阿里巴巴数据中台实践分享（PPT）

01

中台模式驱动全集团业务

阿里的“大中台、小前台”战略，驱动着：新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交八大战略。

而中台架构，也逐渐升级成为“数据中台+业务中台”，即“双中台”战略。

大家耳熟能详的，淘宝、天猫、聚划算、盒马、阿里健康等业务，背后都有中台架构的支撑。

02

数据驱动业务的典型场景

以《微微一笑很倾城》这部剧为例，这部剧播放10天破60亿播放量。在购买决策以前，通过舆情分析、文学内容排行榜监测，锁定了题材和内容的受关注程度，就找到了符合标签特性的《微微一笑很倾城》。

这部剧在视频平台播出期间，分析了第一波追剧的观众标签画像，将该剧推荐给有类似标签的人群，观众基数越滚越大，形成了现象级热播剧。

同时，根据观众留言标签聚合，又找到了类似的剧集进行购买，把这一题材剧集及时推出，也取得不错的播放率。

03

阿里数据中台体系的核心要素

阿里数据中台体系核心要素包括：数据资产化、创新敏捷化、平台智能化、服务产品化。

04

数据中台：数据资产化

OneID体系，以业务/自然对象+萃取标签为架构构建，实现统一数据，即：用户统一、企业统一、商品基础数据统一等等。

OneData体系，以业务板块+业务过程+分析维度为架构构建，业务数据指标维度的统一，杜绝一个指标多种定义。

实现数据的统一采集，接入等。

05

数据中台：OneData数据资产化核心方法论

OneModel数据资产构建与管理。数据标准化定义、数据质量保证、数据安全管控；技术内核工具化，建模研发、梳理数据血缘、数据资产治理机制；元数据驱动智能化等

OneID实体打通和画像。基于超强ID识别技术链接数据，高效生产标签；业务驱动技术价值化，消除数据孤岛，提高数据质量，提升数据价值。

OneService逻辑化服务。主题式数据服务，主题逻辑屏蔽复杂物理表，统一但多样化数据服务，跨源数据服务。

06

数据中台：数据资产化核心方法论-OneModel

OneModel是数据资产化核心方法论，通过指标标准化、指标组合，派生出新的指标。如根据原子指标（支付转化率）、业务限定（无线端）、统计粒度（买家）、时间周期（最近30天），组合派生出业务统计报表：最近30天买家在无线端的支付转化率。

07

数据资产化核心方法论-OneModel

通过OneModel数据资产化核心方法论，驱动全集团业务。全盘把握与科学分析数据资产、清晰查看及快速使用数据资产、智能诊断与高效管理数据资产、准确评估及合理应用数据资产。

OneModel数据资产管理，包括数据资产管理平台，即：资产概览、资产地图、资产治理、资产应用等。

08

数据中台：服务产品化

以数据体系为基础，包括：营销数据体系、内容数据体系、商家数据体系、供应链数据体系、流量数据体系等。

形成了多个数据分析产品，包括：行业分析产品、活动分析产品、内容分析产品、流量分析产品等。

向上赋能业务、赋能平台、对双11大促的支持。

09

数据中台：OneData方法论驱动的平台智能化

在OneData方法论驱动下，实现平台智能化：

OneModel。100% 消除指标二义性，分钟级代码自动生成。

OneID。全域连接、立体刻画，分钟级标签萃取。

OneService。主题式数据服务，简化 80% 数据查询。

10
数据中台：创新敏捷化

通过数据中台，能够为企业提供快速创新的能力，让企业低成本试错。

从产生新思路-->通过数据中台工具赋能，快速验证-->创意演进成新的成熟平台。

11

企业数据中台：“欲速则不达”的陷阱

左边是企业数据“烟囱”的现状，大量低水平的重复建设。右边是“伪”数据中台，“形”统而“神”不统。

12

企业数据中台：方法论+自动化支持的逐层构建

是时候表演真正的数据中台了，右边是3个One方法论、数据服务平台化、数据资产的充分融合。

13

证券企业数据中台：方法论+自动化支持的逐层构建

这张图是阿里数据中台的对外输出，在证券行业的实践：数据中台方法论+自动支持的逐层构建。包括：数据技术底座、数据中台层、数据应用层。

14

企业数据中台：投顾场景

这是数据中台在投顾场景的应用案例，根据客户的投资偏好，如风险、行业、规模、风格等，匹配相关产品，实现智能投顾。

15

企业数据中台：营销决策场景

这是数据中台在企业营销决策场景的案例，通过人群画像、用户偏好，匹配营销方案，做到细、快、省的营销决策。

16

企业数据中台：实现案例

上图是阿里数据中台向企业输出案例，为企业构建超级App，基于阿里云OneData方法工具，建立营销系统、在线点餐、餐厅管理系统等应用，为企业降低30%的IT成本，实现餐品预测，有效降低库存。

上图是乳业集团数据中台建设案例，利用数据中台消费者和供应链据，进行销量预测和产协同算法优化，每年可降低千万级调度成本。

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