品牌数据大脑驱动零售新增长

迟乐勋在2017杭州云栖大会上的分享《品牌数据大脑驱动零售新增长》是一个非常前沿且具有行业指导意义的议题，它深入探讨了如何利用大数据技术推动零售行业的数字化转型和增长。以下是根据您提供的信息，结合阿里云产品和技术能力，对分享内容几个关键点的解读：

1. 基于OLAP的系统架构：在线分析处理（OLAP）是支持复杂数据分析的关键技术，适用于多维度的数据查询和分析。在新零售场景中，通过构建基于OLAP的系统架构，企业能够快速响应复杂的商业查询需求，进行市场趋势分析、消费者行为洞察等。阿里云提供MaxCompute（原名ODPS）作为大数据处理平台，以及Quick BI这样的BI工具，可以有效支持大规模数据的存储、处理和可视化分析，帮助构建高效的数据分析体系。

2. 网聚宝会员洞察：会员洞察是指通过对会员数据的深度分析，了解会员的行为模式、偏好及潜在价值，从而实现精准营销和服务优化。阿里云的DataWorks（原Data IDE）和PAI（Platform of Artificial Intelligence）可以协助企业整合会员数据，运用机器学习算法进行预测分析，提升会员体验和忠诚度。

3. 搭建企业数据中台：数据中台是企业数字化转型的核心基础设施，它整合了企业内部的各类数据资源，提供统一的数据管理和分析服务。阿里云数据中台解决方案，包括DataWorks、MaxCompute、HybridDB for PostgreSQL等产品，帮助企业快速构建数据集成、存储、计算和管理的能力，支撑业务的灵活创新和决策效率的提升。

4. 数据大脑助力新零售：数据大脑概念强调的是以数据为核心驱动力，通过实时数据处理、智能分析和决策支持，优化供应链管理、个性化推荐、库存管理等环节，提升零售运营效率和顾客满意度。阿里云Link IoT Edge、Realtime Compute等产品，可以实现实时数据处理与分析，结合机器学习模型，为新零售场景提供智能化决策支持。

5. 网聚宝数据引擎：虽然“网聚宝数据引擎”具体细节未详述，但可以理解为一种专为零售业设计的数据处理和分析引擎，旨在加速数据价值的转化。在阿里云生态中，企业可以通过定制化的数据解决方案，比如使用EMR（Elastic MapReduce）、AnalyticDB等产品，来构建类似的数据处理引擎，实现数据的高效流转和应用。

综上所述，阿里云提供了从数据存储、处理、分析到应用的全链路产品和服务，支持企业构建自己的“品牌数据大脑”，驱动零售业务的新增长。