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    学习委员

    数据中台系列(一):你的企业真的需要「数据中台」吗?

    一、如何理解数据中台

    在解决你是否需要数据中台这个问题之前,让我们先理理它究竟是什么。

    它是工具?是方法?还是组织架构?我的回答是:都不仅仅是。

    数据中台包括平台、工具、数据、组织、流程、规范等一切与企业数据资产如何用起来所相关的。

    企业所属行业不同,经营策略不同,从而数据场景也千差万别。再加上企业人员运用数据的能力参差不齐,这就导致了每一家企业的数据中台都是独一无二的,不是购买一个所谓的数据中台工具就能解决的。当然合适的工具是可以降低企业应用数据难度的,这是强调的是「合适的」,而不是「高级的」。

    既然每一家企业的数据中台都不一样,那市面上是否有成功案例可以借鉴?

    有,阿里巴巴是目前成功实施数据中台项目的企业,也是第一个提出数据中台概念的企业,这里有必要简单了解下这段历史:

    备注:主要通过四个维度回顾阿里巴巴在 2015 年之前在数据中台的建设演变,不能再说了。

     

    二、数据中台出现的前提

    回顾这段经历你会发现,它的出现基于以下前提:

    1)丰富的数据维度

    TCIF & IDMAPPING,淘宝消费者信息工厂和用户识别,打通了阿里集团所有相关业务域,建立了几千个标签来刻画用户画像。比如:你的真实性别、购物性别、音乐风格偏爱是「R&B」、你的线上购物行为特征是「爱薅羊毛还是财大气粗」等等。

    2)多个大数据场景

    数据服务支撑了阿里妈妈、淘宝、天猫、支付宝等多个业务板块的场景,每天都有上亿的调用次数。通过业务效果反馈,进而不断优化调整数据和模型。

    根据以上两点,下面列举几个简单的例子:

     

    企业A

    主要通过 APP 运营专业类内容收取广告费,提供免费的 WIFI 服务吸引顾客,随着 DAU 的增加,需要给用户提供个性化内容。

    大数据场景:目前比较合适的是启动一个内容推荐类的算法项目,但在可见未来的情况下,没有看到更多数据场景。

    企业B

    主要通过在线下门店和线上互联网的方式进行水果销售,目前门店数量已超过 1000 家。需要用大数据来精细化运营用户和商品,目前已经搭建了大数据平台构建了数仓。

    大数据场景:可视化报表(已)、商品猜你喜欢、个性化营销信息推送、商品库存优化、卡劵核销等。比较合适的是启动一个数据中台项目。

     

    这里各位可能会有疑问:

    1)数据中台和传统数仓的区别是什么?

    详见如下:

     

    2)已经构建数仓了,数据中台的项目是否会冲突?

    中台项目偏重的数据在多场景下的「用」,完全可以基于数仓(指标体系)再次「升级」,所以并不冲突。

    企业C

    主要通过线下售卖服装盈利,同时运营两个品牌:MINI 1 和 MINI 2。两个品牌的 CRM 分别由不同供应商提供,为了更好的为会员提供服务,故需要打通两个 CRM 中的用户数据。

    大数据场景:无,属于业务中台范畴,主要构建统一的用户中心来为 CRM 提供数据。

    企业D

    多业态集团公司。旗下有图书零售板块,有金融保险业务同时还有多个大型 Shoppingmall。各个业务板块都有自己的数仓和报表,现面向集团需要构建统一的数据管理平台或数据资产管理平台。

    大数据场景:这属于典型的数据中台类型项目。

     

    通过以上内容,相信大家对自己的企业是否需要建设数据中台有了初步的认识。当然,在实际判断中还需要更加谨慎,不要被厂商用一些概念所混淆

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