天天看點

從方法論到零售客戶實踐 解碼阿裡巴巴資料中台——2018上海雲栖大會

一、資料中台之道

6月8日,上海雲栖大會進入了第二天的議程,資料中台專場論壇座無虛席,資料中台總架構師鄧中華女士向在場的觀衆介紹了資料中台的衍生發展之道。

基于OneID、OneData、OneService的方法論,在阿裡巴巴大資料平台上雲過程中,提出了雲上大資料解決方案——資料中台業務模式,孵化輸出Dataphin和Quick BI兩款大資料平台型産品。

并在與新零售行業深度合作下沉澱出行業應用型産品,支撐人貨場三位一體的智慧化零售解決方案。目前中台模式正在輸出至茅台、聯華華商、海底撈等客戶。

二、Dataphin一站式資料資産建構與管理

在整個資料中台模式中,PasS層産品Dataphin如引擎般存在,下到規劃數倉,上至輸出主題式服務。雖然大資料的熱潮已經席卷數載,但面對大資料的利用方式與産生的價值,每個人心中都有着疑惑。

CEO想了解資料資産價值多少,資料建設能有怎樣的投入産出比;

CFO則更關心大資料如何應用于業務并驅動業務發展,并衡量促進的效果;

技術工程師們想知道計算存儲是否可再優化,開發工作是否可以再加速;

而業務人員希望資料需求能得到快速而持續的響應,并利用資料提升KPI;

另一方面,即便下定決心開展大資料建設,也會在過程中會遇到重重困難。

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有了Dataphin之後,如上問題彈指間即可迎刃而解,它既可以保證資料标準規範定義、資料模型設計即自動化開發、主題式資料服務即時生成,同時還能提供資料資産化管理的門戶,有效降低數倉建設門檻,也提高生産效率、降低生産成本,輕松實作讓資料從成本中心真正變成價值中心,且可量化呈現。

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三、Quick BI助力雲上企業資料分析

大資料建構與管理完畢之後,我們需要利用Quick BI這一智能資料與可視化元件将資料背後的價值展現在人們面前。

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Quick BI扭轉了當初重度依賴專業資料分析人才的局面,能夠賦予一線業務人員智能化的分析工具,真正的做到了“資料化營運”讓資料産生價值。

現在,越來越多的企業開始資料上雲,也有的行業如政府、金融因為嚴苛的安全需求而自建本地資料庫,導緻企業出現資料分散式存儲的狀況。而Quick BI卻可以連結各種資料源,滿足雲上和本地的不同需求,整合為可被統一排程的資料集。

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Quick BI的可視化能力也不容小觑,内設地圖、柱圖、雷達圖等21種資料圖表,任何場景下的報表展示均毫無壓力。特别令人驚喜的是Quick

BI 特有的類Excel的電子表格功能,它足以讓企業資料分析人員興奮不已,不僅延續了本地化操作的經驗,也更加貼合中國式複雜報表的制作需求。

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四、大客戶的實戰經驗

本次大會還有幸獲得了聯華華商、茅台雲商和國泰産險的實戰經驗分享。

【聯華華商】作為賣場型零售行業的翹楚,聯華華商CIO陳杭先生,直言第一次接觸資料中台時,就被上方提到的PPT“大資料建設挑戰”所擊中,這些都是他在工作中實實在在遇到的問題。任何一個簡單的業務需求,就要在孤島般的對象關系型資料庫中建立大量的接口,産出資料結果後由于響應時間過長,業務又有了新的需求。

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陳杭先生提到:我認為的新零售和零售的差别在于一個以人為中心,一個是以商品為中心,隻有不斷提高使用者體驗才有可能實作新零售,而提高使用者體驗的關鍵是資訊技術的驅動。是以上資料中台勢在必行。

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【茅台雲商】對于國酒茅台這樣的品牌方,在經曆了2015年從公務消費轉向大衆消費之後,認知消費者成為了茅台的一大訴求。全管道營運與門店倉儲一體化的背景下,營促銷與經銷商資料也變得極為重要。而資源型的飛天茅台吸引着大批的黃牛,如何才能繞開黃牛服務到真正消費者呢?

以上都是茅台在做新零售轉型時對資料的訴求。

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首先利用阿裡雲的計算背景能力統一了資料計算,再用資料中台能力實作資料采集與同步、資料架構設計、

資料研發與運維、資料連接配接與萃取。将資料資産化且業務化,包裝成商品、會員、社交等次元的資料,最終通過資料服務和QuickBI将資料輸出,實作業務需求,例如反黃牛、輿情監測、電商營運報告等。

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五、行業型産品零售參謀

專場中技術專家、結構師們介紹了資料中台、現有客戶也分享了利用中台技術去實作新零售,那麼我們又要以什麼載體去承接重構後的人、貨、場,零售參謀能告訴你。

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零售參謀可多元的、全方位的對零售資料進行分析,通過技術手段與硬體裝置捕捉與彙總資料,進行分析與展現。無論是門店店長、還是集團管理層都能第一時間洞察市場變化。

針對門店、經營管理和全鍊路監控三種場景,分别提供以下價值:

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智慧門店經營分析

門店數字化:通過AP、探針對店内客流數字化,掌握店内動

線,優化店内陳設

營運分析:基于數字化,實作客流分類管理、經營分析、熱力分析、畫像分析等,資料指導營運

智能管理:智能補貨、智能調價、自助結算、智能導購等智能管理應用

經營管理分析

經營分析:包括銷售分析、業态分析、門店分析、購物車分析

商品分析:品類規劃、智能選品、供應商分析、品牌分析

使用者分析:包括客流分析、使用者洞察

全鍊路監控預測

戰略決策支援:基于核心經營名額體系,提供異常名額監控、市場輿情監測、競争監控等能力

核心子產品全鍊路監控:建構基于線下零售營銷、供應鍊場景的分析體系,通過資料監控指導備貨、采購、促銷、淘汰的全過程

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