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编辑导语：随着现在大数据期间的不停发展，数据中台这几年也颇受各企业的欢迎，不少企业都开始创建中台体系，而且数据中台在很大水平上资助了互联网业务的发展；本文作者分享了关于数据中台在电商中的应用，我们一起来相识一下。
一、媒介
提到了“数据中台”，笔者想先谈一下关于“中台”本身的看法，阿里中台的例子想必各人都已经很熟悉了；谁人时间恨不得全民中台，笔者也是在谁人时期才开始积极相识中台的，像是捉住了软件行业下一个发展阶段的金钥匙一样，仿佛这把金钥匙能打开全部迷惑的大门。
笔者通过看《企业IT架构转型之道：阿里巴巴中台战略头脑与架构实战》这本书，对阿里中台有了一个比力清楚的熟悉，阿里是在观光了游戏公司“Supercell”后，从“Supercell”的游戏开发过程中受到开导，从而启动了中台战略，是阿里“共享业务奇迹部”在技能层面的实现。
书中关于对中台的解说，笔者从一个非技能从业者的角度明白一下：把提供重复功能的服务抽象出来，重修成公共服务，在克制重复开发的同时，直接紧缩产物的生产周期；让“平台”可以大概对业务作出灵敏的反应，以便在猛烈的商业竞争环境中可以大概更加机动，让基于中台的阿里产物可以大概更快地试错，更快地迭代，更快地找到得当这个市场生存的模式，终极提拔竞争力。
这此中有几个关键的作用必须要提一下，那便是“复用”和“共享”。
“中台”的概念一度被炒作的很热，许多企业在中台创建中走了弯路，也有许多企业前赴后继地创建中台，淹灭了精神，却没有带来理想的效果。
固然云云，但“中台头脑”却是值得各人去思考并实践的，阿里中台的出圈，更是给各人遍及了“复用”与“共享”的告急性。
我们接下来一起看看“数据中台”给电商企业办理了哪些“复用”与“共享”的困难呢？
二、电商企业的数据痛点
从事过电商信息化的朋侪大概在电商企业做过信息化相干工作的朋侪应该都明白，电商信息化的办理方案，在当下还是以“拼集”为主，CRM、客服软件、财务软件、工单、ERP、OMS、WMS、BI等各种各样的信息化工具大多数来自于差异软件企业；由于相互之间不能买通，俗称信息孤岛，企业在做起数据分析来非常繁琐，以致各个部门的数据统计口径都难以同一。
为了办理上面这些困难，有许多头部电商企业自建了信息化部门，被“铤而走险”，是呀，如果市面上可以大概有一家软件企业可以大概体系性的办理这些题目，电商企业也不必背着高昂的软件研发本钱在发展的路上狂奔了。
固然，这内里有许多缘故因由，有业务的多样性题目、专业的深度题目等等；但是又反应了我们电商信息化市场的多样性和包涵性，如果有一家企业的产物可以大概覆盖全部的业务环节和场景，恐怕他又要担心把持的题目了吧？开个小打趣，不外笔者还真等待有那么一款产物的出现。
铺垫了那么多，当要说到电商企业都遇到了哪些数据痛点的时间，笔者还真有点慌，着实是太多了，我们先提几个典范的场景，然后通过场景再具体睁开分析一下吧。
场景案例：
- 运营须要按照平台、店肆、付出时间范围、SPU、SKU、链接、链接内SKU等等维度和粒度的数据查询，用来做谋划分析；
- 财务须要全部平台、店肆的订单对账信息；
- 采购须要商品的明确贩卖环境，用来做贩卖猜测并作出采购操持。
总结一下这几个场景的痛点，实在会发现许多共同点，比方运营和采购的两个业务场景，他们都须要贩卖商品的数据来支持，而且均须要数据粒度精致到最小。
为什么说这几个数据应用的场景是电商企业的痛点呢？
通常在实际业务中，商品信息在平台的存在情势是以链接为商品（SPU）级，链接内包罗许多规格（SKU），但是链接中的SKU对应商家的商品时，有大概并不是代表一个最小贩卖单位的SKU，有大概是包罗多种商品大概是多件同一种商品的一套组合商品，这时间，在商品信息这一级，平台与商家的体系便出现了差异一。
正常环境下，对于商家使用的体系来讲，从商品信息本身的SPU和SKU级别，以及组合商品级别举行统计是现在ERP常见的使用，可以大概对全平台店肆的商品链接做出贩卖链路的统计分析根本上是没有可以大概做到的，更多的是依靠平台的其他工具。
比方我们看下图，百草味的这个商品链接，有大概就是我们上面提到的组合商品情势。
在当下，许多电商ERP中的数据统计功能仅仅是提供了各种数据的统计，流程没有信息化；而数据又很难实际应用到流程中，无论是从数据维度上还是机动性上，ERP中自带的数据统计功能已经很难支持实际的业务应用了。
随着现在数据对于业务的告急性被各人渐渐熟悉，在供应链管理流程中，数据的告急水平更是提拔到了新高度。
由于现在的贩卖业务覆盖了太多的场景，O2O、B2C、B2B等等各种X2C业务层出不穷，随着贩卖场景的增多，各种场景下对于供应链的要求又不尽雷同，以往传统SCM体系的老办法渐渐满足不了新场景的需求了，对新办理方案的须要迫不及待。
三、数据中台的横空出世
大张旗鼓搞中台的干劲逐步消退了，从前存在的题目仍然存在，该办理的题目却一个也没少，各人渐渐熟悉到中台大概并不肯定得当自身。
上文给各人简单形貌了中台的概念，以及一些数据在企业应用中所遇到的一些痛点；我们转换角度思考一下，既然企业搞不清楚自身到底适不得当上中台，那我们只用“中台头脑”来办理数据层面的题目不就好了吗？数据不是最适实用来“复用”和“共享”的元素吗？
比方在电商企业的业务中，各个业务模块用着差异产物的软件，数据不互通，无法共享和复用，通过数据中台的创建，恰好可以办理数据孤岛的题目；而且，可以克制创建其他中台所须要淹灭的大量人力物力，这看上去是一个办理题目最实际的方法了。
要特殊阐明的一点是，数据中台是通过对数据的网络、洗濯、处理惩罚、储存，通过数据建模对外提供数据服务的产物，笔者的知识储备量着实很难讲清楚数据中台的发展由来；但是从产物的角度看，数据中台产物的出现，正是顺应了数据服务产物的发展，补充了数据服务这一范畴产物的空缺，让企业在思量数据服务办理方案的时间多了一个选择。
四、数据中台在电商中的痛点
1. 数据源的获取
第一个提到了数据源的获取，不像一些互联网产物，在自身产物中做埋点获取数据就可以了，现在对数据应用需求非常大的电商企业的境遇就没那么好了，阿里、京东、拼多多等一些主流电商平台都有本身的服务平台，乃职苄些电商平台都搭建了自身的云盘算服务，不但从平台层面杜绝了数据的互通，从物理层面也是严防死守，各大电商软件头部的服务商更是不敢越雷池半步，不敢私自把数据接口提供给商家。
看上去这个痛点的办理方案已经非常显着了，要么自建体系，要么靠其他复杂的方案“曲线救国”。
总之，现在的环境对商家使用数据来讲是很不友爱的，而数据中台的落地，数据源题目是必须要办理的题目。
2. 数据中台的落地
信息化产物的落地应用不绝都是一个热门话题，数据中台本身是数据应用的一个团体的办理方案，它的作用并不范围于某一个特定场景，它可以用来做业务报表的集成，也可以用来做业务的数据模子应用到业务的流程中。
在许多落地场景中，他只想要一个报表，我却给了一个BI，他想要一个BI，我却给了个数据中台，他想要一个数据中台，我却给他画了一条龙，这种资源错配的环境并不是很少见，出现这种环境，往小了说是对需求的明白不到位，往大了说是企业信息化规划的思绪不清楚。
怎么明白？
- 电商企业区别于技能气力强劲的互联网公司，信息化的底子是比力单薄的，更无法从企业发展的角度出发，提出可以大概满足发展的信息化办理方案；
- 业务部门的需求一样寻常都是告急告急的，但通常环境下，告急告急的需求都是“积劳成疾”，比方电商财务的对账需求，当流水少的时间，可以通过从平台下载账单，然后用excel的方式举行对账，数据量稍微大一些的时间，把电脑设置升级一下也能凑活已往，但是当数据量大到肯定水平的时间，excel就搞定不了了，这时间，业务部门才会迫切火燎的寻求技能办理方案；
- 通常这个时间，需求又比力发急，手头又没有成熟的办理方案，就很容易造成资源的错配。
3. 小结
在许多互联网公司中，数据中台大概是雷同的数据产物都已经得到了广泛的应用，在电商企业中，信息化的创建也被越来越多的企业器重，但是对于数据中台的应用，笔者还是发起在不相识数据中台能给自身带来哪些资助，以及怎样去应用数据中台的时间，不要盲目跟风地上数据中台。
如果要上线数据中台的产物，务须要搞清楚以下几点：
数据中台能办理的题目：
- 数据的网络，数据孤岛的办理；
- 数据的复用以及共享；
- 数据应用开发的机动性。
对于自身要思量：
- 明确自身对数据的需求，哪些场景须要数据效果；
- 数据需求场景是否是单一固定场景，将来有没有扩展的需求；
- 多相识数据办理方案，衡量投入产出比；
- 作为数据泉源的信息体系是否可以大概提供稳固的数据泉源。
渴望以上几条发起可以大概资助各人做好富足的准备，选择得当自身的方案，克制“慌不择路”。
五、结语
蹭着迩来数据中台的热度，笔者联合自身相对相识的行业谈了谈对于数据中台在电商中应用的看法。
从产物的商业角度来看，数据中台产物和其他ToB软件产物走的路径是差不多的，即头部玩家立项研究；到单一行业规模应用，再到尺度化产物遍及各行各业，数据产物在ToB范畴可以大概有一席之地，就阐明确它的商业代价是被承认的。
从产物自身角度来讲，尺度化的数据产物架构，办理了数据开发的机动性，也办理了数据应用的机动性，这是数据产物提供的底子服务。
但是区别于数据在ToC产物中的应用，ToB的数据需求更加复杂；在各行各业推广的过程中，通过数据专家的建模，让数据产物可以大概真正从业务流程中落地，从而让数据产物给企业赋能才是数据产物在ToB中的代价所在，否则，它只能是一个数据存储，天生报表的技能办理方案。
末了，感谢阅读，渴望这篇文章可以大概对各人有所资助，云云，便是我的快乐！
本文由 @橙子哥哥 原创发布于各人都是产物司理，未经允许，克制转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议
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发表于 2023-2-27 20:32:19
