数字技术前瞻

在品牌运营上，认养一头牛凭借“认养”的概念建立品牌差异化，面向消费者提供云认养、 联名认养以及实名认养三种模式，云养牛让消费者可以直接观看牧场动态和直播，联名认养让用 户可以享受到新鲜产品直送到家的服务和其他权益，实名认养可以让消费者从源头上把控牛奶品 质，这种“互联网 +”养牛的思维比传统乳制品企业进行生产过程的透明性和可溯源宣传对消费 者展现了足够的吸引力。品牌的优势让用户快速认识并记住，成功地撬动了品效增长并实现迅速 破圈。

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世界从来以及未来都不可能达到所谓的“扁平状态”，而所谓成功的商人，比的就是谁能够率先将利用信息落差而 谋得利益。

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将青贮系统与企业 SAP 系统集成，管理人员在地块勘测，到饲料收储以及与外部供应商协同上实现业务数字化。在打通 农田与工厂之间的“任督二脉”后，认养一头牛单个牧场信息管理人员减少 1-2 人，每天可减少 60 多分钟填表时间，收储效率提升 20%，饲料品控提升了 25%。

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在奶源溯源上，认养一头牛建立了一整套奶源溯源系统，使产 奶、罐装、运输、质检、加工环节流程标准、在线化，实现精准管控。从源头开始，认养一头牛 进行全链路数字化的管理。“通过精细化的管理，去年认养一头牛的平均单产为 12.5 吨，相比之 下老牌的养牛企业基本在 11 吨以下，其牧场单产比行业平均高出 15%-20%，接近美国水准。”

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企业提供可解决重点问题的基本功能，实现用户的核心需求，提高产品的市场占有率，普及 率的提升将直接提升服务商的盈利能力，从而企业有余力投入更多资金进一步丰富产品功能，持 续扩大受众范围与规模。对功能的需求促使服务商不断精进技术能力，构筑更完善的产品体系。

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首先，Snowflake 要做云数据仓库（Cloud Data Warehouse），但是它自己并没有云设 施。所以 Snowflake 与三大云巨头 Azure、AWS 和 GCP（谷歌云平台）合作，从三家云服务 商”批发“来云设施资源，做成自己增值服务的 SaaS 产品，再转售给客户。

其次，Snowflake 致力于打造云数据平台（Cloud Data Platform），所提供的服务为基于 DW（数据仓库）的数据分析服务。

最后，Snowflake 新的服务产品是数据云（Data Cloud），应用层面的数据内容价值共享与交 换。

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即将一个物理的数据存储服 务，成功转化为一个通用的云 DW 的 SaaS 服务。

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其技术核心是虚拟的云服务，也就是说使用者不用再考虑”多云“数据问题，只对 Snowflake 一家就好。

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云原生是面向云应用设计的一种思想理念，充分发挥云效能的最佳实践路径，帮助企业构建 弹性可靠、松耦合、易管理可观测的应用系统，提升交付效率，降低运维复杂度。

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这种技术方式的好处是专注于数据仓库的分析能力，将复杂 的数据专家工作变成傻瓜 UI，使没有数据分析知识的用户，也可以按照自己的想法使用 DW 的数 据。

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其技术核心是计算分析与存储相分离，这与多数云服务计算与 存储紧密耦合的技术方式完全相反。

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首先，Snowflake 是一款全托管的 SaaS 产品，几乎将运维负担降到了零。虽然像 Amazon Redshift 这样的服务极大地降低了创建数据仓库的负担，但今后仍然会有管理和扩展 Redshift 的 运维负担。

其次，Snowflake 的构建是为了支持结构化和半结构化数据的组合使用。例如，它可以接收 JSON、XML 或 Avro 格式的任意数据，并且全部支持嵌套和重复数据类型。这使得 Snowflake 既适用于传统的数据仓库使用场景，也适用于 Hadoop 或其它半结构化使用场景。 最后，服务弹性为数据仓库市场带来了一种新的、有趣的价格模型。价格依据数据存储大小 和每小时使用的计算资源而定。如果不需要计算（比如在夜间），那么就可以缩减计算资源，一 直到再次需要为止。Redshift 使用快照和恢复提供了类似的功能，但恢复需要花费大量的时间将 数据重新复制到 Redshift 主机。相比之下，Snowflake 根据需要向主机复制数据，其启动速度 更快。

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大数据处理和公共云。

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一是降低使用者的心智负担，使弱技术背景的业务人员也能用好数据；

二是更快、更便宜的 处理数据。

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降低用户生产、加工数据的门槛。

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即互联网企业、传统行 业新企业以及传统行业企业的创新部门。

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“数字原生”是指企业、组织或产 业在发展的过程中，将以互联网、云计算等“数字技术”为代表的思维，充分融入组织、业 务、技术、人才的资源配置和模式创新。

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主要指传统行业企业新成立的负责数字化建设的子公司，是传统行 业中数字先行企业在数字化转型过程中的自然衍生，它们在传统商业模式和运营方式的基础上， 利用数字技术完成生产效能的跃升，典型企业有建信金科、上汽大通等。

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软件

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“原生”来源于原理主义，以某种理念为思维的出发点。

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从物流服务品质上，通过云原生 平台实现业务应用按需弹性与高可用，满足了大促活动等对物流业务量的考验，提升用户的服务 体验。

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数字原生企业（Cloud-Native Digital Enterprise）是指业务流程、交易和交互很大程度上由 技术支持的组织，即企业在内、外部运营中均依赖数字技术获取竞争优势。

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相较传统企业，数字 原生企业以数据为媒介，以软件系统为入口，颠覆了传统企业感知和调度物理世界资源的方式。

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泛传统行业新锐企业以互联网思维改造传统行业的商业及运营模式，这类企业没有技术的历 史包袱，自诞生起生产、运营决策强依赖于数字技术和数据，业务表现出较强的互联网属性，典 型代表有蘑菇物联、犀牛智造、元气森林等。

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从物流配送流程上看，通过云原生平台，实现配送路径的 智能规划与调度，进一步加快物流时效，降低运输与仓储成本

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1. 以互联网平台为核心载体，全周期的生产活动、用户信息感知等供需两侧数据均由互联网平 台作为统一入口，为数据流通提供基础载体；
2. 以获客数量和规模为核心战略，大体量的获客数量能够为产品优化提供更精准的数据样本， 增强获客提升 - 产品优化的良性循环；
3. 以服务客户为核心竞争力，将客户的需求、体验和忠诚度作为企业最重要的竞争力，由追求 短期利益向商业长期主义过渡；
4. 以快速迭代试错持续出新为核心手段，依靠数字技术降低探索和创新的试错成本，加速业务 敏捷实现产品的小步快跑、高速迭代；
5. 以人才、数据和算法为核心资产，将高科 技人才、信息基础设施、技术体系、数据资 产和算法作为企业的战略资产，持续开发、 优化上述资产；
6. 以商业生态的拓展维护为核心能力，将 生态系统开发、平台整合能力和核心 IP 视为 同等重要的能力，通过不断整合外部资源， 提供新的产品和服务，确保客户的多元需求 得到满足，增强客户的黏性和忠诚度；
7. 以多维数据整合作为核心知识，将网络 空间海量数据的分析处理、异构数据的整 合、分析与决策支持能力和人工智能技术的 应用作为组织的关键知识。

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技术驱动、数据指引是数字原生企业的核心。

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从物流转运数据上看，通过云原生平台实现不同应用系统间转运数据的流通与实时呈 现，做到了快件转运数据全流程跟踪。

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IDC 于 2017 年提出了数字原生企业（digital-native enterprise）的概念，预测了一种由技 术强驱动、以数据为核心的颠覆性运营革新的企业形态的出现，这种前瞻性的预测成为了企业数 字化转型的灯塔。

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一是商品推送更贴合，通过对消费者消费行为分析，使得客户画像更加清晰，商品 推送更加贴合用户实际购买需求；

二是商户选品更精准，通过对销售数据智能化分析，商户商品 品类进货更精准，从而降低了商品库存成本；

三是供应链更透明，基于智能营销库存分析，新零 售供应链决策更加数据化，智能化，实现整个产业供应链共赢。

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从总体上看， 物流行业具有转运环节多、快递件数多、调度操作多等诸多业务痛点。

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从营销策略 上看，传统零售多应用电视广告、传单等被动营销手段，而新零售则更注重主动营销策略，通过 客户画像智能分析进行个性化多渠道的商品推送。

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从商品供应链来看，传统零售属于个体经济， 其供应链相对较短，而在新零售则进入了平台经济时代，实现供应链一体化才能实现整个产业的 共赢。

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从销售核心上看，传统零售以商品 为核心管理运营，而新零售的核心在于触达消费者，通过准确把握住消费者心理与消费习惯获得 商业成功。

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企业生态：从专注于企业自己的纵向业务发展，升 级到通过API实现生态的横向联通。

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MES（制造执行系统）

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首先，对于物流行 业而言交付效率是第一 要务，特别是在冷链配 送、商务快件等场景中 对快件的交付时效性与安全性均有严格要求，需要不断根据经验积累优化配送流程，以是用户体验 到更加极致的物流速度。

其次，用户希望在快件准时交付的同时，能够实时了解物流的状态，满 足更多个性化的物流需求，因此对物流业务创新与应用迭代速度提出了更高要求。

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模型编程：从面向操作系统编程，升级为面向BaaS 的云原生编程。

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通过云原生技术能够帮助工业企业快速构建平台，实现设备、机器、人力互联，用户、产品 互联、企业、供应链互联，全面提升工业生产中数据的价值，服务于安全生产、质量监控、产品研发迭代，进而打造产品全生命周期数字化，实现工业企业数字化转型。一方面，通过云原生平 台实现了生产设备间数据互联互通，通过对生产质量数据实时监测与自动化分析，有效提升了产 品生产良品率，帮助企业大幅度降低生产成本。另一方面，多变的市场环境促使客户需求向高品 质、定制化发展，依托于云原生平台，整个生产制造产业链实现了以最快的速度响应客户需求变 化，促进了企业业务创新发展。

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从销售方式上看，传统零售以线下和实体店为主，而新零售的核心战场在线上以及电 商应用中，只要打造智能、易用的线上消费场景才能为消费者带来更好的购物体验。

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