自從數據中臺爆火以后，天天有人問如何度量數據中臺建設的效果，怎么證明數據中臺建設就成功了。

這是一個很復雜的問題，就好像問，如何證明企業(yè)數字化轉型成功了一樣，讓企業(yè)的數據“用起來，跑起來，轉起來”是企業(yè)數據中臺構建成功的標準。

下面這個案例是一個典型的企業(yè)構建數據中臺利用數據，挖掘數據價值的過程，利用這個案例，我們來看一下如何從無到有構建一個數據中臺。

數據應用的挑戰(zhàn)

這個企業(yè)是一個傳統(tǒng)行業(yè)，他們的業(yè)務模式是典型的品牌商，經銷商，門店，消費者四層結構，是典型的產品加服務的模式，對于門店（客戶端）的依賴較大。

以前，該企業(yè)靠產品的差異化有極強的競爭力，是典型的賣方市場，運營方式相當傳統(tǒng)。

市場大撒錢，活動廣告是粗獷式管理。

銷售常壓貨，對經銷商是控制型管理。

但是，近幾年，該企業(yè)所在產業(yè)升級，客戶的需求越來越多元化，門店對于單個產品的依賴越來越低，經銷商壓力越來越大，傳統(tǒng)的壓貨模式已經不能夠應對現(xiàn)有的模式。

為了應對這樣的挑戰(zhàn)，該企業(yè)也做了很多嘗試，建立自己的電商平臺，打造線下直營店，希望和客戶，消費者建立更加直接的聯(lián)系，應用建的不少，但是依舊面臨很大的挑戰(zhàn)。

主要包括如下5點：

1. 市場費用花了不少，不知道都帶來了什么效果
2. 沒有客戶端端數據，只有Sale In沒有Sale Out，不知道誰在用自己的產品
3. 線上流量無法導到線下產生訂單
4. 線下經銷商數據不能回到線上形成閉環(huán)
5. 企業(yè)花錢買了流量，但是轉化率低

如何解決這些問題呢？

應對挑戰(zhàn)的冰山模型

以上的業(yè)務現(xiàn)象，從數據的視角都能找到相關的原因：

1、市場費用花了不少，不知道都帶來了什么效果：

市場的廣告，活動等投資，沒有與閱讀量，傳播量，轉化量，銷量數據直接關聯(lián)起來，所以，無法度量和評估效果。

2、只掌握Sale In（銷售給經銷商的訂單）沒有Sale Out（銷售給客戶和消費者的訂單），不知道誰在用自己的產品

傳統(tǒng)的經銷商代理模式，品牌商獲取不到Sale Out數據，所以無法準確的知道市場的真實庫存情況，也就無法更準確的做銷量預測，更不清楚自己的商品賣給了哪些門店和消費者，這是數據缺失的問題。

3、線上流量無法導到線下產生訂單

由于該行業(yè)的特殊性，需要服務的支撐，所以線上直接下單的幾率較小，很大程度上依賴線下的溝通。但是線上有用戶訪問，但是哪些是高潛意向用戶，應該如何跟進，分配給那個門店或者經銷商比較合適，這些決策缺乏數據支撐，導致線上流量導入線下生成訂單的成功率低。

4、線下經銷商數據不能回到線上形成閉環(huán)

線下經銷商的訂單數據，缺乏有效的手段采集回品牌商，從而能夠匹配到對應的Sale in數據，無法形成閉環(huán)，這樣會導致對市場預測，庫存，經銷商行為，銷售能力的不掌握，就無法對于后續(xù)的經營做出更加準確的指導。

整個市場競爭越來越激烈，品牌商還是按照抽成的方式在掙錢，并且對中國市場的利潤要求還保持一定的增長，這種情況下品牌商的銷售部門為了完成任務各種壓貨，殺雞取卵，經銷商不掙錢，疲于奔命，而經銷商的數字化水平普遍比較低，人員流失率大，陷入惡性循環(huán)。

5、企業(yè)花錢買了流量，但是轉化率低

有些企業(yè)意識到了流量的重要性，所以花了大投資在流量上，流量的質量越來越差，轉化率很低，歸根到底是這些流量的數據與內部的營銷數據沒有整合起來，導致有質量的流量沒有被識別出來

成功建設數據中臺的三個階段

整個過程，可以用三個階段來總結：讓數據，“用起來”，“跑起來”，“轉起來”

1、讓數據用起來

該企業(yè)并沒有一上來就做技術平臺，而是做了一個輕咨詢，首先，從業(yè)務價值的角度全面地發(fā)散了各種有價值的數據利用場景清單，然后對這些場景進行了價值優(yōu)先級的排序，選出優(yōu)先級比較高的場景進行深度分析。

探索這些場景需要的數據，驗證技術可行性，做一個可行性優(yōu)先級的排序，最后從這個場景清單中選出最有價值，數據基礎最好，技術可行的場景，作為最小可行性產品（MVP）立刻啟動交付開發(fā)，從而最快的將數據利用起來。

讓數據用起來，產生業(yè)務價值是數據中臺建設的第一優(yōu)先級。至于這個用起來的過程是否是自動化的，是否有大數據平臺的支撐，是否用到了先進的技術，這些都是第二位的事情。

舉個例子，作為該企業(yè)的經銷商，經常會需要產品參數數據，過去這些數據都是通過郵件發(fā)出來，所以，很不及時，而且還需要收到后進行手工的處理才能用起來。

這個場景在輕咨詢中被識別出來，后來，做了一個數據API，讓經銷商們能夠通過這個API去很方便地調用最新的參數數據，而不需要打電話再發(fā)郵件了，這就把這個參數數據用了起來。

但是，其實這個需求的技術實現(xiàn)是非常簡單的，并不復雜，而且在最早期，甚至還有一些落后，為了快速響應業(yè)務的需要，這后臺并沒有用到多么高深的開發(fā)，也不是自動的，而是人工查詢、采集、處理好參數數據放到一個文件夾下面，然后在用程序去讀取這個文件，連數據庫都沒有用到。

讓數據能夠以服務的形式被業(yè)務調用，哪怕是手工配置的數據，這就是數據中臺的第一個階段，讓數據用起來。

2、讓數據跑起來

數據中臺是企業(yè)的數據產品工廠，它的作用就是在源數據和數據產品之間構建一個自動的數據處理鏈，從而讓源數據自動的經過采集、處理、轉換、集成形成一個個的數據產品（服務），在被相關業(yè)務系統(tǒng)所調用。

整個這個過程都是在數據中臺中的數據價值鏈中流轉的，數據中臺讓所有的數據產品從生產到消費的過程自動化，形成自動的流，從而讓數據跑起來

這里的讓數據跑起來，包括幾層特定的含義：
讓數據隨時都在跑動
讓數據跑到正確的地方

讓數據轉起來

小結

讓數據“用起來，跑起來，轉起來”，對應的就是數據應用體系，數據技術體系和數據運營體系。企業(yè)必須建立起這三個體系，才能構建數據驅動的能力。