“数据中台”的话题热度由来已久。自2015年阿里巴巴首次宣布启动“大中台，小前台”战略，数据中台话题热度便一路攀升，并于2019年达到顶峰，业内一度将2019年称为“数据中台元年“。

时至今日，阿里巴巴在数据中台实践之路上，已然探索沉淀下丰富的标杆案例。在2021年10月22日云栖大会的《阿里巴巴数据中台实践》论坛现场，6位资深阿里巴巴专家首次公开分享了其在阿里内部进行数据中台价值交付的成功经验，可供企业在进行数据中台构建及应用的进程中借鉴应用。

基于阿里丰富的新零售及本地生活业务场景，专家团队基于数据中台丰富的数据资产，结合商品知识图谱等技术手段，将中台价值显性化赋能于前台业务。

来自本地生活数据智能中心资深算法专家李哲在会上提到：“本地生活的菜品知识图谱是基于海量多源异构数据，针对非标准的菜品信息构建的一个大规模语义网络。可以为用户需求理解、商户经营理解提供统一的数据支撑，助力下游应用从感知智能迈向认知智能的时代。”

知识图谱不仅在海量非标准化SKU运营场景中具有高应用价值，针对面向消费者的营销场景同样有所增益。

阿里巴巴高级算法专家徐萧萧以利用AI技术缩短爆款孵化周期为例，详细展开分析了KANO模型如何基于大数据帮助品牌方进行热点挖掘，锚定新品孵化新赛道，形成多策略组合的投放方案。以某知名乳制品品牌为例，该解决方案助力其新款乳汽产品上线首周冲榜碳酸TOP1单品，打开了品牌新格局。

阿里巴巴强大的新零售业态背后，离不开供应链中台能力支撑。经过多年的实践经验沉淀，阿里的供应链中台团队将这一套打通从采购到履约的数智化能力打磨沉淀为产品能力。阿里巴巴高级数据技术专家孙侨夫将供应链数智化能力总结概括为6点，分别是：商品力优化、供应商协同、计划智能、库存健康、成本优化，以及财务损益。企业可以通过打造一个更智能的供应链管理体系，大幅降低成本，以更高效的运营方式，进一步扩大用户规模。

数智化同样也是商家数据产品“生意参谋”正在重点发力的迭代方向。秉持着“让天下没有难做的生意”的发展要义，生意参谋针对不同商家的能力层级和需求，提供“诊断经营问题”、“方法论引导”、“发现商业机会”三大重点服务模块，商家数据产品技术负责人刘旭辉表示，接下来，生意参谋将迭代到更加智能的诊断决策能力形态。

论坛最后的两个分享环节围绕两大热点话题“数据服务架构“和“数据安全”展开。

阿里巴巴高级技术专家寿嵩坚详细介绍了阿里巴巴内部数据服务架构演进之路，他提到：“One Service是一个可以通过低代码研发提效，沉淀及共享数据业务组件，具备免运维高可用能力的数据领域FAAS平台，基于数据中台有效支持了阿里巴巴全业务场景，快速交付价值。“

数据价值如何被安全有效地释放出来，也是阿里巴巴资深安全专家冯侦探十分看重的研究领域之一，“不流动的数据是无法产生价值的，只有在保障数据安全流通的基础上进行数据价值的持续探索，企业才能在数智化之路上走得更加稳健。”

为响应国家近期出台的多项政策，明确数据要素的基础性、战略性地位，加强数据资源高效整合。阿里巴巴基于数据合规、数据可信、数据风控要求，打造出了一套新一代数据安全体系，形成DataOK、DataTrust、DataRisk“3D”立体化数据安全产品矩阵，有效保障了数据流通使用过程中的安全合规和价值释放。

中台战略并非一日之功，阿里巴巴虽说已经在内部沉淀下丰富的中台建设及应用的实战案例，但如何将数据中台价值真正通过业务实践成果进行有效论证，本场论坛的6个嘉宾给出了他们的答卷，而阿里巴巴仍在持续探索。

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数据中台是企业数智化的必经之路，阿里巴巴认为数据中台是集方法论、工具、组织于一体的，“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。

目前正通过阿里云对外输出系列解决方案，包括通用数据中台解决方案、零售数据中台解决方案、金融数据中台解决方案、互联网数据中台解决方案、政务数据中台解决方案等细分场景。

其中阿里云数据中台产品矩阵是以Dataphin为基座，以Quick系列为业务场景化切入，包括：

• - Dataphin，一站式、智能化的数据构建及管理平台；
• - Quick BI，随时随地 智能决策；
• - Quick Audience，全方位洞察、全域营销、智能增长；
• - Quick A+， 跨多端全域应用体验分析及洞察的一站式数据化运营平台；
• - Quick Stock， 智能货品运营平台；
• - Quick Decision，智能决策平台；

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