：安欣、方园
原文链接：
Data Is the Secret to this $15 Million Supper Club's Success
Menu-data startup Food Genius finds there are no national food trends, only local ones
Food Genius Helps Food Industry Understand Trends with Big Data Tools
How the food industry is making sense of big data
Data-licious: How Dinner Lab Used Feedback to Improve Food and Conversation
The Impact of Big Data on the Food Industry
大数据应用专家-辰智商圈秀技术总监何宇兵先生
80%的数据是带有位置信息的，而GIS技术在处理位置信息方面有着天生的优势。它能作为一个容器，支持属性信息和空间信息的叠加，能对数据进行空间可视化，能挖掘数据内在的趋势。基于GIS的商圈秀能够从空间的维度帮助企业进行城市画像、商圈定位、网络规划，以及渠道诊断等。
辰智商圈秀是基于GIS技术的空间大数据分析、应用解决方案，是辰智累积的丰富数据与建模分析方法的集成平台，让一家店也能使用类似星巴克、Adidas、Walgreens的系统。
大数据对实体商业的核心价值在于顾客流量的运营。辰智自主研发的四客大数据应用体系，实现门店的内外部数据全息可见，帮助餐饮、零售、商业地产以及快消品牌挖掘联合生意机会，实现业绩增长。
辰智-大数据应用专家
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