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数据清晰地勾勒出了中国乳制品行业的现状,规模大、增长停滞。这是一个成熟市场的标志,也是乳制品行业面临的第一个痛点——全行业正在进入“中年瓶颈期”。
亿欧智库从中国乳制品行业现状和痛点出发,对牧场奶源、生产制造、物流供应链和消费者连接每一个环节的数字化现状进行深入分析,得出数据中台是未来乳制品行业数字化升级改造的方向。
2019年9月25日,由阿里巴巴集团主办的2019云栖大会在杭州的云栖小镇隆重开启,为期三天的云栖大会设置了16场峰会和110多场分论坛,汇聚了时代最强大脑,共同描绘新技术发展趋势和蓝图,展现云计算、大数据、人工智能等蓬勃发展的科技生态全景。
阿里云的愿景就是提供数字经济时代的基础设施。
数据中台俨然是过去2年间的一个行业“网红”词。只要和企业数字化相关的内容,似乎都能见到数据中台的身影。
数据中台俨然是过去2年间的一个行业“网红”词。只要和企业数字化相关的内容,似乎都能见到数据中台的身影。众说纷纭的解读,好像并没有让这一概念变得日渐清晰化,反而让更多的人迷惑。关于数据中台,我们到底该如何理解?今天,阿里数据中台作为数据中台这一概念的首创者,将从起源开始,给大家剖析这一领域的10个必读知识。
增长永远是品牌不变的话题,在人口红利逐渐消失、传统营销驱动力日渐乏力、数据变现能力尚未成熟的今天,品牌需要一个更具前瞻性的视角、一套更具洞察力的方法、一组更具实操性的工具来识别增长引擎、量化增长潜力、制定增长战略。
其实之前有看到相关帖子,本来觉得有仔细阅读《大数据之路》的同学应该能看得明白~ 但鉴于可能误导其他同学,所以主要从2点来回答这个问题:
(1)《大数据之路》这本书是阿里巴巴的大数据实践,是基于Kimball的《数据仓库工具箱-维度建模完全指南》的实践和创新,里面关于建模章节有明确说明更多理论知识请查阅《数据仓库工具箱-维度建模完全指南》。
(2)可以明确地说,阿里的数据建模确实很牛逼。在阿里,数据建模能力已经是一种基本能力。阿里巴巴数据中台支持全集团的业务,只有全局架构,体系化、规范化的数据建设才能服务好阿里巴巴如此广的业务;阿里巴巴数据中台有独立的数据建模团队建设公共数据,而不是maimai帖子中有人提到的整天接需求、做报表~~~ “你”的业务发展状态并不一定是别人的业务发展状态,“你”的现状并不一定是别人的现状,“你”认为的并不一定是正确的哦~
(3)随着阿里巴巴数据中台服务模式的落地,基于更多企业有数字化的需求,催生将阿里的数据中台变成云上的数据中台,我们目前正通过阿里云对外输出数据中台能力,并陆续帮助且经过实践验证:波司登、蒙牛、卡西欧、红星美凯龙、央视网等等各行业企业携手阿里云数据中台构建起自己的数据中台,不断赋能自身业务~ 更多企业案例可以前往查看:https://dp.alibaba.com/exchange