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A系统：统计周期内的销售订单数量；
B系统：统计周期内的付款订单数量；
C系统：统计周期内销售且付款的订单数量。
同样的“订单量”，对应着不同的指代物，自然增加了企业数据统计的难度，这就是数据标准与口径不一致的弊端，也是数据互通要攻克的首道难题。
数据标准统一后，这样的问题也就不存在了，数据互通共享不再需要“翻译官”，数据的使用价值得到酣畅淋漓地发挥，使得企业可以快速地构建分析模型，从而提高数据分析的效率，助力企业的高速发展，成为推动企业业务发展的“新能源”。
2、洞察客户的精准营销
企业里不断完善的数据体系，也会不断丰富各类场景所需的数据，这也是数据中台推行3O服务的一个最大价值，即One Data（一个数据管理体系）、One ID（打通的用户体系）、One Service（一个服务平台）的意义所在。
同样，我们可以通过一个用户画像的例子来说明。
某综合性平台中，其旗下的多款产品都有用户“石头”的使用记录。
租房产品：石头最近在关注北京海淀区的房子；
求职产品：石头最近投递了海淀多家公司的岗位；
外卖产品：石头点餐配送地址都在朝阳。
根据上述内容，如果平台数据是打通的，首先可得出一个初步结论：用户石头计划从朝阳跳槽到海淀某公司，当前准备租用海淀的房子。
根据互通的数据信息，还可以再细致分析下去：根据石头的日常饮食习惯与所浏览的租房信息，可以判断他的消费层次，结合投递职位的薪资，我们获知他的生活支出占比……然后，一个完整的用户画像跃然纸上。
如果这些数据被隔离在各个产品中，我们可以获知的信息，只能是单一的一个人吃过什么、想去哪住、以及想去哪里工作。
而业务数据打通后，用户画像变得更加立体，再结合企业产品，利用推荐算法，在用户使用产品时进行相应的营销推广，这不仅可以缩短了用户的选择路径，提高用户转化率，还进一步实现了“千人千面”的精准营销。
3、数据智能的想象空间
数据之间的组合可以创造很多的可能性，既可以满足现有业务场景的分析所需，又可以碰撞出新的业务创新点，反哺原有的业务发展，从而使数据中台与业务系统构成了一个良性的闭环。
当数据服务结合智能化，在数据中台存储与计算能力的基础上，使用各种算法对已有的海量数据进行处理，从而构建出智能服务模型，让数据产生“思考”的那一刻，数据的想象空间将变得无比辽阔。
数据处理能力、数据模型能力与数据应用能力支撑起了数据中台的基础服务能力，而算法模型能力将拔高数据中台的使用价值。
比如，我们可以通过产品收入与流量波动情况，快速判断当前运营方案的可行性，提前规避风险。
除此之外，数据中台的价值还在于提供了一种新的数据协作方式，给了企业更多的可能性。
结语
凛冬将至，会省钱的公司明显更有活路，中台策略不仅可以节流，还可以形成规模创新，从而实现开源，各巨头自然投身中台建设。
中台方兴未艾，总会有些行业机会，扳倒巨头渐成“妄想”，在时代巨轮之下，找到合适位置，成为一个齿轮或者某一关键部件，照样可以成为“小巨头”，中台恰好给了大家一个这样的机会。
这个跃龙门的机会不仅仅针对个人，同样也是专注于中台能力输出的中小企业的翻身机会。
未来二三十年的DT时代，终将有人征服新的星辰大海，中台就是启程的号角。
听，如今号角初响。
来源: 微信公众号：月光坦克 张小墨 共2页 上一页 [1] [2] 关注公号：redshcom 关注更多: 中台 |
