2020年中國乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺研究報告課件

1、2020年中國乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺研究報告China Dairy Industry Data Mid-Office Solutions Report 2020第1頁，共45頁。2研究背景研究目的前言中國乳制品行業(yè)規(guī)模超三千億元，自20世紀90年代起，經(jīng)歷蓄力、爆發(fā)、冷卻調(diào)整、高端國產(chǎn)化四大階段，目前中國乳制品行業(yè)面臨增長、升級、多樣化的新時代痛點，其背后體現(xiàn)了全行業(yè)對精細化運營、全域優(yōu)化、快速響應的需求，傳統(tǒng)的數(shù)字化解決方案已經(jīng)無法滿足行業(yè)需求，數(shù)據(jù)中臺能有效助力中國乳制品行業(yè)全域+敏捷數(shù)字化發(fā)展。第一，對中國乳制品行業(yè)的發(fā)展階段、新時代痛點進行分析，深入探究中國乳制品行業(yè)轉(zhuǎn)型方向；第二，對中國

2、乳制品行業(yè)各個環(huán)節(jié)的數(shù)字化現(xiàn)狀進行分析，揭示乳制品行業(yè)數(shù)字化進程和發(fā)展方向；第三，闡釋數(shù)據(jù)中臺對中國乳制品行業(yè)現(xiàn)階段的適用性，同時分析數(shù)據(jù)中臺的方法論、架構和價值點，結(jié)合具體案例，揭示數(shù)據(jù)中臺對乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深刻意義。為達到研究目的，本次研究主要使用2種研究方法：第一，智庫基于自身對行業(yè)長期觀察獲得的行業(yè)知識，通過桌面研究（DeskResearch）的方式，對中國乳制品多家上市公司全流程、多環(huán)節(jié)數(shù)字化進程做深度分析與總結(jié)，形成本報告的基礎觀點；第二，智庫通過對數(shù)據(jù)中臺廠商多位專家進行深度訪談（ExpertsIDI），充分聽取行業(yè)專家見解，形成客觀、有深度的研究觀點。研究方法前言第2頁，

3、共45頁。3通過本次研究，智庫主要得出了以下5個結(jié)論：中國乳制品行業(yè)規(guī)模超三千億元，自20世紀90年代起，經(jīng)歷蓄力、爆發(fā)、冷卻調(diào)整階段，目前積極向高端健康，國產(chǎn)占比提升方向發(fā)展，但渠道、品牌、產(chǎn)品的多元化加劇了乳制品市場競爭，暴露了中國乳制品行業(yè)增長、升級、多樣化等新時代痛點，進一步體現(xiàn)了全行業(yè)對精細化運營、全域優(yōu)化、快速響應的改進需求。中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)走過三個階段，行業(yè)效率提升是持續(xù)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的動力。其中牧場及奶源采集環(huán)節(jié)，大型牧場奶源自動化、數(shù)字化管理改造較早，普及程度較高；生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，單點自動化已基本實現(xiàn)，部分環(huán)節(jié)數(shù)字化程度較高，但全流程數(shù)字工廠仍然處在早期；渠道供

4、應環(huán)節(jié)，分銷模式仍占主體，經(jīng)銷體系數(shù)字化仍在早期；直銷渠道數(shù)字化程度較高，但孤島現(xiàn)象嚴重；消費者連接環(huán)節(jié)，仍然依賴于線下渠道，數(shù)字化使用效率不高，數(shù)據(jù)分散、模糊、不可控?；趩吸c的數(shù)字化已無法滿足行業(yè)的需求，中國乳制品行業(yè)需要進入以全域敏捷為特征的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新階段。數(shù)據(jù)中臺價值能有效助力乳制品行業(yè)全域+敏捷數(shù)字化發(fā)展。數(shù)據(jù)中臺的構建基于新的技術、理念和方法論，可解決傳統(tǒng)數(shù)倉的系統(tǒng)建設問題，有效適應新變化，是企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)邁向數(shù)據(jù)智能的重要演進之路。智庫將數(shù)據(jù)中臺定義為：企業(yè)內(nèi)支持高效構建全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)、敏捷賦能多類業(yè)務、智能服務全流程人員的數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)。乳制品數(shù)據(jù)中臺目前主要聚焦消費者連接環(huán)節(jié)

5、，逐步產(chǎn)業(yè)鏈中上游環(huán)節(jié)滲透。數(shù)據(jù)中臺目前已助力部分乳制品品牌進入消費者連接的新階段，實現(xiàn)全域數(shù)據(jù)回傳、敏捷支持、用戶畫像、精準運營等，使用效果顯著。主要研究發(fā)現(xiàn)主要研究發(fā)現(xiàn)第3頁，共45頁。4In the study, we mainly reached the following conclusions:China dairy market has witnessed a steady growth since the beginning of 1990s, and with the 2008 Melamine scandal, the marketexperienced a short p

6、eriod of turbulence and went through a restructuring process. The market gradually shifted from scale growth to quality upgrading, together with more high-end brands and a growing proportion of domestic products. With a market size over 300 billion RMB, however, the intense competition in channels,

7、brands and products reflects pinpoints and needs in refined operations, optimization and quick response.China dairy industry has gone through three stages of digital transformation, and efficiency will be the driving force in the future. In the milk collection process, automation and digitalization

8、have been earlier adopted by large dairy farms. In manufacturing process, only part of it has been automated and highly digitized, digital transformation is still in the early stage. Most dairy companies take distribution sales as the primary channel while direct sales as a supplement. The distribut

9、ion system is still in the early stage of digitalization, while direct sales is relatively mature but with serious isolation between channels.On the consumer side, offline channels are less efficient in digital management, thus data is isolated, fuzzy and hard to control.China dairy industry is urge

10、d to go further in digital transformation, that is, a new stage of universal and agile digitalization.Data Mid-Office Solutions perfectly fulfils the need of universal and agile digitalization. It can avoid repeated system constructionsa problem raised by traditional Data Warehouseand thus will be t

11、he lighthouse to the advancement of Smart Data System. We define Data Mid-Office Solutions as an advanced Data System which can help build up universal data asset, enable multiple types of business and provide smart services to people throughout the whole supply chain.At present, Dairy Data Mid-Offi

12、ce Solutions mainly focuses on the consumer side, and gradually penetrates to the supply chain management. It has been adopted by several dairy companies, providing data retrieve service, agile support, detailed portraitand accurate operations.Key Insights主要研究發(fā)現(xiàn)第4頁，共45頁。目錄CONTENTS數(shù)據(jù)中臺賦能中國乳制品行業(yè)The De

13、velopment of Data Mid-Office Solutions in China Dairy Industry乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺廠商阿里云數(shù)據(jù)中臺Case of Data Mid-Office Solutions in China Dairy IndustryAlicloudData Mid-Office中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢Digital Transformation Trend in China Dairy Industry1.2.3.第5頁，共45頁。Digital Transformation Trend in China Dairy IndustryPart1.中

14、國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢6第6頁，共45頁。1.1 中國乳制品行業(yè)發(fā)展情況The Background of China Dairy Industry7Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.1 中國乳制品行業(yè)發(fā)展情況第7頁，共45頁。中國乳制品行業(yè)規(guī)模超三千億元，液態(tài)奶種類眾多，占據(jù)中國90%以上的乳制品主流市場中國市場擁有最豐富的乳制品品類：乳制品是指使用牛乳或羊乳及其加工制品為主要原料加工制作的產(chǎn)品，主要包括液態(tài)奶、奶粉、煉乳、干酪和其他乳制品。目前我國單液態(tài)奶就出現(xiàn)13個細分品類，跨界產(chǎn)品層出不窮，使我國企業(yè)在乳品創(chuàng)新、場景拓展、功能加持等方面，擁有更多可延展的機會。乳制品行業(yè)市

15、場規(guī)模龐大，液態(tài)奶占絕對主流：2018年乳制品市場規(guī)模達到3590.41億元，總銷量3099萬噸，同比增長1.0%。液態(tài)奶占比穩(wěn)定在90%以上。8智庫：乳制品行業(yè)分類數(shù)據(jù)來源：Euromonitor、MPI、Wind、中信建投證券、中國奶業(yè)年鑒；智庫整理乳制品液態(tài)奶常溫奶常溫白奶常溫酸奶常溫含乳飲料低溫奶鮮奶低溫酸奶奶粉全脂奶粉脫脂奶粉植物基嬰幼兒奶粉其他奶酪冰淇淋智庫：2018年中國乳制品細分市場零售額（單位：億元人民幣）Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.1 中國乳制品行業(yè)發(fā)展情況1,3701,220580525551520植物基等酸奶白奶含乳飲料奶酪黃油其他30,00015,00

16、025,00005,00010,00020,00035,00040,0002013年2011年2000年2012年2001年2002年2003年2004年2005年2006年奶粉2007年2008年2017年2016年2009年2010年2015年2014年2018年2019年液態(tài)奶智庫：中國乳制品銷量構成（單位：千噸）第8頁，共45頁。Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢中國乳制品行業(yè)自起步經(jīng)歷蓄力、爆發(fā)、冷卻階段，目前積極1.1 中國乳制品行業(yè)發(fā)展情況向高端健康、國產(chǎn)占比提升方向發(fā)展9中國乳制品行業(yè)發(fā)展分為四個階段，目前乳制品目前積極向高端健康、國產(chǎn)占比提升方向發(fā)展：早期我國液態(tài)奶受保

17、質(zhì)期限制，國產(chǎn)奶粉蓬勃發(fā)展，1997年引入UHT滅菌技術及利樂無菌包裝技術，常溫奶對巴氏奶替代形成；2003年起常溫奶快速普及，伊利蒙牛龍頭地位顯現(xiàn)；2008年“三聚氰胺”事件曝光導致國產(chǎn)奶粉進入冰點，行業(yè)進入調(diào)整期，液態(tài)奶品類快速擴張，進口奶粉壟斷國內(nèi)市場，產(chǎn)業(yè)鏈加速向上游整合；2015年起進入國產(chǎn)及高端產(chǎn)品突圍期，主要表現(xiàn)為乳制品向高端、健康發(fā)展，國產(chǎn)占比提升。數(shù)據(jù)來源：乳制品專家訪談、東興證券、國泰君安證券、光大證券、伊利官網(wǎng)、蒙牛官網(wǎng)；智庫整理080160240320智庫：中國乳制品總產(chǎn)量（單位：千噸）冷鏈物流等技術，規(guī)模化牧場普及低溫鮮奶、酸奶快速發(fā)展國產(chǎn)嬰配奶粉回暖1987-200

18、3：蓄力起步期2003-2008：爆發(fā)期2008-2015：冷卻調(diào)整期2015至今：高端、國產(chǎn)突圍期殺菌技術成熟，常溫奶保質(zhì)期大幅增加至6-9個月伊利、蒙牛迅速完成全國渠道布局，確立龍頭地位2008年“三聚氰胺”事件曝光，國產(chǎn)奶粉進入冰點20世紀90年代：生產(chǎn)殺菌方式簡陋：采用巴氏殺菌，保質(zhì)期短、運輸、銷售距離有限供給量少：奶源主要是奶農(nóng)自家散養(yǎng)牧場液態(tài)奶市場：以產(chǎn)定銷，供不應求奶粉保質(zhì)期長、運輸方便發(fā)展較快1997年引進超高溫瞬時滅菌技術和利樂包裝伊利：1993年改組完成；1997年引入利樂生產(chǎn)線蒙牛：1999年成立，并引入利樂生產(chǎn)線國產(chǎn)奶粉市占率降至30%，進口奶粉占據(jù)主要市場上游奶牛養(yǎng)殖

19、散戶難以為繼，規(guī)?；B(yǎng)殖普及，中游乳企爭奪上游奶源加劇液態(tài)奶產(chǎn)品從常溫白奶擴展到風味白奶、含乳飲料、低溫酸奶等第9頁，共45頁。消費者對乳制品需求量仍在增加，但渠道、品牌、產(chǎn)品的多元化使得乳制品市場競爭加劇消費者對乳制品需求量仍在增加：2018年國內(nèi)常見乳制品的人均消費量已達到14.8kg/人，相比2004年提升了201%，并持續(xù)增加，其中人均對酸奶的需求量提升較快。乳制品渠道也逐漸多元化：電商、低溫便利店等新興渠道不斷擠占傳統(tǒng)商超、雜貨店份額，多渠道共存趨勢明顯。新興乳制品品牌不斷加入市場：2013年開始，中國開始進入國產(chǎn)復蘇階段，國內(nèi)乳制品品牌數(shù)復合增長率高達23.86%。10數(shù)據(jù)來源：E

20、uromonitor、光大證券、國元證券、MPI、Mintel GNPD Limited (2018)；智庫整理Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.1 中國乳制品行業(yè)發(fā)展情況智庫：部分乳制品國內(nèi)人均消費量趨勢（單位：kg/人）5.31.76.91550102007年14.82006年2008年2005年2010年2011年2012年2014年2015年10.87.88.72017年2018年2013年2004年2009年12.510.04.95.86.87.68.29.411.713.414.12016年+201.0%低溫豆飲酸奶低溫奶常溫奶智庫：國內(nèi)乳制品各渠道零售額占比50.4%9

21、.2%11.0%12.4%13.8%38.1%44.1%33.2%28.9%26.5%25.1%23.7%9.7%39.7%39.8%41.0%40.9%40.9%40.8%12.5%16.5%17.3%17.8%17.7%17.4%2005年2015年0.0%1.0%7.0%2010年2016年2017年2018年2019年低溫便利店大賣場大型超市雜貨店網(wǎng)購40020007001005003006005722008年2009年2010年2011年2132012年2013年2462014年2015年2018年2016年2017年36944624624221837740262123.86%低溫酸

22、奶鮮奶常溫奶奶粉智庫：部分乳制品新建立品牌數(shù)第10頁，共45頁。中國乳制品行業(yè)新時代痛點：增長、升級、多樣化，背后是精細化運營、全域優(yōu)化、快速響應的產(chǎn)業(yè)需求乳制品行業(yè)總體銷售額增長乏力，處在存量競爭階段11數(shù)據(jù)來源：中國奶業(yè)年鑒、公司公告、光大證券、天風證券、Wind；智庫整理Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.1 中國乳制品行業(yè)發(fā)展情況0.40.30.00.20.12004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年白酒與葡萄酒啤酒軟飲料乳制品智庫：中國飲料市場凈利率8621,0411,

23、3101,4311,6231,9402,3152,5022,8323,2983,3293,5043,5903,3998,00002,0006,0004,00037.9%8.1%2005年2017年20.8%19.5%2006年5.3%25.8%2007年9.3%2008年2010年13.4%2009年19.3%2011年2012年13.2%2013年2014年16.5%2015年0.9%2016年2.5%-5.3%2018年增長率銷售總額智庫：中國乳制品市場銷售總額及增長率（單位：億美元）乳制品行業(yè)總體利潤較低，行業(yè)不斷尋找新利潤點渠道、品牌、產(chǎn)品的多樣化使得乳制品市場競爭加劇渠道和觸點多樣化

24、品牌多樣化產(chǎn)品多樣化消費者多樣化精細化運營有利于提升企業(yè)競爭力全域優(yōu)化、品類升級都是新的突破口快速響應的支持平臺是基礎第11頁，共45頁。技術是變革乳制品行業(yè)利器，數(shù)字化提供未來想象力技術突破推進乳制品行業(yè)快速發(fā)展，殺菌技術、冷鏈技術曾大力推動常溫奶和低溫奶的普及：2000年左右中國引入UHT殺菌技術，常溫奶市場迅速放量；2008年后，隨著中國冷鏈物流的發(fā)展，低溫酸奶的占比開始大幅提升；乳制品未來技術變革想象力在數(shù)字化。12數(shù)據(jù)來源：CNKI、國泰君安證券、東興證券、Euromonitor、中國物流與采購聯(lián)合會、中國倉儲與配送協(xié)會；智庫整理Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.1 中國乳

25、制品行業(yè)發(fā)展情況5001501002002006年2017年2009年2016年2005年2005年2007年2008年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2018年32.12%智庫：殺菌保鮮技術對比保鮮技術加工/滅菌方式運輸方式保質(zhì)期營養(yǎng)品質(zhì)原始保鮮較少或無加工方式，會殘留一定量的乳酸菌、酵母菌和霉菌玻璃瓶運輸，且需要冷鏈較短，24-36小時完全保留，但對光線、空氣、水分等阻隔能力較差，易變質(zhì)巴氏殺菌將牛奶置于72-85條件下滅菌15秒，殺滅有害微生物（如病原體、非病原體、芽孢等）但不能完全破壞其毒素冷鏈運輸較短，7-15天大部分營養(yǎng)保留，不含病原菌，安全有包裝，風味

26、和生鮮乳接近UHT將牛奶置于135-140條件下滅菌2-4秒，微生物完全滅活常溫運輸較長，可保存6-9個月蛋白質(zhì)和鈣等主要營養(yǎng)成分保持，維生素等熱敏感物質(zhì)被破壞，牛奶特有風味發(fā)生變化智庫：中國常溫奶市場規(guī)模（單位：億美元）2000年左右中國突破UHT殺菌技術，常溫奶市場迅速放量7,6088,3459,5624.095.527.609.3411.5014.005,000020,00010,00015,0002015年14,7002017年*10,7002012年2013年2014年12,0082016年13,5322018年公路冷鏈運輸車（萬輛）冷庫容量（萬立方米）智庫：中國冷鏈供應鏈現(xiàn)狀智庫：

27、中國液態(tài)奶市場構成14.0%2006年2005年86.0%2007年2010年2008年2009年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年36.0%64.0%2019年2008年后，中國冷鏈物流發(fā)展低溫酸奶白奶、風味乳飲料迅速，推進了低溫酸奶的發(fā)展*注：公路冷鏈運輸車數(shù)據(jù)公開可查至2017年第12頁，共45頁。1.2 中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢Digital Transformation Trend in China Dairy Industry13Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.2 中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢第13頁，共45頁。中國乳制

28、品行業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀：已經(jīng)歷三個階段，行業(yè)效率提升是持續(xù)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的動力中國乳制品行業(yè)數(shù)字化已經(jīng)歷三個階段，龍頭企業(yè)完成大部分單點環(huán)節(jié)的數(shù)字化，中小公司較滯后。隨著數(shù)字化提升，乳制品行業(yè)人效大幅提升，2012年相較于2018年提升了63.6%，未來對效率的追求將進一步推進行業(yè)數(shù)字化進程。14數(shù)據(jù)來源：公開信息、公司公告、Wind、12家上市公司數(shù)據(jù)；智庫整理Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.2 中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢8891991021101261440501501002012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年提升了+63.6%智庫：中國乳制品行

29、業(yè)典型企業(yè)數(shù)字化進程2003年伊利建立奶粉數(shù)字追溯系統(tǒng)2008年伊利開始部署ERP2012年伊利實現(xiàn)自動化加工、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)2013年之前蒙牛已搭建數(shù)字碼追溯系統(tǒng)2015年伊利部署CRM、APS3、二維碼、GPS、電子采購平臺、電子訂單2014年，蒙牛搭建ERP、CRM，實現(xiàn)了產(chǎn)供銷一體化、財務業(yè)務一體化以及產(chǎn)品質(zhì)量信息化2017年伊利開始部署MES系統(tǒng)2018年蒙牛開始部署MES系統(tǒng)2018年蒙牛開始部署消費者大數(shù)據(jù)系統(tǒng)智庫：乳制品行業(yè)人效（單位：萬元/人/年）第一階段：2010年之前主要部署數(shù)字追溯系統(tǒng)第二階段：2010年2016年主要部署ERP1、CRM2、供應鏈系統(tǒng)第三階段：2017年

30、至今主要部署消費者數(shù)據(jù)系統(tǒng)、MES4等*注：數(shù)據(jù)來源于12家乳制品上市公司，該公司符合上市時間超過三年、核心業(yè)務是常見乳制品等條件下一階段：持續(xù)數(shù)字化第14頁，共45頁。中國乳制品行業(yè)邁入全域+敏捷數(shù)字化發(fā)展階段15數(shù)據(jù)來源：智庫整理Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.2 中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢中國乳制品數(shù)字化進程基本完成重要環(huán)節(jié)（如質(zhì)量安全、供應鏈管理）的信息化，但各個系統(tǒng)的數(shù)字化程度不一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)孤島化，與消費者的連接較弱；同時中國乳制品進入了尋找新增長、等待升級、適應多樣化的新階段?；趩吸c的數(shù)字化已無法滿足行業(yè)的需求，全流程、可快速響應的數(shù)字化改造將成為中國乳制品新的數(shù)字

31、化解決方案。牧場及奶源采集環(huán)節(jié)：大型牧場奶源自動化、數(shù)字牧場奶源化管理改造較早，普及程度較高。生產(chǎn)制造供應鏈消費者洞察生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)：單點自動化已基本實現(xiàn)，部分環(huán)節(jié)數(shù)字化程度較高，但全流程數(shù)字工廠仍然處在早期。渠道供應環(huán)節(jié)：分銷模式仍占主體，但經(jīng)銷體系數(shù)字化仍在早期；直銷渠道數(shù)字化程度較高，但各渠道孤島現(xiàn)象嚴重。消費者連接環(huán)節(jié)：仍然依賴于線下渠道，數(shù)字化使用效率不高，數(shù)據(jù)分散、模糊、不可控。中國乳制品數(shù)字化進程中國乳制品行業(yè)現(xiàn)階段痛點全域敏捷的數(shù)字化改造乳制品行業(yè)總體銷售額增長乏力，處在存量競爭階段：2015年后中國乳制品行業(yè)規(guī)模進入個位數(shù)增長階段，2018年甚至為負增長。精細化運營有利于提升企

32、業(yè)競爭力。乳制品行業(yè)總體利潤較低，行業(yè)不斷尋找新利潤點：乳制品總體平均利潤遠低于白酒、軟飲，同時近年來有下行趨勢。全域優(yōu)化、品類升級都是新的突破口。渠道、品牌、產(chǎn)品的多樣化使得乳制品市場競爭加?。罕澈笫窍M者多樣化的展現(xiàn)。產(chǎn)品快速迭代、服務快速響應需求強烈。增長升級多樣化第15頁，共45頁。牧場及奶源采集環(huán)節(jié)：大型牧場奶源自動化、數(shù)字化管理改造較早，普及程度較高16數(shù)據(jù)來源：中國奶業(yè)統(tǒng)計資料、PwC、蒙牛可持續(xù)發(fā)展報告；智庫整理Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.2 中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢智庫：乳制品奶源數(shù)字化流程通過數(shù)字化檢測手段監(jiān)控奶源質(zhì)量，使其滿足國家標準的理化、微生物等5

33、9項原奶檢測指標。目前基本采用全自動機器人擠奶機，實現(xiàn)全自動擠奶，同時還包含奶頭消毒、原奶篩選等。牧場主要包含奶牛管理、庫存管理、營養(yǎng)飼喂、牧場設備、發(fā)情監(jiān)測等各個層面。養(yǎng)殖階段采集階段檢測階段奶源數(shù)字706898化7.07.08.07.08.010.010.011.016.001,0002,5005001,5002,0001,0162009年2010年2015年2018年*1,0162011年2012年1,3632013年2016年1,4262014年1,4781,479牧場平均奶牛規(guī)模（頭數(shù)）大于1000頭牧場數(shù)量（戶）智庫：中國牧場奶牛規(guī)模和數(shù)量10005015051.0%95.0%20

34、08年2015年99.0%2020年（預計）智庫：中國機械化擠奶率蒙牛數(shù)字奶源案例：按需產(chǎn)奶、按需調(diào)配牧場數(shù)字化是蒙牛數(shù)字化改造進程的第一站；蒙牛數(shù)字奶源包括牧場端的繁育管理、健康管理、產(chǎn)奶管理、飼喂管理、品質(zhì)管制、獸藥管理；蒙牛實現(xiàn)了與當前管理系統(tǒng)的互聯(lián)、業(yè)務的縱向集成，實現(xiàn)牧場設備數(shù)據(jù)自動采集、工作任務自動提醒、風險管理自動預警、奶量自動預測。中國牧場的集中度正在迅速提升，2018年平均奶牛規(guī)模相比2016年提升了45.5%，牧場規(guī)模的提升有利于機械化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前奶源自動化程度已經(jīng)較高，機械化擠奶率接近100%，大型牧場已經(jīng)實現(xiàn)數(shù)字化管理。*注：牧場數(shù)量來自中國奶業(yè)統(tǒng)計資料，公開可查

35、至2016年第16頁，共45頁。生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)：單點自動化已基本實現(xiàn)，部分環(huán)節(jié)數(shù)字化程度較高，但全流程數(shù)字工廠仍然處在早期建設階段17數(shù)據(jù)來源：食品飲料專家訪談、蒙?？沙掷m(xù)發(fā)展報告；智庫整理Part1.中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢1.2 中國乳制品行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢智庫：中國乳制品生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)及數(shù)字化水平蒙牛智能制造案例：提效、降本2018年蒙牛重點改造了高科和金華2個乳制品工廠；完成了MES（生產(chǎn)管理）、品質(zhì)管制、設備管理、成本管理、數(shù)據(jù)采集五大模塊的初步建設；實現(xiàn)了ERP、LIMS、WMS系統(tǒng)的互通；為蒙牛集團智能制造項目實現(xiàn)生產(chǎn)效率提升20%、運營成本下降20%、產(chǎn)品不良品率下降20%、能

36、源利用率提升10%、商品研發(fā)周期縮短30%；產(chǎn)品一鍵追溯時間由120分鐘縮短至30秒。收奶（奶站）奶加工（生產(chǎn)廠房）包裝（生產(chǎn)廠房）收奶儲存原料鮮奶檢驗凈乳儲存標準化均質(zhì)超高溫UHT滅菌無菌灌裝裝箱保溫實驗入庫出廠ERP核心部分普及率較高90%LIMS5普及率較高MES普及率10ZB+566.7%人產(chǎn)生數(shù)據(jù)量機器產(chǎn)生數(shù)據(jù)量05010056.7%業(yè)務管理層88.6%領導層81.7%業(yè)務執(zhí)行層35.1%IT層國內(nèi)企業(yè)各部門層級對數(shù)據(jù)分析的需求數(shù)據(jù)量將持續(xù)爆發(fā)，傳統(tǒng)數(shù)倉的開發(fā)模式、運行模式不再適應更多數(shù)據(jù)量的支持系統(tǒng)傳統(tǒng)數(shù)倉ETL過程基本依靠人工，且一旦開發(fā)完成，數(shù)據(jù)承載和儲存能力的提升將會耗費很長

37、的時間，花費更多的成本業(yè)務敏捷觸點敏捷流程敏捷數(shù)據(jù)的決策分析者向基層擴展傳統(tǒng)支持決策系統(tǒng)不能匹配更多數(shù)據(jù)使用者的需求觸點的增多、業(yè)務靈活性增加對數(shù)據(jù)的彈性能力要求增加，數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)需要適應敏捷的業(yè)務模式原本各自獨立的數(shù)據(jù)支持系統(tǒng)無法支持復雜業(yè)務之間的聯(lián)動傳統(tǒng)支持決策系統(tǒng)的使用者還是高層管理人員，沒有針對具體業(yè)務運營人員的使用渠道，難以適應未來精準化運營的需求傳統(tǒng)支持決策系統(tǒng)敏捷性不夠，無法適應快速變革的業(yè)務，場景、流程，轉(zhuǎn)換的效率較低，成本較高基于人工智能的IDSS13基于數(shù)據(jù)倉庫的IDSS其他部件的IDSS跨系統(tǒng)決策傳統(tǒng)支持決策系統(tǒng)各自是獨立的，如基于AI、數(shù)倉以及各部件的支持系統(tǒng)，隨著業(yè)務

38、復雜度上升，目前的架構無法滿足更多跨系統(tǒng)的決策需求第23頁，共45頁。數(shù)據(jù)中臺的構建基于新的技術、理念和方法論，本質(zhì)是一種新型數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)24數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)工匠俱樂部、數(shù)據(jù)中臺專家訪談；智庫整理Part2.數(shù)據(jù)中臺賦能中國乳制品行業(yè)2.1 數(shù)據(jù)中臺為全域敏捷數(shù)字化解決方案阿里巴巴在中國最先提出中臺概念，其認為“數(shù)據(jù)中臺是集方法論、組織和工具于一體的，“快”、“準”、“全”、“統(tǒng)”、“通”的智能大數(shù)據(jù)體系，它區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)好數(shù)據(jù)、聯(lián)商業(yè)和通組織”。綜合多方資料和訪談，智庫將數(shù)據(jù)中臺定義為：企業(yè)內(nèi)支持高效構建全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)、敏捷賦能多類業(yè)務、智能服務全流程人員的新型數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)

39、。中臺包含業(yè)務中臺和數(shù)據(jù)中臺兩個部分，業(yè)務中臺強調(diào)流程的可復用；數(shù)據(jù)中臺強調(diào)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可復用。兩者相輔相成、相互作用。序號定義定義出處1中臺就是“企業(yè)級能力復用平臺”白話中臺戰(zhàn)略2中臺通過集合整個集團的運營數(shù)據(jù)能力、產(chǎn)品技術能力，來對各前臺業(yè)務形成強力支撐大型集團性企業(yè)的中臺戰(zhàn)略3中臺是一種需求的方法論，一套能力接入標準，一套運作機制，集中配置、分布執(zhí)行的控制臺中臺如何助力標準化業(yè)務？4“中臺”是強調(diào)資源整合、能力沉淀的平臺體系，為“前臺”的業(yè)務開展提供底層的技術、數(shù)據(jù)等資源和能力的支持大中臺、小前臺5中臺是居于前臺和后臺之間，位于基礎架構和各產(chǎn)品線間的業(yè)務架構關于架構的思考-評6數(shù)據(jù)中臺是將

40、各個業(yè)務板塊多年來積累的數(shù)據(jù)，按業(yè)務特征進行橫向關聯(lián)和統(tǒng)一，按數(shù)據(jù)用途進行縱向分層，最終沉淀為公共的數(shù)據(jù)服務能力傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)中臺的建設與思考7數(shù)據(jù)中臺的實質(zhì)還是組件化、模塊化，是設計模式與業(yè)務端的應用袋鼠云：淺析數(shù)據(jù)中臺策略與建設實踐8數(shù)據(jù)中臺是集方法論、組織和工具于一體的，“快”、“準”、“全”、“統(tǒng)”、“通”的智能大數(shù)據(jù)體系阿里云數(shù)據(jù)中臺訪談智庫：市場上對數(shù)據(jù)中臺/中臺定義數(shù)據(jù)中臺是企業(yè)內(nèi)支持高效構建全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)、敏捷賦能多類業(yè)務、智能服務全流程人員的新型數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺是什么？中臺數(shù)據(jù)中臺業(yè)務中臺強調(diào)-企業(yè)級能力-可復用強調(diào)-業(yè)務流程-可復用強調(diào)-數(shù)據(jù)資產(chǎn)-可復用數(shù)據(jù)中臺和中臺、業(yè)務

41、中臺的關系？第24頁，共45頁。數(shù)據(jù)中臺可解決傳統(tǒng)以數(shù)倉為系統(tǒng)重復建設問題，有效適應新變化，是數(shù)字資產(chǎn)化時代決策支持系統(tǒng)的演進方向25數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)中臺專家訪談；智庫整理Part2.數(shù)據(jù)中臺賦能中國乳制品行業(yè)2.1 數(shù)據(jù)中臺為全域敏捷數(shù)字化解決方案決策分析者OLAP*數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)存儲提取、清洗、轉(zhuǎn)換（ETL14）業(yè)務數(shù)據(jù)庫高層管理人員中層管理人員基層操作人員數(shù)據(jù)倉庫決策支持高效構建全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)當業(yè)務量增加、數(shù)據(jù)連接點、流程發(fā)生改變時，無需“重復造輪子”，基于原子數(shù)據(jù)的自動化開發(fā)過程將幫助企業(yè)自動轉(zhuǎn)換面向新業(yè)務的數(shù)據(jù)基礎。自動建模自動管理數(shù)據(jù)存儲自動提取、清洗、轉(zhuǎn)換（自動ETL）業(yè)務數(shù)據(jù)庫高層管

42、理人員中層管理基層操作人員數(shù)據(jù)中臺智庫：決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理循環(huán)智庫：數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)處理循環(huán)智庫：數(shù)據(jù)中臺主要特點實時反饋集成其他數(shù)據(jù)服務敏捷賦能多類業(yè)務當業(yè)務邏輯發(fā)生改變時，除了底層的數(shù)據(jù)基礎需要快速改變，數(shù)據(jù)的分析方法、展現(xiàn)模式也需要快速改變，自動化BI過程將提升數(shù)據(jù)中臺的敏捷性。數(shù)據(jù)中臺通過自動化ETL、自動化BI等過程，在原有基礎上大幅度削減了系統(tǒng)搭建的成本，解決系統(tǒng)重復建設問題；同時可以較好的適應數(shù)據(jù)量激增、使用者范圍進一步擴大、數(shù)據(jù)支持的敏捷性和復用性增強的需求。智能服務全流程人員傳統(tǒng)數(shù)倉的建設方法論是按照公司管理的邏輯開發(fā)的，因為數(shù)據(jù)中臺具有自動ETL、自動BI等特點，每個層級的員

43、工都能快速制定適合自己的數(shù)據(jù)決策服務。第25頁，共45頁。數(shù)據(jù)中臺價值匹配全域、敏捷數(shù)字化發(fā)展方向，三維模型可決定數(shù)據(jù)中臺的適用程度26數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)中臺專家訪談；智庫整理Part2.數(shù)據(jù)中臺賦能中國乳制品行業(yè)2.1 數(shù)據(jù)中臺為全域敏捷數(shù)字化解決方案根據(jù)數(shù)據(jù)中臺的主要特性，其提供的自動化、全局性、靈活性對現(xiàn)階段需要進行全域、敏捷數(shù)字化改造的企業(yè)價值較高。經(jīng)過調(diào)研，智庫認為業(yè)務敏捷度高、復雜度高、規(guī)模大的企業(yè)與數(shù)據(jù)中臺的匹配度較高。智庫：數(shù)據(jù)中臺適合全域、敏捷數(shù)字化需求智庫：數(shù)據(jù)中臺適用模型全域是指公司全流程（從設計、采購、生產(chǎn)到銷售的全經(jīng)營鏈路）和全觸點（生產(chǎn)機器觸點、消費者觸點）。因此需要一

44、個擁有高效的接入方式、全面的支持性和強大的數(shù)據(jù)存儲、運算和處理能力的數(shù)字化系統(tǒng)。敏捷指的是公司引入新模式、新產(chǎn)品、新品牌、新渠道時，數(shù)字資產(chǎn)能快速、簡便的轉(zhuǎn)換，以適應“新”的發(fā)展。因此需要一個自動化程度較高的、可快速迭代的、學習成本較低的數(shù)字化系統(tǒng)。全域數(shù)字化敏捷數(shù)字化業(yè)務敏捷度主要指業(yè)務迭代的速度；業(yè)務敏捷度越高的企業(yè)，數(shù)據(jù)中臺的適用性越高企業(yè)復雜度主要指企業(yè)內(nèi)部結(jié)構、生產(chǎn)流程的復雜程度；企業(yè)復雜度越高，數(shù)據(jù)中臺適用性越高企業(yè)規(guī)模企業(yè)的客戶數(shù)、收入規(guī)模等也是決定數(shù)據(jù)中臺適用性的關鍵因素，規(guī)模越大，適用性越高數(shù)據(jù)中臺的支持更大數(shù)據(jù)量、更快、目標客戶域更高效、更簡單的形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)更智能、更

45、簡便、更廣泛的支持業(yè)務發(fā)展規(guī)劃階段設計階段采購階段物流階段數(shù)銷售階段據(jù)中臺制造階段數(shù)據(jù)中臺價值數(shù)字化發(fā)展方向第26頁，共45頁。2.2 數(shù)據(jù)中臺賦能乳制品行業(yè)全域+敏捷數(shù)字化Data Mid-Office Solutions fulfils the need of universal and agile digitalization in China Dairy Industry27Part2.數(shù)據(jù)中臺賦能中國乳制品行業(yè)2.2 數(shù)據(jù)中臺賦能乳制品行業(yè)全域+敏捷數(shù)字化第27頁，共45頁。乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺現(xiàn)狀：目前主要支持消費者連接環(huán)節(jié)，逐步向產(chǎn)業(yè)鏈上游滲透乳制品產(chǎn)業(yè)鏈具備一定數(shù)字化基礎，其中供

46、應鏈和消費者鏈接環(huán)節(jié)信息化系統(tǒng)部署較早、數(shù)字化程度較高。作為快消品，乳制品的營銷推廣、消費者洞察的需求相比其他環(huán)節(jié)更加強烈，因此數(shù)據(jù)中臺最先支持消費者連接環(huán)節(jié)，并逐步向產(chǎn)業(yè)鏈中上游滲透，已有部分案例正在利用數(shù)據(jù)中臺改造中游供應鏈環(huán)節(jié)。28數(shù)據(jù)來源：蒙?？沙掷m(xù)發(fā)展報告、數(shù)據(jù)中臺專家訪談、乳制品行業(yè)專家訪談；智庫整理Part2.數(shù)據(jù)中臺賦能中國乳制品行業(yè)2.2 數(shù)據(jù)中臺賦能乳制品行業(yè)全域+敏捷數(shù)字化質(zhì)量控制、能源管理、研發(fā)、制造流程單點自動化，部分流程數(shù)字化（如LIMS、質(zhì)量檢測、溯源等）快速行動、精準預測、科學運算、信息可視的智慧供應鏈體系，降低綜合成本，提升數(shù)據(jù)及信息處理速度通過對消費者數(shù)據(jù)分

47、析處理，更加快速、有效地指導精細化運營，驅(qū)動創(chuàng)新研發(fā)，不斷滿足消費者需求從牛犢出生到成長中的飼喂，防疫，到最后產(chǎn)奶形成了全套的數(shù)字化檢測流程奶源牧場生產(chǎn)制造供應鏈消費者連接智庫：乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺現(xiàn)狀和全景圖數(shù)據(jù)中臺目前大部分在消費者連接環(huán)節(jié)，逐步中上游滲透合作牧場自有牧場生產(chǎn)制造配送網(wǎng)點工廠倉儲經(jīng)銷商零售商消費者乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺重點改造領域第28頁，共45頁。數(shù)據(jù)中臺助力乳制品產(chǎn)業(yè)鏈進入消費者連接全新階段：全域數(shù)據(jù)回傳、敏捷支持、用戶精準運營數(shù)據(jù)中臺在消費者連接部分將銷售和營銷打通，所有觸點、流程數(shù)據(jù)通過中臺自動ETL轉(zhuǎn)變成數(shù)據(jù)資產(chǎn)存放在企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)實現(xiàn)了統(tǒng)一管理，數(shù)據(jù)可融合

48、可回傳，支持全層級人員進行精準運營。29數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)中臺專家訪談、乳制品行業(yè)專家訪談；智庫整理Part2.數(shù)據(jù)中臺賦能中國乳制品行業(yè)2.2 數(shù)據(jù)中臺賦能乳制品行業(yè)全域+敏捷數(shù)字化智庫：乳制品消費者連接數(shù)據(jù)中臺全景消費群體銷售通路線下通路線上通路總代一批二批批發(fā)商超市商場便利店雜貨店自營店公司員工公司高管中層管理市場部銷售部其他部門綜合電商平臺小程序等社交電商平臺營銷通路線下通路雜志、報紙、廣播等電梯、商場等戶外廣告電視廣告線上通路搜索廣告信息流廣告電商廣告視頻廣告內(nèi)容廣告其他數(shù)據(jù)中臺（后端數(shù)據(jù)資產(chǎn)）生產(chǎn)數(shù)據(jù)供應鏈數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)消費數(shù)據(jù)訂單數(shù)據(jù)費率數(shù)據(jù)導購數(shù)據(jù)畫像偏好數(shù)據(jù)中臺（前端數(shù)據(jù)采

49、集）POS機自有系統(tǒng)二維碼平臺接口IOT1.實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)一管理、消費者數(shù)據(jù)融合，消費者畫像精準2.實現(xiàn)全通路數(shù)據(jù)連通，數(shù)據(jù)可回傳，雙向連接提供精準運營基礎3.實現(xiàn)數(shù)據(jù)鏈路敏捷支持，可隨觸點、流程改變，新增快速響應第29頁，共45頁。Case of Data Mid-Office Solutions in China Dairy IndustryAlicloudData Mid-OfficePart3.乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺廠商阿里云數(shù)據(jù)中臺30第30頁，共45頁。3.1 阿里云數(shù)據(jù)中臺介紹The Introduction of AlicloudData Mid-Office31Part3. 乳

50、制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺廠商3.1 阿里云數(shù)據(jù)中臺介紹第31頁，共45頁。數(shù)據(jù)中臺在阿里巴巴的歷程和演進2013年開始，阿里巴巴開始在內(nèi)部建設可復用的數(shù)據(jù)平臺，支撐內(nèi)部電商和阿里系其他業(yè)務發(fā)展，經(jīng)過7年發(fā)展，逐步演進成擁有海量智能數(shù)據(jù)處理能力的數(shù)據(jù)中臺，從半自動化、自動化數(shù)據(jù)中臺向智能化發(fā)展。32數(shù)據(jù)來源：阿里巴巴；智庫整理Part3. 乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺廠商3.1 阿里云數(shù)據(jù)中臺介紹數(shù)據(jù)中臺在阿里巴巴的演進2012-2014手淘數(shù)據(jù)服務2014-2015電商系數(shù)據(jù)公共層2015-2017阿里巴巴數(shù)據(jù)公共層方法論提出和嘗試落地建設數(shù)據(jù)地圖規(guī)范化數(shù)據(jù)建模建設指標小庫基于全電商體系的方法論升級與實施方法論

51、升級、局部工具化、領域建設衍生查詢服務、搭建超市門戶數(shù)據(jù)公共層的品牌塑造更多樣業(yè)務的工具化升級與實施2017-至今企業(yè)數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)服務統(tǒng)一查詢用戶識別標簽管理數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)計算離線計算數(shù)據(jù)分層定義建模&研發(fā)數(shù)據(jù)開發(fā)平臺數(shù)據(jù)管理實時計算半自動化自動化智能化數(shù)據(jù)服務統(tǒng)一查詢用戶數(shù)據(jù)管理人群洞察數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)計算離線計算數(shù)據(jù)分層智能計算與存儲一站式數(shù)據(jù)IDE數(shù)據(jù)管理實時計算第32頁，共45頁。阿里云數(shù)據(jù)中臺定義：集方法論、組織和工具于一體的，“快”、“準”、“全”、“統(tǒng)”、“通”智能大數(shù)據(jù)體系阿里云數(shù)據(jù)中臺是集方法論、組織和工具于一體：其中方法論基于OneData理念，實現(xiàn)標準化和自動化模型、ID和服務

52、，消除二義性，提高數(shù)據(jù)可用度；組織基于數(shù)據(jù)帶動效率、業(yè)務增長，降低成本；同時形成以Dataphin、Quick BI、Quick Audience等為核心的產(chǎn)品矩陣。33數(shù)據(jù)來源：阿里云數(shù)據(jù)中臺；智庫整理Part3. 乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺廠商3.1 阿里云數(shù)據(jù)中臺介紹以數(shù)據(jù)帶動人才通、技術通、業(yè)務通方法論組織工具OneData數(shù)據(jù)資產(chǎn)化最佳實踐和工具體系OneData方法論基于Dataphin的自動化實現(xiàn)OneModel指標標準化和自動化OneID實體標準化和自動化OneService服務標準化和自動化智能化消除歧義指標數(shù)倉開發(fā)和管理效率提升1倍以上智能化消除重復實體ID標簽開發(fā)和管理效率提升1

53、倍以上智能化構建數(shù)據(jù)服務API開發(fā)各管理效率提升1倍以上組織升級提效業(yè)務增長降本讓企業(yè)像阿里巴巴一樣構建數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品矩陣智能數(shù)據(jù)構建與管理DataphinQuick BIQuick Audience高效數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)智能用戶增長持續(xù)云化產(chǎn)品輸送技術能力智庫：阿里云數(shù)據(jù)中臺定義第33頁，共45頁。聯(lián)商業(yè)通組織阿里云數(shù)據(jù)中臺定義下的建設標準阿里云數(shù)據(jù)中臺定義下的建設標準，是通過Dataphin、Quick BI、Quick Audience及品牌全域數(shù)據(jù)中臺解決方案等產(chǎn)品服務，智能化地踐行了好數(shù)據(jù)、聯(lián)商業(yè)和通組織。數(shù)據(jù)來源：阿里云數(shù)據(jù)中臺；智庫整理34Part3. 乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺廠商3.1 阿

54、里云數(shù)據(jù)中臺介紹智庫：阿里云數(shù)據(jù)中臺定義的建設標準好數(shù)據(jù)好數(shù)據(jù)：企業(yè)數(shù)據(jù)中臺能切實有效地幫助企業(yè)構建了既“準”又“快”的“全”、“統(tǒng)”、“通”的“智能”大數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系，實現(xiàn)用統(tǒng)一的標準，構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)，深度挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。聯(lián)商業(yè)：企業(yè)數(shù)據(jù)中臺將企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)與商業(yè)進行聯(lián)接，利用數(shù)據(jù)聯(lián)接到更多的消費者，利用數(shù)據(jù)聯(lián)接到更多的商業(yè)場景，產(chǎn)生數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務增長的真正價值。通組織：企業(yè)數(shù)據(jù)中臺能確保企業(yè)70%以上的BI決策是通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)的，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在組織中的快速分享，站在數(shù)據(jù)思維或視角，驅(qū)動組織決策管理。第34頁，共45頁。Part3. 乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺廠商阿里云數(shù)據(jù)中臺解決方案3.1 阿里云數(shù)據(jù)中臺介

55、紹35數(shù)據(jù)來源：阿里云數(shù)據(jù)中臺；智庫整理阿里生態(tài)加持觸點能力、分析能力品牌全域分析增強分析洞察全域業(yè)務監(jiān)控全渠道運營分析全鏈路分析自定義分析品牌數(shù)據(jù)銀行增強消費者運營全域AIPL人群放大增強人群洞察阿里全域營銷運營數(shù)字化業(yè)務導向、方便易用品牌消費者運營QuickAudience消費者洞察自動化營銷投放自動化私域運營智能BI服務QuickBI實時業(yè)務監(jiān)控綜合運營分析業(yè)務鏈路分析自定義分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)化Dataphin標準統(tǒng)一、可連接萃取PoweredbyOneDataFrameworkOneID數(shù)據(jù)萃取自動化OneModel數(shù)倉自動化OneLog埋點采集+數(shù)據(jù)集成Pipeline自動化OneServ

56、ice數(shù)據(jù)服務自動化OneMeta數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理自動化數(shù)據(jù)源業(yè)務系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)向上層應用提供安全、易用的接口服務向下迅速構建與各種異構數(shù)據(jù)源的連接阿里云數(shù)據(jù)中臺解決方案主要分為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和數(shù)據(jù)價值化。由Dataphin主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，由Quick Audience主要實現(xiàn)消費者運營，由Quick BI主要實現(xiàn)決策智能，疊加定制的業(yè)務解決方案實現(xiàn)更大的業(yè)務智能。智庫：阿里云品牌全域數(shù)據(jù)中臺框架第35頁，共45頁。Part3. 乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺廠商Dataphin：智能數(shù)據(jù)構建與管理3.1 阿里云數(shù)據(jù)中臺介紹36數(shù)據(jù)來源：阿里云數(shù)據(jù)中臺；智庫整理Dataphin一站式提供從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)消費全鏈

57、路的智能數(shù)據(jù)構建與管理的大數(shù)據(jù)能力：OneData保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)的標準化，實現(xiàn)100%好數(shù)據(jù)，利用智能數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)關鍵數(shù)據(jù)研發(fā)過程自動化，同時數(shù)據(jù)集成自動化、數(shù)倉研發(fā)自動化、消費者ID和標簽體系自動化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理自動化、數(shù)據(jù)服務自動化等特點可實現(xiàn)數(shù)據(jù)研發(fā)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率提升50%以上。OneModel統(tǒng)一數(shù)據(jù)構建及管理OneID統(tǒng)一數(shù)據(jù)萃取2.數(shù)據(jù)引入低代碼、Pipeline模式采集、清洗、結(jié)構化3.規(guī)范定義口徑一致、算法一致、命名唯一4.數(shù)據(jù)建模構建業(yè)務視角的數(shù)據(jù)架構，物理模型與代碼自動生成7.數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理自動元數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)地圖、資產(chǎn)應用與治理1.數(shù)據(jù)采集APP、小程序、IoT可視化埋點

58、采集6.運維調(diào)度作業(yè)運維、任務調(diào)度與監(jiān)控報警數(shù)據(jù)連接萃取低代碼、ID識別與標簽畫像生產(chǎn)5.智能在線代碼開發(fā)ETL代碼開發(fā)無代碼自動研發(fā)8.數(shù)據(jù)主題式服務業(yè)務主題導向的無代碼API生成和管理Dataphin體系示意圖OneService統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務OneModel100%消除指標二義性分鐘級代碼自動生成OneService智能化構建數(shù)據(jù)服務效率提升1倍以上API開發(fā)和管理效率提升OneID智能化消除重復實體ID效率提升1倍以上標簽開發(fā)和管理效率提升第36頁，共45頁。Part3. 乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺廠商Quick Audience：智能用戶增長3.1 阿里云數(shù)據(jù)中臺介紹37數(shù)據(jù)來源：阿里云數(shù)據(jù)中

59、臺；智庫整理2.用戶模型構建用戶畫像模型AIPL模型RFM16模型3.模型分析透視分析RFM分析AIPL流轉(zhuǎn)分析4.受眾圈選標簽圈選RFM模型篩選6.營銷投放私有化營銷廣告營銷7.效果分析渠道效果分析對比分析1.數(shù)據(jù)源接入分析型數(shù)據(jù)庫2.05.受眾分析標簽分析顯著性分析效果數(shù)據(jù)回流Quick Audience 以消費者運營為核心，通過豐富的用戶洞察模型和便捷的策略配置，幫助企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)智能，助力用戶增長：集成成熟的用戶洞察模型(AIPL15)、便捷的規(guī)劃策略配置、快速的人群圈選能力、多渠道營銷投放、一鍵貫穿線上線下的一體化運營平臺。Quick Audience基于阿里積累的AIPL用戶洞察模型

60、，精細化運營過程，同時提供多種策略分析、圈選、投放和效果分析一體化服務Awareness認知Interest興趣Purchase購買Loyalty忠誠可視化可優(yōu)化可量化AIPL是將品牌在阿里系的人群資產(chǎn)定量化運營的模型：其中，Aware代表對品牌有認知的消費者，Interest代表對品牌產(chǎn)生興趣或有過互動行為的消費者，Purchase代表對品牌商品產(chǎn)生購買行為的消費者，Loyalty代表一定時間內(nèi)對某品牌商品購買多次或有過正面的評論的消費者。阿里巴巴提出的全域營銷是在新零售體系下以數(shù)據(jù)為能源，實現(xiàn)全鏈路、全媒體、全數(shù)據(jù)、全渠道的營銷方法論：該方法論重新定義了經(jīng)典的AIPL概念，將消費者鏈路變成