智能構建云上數倉，提高戰略決策效率

場景：某集團在全國經營多家連鎖超市，線上線下零售渠道及形態眾多。

痛點：因為業務系統多、數據來源多，經營所需的數據需求高頻且多樣化。但數據體系復雜、數據不統一，數據分析速度和數據準確一致性難保障，戰略決策與數據化運營受阻。

解決方案：

• 數據融合：通過數據引入功能，將業務系統數據集成、融合一體，統一基礎數據。
• 數據建模：通過規范建模功能，結合業務發展需求，自頂向下設計標準的數據模型，統一公共數據。
• 數據生產：基于建模后系統代碼自動化托管生產功能，快速響應業務需求。模型設計輸出后，自動化生成代碼、周期性調度產出任務。

價值：

• 數據建設統一：數據標準規范定義。
• 數據研發提效：自動化代碼生成。
• 戰略決策高效：數據分析準確，數據需求響應及時。

推薦搭配組合：Dataphin + MaxCompute

MaxCompute詳情請參見什么是MaxCompute。

輸出主題式數據服務，提高數據化運營效率

場景：某公司是一家大型跨省直營餐飲品牌公司，具有線上線下多個客戶觸達渠道，以爆款思維策劃公司品牌。

痛點：因業務擴張快，用戶數據豐富，拉新留存效率、營銷及轉化效果急需提高。但各個獲客渠道的用戶數據分散，會員管理體系單一，推薦準確度不高，會員營銷方式有限。

解決方案：

• 數據融合：通過數據引入功能，將各渠道數據沉淀至數據倉庫內，豐富基礎數據。
• 數據建模：通過數據建模及代碼自動化生成功能，以會員為中心，構建完整的會員數據模型，集成會員屬性、統計指標等數據。
• 主題服務：通過數倉即席查詢功能，面向應用，自動輸出會員主題的匯總數據模型，高效完成進一步的會員日報分析、會員門戶搭建等。

價值：

• 數據建設統一：數據標準規范定義。
• 數據研發提效：自動化代碼生成。
• 資產管理便利：數據豐富融通，主題化服務更智能。

推薦搭配組合：Dataphin + Quick BI + MaxCompute

• Quick BI詳情請參見什么是Quick BI。
• MaxCompute詳情請參見什么是MaxCompute。