德勤：2018年德勤-阿里云智能数字化中台联合解决方案.pdf

《德勤：2018年德勤-阿里云智能数字化中台联合解决方案.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《德勤：2018年德勤-阿里云智能数字化中台联合解决方案.pdf（20页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、德勤-阿里云智能数字化中台联合解决方案交通汽车金融能源制造房地产医疗交通政府科技新零售业务中台业务中台数据数据中台中台阿里巴巴云上数据中台基于阿里云数据中台洞察分析解决方案+=咨询实施运营交付数据在数据在线客客户体体验渠道渠道协同同As-IsTo-Be数据中台打破数据孤岛数据洞察沉淀数据资产赋能业务促进业务创新Today132PMO Services1打破企业内信息孤岛，建设全域数据中心，统一了数据认知，避免数据重复使用产生的错误及成本浪费数据标准化2数据业务化，通过数据洞察指导业务决策及创新数据服务化3统一采集、建模后，形成资产积累，便于企业统一管理。为数据服务化提供基础支持。数据资产化4形

2、成数据大脑4数据智能化通过智慧算法训练数据细胞，形成智慧大脑，预先洞察未来。消费者端全域触达全域新营销立体认知用户画像精准营销经销商零售商端智能选址智能备货智能导购助手数字化门店商品/供应链端需求预测库存优化敏捷制造销售预测消费者洞察重构对消费者的认知可识别、可触达、可交互、可沉淀产品智能生产与组合柔性供应链定制化“商品”+“内容”+“服务”场的体验与服务线上与线下打通全渠道对接、用户新体验数据驱动采购智能选品数据驱动供应链全渠道销售品类分析定价策略流程优化全全面、统一、融通数据中台系统重构与升级业务中台全全渠道数据采集、全域数据中心、全链路业务分析思路与框架驱动反哺统通统一数据埋点采集、统一

3、数据模型、统一数据管理与服务全域数据的打通与链接、业务全流程的打通与链接以消费者运营为核心的全域新营销产销协同一体化产品 IP线上与线下、场景与消费无缝连接统通数据智能驱动的中台业务模式人货场数据应用架构设计数据计算架构和规范设计数据平台系统架构与设计行业现状消费进入需求多元发展、规模持续扩大、结构优化升级的新阶段消费驱动升级，消费意愿增强，新消费群体崛起行业诉求成本上升加大转型压力转型有待系统变革全渠道建设成效不明显转变经营模式困难重重商业机会提高供应链管理水平，回归零售本质，技术驱动智慧零售，利用科技全面提升互动体验全渠道数字化模式成为行业主流以消费者需求为导向，掌握更准确的消费者数据，实

4、现精准营销客户价值帮助企业建立数据中台体系和数据分析服务体系帮助企业建立消费者洞察的数据分析能力，零售分析能力实现企业级数据标准化、数据资产化、数据价值化和数据服务化诉求和机会价值平台价值市场空间较大，且可复制进而缩短交付实施周期完善和沉淀成熟的解决方案，可发挥优势的同时建立足够的行业壁垒端到端的解决方案涉及软硬件，可带动阿里云全链路的服务输出Dataphin 智能数据构建、管理与服务应用服务数据中台硬件设施基础硬件智慧零售终端硬件云AP 电子价签 摄像头 红外遥感 互动大屏网络数据库服务器线上场景需求搜索比较购买收货退换线下场景消费者洞察营销洞察渠道洞察供应链洞察产品洞察架构设计数据分析主题

5、框架及场景设计（MRD）数据产品功能设计（PRD）德勤基于阿里云数据中台的洞察分析解决方案手工数据采集行为数据业务运营数据生产营运数据第三方应用数据数据源项目内容项目价值围绕企业的消费者数据，搭建消费者运营分析体系 业务应用设计 指标体系设计 客户标签设计 数据资产盘点 全域数据建模 数据连接萃取 数据规范设计 数据通用研发 建设全域数据中心，统一数据认知；通过数据洞察指导各业务板运营决策及创新；统一数据采集和建模，形成资产积累，为企业多渠道，跨业务应用提供服务化支持；会员营销活动分析会员生命周期分析LBS数据分析C端触点行为分析设计师分析手工数据采集行为数据业务运营系统生产营运系统第三方应用

6、数据基础数据源数据资产管理全域数据中心会员数据中台产品交易活动渠道营销服务数据开发套件品牌商分析供应商分析终端门店分析导购人员分析客户体验分析数据地图资产分析数据质量模型构建指标规范数据同步数据开发任务调度监控告警数据应用案例：某乳业集团基于阿里云数据中台的消费者资产运营分析基于阿里云业务中台全渠道客户管理及精准营销解决方案业务咨询服务 提供战略规划与业务运营两个层面咨询服务 战略规划层：为企业提供客户渠道定位、业务模式、业务与IT发展策略相关咨询服务 业务运营层：基于对全渠道营销业务域的现状梳理与流程优化，提供IT、组织、KPI层面业务咨询服务全渠道营