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零售及消费品行业大数据分析实践，2022王丽萌，高级市场分析师卢言霞，助理研究总监2 IDC|目录15234应用大数据分析的主要优势研究范围与核心观点最佳实践给技术买家的建议行业正在面临的挑战3 IDC|研究范围本次研究对象以传统/在线零售商为主，也包括经销商、快速消费品（FMCG）的生产者品牌商和自有品牌（Private Brand，PB）商，在后文中将统称为“零售行业”或“零售企业”。例如：商超连锁便利店、电商、食品与饮料品牌商、家庭与个人护理品牌商等。这些企业的服务对象是包括个人和机构团体在内的终端消费者，以面向消费者的零售为核心业务，也可能涉及消费品的生产制造、批发、物流供应链、送货安装服务等环节。这些企业的范围不包括上游的工业品及原材料制造商/供应商、下游的餐饮门店，以及核心业务横跨除生产、零售之外多个行业的企业。零售消费品上游下游 工业品及原材料制造商/供应商 快速消费品的生产者品牌商和自有品牌商 经销商 传统/在线零售商 餐饮门店研究范围4 IDC|报告核心观点背景变化中国零售及快消品行业在近十年受到电子商务、新零售及疫情的影响，市场环境的变化塑造了行业的数字化转型。现实与数字化的商品、服务、体验的无缝融合对企业的生存和增长至关重要，其中所采用的大数据技术已成为精细化运营的基础。关键挑战零售企业在转型过程中的关键挑战主要包括业务价值、改造成本、组织战略与人才。发展驱动力零售行业大数据分析应用优势有：大数据应用场景整体趋于成熟，企业可用数据规模增大，业务对数据依赖程度提升，数据向价值转化难度降低。行业大数据应用现状大数据与分析方面支出快速增加，在智能应用方面更关注生产率、运营效率和处理速度。行业实践成立5年左右的企业对大数据技术的采用热情远高于行业平均水平，将技术与组织、业务模式结合打造竞争力；成立15年左右的企业经历了“数据中台”建设热潮，在亲身实践后深刻体会到采用新技术要跟上业务变动；成立30年左右的企业正在谨慎尝试的过程中，不仅难以找到细分领域对应的同行实践或成熟方案，而且企业内部接受程度较低，在业务压力之下启动小规模探索单点应用场景。给技术买家的建议（详见报告末尾）5 IDC|目录15234应用大数据分析的主要优势研究范围与核心观点最佳实践给技术买家的建议行业正在面临的挑战6 IDC|市场环境变化塑造行业数字化转型，大数据分析助力消费洞察作为产品消费市场终端，零售行业与居民基本生活密切相关。从2012年到2022年的十年间，中国零售行业受到电子商务、新零售及疫情的三大影响。在行业格局发生巨大变化的同时，其数字化水平总体领先于上游的制造业，但又落后于与消费者密切关联的互联网行业。随着消费者的需求偏好、消费习惯与场景的转变，传统零售企业面临线下客流急剧下降、销售增长乏力的困境，新型零售企业也在探索发展模式的过程中，不断接受消费者数据隐私保护、供应链物流停滞、区域突发事件等新挑战。零售业态发生多元化变革，从垂直电商、社交直播电商，到前置仓生鲜电商、仓储会员店、社区团购。在这一过程中，数字化成为零售行业的核心能力，零售商亟需提升数字化能力以积极应对变化带来的挑战。在疫情防控常态化下，消费者行为转变趋势促使零售行业继续升级，行业关注点进一步向消费者转移，更关注消费场景、消费深层需求与体验，从“销售商品”转向“设计体验”。现实与数字化的商品、服务、体验的无缝融合对企业的生存和增长至关重要，这种客户旅程（customer Journey）的方法将通过行业生态系统实现，其中所采用的大数据技术已成为零售企业精细化运营的基础。电商新零售疫情7 IDC|零售企业在转型过程中的关键挑战在于价值、成本与组织人才2021年，中国多家零售商超斥巨资提升数字化能力。很多零售企业虽然已经积累了一定的用户消费行为数据以及供应链数据等，但在如何利用数据价值、统筹全渠道数据形成全面洞察方面仍存在一定挑战。整个实体商超行业的数智化之路迫在眉睫，而大部分商超的数智化转型之路都很艰难。挑战主要在于：业务价值:相较于金融、政府等行业，零售行业的整体利润率较低，缺乏内、外部动力替换/改造原有信息化系统，只有营收规模足够大、对业务扩张需求强烈的企业才有意愿投入。改造成本:自建大数据平台等软件系统成本高。例如，开发数据中台、组建工程师团队等一系列投入，对于区域商超、便利店来说很少能够承受得起，传统快消品牌商现有技术能力覆盖不全。组织战略与人才:如果零售企业没有从公司整体上对原有商业模式和体系进行真正的重组，很难改变实体商业的困境，难以吸引互联网等行业的大数据与数据分析相关人才。即便投资建设线上渠道，很多商超、品牌商也不知道该怎么运营。8 IDC|目录15234应用大数据分析的主要优势研究范围与核心观点最佳实践给技术买家的建议行业正在面临的挑战9 IDC|零售行业大数据分析应用优势：数据广泛、有信息化基础、场景成熟互联网、金融等行业大数据应用场景成熟，积累了数据向业务价值转化的功能点、落地经验，也培养了相关人才，可结合企业自身特性参考吸收。例如：云上大数据产品及服务接口方便易用，可引入数仓搭建、运营分析人才。全行业数字化程度提升，数据来源广泛。数据的采集、标注成本降低，数据治理理念逐渐深入人心，可用数据规模扩大，更容易获得丰富的数据产品和服务。例如：除了更容易获得竞品的价格、品类、进销存等数据，消费者行为数据，还有外部的天气、房地产、社交平台内容等可用于分析挖掘的数据。行业自身具备一定的业务系统信息化水平和数据分析基础，主要面向以自然人为单位的大规模终端消费者个体，所交易的实体商品的品类丰富，商品流转频次高，业务变化快，可用数据丰富，是传统数据分析的主流行业之一。例如：ERP、CRM、BI 报表等系统成熟运行多年，使用频率高，产品参数与业务流程相对标准，业务人员对数据的依赖程度和分析解读能力逐年提高。10、IDC、|零售行业的数字化渗透程度正在快速加深，以大数据技术为代表的新兴技术助力零售行业升级，创新零售场景，重塑消费者的体验。零售行业大数据与分析方面支出快速增加注：该行业范围包含零售（Retail）和批发（Wholesale），不含消费品制造，与下页调查的范围一致来源：IDC 2022年V1全球大数据支出指南，2022年3月11 IDC|零售行业在智能应用方面更关注生产率、运营效率和处理速度问题：请描述您用来衡量效益的关键绩效指标（KPI）生产率收入运营效率利润处理速度节约成本客户满意度员工满意度n=333注：IDC将受访者的回答内容分为“KPI类别”，按受访者百分比计算比例。仅显示来自全球受访者的前12个KPI类别。来源：IDCs Analytics and AI Services Survey,June 202112 IDC|目录15234应用大数据分析的主要优势研究范围与核心观点最佳实践给技术买家的建议行业正在面临的挑战13 IDC|7个行业最佳实践本页所列案例代表中国市场不同类型企业运用大数据分析的最佳实践，后面将展开介绍每个案例的具体情况如右图所示，根据企业创立时间和主营品类两个维度，将7个典型案例放入四个象限中，分别是：I.船长BI和便利蜂都是零售领域的创业企业，成立5年左右。其中，便利蜂是数字化优先的探索者代表，自研自用；而船长BI则为亚马逊电商卖家服务II.良品铺子和幸福西饼是相对传统的零售企业，成立15年左右，经历过数据中台探索后注重业务灵活性，更为务实III.同样相对传统的还有大自然家居、欣和这两个消费品品牌，成立30年左右，分别代表耐用消费品和快速消费品，展现老牌国货的新尝试IV.运荔枝与船长BI一样，也是为行业终端企业服务的大数据技术供应商，近几年孵化于传统快消品集团旗下消费品零售传统创业耐用消费品在制造环节尝试应用连锁便利店探索数据驱动决策电商SaaS供应商打造大数据分析应用工具连锁品牌门店统一数据分析快速消费品在大数据基础投资阶段物流供应链场景应用大数据技术鲜食生产配送型企业从0到1完成平台搭建成立约5年成立约30年成立约15年14 IDC|连锁便利店探索数据驱动决策的典型案例：便利蜂成立时间：2016年主营品类：连锁-便利店经营模式：全直营，投资鲜食工厂和自有品牌，实行统一品牌、标准、管理、采购、配送。依据系统决策，公司扁平化管理，创新供应链体系。融资：C轮（累计募资15亿美元）应用效果营收：2020年5月北京地区门店实现整体盈利人效比和房租占比优于行业，每家店店员2-3人店铺运营标准化，运营效率提升，实现高动销、低库存、供应链贴合门店需求扩张速度更快：约两年开店1,000家，三年达2,000家客户满意度：保持稳定的服务品质，严控食品效期0123201720182019202020212022（千）门店数量估计数据采集、分析、决策运营执行面临挑战自研数字化系统，对生产、物流、门店、消费者进行全链路数字化采集，应用于订货、销量预测和动态促销等场景。以数据连通为基础，实现即时决策，所有业务SOP（标准作业程序）化最终收益指标是门店毛利长期价值在于用算法优化和覆盖营运中的一切数据采集隐私与合规性数字化管理过度，灵活性不足。需优化运营执行过程中的拍照等流程，发挥店员作为“人”的优势2022年出现裁员和暂时闭店在运营层面严格执行系统分配指令，决策权归属系统，店员不需要对经营指标负责店内配有摄像头、电子价签、鲜度PAD和手持PAD等个性化门店运营以算法为核心，而不是店长15 IDC|成立时间：2008年主营品类：快速消费品-烘焙食品-蛋糕经营模式：卫星工厂模式，O2O电商+新零售线下门店主营业务收入：年营收13亿元（线上占80%以上）融资规模：累计融资近9亿元，2021年12月完成1亿元Pre-C轮融资技术投资：累计投资数亿元（技术人员支出占一半以上）鲜食生产配送型企业从0到1完成平台搭建的典型案例：幸福西饼应用效果支撑业务快速扩张：销售、生产、配送三大业务模块全链路数字化，现已覆盖全国200多家城市、300多个卫星工厂，私域用户超过2,200万生产管理决策优化：基于数仓实现的实时数据大屏可展示整个销售业绩、具体商品销售数量等信息，成为业务依赖最大的系统；减少损耗，周转率从20天缩减至10天以内；基于运营决策平台，新零售门店的智能决策生产计划将销售额提升10%201920142022转型电商重回线下数据平台建成 线下高速扩张后进行改革，从线下实体店转型线上O2O蛋糕模式，通过分布式工厂实现快速生产、快速配送 IT部门只有电商系统研发团队 采用金蝶云星空ERP 线上流量红利消失，获客成本不断提升，布局新零售门店，拓展县镇市场 从头搭建大数据平台，尝试多个项目，自研生产效能等算法 目前已经完成系统搭建，以主营业务利润提升为目标，优化现有系统 在生产环节，与中科闻歌合作开发运营决策平台，制定新零售门店生产计划的智能排产，现处于测试阶段。下一阶段：生产材料周转（现有供应链系统“金蝶ERP”和仓储系统“富勒WMS”）新零售门店扩张拓展县级市场累计融资4轮近8亿元2018年销售额达到12亿元收缩实体店云服务（阿里云）公有云部署基础设施，服务器规模200300台，其中约一半的资源用于大数据集群（十几台）智能数据平台（自研）积累数据规模23TB，包括业务系统产生数据（MySQL数据库），埋点数据和用户评论文本数据大数据基础平台：阿里云Hive数仓、EMR集群、ADS数据库、API平台、BI报表平台中台：用户画像、商品画像、推荐系统、销售预测模型、指标库、数据服务、报表服务业务应用数据大屏、运营助手等精准营销工具产量预测、生产计划和预定系统，线上渠道生产配送智能系统16 IDC|成立时间：2006年（2020年上交所A股上市）主营品类：快速消费品-休闲食品，零食SKU约2,000个经营模式：从事零食的研发、采购、销售、物流配送和运营。在生产环节以外包代工为主，在销售环节以门店为主，多渠道并行发展主营业务收入：2021年为91亿元，其中线下占47%投资：几乎每年为大数据后台开发投入近1个亿连锁品牌门店统一数据分析的典型案例：良品铺子应用效果已打通8,000多万来自30多个渠道的会员数据，数据化洞察分析用户的不同需求，精准匹配货品内容和触达渠道，建立粉丝与品牌的互动实现了业务多项指标提升，门店断货率下降1个百分点，公司整体库存周转减少3.43天20142022201020262018电商ERP数据分析数据、业务双中台数据治理 一仓多湖智能应用双中台架构门店增长到2,000家灵活敏捷门店数超过3,000家 2008年 门店信息化管理系统 2009年 仓库信息化管理系统（4小时内响应门店补货订单）2010年 管理信息化系统 2012年 电商业务快速发展，业务系统和流程面临挑战 2015年 与IBM、SAP合作，SAP ERP、CRM等上线 2014年开始投入采用大数据分析，驱动力来自电商业务发展和投后团队支持 2015年与IBM合作规划业务中台雏形，整合渠道、统一会员数据 2019年上线阿里云数据中台和各种业务中台，存算一体 经验教训零售产品品类多，建造庞大完备的中台难以适应复杂多变的业务发展正在解决数据规则、指标、质量等问题，预计2022年底变成一仓多湖，将数仓和中台拆开，存算分离。“一仓”即一个数仓，沿用过去的数据平台；“多湖”即根据业务时效性分为主数据湖和业务数据湖。数据分析实践现状（2022年）敏感数据部分自研；非敏感数据部分经常根据业务决策改变，分模块交给服务商：数说故事：集成其NLP能力帮助洞察消费者，采用其LBS等门店外的数据洞察渠道，用于门店选址等场景 微软：日常经营分析报表从excel到低代码搭建的Power BI业务看板，应用于加盟商未来将持续投资，应用NLP、CV、RPA等技术提升消费者洞察能力电商业务快速发展从门店到电商门店增长到300家17、IDC、|数说故事SaaS+PaaS+Open API，一站式商业应用与解决方案服务2015年成立，拥有数百家头部客户服务经验2022年2月完成1.6亿元人民币C2轮融资，主要投入在PaaS平台、认知AI技术和App创新方面人才：在800+员工中，大数据与AI研发团队占60%以上产品：SaaS+PaaS+Open APISaaS：应用商店50+App，从数据收集、治理、分析、建模到商业应用，方案完整PaaS：低代码构建数据中台，可实现24周快速研发或交付应用Open API：提供海量开放接口能力，为企业提供丰富、智能的API生态重点行业：快消、零售、科技、互联网、3C、美妆、家电、广告营销等客户：近300家快消品和近200家连锁零售客户，主要客户如伊利、华为、宝洁、联合利华、屈臣氏等，覆盖消费品牌500强的60%收费概况：以轻量级SaaS为主，单个App（场景）2030万元，平均客单价为百万级，头部快消品客单价亿元级厂商概况数据：覆盖国内外全网95%互联网声量，数据可回溯达6年以上，覆盖人、货、场、介数据算法：独有亿级实体关系开放式知识图谱，NLP算法全面优于行业水平，全流程业务独有算法，基于主动学习的算法“标注-训练-发布”一体化平台SaaS产品App Store模式，可任选需要的业务场景快速应用方案优势数说故事零售行业解决方案18 IDC|快速消费品在大数据基础投资阶段的典型案例：欣和成立时间：1992年主营品类：快速消费品-调味品，休闲食品旗下有10家工厂、11个产品品牌和上百款产品销售范围：全球60余个国家和地区信息化总投入：每年近亿元，大数据占一半应用效果在调味品行业数字化领先以亚马逊云科技云平台重新规划整个系统的技术架构，解耦应用，布局云原生，为提高业务敏捷性做铺垫节约在大数据基础设施层的投入资源、技术团队建设等无形成本，预计将在未来获得较好的投资回报2002年 ERP上线随后56年间打造了标准化流程，复制标准化软件用于新业务2009年 更换为SAP ERP大规模调整公司的IT、业务架构，启动作业流程标准化模式2010年 采用Oracle(Siebel)CRM2014年 在阿里公有云平台搭建电商平台、经销商和消费者应用系统采用自建服务器和公有云混合模式挑战：传统数据仓库系统面临大规模计算的挑战，自建大数据平台受到资源和人才短缺的限制2017年 根据云原生，重新选云2018年 迁移系统到亚马逊云科技云平台，开始构建基础数据湖架构2022年 除SAP之外的数据已全部转移上云。正在探索生产、营销场景应用，数据前移、增加交互触点未来将持续投资 迭代基础架构 技术驱动业务，云原生设计业务2018年欣和旗下好食电商品牌日尝食食APP上线2020年欣和销售新模式工具欣便利小程序上线20102020200520252015ERP 上线CRM 上线电商 上云转向 云原生数据业务化业务标准化信息化向数字化跟随互联网浪潮云原生 微服务让技术和业务结合会计电算化19 IDC|电商SaaS供应商打造应用工具的典型案例：船长BIBI成立时间：2016年主营品类：跨境电商SaaS服务-运营分析数据平台/大数据分析服务大数据分析应用：公司内部的经营分析系统，对外销售的Captain BI用户规模：累计服务亚马逊电商平台超过40万个注册卖家建设投入：在亚马逊云科技总支出千万级应用效果在成本不变的情况下，支持2021年用户数量增长45倍，每日数据分析规模增长3倍数据处理效率从56小时提高到20分钟，数据分析从10秒以上缩短到2秒业务挑战用户和数据快速增长，传统关系型数据库查询效率不足目标保证为客户提供安全、稳定、可靠的数据服务方法完善技术架构（云服务商提供的优质的大数据架构技术栈）选择过程（候选方案）自建大数据平台，敏捷数仓方案，如Oracle ADW、Greenplum、ClickHouse、阿里云AnalyticDB（ADB）等当前选择（上线方案）采用 Amazon EMR 数据存储 Amazon S3 数据处理组件-Amazon Hudi 即时查询引擎-Amazon Presto，Amazon Athena上线稳定运行实现湖仓一体的大数据架构，可以对未来数据挖掘和机器学习需求做高效扩展市场变化：需求增加主要影响因素：疫情跨境电商行业受全球疫情影响，中国跨境电商从2020年开始爆发式增长，随着竞争加剧，卖家的物流、营销等成本提高，对精细化运营需求增加20 IDC|物流供应链场景应用大数据技术的典型案例：运荔枝科技成立时间：2019年公司背景：新希望集团鲜生活冷链旗下主营品类：冷链/供应链SaaS服务大数据分析应用：食材供应链全场景。对内服务于新希望集团及鲜生活冷链体系，对外服务于餐饮连锁、食品工贸、商超零售等客户。用户规模：截至2021年末，已积累服务超2,500家客户应用效果帮助客户在冷链物流方面降本提效、保证货物品质在供应链整体优化方面，协同匀鲜帮助某餐饮连锁客户实现采购人力成本减少55%，库存周转率提升30%在门店供应保障方面，帮助某食品工厂客户的库存天数从平均45天降低至14天云服务（亚马逊云科技）大量采用云原生服务和开源组件，降低数据挖掘成本借鉴行业头部客户最佳实践，保障数据安全和合规性大数据体系（自研）数据服务（配套数据采集和治理方案）基于Hadoop生态的大数据资源平台大数据管理工具（数据管道、元数据、统一接口平台等）数据应用产品（DataBI、画像系统、全景图谱分析平台、数字孪生仿真模拟平台等）运荔枝科技一体化冷链供应链服务21 IDC|亚马逊云科技基于亚马逊云科技覆盖全球的产品库及合作伙伴，以及亚马逊电商20年行业经验，基于客户实际业务需求形成本土化解决方案，帮助国内用户出海，同时支持海外用户落地中国市场基于亚马逊电商20年实践经验，在客户的实际业务中取得业务成果，以内部机制确保“Day 1”创业精神，从客户业务需求出发“逆向工作”，践行客户至上方案架构f(I)=(机制*架构)(文化*组织)客户类型业务需求方案效果零售企业数字化转型：某时尚品牌和食品品牌产品销量增长导致互联网数据中心（iDC）中HANA性能瓶颈，提高日报系统敏捷性日报系统数据仓库上云；将客户的帆软BI日报系统数据迁移到Amazon Redshift 最大延迟时间从36秒减少到8秒 并发用户容量从200个增加到1,000个缺乏ML能力，导致图片识别模型在定制过程中存在新品泄露风险使用Amazon SageMaker构建ML平台，实现门店商品陈列ML识别 新品数据保密 单张识别成本节省10倍海外用户落地中国市场：某时尚品牌搭建私域数据平台使用Amazon S3、Amazon EMR和Amazon Redshift构建智能湖仓 所建CDP成为数字营销部门的重要资产，每天产生的业务价值进入考核体系中国品牌出海走向世界：某服装品牌，广告商缺乏相关专业技术人员搭建大数据平台和大数据分析体系围绕Amazon Redshift构建智能湖仓架构，采用数据分析相关组件及服务，使用Amazon Personalize实现加购推荐场景 降低了数据存储、管理及运维成本 整体营收提高超过4%在电商活动及产品促销等高峰时期，对计算资源和数据接口请求的需求骤增，数据处理速度较慢使用 Amazon Lambda和 Amazon EKS应对高峰期请求对数据处理做异步优化，将数据抓取和数据解析分成两个微服务 高并发场景下实现性能拓展、提升稳定性 数据抓取和处理速度提高一倍以上亚马逊云科技智能湖仓架构以智能湖仓和个性化推荐为特色，提供成熟的基础服务工具集合，其丰富的产品体系已经全部在中国地区开放。优势及案例与全球和中国超过1,000家零售商及生态伙伴合作，根据其发展方向挑选需要的工具（AI/ML、IoT、微服务、数据湖），为具体场景专门构建融合多数据源的数据分析，减少数据抽取移动，以提高性能和效率，降低成本托管集群平台关系型数据库引擎无服务器NoSQL数据库机器学习数据仓库分布式搜索分析引擎ETL服务数据湖创建管理工具22 IDC|耐用消费品在制造环节尝试应用的典型案例：大自然家居成立时间：1995年年营收额：39亿元（2020年）主营品类：耐用消费品-地板应用部门：技术制造部-制造中心应用场景：原料质检信息化总投入：每年数千万元其它：2011年港股上市，2021年退市时间线2020年立项考察供应商2020年底与滴普科技合作进行项目POC2021年4月与滴普科技一期合作“木板检测数据平台”项目调试运行2022年4月一期项目已落地2个工厂，与滴普科技启动二期合作，推进产供销协同应用效果转变了生产环节依赖员工经验的粗放制造方式，减少资金占用提升了板材入库的质量检测准确度，将产品数量、规格、质量等级等数据录入仓库管理系统（WMS），大大提升库存可见度，对生产的帮助很大，例如可以快速满足客户对颜色等方面需求地板行业较传统，该应用的突破难度大，具有颠覆性目标：存货相比2021年底下降20%，盘活资金20%受疫情影响房地产行业受到冲击地板市场需求骤降库存大量积压实木材料难以统一规格，板材挑选难度大。疫情下国际供应链处于半滞留状态，海运木材周期23个月，质量问题退货难23个月效果：上线后准确度提升至95%，而过去人工检测准确度仅有5060%95%注：人工检测人员需求数量减少80%23、IDC、|云徙科技专注消费者数字体验，以客户业务增长为出发点打造解决方案注重帮助企业在大消费领域数字化转型中选择切入点，合作方式主要有：1.专注行业，与咨询顾问共创方案2.长期合作，从第一个切入点（项目）开始，由消费行业团队提供服务3.有效产出，帮助客户梳理业务，以业务目标为导向选择产品工具当前正在探索以业务模式变革产生的价值来评估项目，即不以技术、产品为出发点，而是以中层管理者关心的业务业绩为项目出发点，倒推方案市场聚焦策略概况：方案中产品占比达到30%以上，标准化程度正在提升，重点关注四个细分解决方案。以PaaS本地部署为主，支持云上部署。优势：除了数字化营销方案/产品，拥有一个中台构建整体方案（不需要多个软件厂商集成拓展）。解决方案行业方案四个细分解决方案面向订单为核心的流转过程，解决全渠道订单流转处理，包括链路库存全局化、财务结算解决品牌商对不同批次经销商、代理商，交易链路的协同关系提供由会员管理、营销自动化、营销分析组成的解决方案面向零售终端门店，包括流量管理、用户管理、交易管理、员工驱动、店务管理24 IDC|其他值得关注的零售行业大数据分析技术提供商中科闻歌滴普科技阿里云产品/方案优势新零售行业解决方案：基于业务中台和数据中台的双中台驱动层，重构了前端业务、全域营销和数据智能等多个业务应用场景，为客户提供全渠道销售、全域会员管理等多个行业解决方案。在阿里内部电商场景积累多年实践经验，技术领先，产品线覆盖较全面，可结合企业的上云规划实现高效协同。在零售行业建立了丰富的合作生态，已有大量客户案例，品牌影响力大、提及率高，容易找到细分领域实践作参考。底层平台：云原生数据智能平台FastData采用存算分离架构，提供实时性秒级数据处理与分析能力。应用层产品：智能营销平台（DM）、全渠道交易平台（DC）、数据运营分析平台（DO）等。重视服务。构建以数据为核心的业务价值创新咨询DIC，成立以产品单位组成的组织BMT（Business Management Team），摆脱以销售为主的服务模式，契合客户需求。底层平台：天湖大数据智算平台具有数据中台、AI中台和知识图谱三大功能，形成“数据”、“知识”相结合的数据管理、分析模式，实现高价值专业知识推理。在运营决策领域，面向企业生产、物流、定价、调度、排期等运营问题提供智能决策支撑。技术研发实力强。聚焦DI+AI+OR（数据智能+人工智能+运筹学）智能核心引擎研发，在网络大数据分析、社会计算、复杂网络和博弈决策等方向积累了丰富经验。25 IDC|目录15234应用大数据分析的主要优势研究范围与核心观点最佳实践给技术买家的建议行业正在面临的挑战26 IDC|给技术买家的建议1.根据企业的发展阶段、战略方向、可投入资源及当前信息化水平，参考同行业实践，设计规划企业总体应用大数据分析的阶段性目标和范围。除IT信息化部门外，也要与组织、业务调整协同起来，将大数据分析融入业务流程和日常决策。2.重视前期调研，梳理业务和数据，关注企业中层管理者的需求反馈。在传统数据分析应用的基础上，总结业务已经积累的经验和问题，以及企业现有人员掌握相关技能的情况。考虑引入有技术与行业背景的相关人才或外部咨询团队帮助梳理并制定规划。3.业务方面，评估业务中需要解决的具体问题、应用场景成熟度和预期效果，例如业内是否已有成熟方案，项目执行过程中可能遇到的挑战，项目上线后是否需要持续升级，可获得哪些技术供应商、行业解决方案生态的支持等。4.数据方面，评估企业内部系统数据的标准化、一致性程度，划定业务需要的范围，先治理再分析；谨慎使用网络爬虫工具获取外部数据，预防关键业务数据泄露；了解可用的外部数据服务类型，如数据采集、标注、治理等。5.大数据技术方面，当前大数据领域正在快速发展过程中，主流的大数据组件很多，需要结合业务发展需求选择。例如：技术架构选型因素：1）如果业务发展变化快，需要架构灵活性；2）企业需要管理数据的类型、规模与增速；3）业务对数据处理的速度和实时性要求；4）历史数据调用范围和频率；5）架构对ML扩展的支持，未来几年是否需要AI能力支撑决策类等智能化应用应用价值转化：关注技术的成熟度、易用性，以及技术供应商是否有充足的服务团队帮助解决性能优化等后续运维问题数据安全合规：评估不同类型的业务和数据需要的安全等级，考虑与多个技术供应商合作来分散风险；在营销领域探索客户体验和数据隐私之间的平衡，尤其关注消费者隐私方面的品牌声誉风险海外业务需求：云服务商对海外大数据服务的支持