DigiMax两年前，《品牌增长源动力》系列之一《品牌营销数字化转型启示录》面世，其中第一篇章讲“一切业务数据化，一切数据业务化”，回首过去两年，数智化理念已在各行各业有了广大的普及。在数智化背景下，越来越多企业重视数据化运营，通过一段时间累积企业很容易便可坐拥海量数据，但很多企业的误区在于，以为自己拥有了海量数据，就等于坐拥了庞大的数据资产，但事实却是各部门间数据采集混乱，部门间数据应用割裂，数据无法有效指导业务优化，从而无法产生价值。
1 Why？– 数据中台诞生背景
所以，“时效性、差异性、统一性、应用性”是数据成为数据资产的必要条件，而如何进行数据体系的规划，解决部门间数据应用割裂问题？这是大多数企业数智化转型中面临的技术难题。另外，根据BCG 《2020中国社交零食白皮书》统计，2020年消费者从兴趣到决策的触点数为5.2个，消费者决策的无序化和碎片化成为全域消费者运营最大挑战。
在消费者注意力碎片化背景下，传统媒体营销效能下降，营销触点碎片化加剧，愈加粉末化，品牌如何跨触点实现客户行为采集？如何全链路地进行用户行为旅程分析？这是企业数智化转型中面临的应用难题。
2 What?-何谓数据中台
“数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。”
以上是某乎对数据中台的解释，这里重点强调数据中台是一套“把数据变成资产并服务于业务的机制”，并且是一个需要“方法论支撑”的“有形产品”。那么阿里云的数据中台产品的“形”—— 即阿里云数据中台产品基调是怎么样的呢？
阿里云数据中台的产品基础是阿里云基础建设及“Dataphin/Quick BI/Quick Audience/Quick A+”等数据服务产品，可为零售、金融、互联网、政务等不同行业企业提供数智服务；同时，在阿里巴巴数字经济体生态内，还能结合全渠道、一站式店铺经营平台生意参谋，消费者资产管理平台品牌数据银行的能力，高度链接经济体各项业务，持续联动数智赋能品牌商客户。
而其最终目的是帮品牌实现全域增长：
3 How？如何帮助品牌实现全域增长
阿里云数字中台产品构建
——技术能力保障
1、Dataphin
Dataphin，是阿里云旗下智能数据构建与管理的数据中台建设引擎。在基于数据中台实践中沉淀的核心方法论和技术体系，提供从数据采，建，管，用的全链路、一站式的大数据能力，以助力企业打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系。其核心价值在于规范数据定义，消除数据二义性，保证业务数据标准化、规范化生产。
——解决问题：智能数据构建及管理，规范数据标准与口径，解决数据孤岛问题，提升数据质量
——解决之道：OneID OneService OneModel
2、QA+：
Quick Analytics Plus 是由阿里巴巴推出的一站式流量日志采集-应用数据分析的数据统计和分析产品。企业客户通过使用 Quick Analytics Plus，可以定制专用的日志采集 SDK 并将其集成到企业自有的应用中，洞察用户在终端应用内的行为，定义/管理日志埋点，验证/监控采集到的日志。同时，在 Quick Analytic Plus 分析产品内使用预设数据看板查阅对应应用的分层次统计数据，并可使用 Quick Analytics Plus 提供的专用分析工具进行进一步的数据分析。
——解决问题：数据采集与埋点规范，实现数据资产采集及数据资产的有序打理
3、QBI:
——核心价值点：数据可视化、核心业务数据追踪分析
4、QuickAudience
——解决问题：全域消费者运营
除此以外，数据中台还包含其他产品，如Quick Stock……
1、数字运营核心方法论
——数据分析保障
2、阿里经济体全域营销能力
——全域阵地保障
而阿里云数据中台无疑是对阿里全域营销四大能力的有效补充：
- 全洞察：内置AIPL/RFM模型，即看即用
- 全渠道：对接主流私域平台，如微信、微博，同时支持多渠道数据接入
- 全媒体：对接主流营销平台：如巨量引擎 腾讯广告，媒体+阿里大闭环
- 全链路：自有线上数据、自有线下数据、会员数据、营销数据多渠道去重融合，品牌线上线下/淘系非淘系转化跟踪，覆盖用户全链路互动行为
4 冷静思考 认真抉择
5 说在最后
面对变革，您是否做好准备好了呢？
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