數據中臺還是給了乳製品，乃至於競爭激烈的消費品、食品飲料行業一個新的發展方向。
一、乳製品行業痛點是什麼？
根據中國奶業年鑑數據，2018年中國乳製品市場規模達到3590.41億元，同比增長-5.3%；總銷量3099萬噸，同比增長1.0%。這組數據可很清晰的看出中國乳製品行業的現狀，規模大、增長停滯，這是一個成熟市場的標誌，也是乳製品行業面臨的第一個痛點。
大規模的成熟市場往往存在較多的結構性機會。在超千億的中國乳製品市場裡，液態奶佔據95%以上比例，剩餘的是奶粉，我們再細分來看，液態奶又可細分常溫白奶、常溫酸奶、低溫酸奶、鮮奶、含乳飲料組成，細分品類眾多。
這將導致在每個細分領域，都會不斷有新的企業進入下游成品奶市場，根據Mintel GNPD2018年數據顯示，2013年-2018年低溫酸奶、鮮奶、常溫奶、奶粉四大品類彙總的新建立品牌數增速高達23.86%，激烈的競爭導致乳製品行業整體的利潤水平較低，行業總體淨利潤保持在7%以內。
儘管不同細分領域的競爭較激烈，但總體的市場還是較集中的。2018年伊利、蒙牛、光明、飛鶴四大集團總收入超1800億元，佔據整個乳製品行業的半壁江山。
因此，對於集團公司來說，如何管理旗下眾多品牌，以及不同品牌衍生出的生產、供應鏈、營銷的綜合管理是其主要問題；而對於小型公司來說，如何優化企業運作效率，從敏捷高效的管控流程中創造利潤是其主要難點。
當然，由於電商、新零售的普及，乳製品行業的渠道也發生了很大的變化，2005年雜貨店佔據了中國乳製品渠道的50%，但如今只有不到1/4，並且還在縮減；蠶食該渠道的主要是網購和低溫便利店；而大賣場和超市這麼多年依然穩坐另一半渠道江湖。
零售渠道的演變是一個逐步規範、集中和可控的過程，因此目前的乳製品企業都試圖更好的控制銷售渠道，更加接近消費者，這就產生了另一個重要的痛點，即如何更好地管理渠道、更好地鏈接消費者？
一邊乳製品企業還沒很好的瞭解消費者，同時消費者偏好的變化速度正在加快，因此品牌、產品的更新速度也得同步加快，如何掌握這個節奏？如何更精準的瞭解消費者的需求？
在《2020年中國乳製品行業數據中臺研究報告》中，億歐智庫總結了乳製品行業面臨的三大痛點：增長、升級、多樣化
增長指的是總體銷售額增長乏力，處在存量競爭階段，如何獲得新的增長？
升級指的是乳製品行業總體利潤較低，行業如何不斷尋找新利潤點？
多樣化指的是渠道、品牌、產品的多樣化使得乳製品市場競爭加劇，如何滿足產品快速迭代、服務快速響應需求。
二、這些痛點是數字化層面的問題嗎？
竟然要談數據中臺，首先要明確，這些痛點是數字化層面的問題嗎？
實際上每一個問題都沒法完全依靠數字化解決，但是數字化能為其提供新的方案和路徑。如針對增長問題，精細化運營是個突破口，而精細化運營的基礎就是數字化的程度足夠高；針對升級問題，全域優化、品類升級都是新突破口，其中全域優化就是數字化層面的問題；針對多樣化問題，加強消費者端的數字化建設是重要的基礎。
中國乳製品行業數字化實際上已經走過三個階段：
第一階段：2010年之前主要部署數字追溯系統；
第二階段：2010年~2016年，主要部署ERP、CRM、供應鏈系統；
第三階段：2017年~至今，主要部署消費者數據系統、MES等。
由於我國對乳製品（尤其是奶粉）的追溯管理比較嚴格，因此乳製品企業在建立之初都依據國家規定建立了追溯體系，基本在2010年前，中國乳製品行業數字化主要集中在追溯系統，發展到今天也經過了一維碼、二維碼、RFID等技術的迭代。
後由於乳製品市場的快速放量，大型乳企也相繼出現，基於企業管理的ERP、CRM、供應鏈管理系統也逐步被接受。2017年之後，開始有部分企業進行生產製造端的改造，MES系統、數字工廠開始走進乳企。
根據《2020年中國乳製品行業數據中臺研究報告》，中國乳製品數字化進程基本完成重要環節（如質量安全、供應鏈管理）的信息化，但各個系統的數字化程度不一、數據資產孤島化，與消費者的連接較弱；同時中國乳製品進入了尋找新增長、等待升級、適應多樣化的新階段。
但是，在增長、升級、多樣化的痛點前面，基於單點的數字化已無法滿足需求，其背後是精細化運營、全域優化、快速響應的產業需求，因此全流程、可快速響應的數字化方案將成為中國乳製品新的方向。
三、數據中臺如何助力企業數字化變革？
按照通俗的說法，過去乳製品企業走過的是內部信息化的過程，其中對數據的存儲、管理和使用也隨著信息化程度在發展，我們姑且稱這個過程為數字化變革的過程。
數字化的背後有兩個重要的組成部分，一個是技術、一個方法論，技術是指數據庫、數倉所依賴的技術方案，而方法論在於乳企如何管理數據、如何提煉數據價值、如何讓數據更好賦能企業發展，這需要企業管理思想、行業know-how、組織架構和員工參與度等多方面因素共同影響。
早期企業的數據信息較少，通過部署數據庫以及少量開發人員就可以滿足簡單的業務支持分析，但隨著數據量變大，多層級部門的日常操作、分析在多類型、多個數據庫之間進行，使得數據的抽取和訪問顯得錯綜複雜，會產生較多問題，如數據分析結果缺乏可靠性、數據處理的效率很低、難於將數據轉化為信息等。
另外隨著數字化程度加深，企業數據量變大，操作和分析對象變多，傳統數據庫系統會產生“蜘蛛網”現象，數據倉庫、OLAP技術成為主流解決方案。
但目前獨立的、固化的、有限的決策支持系統已經無法適應業務快速發展的需求：
首先，傳統數倉ETL過程基本依靠人工，一旦開發完成，數據承載和儲存能力的提升將會耗費很長的時間和很多的成本。
其次，傳統支持決策系統的使用者還是高層管理人員，沒有針對具體的業務運營人員的使用渠道，難以適應未來精準化運營的需求。
再次，觸點的增多、業務靈活性增加對數據的彈性能力要求增加，數據決策系統需要適應敏捷的業務模式。
同時，傳統支持決策系統各自是獨立的，如基於AI、數倉以及各部件的多個支持系統，隨著業務複雜度上升，目前的架構無法滿足更多跨系統的決策需求。
根據《2020年中國乳製品行業數據中臺研究報告》，億歐智庫認為數據中臺是企業內支持高效構建全域數據資產、敏捷賦能多類業務、智能服務全流程人員的新型數據智能系統，能夠滿足現階段乳企全域+敏捷的數字化需求。
阿里巴巴在中國最先提出中臺概念，在其詮釋的數據中臺是集方法論、組織和工具於一體的，
“快”、“準”、“全”、“統”、“通”的智能大數據體系這一定義下，還特別提及了“數據中臺是區別於傳統數據倉庫的智能大數據體系，幫助企業實現好數據、聯商業和通組織”。阿里雲數據中臺主要分為數據資產化和數據價值化，由Dataphin主要實現數據資產化；由Quick Audience主要實現消費者運營，由 Quick BI主要實現決策智能，上述這些產品服務都來沉澱自阿里巴巴本身十餘年大數據行業經驗。以QuickBI為例，這是一款為雲上用戶提供的智能BI服，在全球知名機構Gartner最新年度ABI魔力象限報告中，它作為國內首個也是唯一一個進入該領域魔力象限的BI產品，其領先優勢毋庸置疑。
通過系列的產品矩陣，疊加阿里雲數據中臺基於行業屬性定製的業務解決方案，共同來推動乳業企業的數字化變革，幫助乳企實現更大的業務智能。
前文提到的乳製品四小龍之一的飛鶴集團就採用了阿里雲數據中臺，經過調研、走訪和深度訪談，我們瞭解到飛鶴數據中臺分三階段進行，目前已完成第一階段的建設：第一階段已消費者服務及終端門店銷售為核心，規劃了九大業務場景，分別是營銷域、交易域、公共域、商品域、會員域、渠道域、財務域、日誌域和物流域。
主要為了實現：有效將客戶留存運營，深入存量用戶運營，全力賦能線下業務、助力導購，實現客戶跨業務引流、轉化、留存等需求。
目前飛鶴搭建數據中臺獲得同源、敏捷、預知、倒推、雙向等數據能力，真正實現精細化運營、數據反哺業務。
另外，根據億歐《雅士利：以火箭的速度往前跑，數據中臺已經觸動組織的變革》一文，提到雅士利利用阿里雲數據中臺所提供的品牌全域數據中臺解決方案，一共挖掘了5個業務場景：導購場景、門店場景、積分場景、營銷活動場景、會員場景。
2019年雙11，雅士利通過數據中臺，營銷提效實現了去年同期增長92%。而旗下的新生羊奶粉品牌——朵拉小羊也實現了從0到1的成長突破，在2019雙11期間，實現了消費者總量增幅達74倍，目標GMV完成率118%，主推單品銷售提升1000%+。
當然，類似於所有信息系統解決方案，企業採用的最終效果跟企業的認知程度、重視程度、員工認可程度高度相關，儘管如此，數據中臺還是給了乳製品，乃至於競爭激烈的消費品、食品飲料行業一個新的發展方向。
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