实战案例 | 阿里云【数据中台】ToB解决方案

从今年教师节开始，阿里巴巴正式进入张勇时代，那么大一个经济体依然还是需要保持一个高增长，必须有新的赛道，现在阿里的主要增长赛道在ToC端，有逐渐放缓的趋势，虽然现在各大电商平台都在鼓吹下沉，但也不是主要的增长点；

对于阿里巴巴来说，自从阿里云相对成熟后，再加上数据中台这套方法论已通过验证，ToB业务现在是一个新的赛道，通过阿里云作为牵头部门，去联合品牌商家共建数据中台；关于阿里云帮助商家建设数据中台的解决方案简介如下:

01 业务价值

从业务价值考量，分为几个方面：个就是实现全域分析，在整体数据中台的解决方案中实现一方、三方等数据融合，做全域数据分析；

第二个：全品牌消费者沉淀、融合，实现全品牌消费者营销管理；

第三个：一方数据标准化、数据接入、基于阿里巴巴数据中台的一套方法论对一方数据做标准化应用；

02 存储方案

存储方案主要是阿里云，因为在谈业务需求的时候，品牌方肯定是有很多数据需求的，但是阿里生态的数据基本是不会出的，只会在基于他们内部的体系中运用，所以这个数据中台，严格意义上说是云上数据中台；

但是企业的一方数据的存储方式就可以分为云上数据中台存储（实现全域分析）和本地存储的方式，具体可以根据实际的数据中台项目情况去决定具体存储方式；

03 中台架构

整体架构主要是基于阿里云搭建数据中台，整体架构示例如下图，围绕数据中台为核心模块，下方是通过标准化产品datapfin接入一方数据，这里的标准化就是我们常说的阿里巴巴那套数据中台方法论，QuickAudience相当于DMP、CDP这种，做人群管理，标签化、人群圈选、人群同步至数据银行银行做画像透视分析、进一步营销；QuickBI主要做可视化交互分析，类似于敏捷BI之类产品，数据来源于数据中台；可以做进一步的全域分析；同时在云上数据中台上，阿里生态体系的产品可以同步至数据中台中，包含生意参谋、高德等系列数据，可以根据具体的应用场景和需求进行协商；

04 核心产品

1、 阿里云数据中台产品（Dataphin）

基于阿里云数据中台Dataphin平台工具能力帮助品牌商家完成一方数据接入，完成数据域划分，梭理业务过程，细分指标口径标准化定义，乙方数据标准化；

2、 一方人群及标签上传模块（Quick Audience）

通过阿里云上数据中台Dataphin接入一方消费者链路数据，支持全域营销应用。利用Dataphin处理和沉淀品牌商家消费者标签到阿里云上一方人群管理平台（Quick Audience），数据包含一方人群标签和ID，并在此模块上对一方人群做圈选、洞察分析，以及把人群包推送到阿里平台的品牌数据银行进行后续的营销活动。

3、 数据融合分析模块（Quick BI）

通过整合阿里的多业态数据，实现品牌商家在阿里生态的全域数据融合；基于品牌商家在阿里生态融合数据，通过阿里云上数据中台之应用BI产品Quick BI，品牌商家可实现自助分析，包括指标体系梳理，分析场景设计，融合分析、报表开发等。扩大品牌商家线上运营数据分析的数据范围，丰富分析维度和指标体系，提高分析效率等；

总结：阿里云数据中台ToB解决方案中，主要基于三大产品套件：Dataphin、Quick Audience、Quick BI；实现品牌商家数据的治理、标准化、融合、消费者标签、营销端数据打通，同时阿里生态体系的数据赋能，终实现更高价值的全域分析；