許多企業(yè)的管理系統(tǒng)相對(duì)獨(dú)立，自成體系，這就造成各系統(tǒng)之間存在數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)庫(kù)未形成合力。同時(shí)，由于多條產(chǎn)品線和業(yè)務(wù)線，各個(gè)業(yè)務(wù)單元之間可能存在重復(fù)的功能模塊，造成響應(yīng)低效，企業(yè)亟需數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)據(jù)中臺(tái)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳落地實(shí)踐，能夠?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、存儲(chǔ)、開(kāi)發(fā)，同時(shí)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑，形成企業(yè)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)層，在這基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)API、資產(chǎn)目錄、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)探索、服務(wù)治理等形式提供高效數(shù)據(jù)服務(wù)。

企業(yè)通過(guò)搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)，統(tǒng)一了數(shù)據(jù)和服務(wù)，使技術(shù)、業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)深度融合，并賦能企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析、運(yùn)營(yíng)歸因、客戶服務(wù)、產(chǎn)品服務(wù)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，從而提效減負(fù)。

那么，企業(yè)如何搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)？

數(shù)據(jù)中臺(tái)是一種以數(shù)據(jù)為核心的新架構(gòu)，數(shù)據(jù)因業(yè)務(wù)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)而成，源于業(yè)務(wù)，服務(wù)于業(yè)務(wù)，通過(guò)松耦合的數(shù)據(jù)服務(wù)帶來(lái)業(yè)務(wù)的復(fù)用，因此數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)需要符合業(yè)務(wù)的頂層設(shè)計(jì)。企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)是一場(chǎng)自上而下、逐層推進(jìn)的變革，通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行全維度調(diào)研和分析，抽象出企業(yè)所需的業(yè)務(wù)元素，梳理出商業(yè)模式和核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的痛點(diǎn)輸出功能需求，定義出系統(tǒng)能力。

數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)從“頂層設(shè)計(jì)、試點(diǎn)驗(yàn)證、能力擴(kuò)大、提升治理”四個(gè)流程逐步推進(jìn)，形成建設(shè)路徑。搭建前，企業(yè)管理層需以頂層設(shè)計(jì)著手，將中臺(tái)納入企業(yè)戰(zhàn)略，明確搭建目標(biāo)，評(píng)估優(yōu)先事項(xiàng)，進(jìn)行相關(guān)規(guī)劃，并從技術(shù)、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、組織和驅(qū)動(dòng)模式上進(jìn)行匹配和投入，分步實(shí)施；搭建時(shí)，以單個(gè)具體業(yè)務(wù)作為切入點(diǎn)進(jìn)行試點(diǎn)驗(yàn)證，明確業(yè)務(wù)目標(biāo)和范圍，進(jìn)行初步業(yè)務(wù)重塑，減少交付壓力；待試點(diǎn)得到有效驗(yàn)證后，再將建設(shè)范圍逐漸擴(kuò)大到全業(yè)務(wù)面，基于經(jīng)營(yíng)情況持續(xù)優(yōu)化整合，沉淀中臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)和方法論，重塑企業(yè)價(jià)值鏈和IT架構(gòu)；過(guò)程中，組織結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，逐漸形成流程規(guī)范，提升中臺(tái)效率，進(jìn)一步重構(gòu)企業(yè)數(shù)字化生態(tài)。

數(shù)據(jù)中臺(tái)規(guī)劃思路圍繞“存、管、治、用”，為實(shí)現(xiàn)這些能力，我們從四個(gè)目標(biāo)進(jìn)行建設(shè)，分別為技術(shù)體系建設(shè)、資產(chǎn)規(guī)范建設(shè)、價(jià)值場(chǎng)景建設(shè)、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)建設(shè)。

技術(shù)體系建設(shè)

技術(shù)體系建設(shè)是建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的技術(shù)基礎(chǔ)，這里解決“存、管”的問(wèn)題，為后面的“治、用”提供基礎(chǔ)工具。涉及大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)、數(shù)據(jù)治理平臺(tái)、離線計(jì)算平臺(tái)、實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)、數(shù)據(jù)統(tǒng)一上報(bào)平臺(tái)、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、運(yùn)維監(jiān)控平臺(tái)、調(diào)度任務(wù)平臺(tái)等多個(gè)技術(shù)平臺(tái)建設(shè)。其中大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)是數(shù)據(jù)中臺(tái)的底層核心，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)、多維分析服務(wù)、算法挖掘服務(wù)、數(shù)據(jù)開(kāi)放服務(wù)、可視化服務(wù)、數(shù)據(jù)畫(huà)像服務(wù)等能力。數(shù)據(jù)治理平臺(tái)提供元數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)治理服務(wù)和指標(biāo)監(jiān)控服務(wù)等能力。技術(shù)體系建設(shè)主要解決數(shù)據(jù)集成、存儲(chǔ)、開(kāi)發(fā)、治理等核心技術(shù)組件問(wèn)題。

數(shù)據(jù)集成：數(shù)據(jù)規(guī)模、類(lèi)型和質(zhì)量決定大數(shù)據(jù)價(jià)值，在實(shí)際中需要盡可能匯集多方多維的數(shù)據(jù)，以保證數(shù)據(jù)分析和挖掘的成效。大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)離線集成、實(shí)時(shí)集成、API接入、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、埋點(diǎn)等技術(shù)，將不同來(lái)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。對(duì)于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)采用不同的接入方式，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采用全量或增量方式，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)先進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理后再存儲(chǔ)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)采用相應(yīng)方式。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)需要不同存儲(chǔ)方式，多元異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有高吞吐、可擴(kuò)展、高性能、高分布式、高復(fù)雜等要求?；贖adoop的分布式存儲(chǔ)和計(jì)算框架支持海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理；Oracle、Mysql、SQLServer等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可用于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化的主業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；HDFS具有高吞吐數(shù)據(jù)讀取和寫(xiě)入能力，適合圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：包括四個(gè)層次，分別為ODS（Operational Data Store）操作數(shù)據(jù)層、DWD（Data Warehouse Detail）明細(xì)數(shù)據(jù)層、DWS（Data Warehouse Service）服務(wù)數(shù)據(jù)層、ADS（Application Data Store）應(yīng)用數(shù)據(jù)層。ODS直接對(duì)接各終端各業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化后匯聚成生態(tài)數(shù)據(jù)湖，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)融通，打破企業(yè)數(shù)據(jù)孤島。經(jīng)過(guò)DWD和DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)加工和數(shù)據(jù)建模，使業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，提高數(shù)據(jù)易用性和復(fù)用性。數(shù)據(jù)加工生成的指標(biāo)數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)在ADS中，提供給業(yè)務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景使用。這四個(gè)層次依次遞進(jìn)，各層次之間高內(nèi)聚、低耦合，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型及算法能夠被重復(fù)使用，因此，不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景可以在通用數(shù)據(jù)服務(wù)的基礎(chǔ)上按需疊加技術(shù)組件，減少重復(fù)開(kāi)發(fā)。

數(shù)據(jù)治理：數(shù)據(jù)治理是形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的關(guān)鍵，涉及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)安全等。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化定義業(yè)務(wù)、開(kāi)發(fā)規(guī)范和管理信息，統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，使企業(yè)數(shù)據(jù)模型能夠在復(fù)雜環(huán)境中保持一致性和規(guī)范性。元數(shù)據(jù)是重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，反映數(shù)據(jù)的交易、事件、對(duì)象和關(guān)系，對(duì)元數(shù)據(jù)有效管理可以更好地監(jiān)管數(shù)據(jù)生命周期、降低管理成本、追溯數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和元數(shù)據(jù)管理有助于數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高與管控。數(shù)據(jù)治理涉及數(shù)據(jù)安全建設(shè)，通過(guò)數(shù)據(jù)權(quán)限設(shè)置和數(shù)據(jù)加密措施保證數(shù)據(jù)安全性。對(duì)于數(shù)據(jù)治理工作的規(guī)劃和實(shí)施，企業(yè)需要自上而下指導(dǎo)、自下而上推進(jìn)，組織、制度流程和平臺(tái)系統(tǒng)共同提供保障。

資產(chǎn)規(guī)范建設(shè)

沒(méi)有經(jīng)過(guò)處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不能稱之為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，只有經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)體系化建設(shè)，根據(jù)業(yè)務(wù)劃分出主題域，進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范存儲(chǔ)，建設(shè)成數(shù)據(jù)模型，形成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，為業(yè)務(wù)賦能和實(shí)現(xiàn)決策分析能力才能稱作數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

技術(shù)體系建設(shè)為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)奠定基礎(chǔ)，技術(shù)平臺(tái)建設(shè)內(nèi)容屬于數(shù)據(jù)中臺(tái)的工具平臺(tái)，這些平臺(tái)提供了快捷方便的數(shù)據(jù)全生命周期的處理工具，沉淀出企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)層，同時(shí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)治理等技術(shù)組件為資產(chǎn)規(guī)范建設(shè)提供了支撐。

資產(chǎn)規(guī)范建設(shè)包含兩部分，一是數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)，二是規(guī)范體系建設(shè)，圍繞“管、治”進(jìn)行建設(shè)。

• 數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)

在數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)中，數(shù)據(jù)模型是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)模型有利于內(nèi)部掌握系統(tǒng)建設(shè)的全景視圖；有利于各業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)建立關(guān)聯(lián)，促進(jìn)源數(shù)據(jù)高效整合和集成；基于數(shù)據(jù)模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)映射，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的有效關(guān)聯(lián)，比如通過(guò)Data-mapping技術(shù)，可以識(shí)別和定義不同系統(tǒng)中的同一用戶，有助于構(gòu)建用戶標(biāo)簽和客戶全景視圖。

數(shù)據(jù)建模要求熟悉業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，分別對(duì)業(yè)務(wù)過(guò)程建模、業(yè)務(wù)對(duì)象建模、應(yīng)用場(chǎng)景建模。數(shù)據(jù)模型能夠根據(jù)前臺(tái)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行擴(kuò)展，按功能可以分為數(shù)據(jù)分析模型、數(shù)據(jù)算法模型。

數(shù)據(jù)分析模型的搭建基于數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)組件，通過(guò)ODS、DWD、DWS、ADS四個(gè)層級(jí)，將企業(yè)全域業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)梳理出不同的主題域，并存儲(chǔ)起來(lái)，為上層產(chǎn)品應(yīng)用按需供給。典型的數(shù)據(jù)分析模型有用戶留存分析、AARRR模型分析、轉(zhuǎn)化漏斗分析、商品分析、交易分析等。

數(shù)據(jù)算法模型從數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，圍繞企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)等場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化算法建模，這些模型通過(guò)分析和挖掘用戶數(shù)據(jù)，匹配出關(guān)聯(lián)商品，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化商品推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等能力。

• 規(guī)范體系建設(shè)

規(guī)范體系建設(shè)重在“治”，通過(guò)數(shù)據(jù)治理提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)價(jià)值能夠更好地體現(xiàn)和應(yīng)用，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理提供保障，確保數(shù)據(jù)中臺(tái)有序運(yùn)行。數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)開(kāi)放服務(wù)、平臺(tái)運(yùn)維等都屬于規(guī)范體系建設(shè)范疇。

數(shù)據(jù)集成：數(shù)據(jù)來(lái)源不同，集成規(guī)范需要考慮存儲(chǔ)架構(gòu)、集成方式、接口方式、集成周期等。

數(shù)據(jù)治理：涵蓋元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)模型管理等。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：關(guān)聯(lián)元數(shù)據(jù)，統(tǒng)一指標(biāo)定義、計(jì)算邏輯和描述語(yǔ)言，同時(shí)符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和地方標(biāo)準(zhǔn)。

數(shù)據(jù)安全：從數(shù)據(jù)完整性、保密性、備份恢復(fù)等進(jìn)行安全規(guī)范，記錄數(shù)據(jù)使用的認(rèn)證、授權(quán)、訪問(wèn)和審計(jì)等過(guò)程，設(shè)立數(shù)據(jù)加密、脫敏、模糊化處理、賬號(hào)監(jiān)控等數(shù)據(jù)安全策略。

數(shù)據(jù)開(kāi)放服務(wù)：規(guī)范數(shù)據(jù)開(kāi)放程度、開(kāi)放形式、服務(wù)形式、開(kāi)放技術(shù)等。

平臺(tái)運(yùn)維：從配置、監(jiān)控報(bào)警、運(yùn)維操作等方面進(jìn)行規(guī)范，更好地支撐個(gè)性化需求。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是從數(shù)據(jù)集成、處理到利用并產(chǎn)生價(jià)值的過(guò)程，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行資產(chǎn)規(guī)范建設(shè)，使數(shù)據(jù)價(jià)值能夠被挖掘，有效應(yīng)用于業(yè)務(wù)當(dāng)中。

價(jià)值場(chǎng)景建設(shè)

在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)中臺(tái)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供深度融合數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)，使數(shù)據(jù)真正被“用”起來(lái)，如經(jīng)營(yíng)分析中心、實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)大屏、CTR預(yù)測(cè)平臺(tái)、輿情分析系統(tǒng)、CDP智能營(yíng)銷(xiāo)等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值化。

數(shù)據(jù)中臺(tái)打造企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析中心，結(jié)合全價(jià)值鏈運(yùn)營(yíng)分析體系和全生命周期數(shù)據(jù)管理，使生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)、財(cái)務(wù)、人力等各個(gè)環(huán)節(jié)能夠形成相互關(guān)聯(lián)的整體和業(yè)務(wù)流程，并通過(guò)各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)打通、整合、分析、挖掘，實(shí)現(xiàn)各環(huán)節(jié)的運(yùn)營(yíng)分析，形成BI報(bào)表，幫助企業(yè)管理者更好地發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)重組和流程再造，不斷促進(jìn)企業(yè)改進(jìn)不足、提升價(jià)值。

實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)大屏具有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、可視化展示、信息推送等功能。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行多維、自主分析，并將分析結(jié)果可視化呈現(xiàn)出來(lái)，使使用者能夠更直觀、快捷地根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)，合理調(diào)度配置資源進(jìn)行事件決策。線下門(mén)店的導(dǎo)購(gòu)場(chǎng)景常結(jié)合AI人臉識(shí)別和數(shù)據(jù)大屏應(yīng)用，提高門(mén)店的客流獲取、銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化等。

CTR（Click-Through Rate）預(yù)測(cè)平臺(tái)被廣泛應(yīng)用于線上競(jìng)價(jià)廣告，亞馬遜、YouTube、今日頭條等涉及到個(gè)性化推薦的系統(tǒng)都應(yīng)用了CTR，它是競(jìng)價(jià)廣告的核心技術(shù)之一，同時(shí)也是衡量流量的關(guān)鍵指標(biāo)。目前，基于深度學(xué)習(xí)的CTR預(yù)測(cè)算法，通過(guò)用戶特征、商品特征、用戶-商品匹配特征等進(jìn)行模型訓(xùn)練，能夠評(píng)估出一個(gè)用戶對(duì)一個(gè)商品的潛在點(diǎn)擊率和點(diǎn)擊后的轉(zhuǎn)化率，這有助于廣告主提高流量、增加廣告收入。

輿情分析系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)突發(fā)事件等各類(lèi)輿論事件的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和分析預(yù)警。系統(tǒng)自動(dòng)采集互聯(lián)網(wǎng)信息，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)出輿情關(guān)注的主題信息，通過(guò)對(duì)外部數(shù)據(jù)的采集、分析、挖掘，形成預(yù)測(cè)系數(shù)，基于輿情預(yù)警指標(biāo)體系，系統(tǒng)可以自動(dòng)判定出目前輿情的警情等級(jí)，幫助公關(guān)部門(mén)及時(shí)作出應(yīng)急響應(yīng)。

CDP（Customer Data Platform）智能營(yíng)銷(xiāo)借助身份識(shí)別手段，打通和整合用戶全渠道數(shù)據(jù)并統(tǒng)一到視圖里，用戶交易數(shù)據(jù)和各個(gè)觸點(diǎn)的行為數(shù)據(jù)積累下來(lái)，形成了消費(fèi)者數(shù)據(jù)中心CDP，使企業(yè)能夠基于人貨場(chǎng)關(guān)系結(jié)構(gòu)搭建品牌標(biāo)簽體系、掌握客戶所處生命周期階段以及客戶全生命周期價(jià)值。并通過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)工具，精準(zhǔn)定向人群自動(dòng)智能推薦商品及服務(wù)，實(shí)現(xiàn)千人千面，提升營(yíng)銷(xiāo)效率和優(yōu)化客戶體驗(yàn)。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)建設(shè)

數(shù)據(jù)中臺(tái)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，幫助企業(yè)轉(zhuǎn)向經(jīng)營(yíng)管理數(shù)字化和用戶運(yùn)營(yíng)智慧化，這些都需要建立在數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)之上。數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)通過(guò)數(shù)據(jù)分析、挖掘、預(yù)測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)、標(biāo)簽等工具去推動(dòng)業(yè)務(wù)優(yōu)化和共享服務(wù)能力，數(shù)據(jù)分析方法也推動(dòng)著數(shù)據(jù)中臺(tái)的能力迭代和演進(jìn)，這里從AARRR模型、門(mén)店健康模型、A/B test等數(shù)據(jù)分析方法去建設(shè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)依賴于數(shù)據(jù)分析模型和算法運(yùn)用，推動(dòng)企業(yè)從“存量”轉(zhuǎn)向“增量”。以用戶增長(zhǎng)理念提煉運(yùn)營(yíng)核心指標(biāo)體系——AARRR模型，從獲客（Acquisition）、活躍（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）、傳播（Refer）形成用戶全生命周期的閉環(huán)模式，根據(jù)AARRR模型，能夠準(zhǔn)確反映出產(chǎn)品所處生命周期和對(duì)應(yīng)周期的運(yùn)營(yíng)重點(diǎn)。

在門(mén)店管理場(chǎng)景中，門(mén)店健康模型結(jié)合AARRR模型、五力模型和門(mén)店診斷模型，以數(shù)據(jù)指標(biāo)化診斷門(mén)店經(jīng)營(yíng)狀況。五力模型分別為留客力、拓客力、服務(wù)力、管控力以及組織力，門(mén)店診斷模型涉及顧客、財(cái)務(wù)、產(chǎn)品、體驗(yàn)和團(tuán)隊(duì)等。三種模型可以對(duì)客戶健康、客戶體驗(yàn)、團(tuán)隊(duì)健康、產(chǎn)品、財(cái)務(wù)健康等維度進(jìn)行門(mén)店健康標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估。

數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)全域營(yíng)銷(xiāo)，A/B test通過(guò)自定義產(chǎn)品、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、推廣人群等不同方案，使A/B對(duì)照組的能力集成在全鏈路自動(dòng)化營(yíng)銷(xiāo)的流程中，這種策略驗(yàn)證，使運(yùn)營(yíng)人員能夠根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代分析，不斷優(yōu)化出更好的營(yíng)銷(xiāo)策略和營(yíng)銷(xiāo)執(zhí)行方案，提高營(yíng)銷(xiāo)效果。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的過(guò)程，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)建設(shè)支撐企業(yè)業(yè)務(wù)往精細(xì)化方向發(fā)展，使企業(yè)經(jīng)營(yíng)者能夠分析和定位出經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，并快速提出解決方案，促進(jìn)業(yè)務(wù)正向增長(zhǎng)。

工欲善其事，必先利其器。數(shù)據(jù)中臺(tái)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的利器，通過(guò)全面建設(shè)技術(shù)體系、資產(chǎn)規(guī)范、價(jià)值場(chǎng)景、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和數(shù)據(jù)價(jià)值化，解決企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)“存、管、治、用”的難題。WakeData惟客數(shù)據(jù)基于大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)打造數(shù)據(jù)中臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品迭代、智能營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)服務(wù)，通過(guò)數(shù)據(jù)連接品牌與用戶，幫助企業(yè)形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高效運(yùn)營(yíng)的創(chuàng)新模式，讓更多的線下企業(yè)能夠擁抱大數(shù)據(jù)，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能。