有了數倉、資料平台，企業為什麼還需建設資料中臺？
資料中臺建設如何在「人貨場」進行數智化應用？
泛零售資料中臺最終如何落地？
奇點雲資深資料產品專家追風在服務泛零售企業過程中，發現大多數泛零售企業存在類似以上列舉的共性困惑點。基於此，追風老師在9月2日帶來了《從0到1建設泛零售資料中臺》的直播分享。
追風，奇點雲資深資料產品專家，20年零售數位化老兵，原富基融通物流和**鏈事業部總經理，精通零售業務管理流程和**鏈體系建設，對大資料技術在零售行業的落地應用有深刻理解。
零售業資訊化經歷了四次零售革命：
第一次零售革命（1950-2023年）：以初級it技術的應用和以條碼化、pos帶來的快捷購物體驗為標誌。
第二次零售革命（1990-2023年）：電子商務的快速興起，網際網路普及。
第三次零售革命（2010-2023年）：智慧型手機普及、移動網際網路興起。
第四次零售革命（2015-至今）：隨著雲計算、大資料和人工智慧技術的發展，不斷顛覆既往的運營和商業模式，成為市場的共識。資料、算力和演算法是支撐零售業的核心驅動力。
奇點雲把資料中臺概括為「聚、管、服」。「聚」是實現全域資料的採集，「管」是通過對資料的抽取、整合，將可以變現的資料資產管理起來。「服」是在資料資產的基礎上，形成業務的模型、分析與洞察，為企業提供資料服務。最終實現業務資料化、資料業務化。
（資料中颱的定義）
追風老師總結了資料中颱的3個核心能力與3大價值：
資料中颱3個核心能力：
抽象：one model，建立統一資料構建及管理。
共享：one id技術打通及通過主資料治理，實現核心商業要素資產化。
復用：one service，所有的資料一定要可復用，通過復用提供統一的智慧型資料服務，支撐業務變革。
資料中颱3大價值：
1、沉澱資料資產及復用，減少資料獲取及加工成本。2、資料業務化，沉澱業務模型，更好支撐業務決策。3、資料驅動業務創新，有了算力及資料的支撐，將之前人腦決策及高水平重複的問題，變成計算機或ai可實現的問題。
那麼，靈魂拷問來了！
已經有了數倉、資料平台，企業為什麼還需建設資料中臺？
我們更多地從roi的角度考慮這個問題。
資料中颱的出現，很大程度上是原來的大資料系統建設的roi不如人意，企業投入了大量的物力、財力和人力建設了大資料平台，卻發現並沒有給企業帶來應用價值，大資料平台更多的淪為「形象工程」，甚至產生了新的資料孤島，更不用說實現資料能力的全域性抽象、復用和共享了，而資料中臺可以說是為此類大資料平台加了個「補丁」，其全域性的資料倉儲、大資料協調共享等能力，真正解決了重複開發、資料標準不統
一、資料孤島等問題，從而提高了資料價值實現效率和roi。
在奇點雲實施資料中臺案例中，總結了資料中臺建設在「人貨場」方面的業務述求，最典型的是「人」。大多數泛零售企業有以下三大困惑：
2、在全域消費者畫像之上如何實現智慧型洞察？
3、在智慧型洞察之上如何服務私域和公域營銷？
而在「貨」和「場」上也有困惑：「產銷協同、**鏈精細化管理、店貨和貨渠匹配」的困惑和「商圈洞察、智慧型洞察、智慧型觸達」的困惑。
（資料中颱的業務述求）
基於泛零售企業所提出的困惑，奇點雲分別在「人貨場」上給出了相應的解決方案。
「人」：數智化全域消費者運營的解決方案。
「貨」：智慧型**鏈應用和人貨渠智慧型應用。
「場」：有數位化的奇點識場及奇點識客、數智化的運營賦能應用，解決商圈及消費者精細化洞察的問題。
「人貨場」數智化應用的底層是在泛零售領域基於指標和標籤體系的分析洞察， 同時離不開基於資料中颱的全域資料資產管理體系。以上這些的基礎，是我們提供了datasimba大資料平台的建設，支撐整個資料資產的管理，在datasimba之上承載了安全化的整體解決方案。從應用出發到資料資產的沉澱、管理，底層資料中臺建設、安全的保障，這一完整的解決方案實現了大部分泛零售企業應對資料中颱的業務難題。
我們的核心是在大資料基礎之上，為所有的泛零售企業提供「人貨場」的數智化應用。在「人貨匹配」上，改變了原有顧客與商品之間的關係，在合適的時間、合適的渠道推送合適的商品，實現精準化營銷；「客渠匹配」上，通過數智化實現渠道賦能；「商渠匹配」上提公升商品運營，實現運營最高效化。
（顧客、商品、渠道鐵三角）
資料中臺建設的核心點也是泛零售企業最關心的問題：資料中臺如何落地？
我們自下而上看資料中臺建設邏輯，一方資料（自有資料，包含交易型資料、過程型資料）、二方資料（例如廣告投放的回流資料）、三方資料（例如商圈資料）這三塊典型的資料來源，將沉澱在資料中臺，datasimba是奇點雲資料中颱的承載物。
那麼，資料怎麼業務化？
基於奇點雲應用平台，進行企業經營賦能（提公升洞察能力、問題分析能力）；消費者運營賦能（統一消費者資料分析體系，實現消費者資產管理與運營）；**鏈賦能及商品管理賦能（產銷協同、**鏈洞察、渠道管理分析支撐，優化企業資源配置，實現精細化管理，降本增效）；營運賦能（提高渠道動銷效能，拉量增收）。
（資料中臺落地）
舉乙個我們在泛零售領域圍繞「人」的資料中臺建設案例：
圍繞「人」有大量的全域資料，怎麼把這些資料收集起來？怎麼將資料中臺落地呢？
1、沉澱資料（一方、二方、三方）資產；2、基於指標和標籤體系的消費者洞察；3、私域精細化營銷；4、公域精細化營銷。將收集起來的資料沉澱在datasimba中，形成明細和維度的資料，通過one id、one model做演算法應用，將消費者標籤化，業務指標化。
圍繞「人」建設資料中臺最大的價值是通過資料洞察、運營發現、原因分析、策略驗證、策略應用、效果跟蹤完整的閉環實現了消費者精細化增長， 實現資料中臺最大價值。
我們曾服務的乙個典型泛零售客戶，一年為其節約了500萬營銷費用，應用的roi增長非常顯著。
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