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深度睡眠 深度( 二 )

生活百科家裝

為了迎合消費者更好、更快、更適合的市場趨勢,家裝行業需要實現“全域消費者數字化”、“全流程運營數字化”、“全生命周期產品數字化”,而數據中臺與之有較高的匹配性 。
大數據體系下的數倉有了更多的延展性,傳統數倉成為離線數倉,而實時數倉大大增加了數據分析的可行性和*性,原本的單體環境工具(oracle、informatica等)也都被替換成了大數據體系內(Hadoop、Hive、Sqoop、oozie等)工具 。
而云服務體系下的數倉則演變成了云基礎廠商的產品線之一,如AWS的redshift、Google的Big Query、Azure的Synapse;也誕生了華爾街新寵,面向“多云”和“云原生”的Snowflake 。
那么“中臺”則是數據中臺更為重要的發展理念和方法論,為了解決重復建設問題,提升公司的業務支持敏捷度,傳統的煙囪式的信息架構正在向中臺式架構發展 。根據A股上市公司公告提及率來看,2019年、2020年是中臺爆發的兩年,IT行業之外,制造業、金融業提及率* 。
數據中臺通過自動化ETL、自動化BI等過程,在原有基礎上大幅度削減了系統搭建的成本,解決系統重復建設問題;同時可以較好的適應數據量激增、使用者范圍進一步擴大、數據支持的敏捷性和復用性增強的需求 。
隨著數據中臺本身技術迭代,其架構逐步成熟,驅動業務的能力和范圍也在顯著增加,以支持營銷活動為例,數據中臺能力可以完全滿足新時代營銷廣域數據、深度觸達、敏捷營銷的需求 。

深度睡眠 深度

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在家裝行業集中度提升帶來的數字化投入正向循環、模式創新帶來數據創新價值、互聯網帶來優質數據資產積累的趨勢中,全域消費者數字化、全流程運營數字化、全生命周期產品數字化需求正是數據中臺的典型優勢能力域 。
四、數據中臺鼻祖與家裝龍頭的共進
*早提出數據中臺方法論和模式的是阿里巴巴,2018年開始,阿里巴巴將歷經多年實踐的數據中臺通過阿里云對外輸出,2020年阿里云數據中臺加快解決方案產品化、場景化發展趨勢,推出了零售、金融、互聯網和政務等四大行業數據中臺,形成了“Dataphin數據中臺基礎件+Quick系列應用的核心產品矩陣” 。
其中,智能數據構建與管理平臺Dataphin,旨在面向各行各業數據建設、管理及應用訴求,通過輸出阿里巴巴集團數據中臺長達十年實戰沉淀的數據建設 OneData 體系(OneModel+ OnelD+ OneService)的產品、技術以及方法論,一站式提供集數據引入、規范定義、數據建模、數據研發、數據萃取、數據資產管理、數據服務的全鏈路智能數據構建及管理服務,助力政府機構和企業打造屬于自己的標準統一、融會貫通、資產化、服務化、閉環自優化的智能數據體系以驅動創新 。
Quick BI 是專為云上用戶量身打造數據可視化分析平臺,以可視化和智能分析助力企業構建決策分析體系,加快上云數字化轉型 。該產品已經連續兩年成為*入選Gartner ABI領域魔力象限的國產BI 。
全域消費者運營平臺Quick Audience則定位智能用戶增長,實現全方位洞察,多渠道觸達的增長閉環,實現以人為中心的消費者全生命周期洞察運營 。
較之數據中臺賽道上的其他廠商,阿里云數據中臺擁有四個鮮明的特征:成熟完備的方法論體系、完備的產品及場景化矩陣、高效地鏈接豐富商業生態的能力以及敏捷靈活的部署* 。
深度睡眠 深度

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阿里云數據中臺基于阿里巴巴的數據應用經驗及商業生態、阿里云原生技術體系,能為家裝行業的新時代轉型突圍提供堅實的基座 。

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