在如今这个时代，丰富的数据资源随处可得，但在庞大的数据库里，如何精准地区分出合适的信息，用于分析市场、用户、以及现实世界确实还有待思考。我们说，企业在面对数据时，需要有合理的认知以及决策能力。
据Intel预测到2020年
- 全球数据量将达到44ZB（1ZB=10亿TB=1万亿GB）
- 中国产生的数据量将会达到8ZB
- 3年之后中国产生的数据量将会占到全球的1/5
这样庞大的数据量对于企业在运营决策上来带极大的挑战，一旦企业拥有了可以反映市场、用户甚至世界的数据模型，那就有可能通过数据理解市场的运行，从而做出更好的决策。这样的大数据模型是智能的，可以帮助企业理解用户，同时，企业也可以根据该理解为其做出合适的匹配，以达到企业和用户之间的良性互动。
用户需求驱动下，零售企业缺了什么
尽管在理解大数据能带来的良好效应的情况下，各大企业达成了用数据驱动赋能业务的共识，但是很多企业在探索数字化转型的过程中，还是碰到不少问题，主要体现在以下几点：
1数据滞后
传统的零售管理系统不能实现动态实时数据，难以支持线上线下融合的全渠道零售开展。
2性能缺陷
未来随着用户数据和业务数据增量，会存在多用户连接并发瓶颈，查询效率低下等性能缺陷，难以支撑高并发业务。
3数据能力缺陷
大量数据处于沉睡状态，缺乏数据挖掘能力，不能充分开发数据价值，开展智慧零售。
4拓展性缺陷
由于IT架构和性能上的缺陷，导致系统难以快速落地新业务模式及新需求，功能拓展上风险大，成本高。
聚龙云基于数据中台为企业提供决策力
全方位数据源接入
- 全面数据采集
包括业务系统的数据、第三方电商平台数据、爬虫从指定网站爬取的互联网数据。
- 支持线上、线下多种渠道的数据采集
线上平台埋点数据、物联网设备采集的线下用户行为数据、第三方数据包等等。
- 支持分散在各个系统/应用的数据接入
包括结构化、非结构化的业务数据、影像、文本分析、日志处理等数据。
多维统一的数据处理能力
- 标准规范数据架构与研发
统一基础层、公共中间层、百花齐放应用层的数据分层架构模式，通过数据指标结构化规范化的方式实现指标口径统一。
- 深度萃取数据价值
萃取业务模型和其他指标进行数据分类存放，形成以业务核心为中心的标签体系。
- 统一数据资产
构建元数据中心，通过资产分析、应用、优化、运营四方面对看清数据资产、降低数据管理成本、追踪数据价值。
- 数据主题服务应用
以数据分析、应用、优化、运营等目标将数据指向不同应用场景，通过构建服务元数据中心和数据服务查询引擎，为业务提供各大场景统一数据出口的应用系统。
数据可感知、可视化、可调节
- 实时可视化数据统计
提供数据分析技术，通过实时监测、跟踪用户在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，展示几十种可视化数据组件。
- 实时数据监测
提供数据监测技术，可以监测到每一次特殊情况，比如用户的活跃变化、订单增幅、用户粘度、营销活动覆盖率等，提醒企业及时针对当前需求，调整策略。
- 定制化多维分析
个性化自定义事件统计，可在特定【事件、活动、产品、时间】场景下，根据需求，统计不同维度的数据变化、如用户粘度、购买率、点击率、浏览率等数据，并形成数据分析表。
- 历史多维分析以及智能预测
根据企业历史数据统计分析情况以及借助大数据、AI、云计算等技术，分析预测用户行为趋势，提前调整战略，已达到运营效能最大化发挥。
本文主要从数据源接入-数据统一处理-数据反馈三个核心方面为大家概述了聚龙云基于数据中台对于商业决策力的支持。更多相关应用场景，请关注公众号：julongyun001，进行产品试用申请吧！
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