數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)服務(wù)研究分析

1、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)服務(wù)研究分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的概念土地可復(fù)制勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代資本技術(shù)工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代管理傳統(tǒng)生產(chǎn)要素新型生產(chǎn)要素?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代生產(chǎn)要素范疇拓寬：可共享無(wú)限增長(zhǎng)和供給VS數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素驅(qū)動(dòng)經(jīng)營(yíng)管理，實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)和創(chuàng)新發(fā)展從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)到工業(yè)經(jīng)濟(jì)，生產(chǎn)要素經(jīng)歷了由土地、勞動(dòng)力向資本、技術(shù)及管理等的演進(jìn)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代催生了以大數(shù)據(jù)為 代表的新型生產(chǎn)要素，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理離不開(kāi)海量數(shù)據(jù)的支撐。相較于傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的有限增長(zhǎng)和供給，數(shù)據(jù)具有可復(fù)制、 可共享、無(wú)限增長(zhǎng)和供給的特性，可以通過(guò)連接物理世界和數(shù)字世界，驅(qū)動(dòng)企業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)和 創(chuàng)新發(fā)展。需要注意的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)調(diào)的是運(yùn)

2、用數(shù)字技術(shù)，而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)強(qiáng)調(diào)是以數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，因而數(shù)字化 轉(zhuǎn)型的范疇大于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，但數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主線。生產(chǎn)要素的形態(tài)隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展而變遷有限增長(zhǎng)和供給傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的特點(diǎn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素的特點(diǎn)273.9%74.4%77.0%77.4%79.5%80.2%26.1%25.6%23.0%22.6%20.5%19.8%26.1%27.5%30.3%32.9%34.8%36.2%201720182019產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模（萬(wàn)億元）201420152016數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模（萬(wàn)億元） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重（%）16.218.622.627.231.335.8數(shù)字技術(shù)從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化到產(chǎn)業(yè)數(shù)字化新經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域高度數(shù)

3、字化，加速傳導(dǎo)至傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)隨著發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)上升到國(guó)家戰(zhàn)略高度，近年來(lái)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速顯著高于同期的GDP增速，是帶動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵力 量。2019年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模為35.8萬(wàn)億元，占GDP比重達(dá)到36.2%。其中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模對(duì)應(yīng)信息通信產(chǎn)業(yè)的增加 值，以互聯(lián)網(wǎng)新經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的高度數(shù)字化為前提，運(yùn)用“大智物移云”等數(shù)字技術(shù)降低交易費(fèi)用、發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)外部性、促進(jìn)分 工協(xié)作等，可以為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)生產(chǎn)數(shù)量和生產(chǎn)效率的提升，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)轉(zhuǎn)型。2019年中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模達(dá)到 28.8萬(wàn)億元，2014年至2019年間，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占數(shù)字經(jīng)濟(jì)的比例已經(jīng)由73.9%上升至80.2%。2014-201

4、9年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模、結(jié)構(gòu)及占GDP比重信息通信產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)字產(chǎn)業(yè)化電子信息制造業(yè)軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)電信業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化農(nóng)業(yè)工業(yè)服務(wù)業(yè) 數(shù)字化 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的生產(chǎn)數(shù)量提升和生產(chǎn)效率提升，其創(chuàng)造的新增產(chǎn)出大數(shù)據(jù)云計(jì)算人工智能物聯(lián)網(wǎng)來(lái)源：中國(guó)信通院中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與就業(yè)白皮書(shū)（2019年），研究院自主研究及繪制。3大數(shù)據(jù)整體產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)涵蓋底層基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)平臺(tái)及面向業(yè)務(wù)場(chǎng)景的各類(lèi)應(yīng)用對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)而言，擁有數(shù)據(jù)是前提條件，數(shù)據(jù)可以是來(lái)自企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)管理，也可以來(lái)自外部的如政府?dāng)?shù)據(jù)、 第三方數(shù)據(jù)等，而數(shù)據(jù)中心為數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施。面對(duì)各種不同類(lèi)型的離線與實(shí)時(shí)

5、、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)，企業(yè)需要進(jìn)行集成、處理、分析和可視化等工作，以應(yīng)用在具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中。通常而言，對(duì)于有一定規(guī)模和信 息化基礎(chǔ)企業(yè)，會(huì)引入大數(shù)據(jù)平臺(tái)或數(shù)據(jù)中臺(tái)等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的全生命周期管理，而針對(duì)特定場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求，則可以 直接選擇更加產(chǎn)品化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)概覽政府?dāng)?shù)據(jù)行業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)源企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)IDC/IaaS服務(wù)中間件數(shù)據(jù)庫(kù)操作系統(tǒng)基礎(chǔ)軟件基 礎(chǔ)層應(yīng) 用 層技 術(shù) 層數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化大數(shù)據(jù)平臺(tái)/數(shù)據(jù)中臺(tái)通用應(yīng)用廣告營(yíng)銷(xiāo)客戶服務(wù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)供應(yīng)鏈管理人力資源管理行業(yè)應(yīng)用零售餐飲教育金融醫(yī)療地產(chǎn)工業(yè)政務(wù)4數(shù)據(jù)驅(qū)

6、動(dòng)型企業(yè)成長(zhǎng)路徑概覽5遵循數(shù)據(jù)產(chǎn)生、管理、分析到應(yīng)用的路徑，各階段相互促進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的成長(zhǎng)路徑示意圖管理數(shù)字化業(yè)務(wù)數(shù)字化以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺(tái) 等形式進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理運(yùn)用數(shù)據(jù)引擎、BI報(bào)表等工具靈活分析數(shù)據(jù)場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)應(yīng)用工具組織 文化變革產(chǎn)生數(shù)據(jù)：無(wú)論是對(duì)企業(yè)管理流程或產(chǎn)生 效益的業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)字化，核心都是通過(guò)抽 象物理世界，形成其在數(shù)字世界的映射管理數(shù)據(jù)：對(duì)企業(yè)沉淀的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行盤(pán) 點(diǎn)、聯(lián)接和規(guī)范管理，將來(lái)自不同渠道、 結(jié)構(gòu)各異的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化可變現(xiàn)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)分析數(shù)據(jù)：引入數(shù)據(jù)分析工具簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的 挖掘分析及可視化過(guò)程，縮短以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 決策的時(shí)間，幫助企業(yè)靈活運(yùn)用數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)：在管理和分

7、析的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù) 驅(qū)動(dòng)的最終目的是應(yīng)用數(shù)據(jù)，圍繞場(chǎng)景將 數(shù)據(jù)變現(xiàn)，為企業(yè)帶來(lái)實(shí)際的效益增長(zhǎng)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型：成熟的企業(yè)更傾向于從戰(zhàn)略層 面推動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過(guò)促進(jìn)組織和文 化的變革，保障數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高效落地20數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)圖譜注釋?zhuān)簲?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)細(xì)分領(lǐng)域眾多，以上僅列舉部分典型場(chǎng)景。 產(chǎn) 業(yè) 圖 譜營(yíng) 銷(xiāo) 場(chǎng) 景銷(xiāo) 售 場(chǎng) 景生 產(chǎn) 場(chǎng) 景采 購(gòu) 場(chǎng) 景協(xié) 同 場(chǎng) 景2020年中國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)產(chǎn)業(yè)圖譜基 礎(chǔ) 層基礎(chǔ)云數(shù)據(jù)源技 術(shù) 層大數(shù)據(jù)平臺(tái)/數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘與可視化應(yīng) 用營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景CDP/DMP/營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo) 廣告投放新零售銷(xiāo)售場(chǎng)景銷(xiāo)售管理企業(yè)采購(gòu)電商采購(gòu)場(chǎng)景采購(gòu)管理層生產(chǎn)場(chǎng)景人力資源票財(cái)稅協(xié)同場(chǎng)

8、景OA行業(yè) 應(yīng)用金融城市政務(wù)公安21數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)（1/2）數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)先行，線上線下加速融合，形成豐富的數(shù)據(jù)觸點(diǎn)廣告主調(diào)研顯示，有近7成的廣告主認(rèn)為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)的主要職責(zé)是理解消費(fèi)者和市場(chǎng)趨勢(shì)以及實(shí)現(xiàn)公司業(yè)務(wù)增 長(zhǎng)。面臨獲客成本增加、營(yíng)銷(xiāo)渠道多樣、迭代更新快速等痛點(diǎn)，營(yíng)銷(xiāo)的數(shù)字化升級(jí)將對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益帶來(lái)直接的貢獻(xiàn)。 在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的各個(gè)環(huán)節(jié)中，營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景具有貼近客戶、和外部互動(dòng)頻繁的特點(diǎn)。受益于互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā) 展，企業(yè)與客戶之間的數(shù)據(jù)觸點(diǎn)不斷豐富，線上與線下的融合趨勢(shì)加強(qiáng)，數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)成為當(dāng)前數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)最為成熟的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)的驅(qū)動(dòng)因素廣告主認(rèn)為營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)帶來(lái)的價(jià)值分布營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景面臨的主要痛

9、點(diǎn)線 上 觸 點(diǎn)留存電視廣播戶外廣告線下觸點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景中豐富的數(shù)據(jù)觸點(diǎn)信息流 社交平臺(tái) 內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)獲知考慮網(wǎng)站社交媒體直播口碑推薦 使用體驗(yàn)自有商城分銷(xiāo)商 第三方電商平臺(tái)會(huì)員活動(dòng)渠道商 直營(yíng)門(mén)店短信郵件社交媒體社群活動(dòng)路演點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站社交媒體購(gòu) 買(mǎi)傳 播獲客成本增加，營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化效果不及預(yù)期營(yíng)銷(xiāo)渠道復(fù)雜多樣，數(shù)據(jù)整合難度提高市場(chǎng)更新迭代頻繁，要求企業(yè)快速響應(yīng)產(chǎn) 業(yè) 圖 譜營(yíng) 銷(xiāo) 場(chǎng) 景銷(xiāo) 售 場(chǎng) 景生 產(chǎn) 場(chǎng) 景采 購(gòu) 場(chǎng) 景協(xié) 同 場(chǎng) 景理解消費(fèi)者和市場(chǎng)趨勢(shì)66.7%實(shí)現(xiàn)公司業(yè)務(wù)增長(zhǎng)66.7%確保有效的營(yíng)銷(xiāo)管理55.6%推動(dòng)業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型51.1%保持良好的消費(fèi)者體驗(yàn)46.7%引領(lǐng)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)顛覆創(chuàng)新30.

10、0%來(lái)源：廣告主調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)自2020年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)廣告市場(chǎng)年度洞察報(bào)告。 樣本：N=90，于2020年5月通過(guò)CMO訓(xùn)練營(yíng)平臺(tái)調(diào)研獲得。線上數(shù)據(jù)：CRM、SCRM、 網(wǎng)頁(yè)、小程序、自媒體等線下數(shù)據(jù)：門(mén)店數(shù)據(jù)等媒體生態(tài)數(shù)據(jù)：媒體和廣告監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)：供應(yīng)商和合作伙伴數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商和數(shù)據(jù)交易平臺(tái)數(shù)據(jù)第一方數(shù)據(jù)第二方數(shù)據(jù)22數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)（2/2）利用多維度數(shù)據(jù)建立更完整的畫(huà)像，精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)客戶數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)圍繞數(shù)據(jù)、內(nèi)容和觸點(diǎn)的全面優(yōu)化展開(kāi)，其中數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)包括第一方數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、第三方數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)分析 等細(xì)分賽道。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)的目的在于以全鏈路的客戶數(shù)據(jù)采集與分析，幫助企業(yè)形成更加完整的客

11、戶畫(huà)像，從而精準(zhǔn)觸 達(dá)目標(biāo)客戶，提高營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的投入產(chǎn)出比。企業(yè)應(yīng)從全渠道接入和整合、全域客戶洞察等維度考慮，選擇合適的服務(wù)商， 產(chǎn)品的靈活性和可擴(kuò)展性能讓企業(yè)更從容地應(yīng)對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)變化。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)流程圖及細(xì)分領(lǐng)域來(lái)源：參考秒針營(yíng)銷(xiāo)科學(xué)院中國(guó)數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)地鐵圖全解讀，研究院自主研究及繪制。企業(yè)客戶 消費(fèi)者數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中臺(tái)：第一方DMP、CDP第三方數(shù)據(jù)：第三方DMP、數(shù)據(jù)供應(yīng)商、數(shù)據(jù)交易平臺(tái)、數(shù)據(jù)交易區(qū)塊鏈第一方數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)：爬蟲(chóng)工具、數(shù)據(jù)治理工具、營(yíng)銷(xiāo)自 動(dòng)化、用戶忠誠(chéng)度平臺(tái)、智能探針、CRM、SCRM數(shù)據(jù)分析：廣告監(jiān)測(cè)、可視化工具、媒體預(yù)算管理工 具、內(nèi)容評(píng)估、市場(chǎng)洞察、數(shù)據(jù)分析工具、營(yíng)銷(xiāo)分析、 營(yíng)銷(xiāo)

12、人工智能、營(yíng)銷(xiāo)效果分析內(nèi) 容觸 點(diǎn)程序化購(gòu)買(mǎi)用戶體驗(yàn)直效營(yíng)銷(xiāo)搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)選 型 依 據(jù)效 果 評(píng) 估全渠道接入能力數(shù)據(jù)整合能力數(shù)據(jù)模型建立全域客戶洞察部署和交付能力靈活性和可擴(kuò)展性穩(wěn)定性和可靠性數(shù)據(jù)安全保障數(shù) 據(jù) 驅(qū) 動(dòng) 營(yíng) 銷(xiāo) 的 核 心 環(huán) 節(jié) 廣汽菲克 X 明略科技：搭建DMP打通O2O數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊轉(zhuǎn) 化率提升31%、注冊(cè)率提升50% 、CPSL降低71% 某知名保險(xiǎn)公司 X Linkflow：構(gòu)建CDP實(shí)現(xiàn)敏捷智慧的客 戶運(yùn)營(yíng)，代理人員展業(yè)效率提升23%，續(xù)保均價(jià)提升18%產(chǎn) 業(yè) 圖 譜營(yíng) 銷(xiāo) 場(chǎng) 景銷(xiāo) 售 場(chǎng) 景生 產(chǎn) 場(chǎng) 景采 購(gòu) 場(chǎng)景 協(xié) 同 場(chǎng) 景23數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)銷(xiāo)售（1/2）39.

13、0%37.3%36.2%35.1%33.8%22.4%21.9%21.4%20.1%18.4%6.1%5.3%4.7%4.4%3.3%3.5%3.3%3.2%33.90%7.9%11.1%13.8%17.1%21.9%21.3%21.0%20.6%20.0%18.9%年復(fù)合增長(zhǎng)率（18-19）（15-19）其他5.5%4.9%-0.7%電子商務(wù)1.7%35.2%便利店35.4%0.2%雜貨店2.5%-7.2%大賣(mài)場(chǎng)-6.3%-3.4%超市/小超市-0.1%1.6%1.2% 林清軒 X 阿里：157家門(mén)店因疫情歇業(yè)，業(yè)績(jī)下滑90%；轉(zhuǎn) 向淘寶直播半月后全面反彈，業(yè)績(jī)同比增長(zhǎng)45% 秀域 X 滴普

14、科技：針對(duì)會(huì)員成長(zhǎng)路徑建設(shè)升級(jí)、傳播、激勵(lì)機(jī)制，建立自用型忠誠(chéng)客戶和分享型利益客戶形態(tài)；利用數(shù)字化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)4個(gè)月40000個(gè)新會(huì)員增長(zhǎng)效果評(píng)估消 費(fèi) 者門(mén)店支付轉(zhuǎn)化為線下購(gòu)買(mǎi)線上下單上門(mén)自提門(mén)店配送線上商城門(mén)店支付自營(yíng)： PC、APP、 小程序等自營(yíng)商城 第三方：天貓、京 東等電商平臺(tái)轉(zhuǎn)化為線下購(gòu)買(mǎi)特征：商品流打通+信息流打通實(shí)體零售創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，打通商品流和信息流，重構(gòu)傳統(tǒng)人貨場(chǎng)無(wú)論B2C、C2C或是B2B的電商，其本質(zhì)都是銷(xiāo)售環(huán)節(jié)的線上化轉(zhuǎn)型，是業(yè)務(wù)數(shù)字化的典型代表。以快速消費(fèi)品為例， 2019年電商渠道占比達(dá)到21.9%，較2015年提高14%，大賣(mài)場(chǎng)、雜貨店等渠道進(jìn)一步向電商銷(xiāo)售轉(zhuǎn)移。在

15、2020年疫情爆 發(fā)的背景下， 線上購(gòu)物節(jié)和電商直播更成為了傳統(tǒng)零售自救的重要手段。以線上線下渠道融合為特征的新零售，強(qiáng)調(diào)創(chuàng)造 以消費(fèi)者為中心的、線上與線下一致的購(gòu)物體驗(yàn)。從銷(xiāo)售環(huán)節(jié)入手打通商品流和信息流，將助推傳統(tǒng)線性的人貨場(chǎng)結(jié)構(gòu)向 消費(fèi)者、經(jīng)銷(xiāo)商、生產(chǎn)商和零售商之間的環(huán)狀結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，加速實(shí)體零售的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)銷(xiāo)售之新零售2015-2019年中國(guó)快速消費(fèi)品城鎮(zhèn)零售渠道銷(xiāo)售額份額線上線下渠道融合示意圖產(chǎn) 業(yè) 圖 譜營(yíng) 銷(xiāo) 場(chǎng) 景銷(xiāo) 售 場(chǎng) 景生 產(chǎn) 場(chǎng) 景采 購(gòu) 場(chǎng) 景協(xié) 同 場(chǎng) 景20152016201720182019注釋?zhuān)捍筚u(mài)場(chǎng)是指面積超過(guò)6000平以上的商店，包括市場(chǎng)份額達(dá)到83%

16、（基于2018年?duì)I業(yè)額） 的主要零售商；超市/小超市是指面積在100-6000平的商店；便利店是指營(yíng)業(yè)時(shí)間超過(guò)16小時(shí)的 連鎖或獨(dú)立便利店；雜貨店是指面積小于100平的商店；其他包括百貨商店、批發(fā)商店、工會(huì)發(fā) 送、直營(yíng)店、專(zhuān)賣(mài)店、海外購(gòu)物、家庭購(gòu)物、藥店、美容沙龍、牛奶店和新零售商店。來(lái)源：凱度消費(fèi)者指數(shù)研究、貝恩分析2020年中國(guó)購(gòu)物者報(bào)告，系列一 | 疫情下的“新常態(tài)”，研究院自主研究及繪制。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)銷(xiāo)售（2/2）10全鏈路、精細(xì)化的銷(xiāo)售管理，驅(qū)動(dòng)企業(yè)效能提升和業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)企業(yè)在銷(xiāo)售環(huán)節(jié)通常會(huì)應(yīng)用CRM管理系統(tǒng)，將從線索、商機(jī)、訂單到回款的全鏈路數(shù)字化，精準(zhǔn)把控銷(xiāo)售節(jié)奏，讓銷(xiāo)售效 能可分析。通

17、過(guò)多維度的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)，企業(yè)可以優(yōu)化市場(chǎng)策略，驅(qū)動(dòng)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)；沉淀多渠道的客戶信 息，形成360客戶畫(huà)像，有助于企業(yè)提高商機(jī)響應(yīng)率和贏單率；針對(duì)收款、逾期等進(jìn)行精細(xì)化管理，動(dòng)態(tài)追蹤回款流程， 完成銷(xiāo)售全流程的“最后一公里”。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)銷(xiāo)售之精細(xì)化銷(xiāo)售管理建立360客戶畫(huà)像，跟蹤客戶 行為，識(shí)別高價(jià)值線索創(chuàng)建不同條件的制定銷(xiāo)售計(jì)劃 和任務(wù)，條件滿足時(shí)自動(dòng)執(zhí)行 或提醒銷(xiāo)售跟進(jìn)從線索、商機(jī)、訂單到回款的全程可追溯，輔助科學(xué)制定銷(xiāo) 售目標(biāo)全鏈路把控銷(xiāo)售業(yè)績(jī)涉及轉(zhuǎn)化率、客戶資產(chǎn)、員工 工作狀態(tài)、訂單、業(yè)績(jī)等多維 度、全流程的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)評(píng)估市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)ROI，優(yōu)化 營(yíng)銷(xiāo)資源配置，提高營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)

18、 效率自定義銷(xiāo)售報(bào)表，多端實(shí)時(shí)可 視化呈現(xiàn)，把握銷(xiāo)售節(jié)奏精細(xì)化、自動(dòng)化商機(jī)管理動(dòng)態(tài)跟蹤回款流程與企業(yè)ERP系統(tǒng)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)統(tǒng) 一的業(yè)務(wù)閉環(huán)覆蓋收款、催款、退款等的應(yīng) 收管理，完成銷(xiāo)售全流程的 “最后一公里”建立回款預(yù)警、消息自動(dòng)觸發(fā)，動(dòng)態(tài)跟蹤回款流程，防范 應(yīng)收賬款風(fēng)險(xiǎn)效果 評(píng)估效能提升 特變電工 X 紛享銷(xiāo)客：應(yīng)用CRM系統(tǒng)后整體報(bào) 表統(tǒng)計(jì)成本降低70%，企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量提高100%； 各業(yè)務(wù)線人員效率提高近40%，團(tuán)隊(duì)協(xié)作更密切業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng) 美邦國(guó)際 X 銷(xiāo)售易：打通CRM系統(tǒng)與官方微信，自動(dòng)創(chuàng)建學(xué)生線索，提醒學(xué)生完善信息，平 均每年可節(jié)省1300+小時(shí)和近5個(gè)客服人員產(chǎn) 業(yè) 圖 譜營(yíng) 銷(xiāo) 場(chǎng) 景銷(xiāo)

19、 售 場(chǎng) 景生 產(chǎn) 場(chǎng) 景采 購(gòu) 場(chǎng) 景協(xié) 同 場(chǎng) 景數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)（1/2）11來(lái)源：參考翟麗麗、王歡、祁凱、吳飛面向大規(guī)模定制的柔性生產(chǎn)計(jì)劃研究，研究院自主研究及繪制。應(yīng)用柔性生產(chǎn)拓展C2M反向定制，滿足個(gè)性化的產(chǎn)品需求消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)促使賣(mài)方市場(chǎng)轉(zhuǎn)向買(mǎi)方市場(chǎng)，消費(fèi)者的個(gè)性化需求涌現(xiàn)，“先訂單后生產(chǎn)”的C2M模式應(yīng)運(yùn)而生。傳統(tǒng)剛性 生產(chǎn)過(guò)程中，一條生產(chǎn)線對(duì)應(yīng)一個(gè)規(guī)格的產(chǎn)品，為實(shí)現(xiàn)C2M的反向定制必須轉(zhuǎn)向柔性生產(chǎn)。柔性生產(chǎn)系統(tǒng)能夠基于用戶需 求、產(chǎn)品信息、設(shè)備信息、生產(chǎn)計(jì)劃等大量的數(shù)據(jù)信息，選擇最合適的生產(chǎn)方案并最優(yōu)化資源配置，從而提供符合市場(chǎng)需 求的、高質(zhì)量的產(chǎn)品，減少企業(yè)在面對(duì)供應(yīng)、庫(kù)存、運(yùn)輸

20、等環(huán)節(jié)中的不確定性，消除牛鞭效應(yīng)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)之C2M與柔性生產(chǎn)效 果 評(píng) 估 報(bào)喜鳥(niǎo)：通過(guò)大規(guī)模個(gè)性化定制平臺(tái)減少庫(kù)存積壓， 利用3D試衣系統(tǒng)實(shí)時(shí)渲染成衣，減少樣衣生產(chǎn)；私人 定制業(yè)務(wù)占比40%，降低成本10%，生產(chǎn)周期從15天 縮短至7天，合格率提高至99.8% 海爾沈陽(yáng)冰箱互聯(lián)工廠：吸引510萬(wàn)用戶參與社群交互， 通過(guò)大數(shù)據(jù)、AI等挖掘用戶需求，以模塊化、智能化技 術(shù)支持小批量多次生產(chǎn)；產(chǎn)品定制占比76%，研發(fā)周期 和交付周期縮短50%，用戶口碑提升30%產(chǎn) 業(yè) 圖 譜營(yíng) 銷(xiāo) 場(chǎng) 景銷(xiāo) 售 場(chǎng) 景生 產(chǎn) 場(chǎng) 景采 購(gòu) 場(chǎng) 景協(xié) 同 場(chǎng) 景客戶訂單訂單處理柔性生產(chǎn)計(jì)劃定制產(chǎn)品裝配計(jì)劃需求預(yù)

21、測(cè)產(chǎn)品族預(yù)測(cè)計(jì)劃定制件信息獲取通用件生產(chǎn)計(jì)劃定制件需求信息定制件生產(chǎn)計(jì)劃通用件物料需求 計(jì)劃“PUSH”式計(jì)劃“PULL”式計(jì)劃產(chǎn)品族結(jié)構(gòu) 模型與管理需求與能力 平衡定制件物料清單通用件物料清單定制產(chǎn)品結(jié)構(gòu)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)管理面 向 大 規(guī) 模 定 制 的 柔 性 生 產(chǎn) 計(jì) 劃C2M按需定制連接客戶和廠商，及時(shí) 調(diào)整選品、設(shè)計(jì)，生產(chǎn) 適銷(xiāo)對(duì)路的產(chǎn)品數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品 規(guī)格和銷(xiāo)量預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài) 調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃短周期、零庫(kù)存先訂單后生產(chǎn)有利于減 少供應(yīng)鏈中的不確定 性，消除牛鞭效應(yīng)26數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)（2/2）基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)海量實(shí)時(shí)的工業(yè)數(shù)據(jù)，探索智能化生產(chǎn)當(dāng)前制造業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主戰(zhàn)場(chǎng)，規(guī)模以上工業(yè)

22、企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化率、工序數(shù)控化率、數(shù)字化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率持續(xù)增長(zhǎng)， 到2018年分別達(dá)到45.9%、48.7%、39.4%。隨著工業(yè)企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)的穩(wěn)步提升，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用將助推“中國(guó)制 造”邁向“中國(guó)智造”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵在于海量工業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，通過(guò)信息的自由流轉(zhuǎn)和數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析，優(yōu)化 制造資源的配置，可以實(shí)現(xiàn)降低成本、提高效率和提供產(chǎn)品和服務(wù)品質(zhì)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)的智能化轉(zhuǎn)型。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)之工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能制造2018年中國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化情況工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能制造效果評(píng)估來(lái)源：生產(chǎn)數(shù)字化數(shù)據(jù)來(lái)自兩化融合服務(wù)聯(lián)盟、國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心中國(guó) 兩化融合發(fā)展數(shù)據(jù)地圖（2018

23、），研究院自主研究及繪制。降低成本降低用工量減少故障損失降低能耗降低運(yùn)維成本提高效率優(yōu)化業(yè)務(wù)流程提高資源利用效率提供員工工作效率提高產(chǎn)品和服務(wù)品質(zhì)縮短研發(fā)周期降低次品率加速產(chǎn)品和服務(wù)更新迭代新產(chǎn)品研發(fā)周期產(chǎn)能利用率設(shè)備綜合利用率來(lái)源：績(jī)效產(chǎn)出數(shù)據(jù)來(lái)自兩化融合服務(wù)聯(lián)盟、國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心中國(guó)兩 化融合發(fā)展數(shù)據(jù)地圖（2018），研究院自主研究及繪制。未實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全 生命周 期管控產(chǎn)品全生命周期管控和管控集成對(duì)企業(yè)兩化融合績(jī)效產(chǎn)出的影響.9%管控集成1615.7%9.5%工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 的數(shù)據(jù)循環(huán)工業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)基于機(jī)器的算法 和數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù) 分析物理和人際網(wǎng)絡(luò)與正確的人和機(jī) 器分析數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程和

24、集中式 數(shù)據(jù)可視化原材料裝備 消費(fèi)品 電子信息49.3%62.7%46.8%40.7%39.3%34.1%44.7%43.0%36.8%53.6%53.9%44.2%生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化率（%）關(guān)鍵工序數(shù)控化率（%）數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率（%）安裝儀器儀表的工專(zhuān)有機(jī)器數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)流返回機(jī)器業(yè)機(jī)器的提取和存儲(chǔ)產(chǎn) 業(yè) 圖 譜營(yíng) 銷(xiāo) 場(chǎng) 景銷(xiāo) 售 場(chǎng) 景生 產(chǎn) 場(chǎng) 景采 購(gòu) 場(chǎng) 景協(xié) 同 場(chǎng) 景數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)采購(gòu)電商式采購(gòu)精準(zhǔn)對(duì)接供需，全流程數(shù)字化促進(jìn)采購(gòu)高效協(xié)同對(duì)于多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，采購(gòu)金額是銷(xiāo)售金額中的大頭，降低采購(gòu)成本對(duì)提高整體盈利能力至關(guān)重要。數(shù)字化采購(gòu)從供給側(cè)和 采購(gòu)側(cè)延伸出企業(yè)采購(gòu)電商和采購(gòu)管理系統(tǒng)兩條發(fā)展

25、路徑。企業(yè)采購(gòu)電商將電商平臺(tái)模式引入采購(gòu)環(huán)節(jié)，通過(guò)整合海量供 應(yīng)商資源并以集中式采購(gòu)的方式，打造陽(yáng)光、低成本、高效的采購(gòu)體驗(yàn)；應(yīng)用數(shù)字化的采購(gòu)管理系統(tǒng)，打通從供應(yīng)鏈計(jì)劃 到執(zhí)行的各部門(mén)數(shù)據(jù)，圍繞全供應(yīng)鏈績(jī)效進(jìn)行高效協(xié)同，實(shí)現(xiàn)可預(yù)測(cè)戰(zhàn)略尋源、自動(dòng)化采購(gòu)執(zhí)行與前瞻性的供應(yīng)商管理。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)采購(gòu)之企業(yè)采購(gòu)電商與數(shù)字化采購(gòu)企業(yè)采購(gòu)電商精準(zhǔn)對(duì)接采購(gòu)管理系統(tǒng)高效協(xié)同13產(chǎn) 業(yè) 圖 譜營(yíng) 銷(xiāo) 場(chǎng) 景銷(xiāo) 售 場(chǎng) 景生 產(chǎn) 場(chǎng) 景采 購(gòu) 場(chǎng) 景協(xié) 同 場(chǎng) 鏈家 X 商越：上線采購(gòu)商城覆蓋全國(guó)8000多門(mén) 店，采購(gòu)周期由平均25天縮減至2天，協(xié)議采購(gòu)比例由30%提升至90%，采購(gòu)業(yè)務(wù)效率顯著提升，有 效節(jié)省人工成本

26、，促進(jìn)采購(gòu)與供應(yīng)的高效協(xié)同 金象化工 X 友云采：通過(guò)對(duì)接的電商平臺(tái)以及大 量供應(yīng)商資源，MRO類(lèi)采購(gòu)成本減低10%；進(jìn)行 線上尋源、微信協(xié)同以及移動(dòng)報(bào)價(jià)等采購(gòu)協(xié)同，縮 短采購(gòu)周期，尋源效率提升了20%、節(jié)省人力15%效 果 評(píng) 估企業(yè)采購(gòu) 商城可預(yù)測(cè)尋源：基于供應(yīng) 鏈數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)采購(gòu)需 求，挖掘供應(yīng)商資源自動(dòng)化執(zhí)行：自動(dòng)批量執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，如安全 付款、補(bǔ)貨申請(qǐng)等供應(yīng)商管理：監(jiān)測(cè)和評(píng)估供應(yīng)商績(jī)效，建立風(fēng)險(xiǎn) 控制與規(guī)避機(jī)制自有供應(yīng)商主流電商平臺(tái)整合企業(yè)自有供應(yīng)商 和主流電商平臺(tái)上的 海量?jī)?yōu)質(zhì)資源采用目錄式、電商式 的方式進(jìn)行集中采 購(gòu)，實(shí)現(xiàn)降本增效企業(yè)采購(gòu) 部門(mén)尋源需求評(píng)估支付競(jìng)價(jià)訂單執(zhí)行對(duì)賬

27、景數(shù)字驅(qū)動(dòng)協(xié)同連接企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，優(yōu)化管理流程，指導(dǎo)智能化決策管理數(shù)字化的推進(jìn)為企業(yè)帶來(lái)了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)觸點(diǎn)，如HR系統(tǒng)中的考勤數(shù)據(jù)、績(jī)效數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)中的發(fā)票數(shù)據(jù)、應(yīng)收應(yīng)付數(shù)據(jù)，OA系統(tǒng)中的流程審批數(shù)據(jù)，而從網(wǎng)絡(luò)招聘、電子發(fā)票等線上化的流程不僅大幅提升工作效率，更讓 數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化的方式被企業(yè)輕松獲取和使用。協(xié)同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)應(yīng)用一方面可以促進(jìn)流程優(yōu)化，一方面可以驅(qū)動(dòng)智能化決 策，針對(duì)不同場(chǎng)景均有各自的模型算法與專(zhuān)業(yè)的第三方服務(wù)商。相比以往，當(dāng)前的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更強(qiáng)調(diào)跨系統(tǒng)的打通， 通過(guò)連接企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)、拉通業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行一體化分析，企業(yè)將能夠更深入地洞察和指導(dǎo)自身經(jīng)營(yíng)管理。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)協(xié)同的典

28、型應(yīng)用人力資源管理場(chǎng)景應(yīng)用舉例票財(cái)稅管理場(chǎng)景應(yīng)用舉例14產(chǎn) 業(yè) 圖 譜營(yíng) 銷(xiāo) 場(chǎng) 景銷(xiāo) 售 場(chǎng) 景生 產(chǎn) 場(chǎng) 景采 購(gòu) 場(chǎng) 景協(xié) 同 場(chǎng)招聘：整合來(lái)自各渠道的招聘數(shù)據(jù)，建立標(biāo)簽體系深度洞察人崗匹配度，基于能力模型精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)和識(shí)別人才，根據(jù)全流程數(shù)據(jù)分析優(yōu)化招聘流程薪酬：關(guān)聯(lián)考勤數(shù)據(jù)與績(jī)效結(jié)果精細(xì)化核算員工薪 酬，與業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)合理控制人力成本，自動(dòng)生成薪酬報(bào)表，對(duì)接稅務(wù)局系統(tǒng)一鍵報(bào)稅繼任：基于員工基本信息、認(rèn)知軌跡、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、業(yè) 績(jī)表現(xiàn)等構(gòu)建全生命周期的人才畫(huà)像，可視化輸出團(tuán)隊(duì)人才地圖，科學(xué)制定個(gè)性化的人才發(fā)展計(jì)劃采用掃碼、OCR等快速識(shí)別和歸集發(fā)票，移動(dòng)端隨時(shí) 審批，簡(jiǎn)化、自動(dòng)化報(bào)銷(xiāo)流程，自

29、動(dòng)查驗(yàn)發(fā)票真?zhèn)渭?進(jìn)行進(jìn)項(xiàng)抵扣，防止重復(fù)報(bào)銷(xiāo)和稅款損失集成ERP、HR、OA等系統(tǒng)，打通財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，形成一 體化管控；多維度分析預(yù)算、費(fèi)用、合同等數(shù)據(jù)，建 立數(shù)據(jù)指標(biāo)模型為成本控制提供決策依據(jù)根據(jù)公司財(cái)務(wù)規(guī)則、稅法要求等進(jìn)行合規(guī)性檢查，降 低稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高回款效率，結(jié)合外部市場(chǎng)環(huán)境和公 司經(jīng)營(yíng)狀況，判斷潛在財(cái)稅風(fēng)險(xiǎn) 大自然家居 X 北森：開(kāi)展領(lǐng)導(dǎo)力發(fā)展專(zhuān)項(xiàng)方案121 工程，多維度選拔學(xué)員并進(jìn)行混合式培訓(xùn)，2018- 2019年新總監(jiān)級(jí)以上人員70%來(lái)自121工程 建業(yè)集團(tuán) X 金蝶：建立財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心并在200 多家公司上線，月處理單據(jù)量86193筆，人均審核 單量達(dá)到120單/天，憑證自動(dòng)轉(zhuǎn)

30、換率95%效果 評(píng)估景數(shù)字化渠道域云資源層IaaS滴普科技圍繞全場(chǎng)景的數(shù)據(jù)智能服務(wù)商，助力企業(yè)敏捷創(chuàng)新滴普科技的核心產(chǎn)品DEEPEXI以數(shù)據(jù)智能平臺(tái)Xdata、XMind（AI算法）和XMesh(（IoT平臺(tái)）為底座，聚焦商業(yè)智能、 工業(yè)智能和空間智能三大場(chǎng)景，基于云原生互聯(lián)網(wǎng)框架，為企業(yè)提供全場(chǎng)景數(shù)據(jù)智能服務(wù)。其DEEPEXI D系列產(chǎn)品具備豐 富的微場(chǎng)景，平臺(tái)彈性可擴(kuò)展，企業(yè)能夠結(jié)合自身問(wèn)題進(jìn)行按需組裝和定制，樂(lè)高式搭建專(zhuān)屬的數(shù)字化應(yīng)用，敏捷快速地 應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化及支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新。滴普科技目前已經(jīng)服務(wù)超過(guò)50家大中型行業(yè)頭部客戶的數(shù)字化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，覆蓋零售、快消、汽車(chē)、3C、美妝、地產(chǎn)、工業(yè)、園

31、區(qū)等領(lǐng)域。2020年5月，滴普科技獲得由高瓴資本、BAI貝塔斯曼亞洲投資基金、 三峽鑫泰領(lǐng)投的5000萬(wàn)美元A+輪融資。 滴普科技：全場(chǎng)景數(shù)據(jù)智能服務(wù)商DEEPEXI系列產(chǎn)品30滴普科技以數(shù)字化全棧服務(wù)能力，把握“新基建” 產(chǎn)業(yè)升級(jí)機(jī)遇滴普科技認(rèn)為，數(shù)字化技術(shù)棧的核心是5G、IoT、AI、數(shù)據(jù)智能和云原生架構(gòu)。落實(shí)到產(chǎn)品層面，滴普科技的技術(shù)生態(tài)A 系列產(chǎn)品基于云原生互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，幫助企業(yè)快速研發(fā)業(yè)務(wù)應(yīng)用，在線擴(kuò)展定制數(shù)字化產(chǎn)品，主推生態(tài)運(yùn)營(yíng)模式；X系列產(chǎn) 品在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺(tái)基礎(chǔ)上，更多承載實(shí)時(shí)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)分析與應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù) 價(jià)值；D系列產(chǎn)品深度覆蓋商業(yè)智能場(chǎng)

32、景，為從企業(yè)端到最終用戶端的全渠道觸達(dá)和運(yùn)營(yíng)形成全鏈條的數(shù)字化能力。面對(duì) “新基建”背景下的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化機(jī)遇，滴普科技除依托數(shù)據(jù)智能平臺(tái)、AI和 IoT平臺(tái)外，更能夠提供云邊一體化的解決方 案，在邊緣節(jié)點(diǎn)解決數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析問(wèn)題，拓展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧園區(qū)、智慧城市等工業(yè)和空間智能場(chǎng)景業(yè)務(wù)。滴普科技滿足企業(yè)數(shù)字化各階段需求16信息化數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化多模數(shù)據(jù)時(shí)空大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)智能全場(chǎng)景智能/實(shí)時(shí) 數(shù)倉(cāng)云原生架構(gòu)A系列大數(shù)據(jù)XData5G/IoT/AIXMesh/XEdge實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)智能技術(shù)XDataD系列技術(shù)中臺(tái)數(shù)據(jù)中臺(tái)業(yè)務(wù)中臺(tái)明略科技依托具有行業(yè)“Know-how”的數(shù)據(jù)中臺(tái)落地?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型明略

33、科技的前身是第三方線上營(yíng)銷(xiāo)智能技術(shù)平臺(tái)秒針系統(tǒng)，在積累了豐富的數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)后，明略科技將業(yè)務(wù)拓展至 政府、公安、交通、金融、工業(yè)等領(lǐng)域。明略科技認(rèn)為，未來(lái)企業(yè)的核心資產(chǎn)不僅是人、財(cái)、物，數(shù)據(jù)和知識(shí)是企業(yè)的第 四大核心資產(chǎn)。依托明略科技具有行業(yè)“Know-how”的新一代數(shù)據(jù)中臺(tái)，企業(yè)可以沉淀自身數(shù)據(jù)和知識(shí)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。 基于多年服務(wù)行業(yè)客戶數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐，明略科技總結(jié)了數(shù)據(jù)在線、分析洞察和閉環(huán)智能的“三步走”路徑，通過(guò)提供 持續(xù)性的服務(wù)并不斷迭代演進(jìn)，可以為企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值，幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)VUCA時(shí)代下不確定的、多變的市場(chǎng)環(huán)境。明略科技：具有行業(yè)“Know-how”的新一代數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)字化轉(zhuǎn)

34、型的“三步走”應(yīng)對(duì)VUCA時(shí)代的挑戰(zhàn)17具有行業(yè)“Know-how”的新一代數(shù)據(jù)中臺(tái)：數(shù)據(jù)和知識(shí)雙驅(qū)動(dòng)端到端規(guī)劃與建設(shè)經(jīng)驗(yàn)具有行業(yè)“Know-how”面向智能時(shí)代的架構(gòu)與設(shè)計(jì)中臺(tái)型組織規(guī)劃以客戶為中心的中臺(tái)建設(shè)路徑全生命周期服務(wù)能力數(shù)據(jù)安全行業(yè)知識(shí)圖譜行業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)則與算法模型基于行業(yè)“Know-how”的實(shí)時(shí)反饋系統(tǒng)AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)治理基于知識(shí)圖譜的統(tǒng)一數(shù)據(jù)框架數(shù)據(jù)邏輯和業(yè)務(wù)的統(tǒng)一管理人機(jī)協(xié)同的創(chuàng)新Volatility易變性 Uncertainty不確定性 Complexity復(fù)雜性 Ambiguity模糊性數(shù)據(jù)在線在業(yè)務(wù)數(shù)字化基礎(chǔ)上，將 所有數(shù)據(jù)集成到統(tǒng)一平臺(tái)分析洞察對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度、 交叉

35、分析，優(yōu)化關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)閉環(huán)智能運(yùn)用人工智能輔助企業(yè)決 策，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)自我調(diào)節(jié)明略科技18數(shù)據(jù)智能中臺(tái)探 索 式 分 析數(shù)據(jù)智能平臺(tái)DIP（Data Intelligence Platform）基于知識(shí)圖譜的新一代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及可視化分析套 件，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)歸類(lèi)，輔助業(yè)務(wù)決策，啟發(fā)式地創(chuàng)造價(jià) 值新洞察，輔助人機(jī)同行。具備領(lǐng)域知識(shí)圖譜全棧技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)各類(lèi)結(jié)構(gòu)化、非 結(jié)構(gòu)化視頻、圖像、文本等多維數(shù)據(jù)的符號(hào)化過(guò)程； 結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)及知識(shí)庫(kù)的成熟支持，對(duì)數(shù)據(jù)和知 識(shí)進(jìn)行混合推理，為用戶實(shí)現(xiàn)智能化程度更高的知識(shí) 推理和推薦平臺(tái)。依托行業(yè)通用的數(shù)據(jù)處理方法論，幫助企業(yè)沉淀行業(yè) “Know-how”，對(duì)分布式數(shù)字資產(chǎn)

36、進(jìn)行全局統(tǒng)一管 理運(yùn)營(yíng)，打造數(shù)據(jù)與知識(shí)雙驅(qū)動(dòng)賦能的數(shù)據(jù)智能中臺(tái)。提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成、分析和處理能力，在公安、 數(shù)字城市、銀行、證券、稅務(wù)、軌道交通等行業(yè)落地多 個(gè)城市級(jí)和企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)。智能代運(yùn)營(yíng) 體系（有風(fēng)）全域營(yíng)銷(xiāo) 測(cè)量（OMI）全域消費(fèi)者體驗(yàn)管理和營(yíng)銷(xiāo)云（MC）商業(yè)智能 分析（BIA）設(shè)備/裝備數(shù)據(jù)采集與管理HR與員工體驗(yàn)管理供應(yīng)鏈與ERP有機(jī)整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，運(yùn)用知識(shí)圖譜推動(dòng)智能化決策在傳統(tǒng)企業(yè)資源計(jì)劃ERP的基礎(chǔ)上，明略科技納入對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)的智能管理，提出了企業(yè)智能管理系統(tǒng)EIP的概念。 數(shù)據(jù)智能平臺(tái)DIP是EIP的核心，可將人、財(cái)、物、數(shù)據(jù)和知識(shí)等核心生產(chǎn)要素按照最細(xì)顆粒度進(jìn)行數(shù)字化，進(jìn)而指導(dǎo)企業(yè) 的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。明略科技DIP包括數(shù)據(jù)智能中臺(tái)和探索式分析兩條產(chǎn)品線，數(shù)據(jù)智能中臺(tái)采取自