【干货】电商数据中台如何构建?

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
数据可视化DataV,5个大屏 1个月
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
简介: 3月底,阿里数据中台解决方案团队在北京进行了一场封闭式沙龙,分享了一系列关于企业如何构建自己数据中台的建议。

小编有话说:3月底,阿里数据中台解决方案团队在北京进行了一场封闭式沙龙,分享了一系列关于企业如何构建自己数据中台的建议。

企业构建智能化综合电商/超级APP面临着三个方面的痛点:来自数据采集业务的挑战,来自业务分析的挑战以及智能化的挑战。数据总量和复杂度不断攀升,建立标准统一、可连接萃取的全域数据中台是解决之道。

以下是本次沙龙关于”电商企业如何构建数据中台“的资料整理:

1、电商企业正在面临数据建设的痛点

image.png

image.png

2、数据中台针对电商场景的解决方案

image.png

image.png

3、数据中台解决方案案例-海底捞

image.png

去年9月26日,海底捞正式登陆香港资本市场,宣告上市。拥有“你学不会的海底捞式优质服务”等软实力外,这家餐饮业创新的标志性企业,已经通过和阿里云等企业合作,透过先进的互联网技术开始新的蜕变。在一整套技术改造之下,长期沉淀的3000万会员,正在成为海底捞精细化运营的“底料”。来自数据中台的两套产品——Dataphin和Quick BI,为海底捞提供技术助力。千人千面超级App的出现,让海底捞拥有 “私人订制”的服务能力。

让海底捞更懂吃货们的心,这样的愿景,由此真正得以落地。

千人千面超级App面世,依托的是阿里巴巴“三中台”架构(即阿里云业务中台、数据中台和移动中台)。数据中台建设的目地,一方面是为了支持短期App的上线,在过程中将海底捞的数据标准化;另一方面是为了长远的数字化转型,将业务数字化和资产化。

“3000多万的会员是海底捞最宝贵的资源,如何利用数字化的科技手段提升线下门店的经营效率、降本增收是思变的关键。这不仅是海底捞的诉求,也是我们想为他们做的。”陈晓勇表示,超级App让门店和用户有了更紧密的连接,根据用户不同的消费行为,对整个消费群体进行画像。

有了这些数据,海底捞可以更精准地把握用户的需求,从而了解每个人的口味和喜好,进行千人千面的推荐和营销,提升用户的消费体验感。

短短的三四个月,数据中台团队依靠Dataphin(数据构建与管理的一套工具)完成了以上种种难度极大的任务。合作开始的第一步,利用阿里巴巴沉淀的数据经验,对客户SQL和指标进行解构,让脱敏数据不再有二义性。从而让海底捞可以根据自己的业务灵活的组合,使业务与技术不再孤立,生产出来的指标也就是不断积累的资产。

Datahpin完成了大数据的引入和脱敏,之后的数据分析与展示就落到了另一个产品Quick BI身上,冰冷的数据通过BI工具,生动的使用线柱图等图标展示数据背后的价值,快捷便利的服务日常的业务决策。

Quick BI和Dataphin分别在2017年3月和2018年3月开始商业化之旅,对外输出大数据构建与应用的能力。

简单来说,这两款产品帮海底捞搭建了一套完整的数据分析报表系统。海底捞可以根据这些分析报表,制定更为灵活的营销手段,提升会员的满意度。再基于数据中台,服务海底捞的应用,如超级App,最终实现CRM系统的升级。散乱的数据被进行规范重组后,这些数据为最终实现千人千面奠定了基础。

相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
30天前
|
前端开发 机器人 API
前端大模型入门(一):用 js+langchain 构建基于 LLM 的应用
本文介绍了大语言模型(LLM)的HTTP API流式调用机制及其在前端的实现方法。通过流式调用,服务器可以逐步发送生成的文本内容,前端则实时处理并展示这些数据块,从而提升用户体验和实时性。文章详细讲解了如何使用`fetch`发起流式请求、处理响应流数据、逐步更新界面、处理中断和错误,以及优化用户交互。流式调用特别适用于聊天机器人、搜索建议等应用场景,能够显著减少用户的等待时间,增强交互性。
229 2
|
15天前
|
JSON 数据可视化 NoSQL
基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究:LangChain框架下转换机制实践
本文介绍了LangChain的LLM Graph Transformer框架,探讨了文本到图谱转换的双模式实现机制。基于工具的模式利用结构化输出和函数调用,简化了提示工程并支持属性提取;基于提示的模式则为不支持工具调用的模型提供了备选方案。通过精确定义图谱模式(包括节点类型、关系类型及其约束),显著提升了提取结果的一致性和可靠性。LLM Graph Transformer为非结构化数据的结构化表示提供了可靠的技术方案,支持RAG应用和复杂查询处理。
61 2
基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究:LangChain框架下转换机制实践
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 API
深入浅出 LangChain 与智能 Agent:构建下一代 AI 助手
我们小时候都玩过乐高积木。通过堆砌各种颜色和形状的积木,我们可以构建出城堡、飞机、甚至整个城市。现在,想象一下如果有一个数字世界的乐高,我们可以用这样的“积木”来构建智能程序,这些程序能够阅读、理解和撰写文本,甚至与我们对话。这就是大型语言模型(LLM)能够做到的,比如 GPT-4,它就像是一套庞大的乐高积木套装,等待我们来发掘和搭建。
103 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
LangChain 构建问题之智能体协同中的决策机制的实现如何解决
LangChain 构建问题之智能体协同中的决策机制的实现如何解决
41 1
|
3月前
|
自然语言处理
LangChain 构建问题之实例化一个聊天模型如何解决
LangChain 构建问题之实例化一个聊天模型如何解决
29 1
|
3月前
|
存储 索引
LangChain 构建问题之Prompt Templates(提示模板)的定义如何解决
LangChain 构建问题之Prompt Templates(提示模板)的定义如何解决
25 1
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
LangChain 构建问题之MetaGPT 和 ChatDev 的支持功能差异如何解决
LangChain 构建问题之MetaGPT 和 ChatDev 的支持功能差异如何解决
62 0
|
3月前
|
数据可视化 Unix Linux
LangChain 构建问题之可视化智能代理对游戏的生成过程如何解决
LangChain 构建问题之可视化智能代理对游戏的生成过程如何解决
26 0
|
3月前
|
开发框架 Unix Linux
LangChain 构建问题之在Unix/Linux系统上设置OpenAI API密钥如何解决
LangChain 构建问题之在Unix/Linux系统上设置OpenAI API密钥如何解决
49 0
|
3月前
|
存储
LangChain 构建问题之MetaGPT 对复杂任务的处理如何解决
LangChain 构建问题之MetaGPT 对复杂任务的处理如何解决
45 0