产品价值
缺少高效数据处理手段
数据采集、预处理等工作的周期较长，方法不够便捷，处理效率低下，无法快速挖掘整理出完善优质的数据属性供分析应用，需要提升开发及治理效率。
沉淀数据价值挖掘困难
大量的历史留存，沉淀的数据无法被有效识别、处理，挖掘其价值，沉淀数据难以变成数据“金矿”，又占用存储空间，浪费成本。
缺乏数据生命周期管理平台
内部数据的采集、传输、存储、应用、开放共享等全生命周期流程的各个环节的规划存在不合理现象；数据生命周期各个环节的梳理利用、价值挖掘效率低，无数据生命周期实体，过早进入沉淀期末。
数据质量管理措施延迟
数据冗余、数据缺值、数据冲突等数据质量问题不能被及时发现和有效解决。需要建立规范的数据治理流程和考核机制等途径加以完善，提供数据质量监控平台高频质量数据。
平台定义
基于大数据和人工智能技术打造的一站式数据整合能力平台和智能应用平台。集数据采集、融通、聚合、算法学习、管理、服务等功能于一体；并整合了新零售领域的常用数据资源、数据模型、标签体系与多种数据智能应用。
平台能力图谱
数据中台总体架构图
产品优势
实现业务与数据的闭环
支持多种格式的数据收集、存储、开发和计算方案，灵活满足企业各类业务场景创新。
一站式数据可视化加工
数据收集、离线和实时计算、调度配置、ID打通、标签计算等一站式数据可视化加工。
多维度实现数据资产管理
从数据模型规范、数据全景视图、数据指标体系、数据血缘追溯、数据质量监控等多维度实现数据资产管理
丰富的行业数据模型
丰富的新零售领域数据模型框架，包括数据资源、数仓模型、消费者标签体系、推荐、预测算法模型等
支持人、货、场的数据化运营、决策
支持企业内部多种异构应用系统、设备监控数据、日志数据、流数据等多类型系统和数据类型的集成，支撑人、货、场的数据化运营、智能决策的数据应用
低门槛高效的大数据开发平台
无需掌握大数据特有的技能，即可快速上手进行数据开发，降低开发门槛，满足更多资源参与到数据中台的应用与数据开发管理工作中
核心价值
实现企业全域数据汇集
实现全域数据汇聚，并在此基础上通过可视化的开发平台，把全域数据汇聚管理更完整和更有依据。通过数据开发平台，提供高效的数据开发通道。 建立了通过数据穿透业务，通过数据描述业务，通过数据评估业务的基础。
提升企业数据治理水平
数据中台汇聚全域数据，可以从多角度、跨业务、长时间轴等不同的维度去探查数据质量，提供数据质量报告，实现企业级数据治理流程的闭环，提高数据变现能力。
业务数据应用系统开发效率提升
拥有更加准确、全面的高质量的数据，在企业内部的数据分析、统计查询应用的开发变得非常简单、快捷。如产品BOM的查询，可以支持现场运维人员根据故障信息，快速定位问题部件、零件件号，通过数据应用快速提交发货单给核心运维仓库，或提出采购申请至采购平台，提高客户满意度，在客户服务端，体现出数据中台的业务价值。
降低数据平台使用门槛
数据中台内置DHH大数据计算引擎，并可以支持集成第三方引擎，如CDH等。支持Hive SQL，Spark SQL，DDL，Python，Hbase等多种数据开发语言。
核心场景
全域数据融通，建设数据增值生态体
整合企业营销、交易、服务、库存、物流等一方数据，结合数据，以全局全景视角，滋养各业务板块，全域拉通，并进行交叉业态赋能，形成培育业务创新的土壤。
基于消费者360画像的精准营销
建设消费者生命周期的标签体系，绘制会员健康模型，精冷预测顾客购买时间，有效提升活动ROI；融合精准广告策略投放，促进公域转私域有效转化。
商品选品组货，提升销售转化
基于人-货关系匹配辅助门店选品铺货，有效提升商品动销；通过关联分析和个性化推荐，支持品牌商品促销组合、商品优惠组搭售策略，提升客户体验及销售转化。
智能配补调，构建供应链物流能力
结合库存预测补货周期与补货量，指导供应链执行，保障端渠道商品销量运转，并构建人财物多维度供应链物流能力指标体系，提高执行效率、降低供应成本。
经营分析
财务分析
运营分析
销售分析
成本分析
市场分析
销售预测
产品预测
区域预测
型号预测
销量预测
金额预测
客户画像
客户分类
客户评级
交据金额
交易频率
产品服务
竞品分析
竞品数据
对比分析
差异分析
措施建议
成本评估
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