數據中臺這個概念是由阿里首次提出的，所以以其為例，阿里現在擁有眾多業務分支系統，如淘寶，天貓，阿里媽媽，阿里巴巴等，每套系統都有自己的體系和數據源，都在各自的系統上做了很多服務，但這些系統之間是否是貫通的呢？
如果需要對某個信息進行深度挖掘，但在系統中無法查詢，需要用另一個系統去查，也就是說數據在各系統之間無法共享，導致效率低下。各系統之間還會有功能和數據的衝突，服務和應用的衝突。
為了解決這些問題，阿里開始整合挖掘數據，打造數據中臺，從一開始知識做數據的監測和統計到後來的數據化運營和分析，再到搜索個性化，定製化營銷，再到智能化，漸漸讓各個體系融合在一起，建立統一的體系，就算再擴展業務也是納入這個中臺，用相同的技術和模式進行運營。
為什麼要建立數據中臺，原因有三：
大數據可以告訴決策者一些潛在的規律，以數據來證明或判斷決策。以往我們會用數據來證明我們的決策對錯，現在我們用數據來引導我們做出對的決策。在大數據時代，樣本就是全體，大數據可以防止偽造和偏差。
數據催生人工智能；數據在互聯網時代就是資產，他是人工智能的根基，數據可以進行融合形成新的數據。數據給我們無限的創新，讓我們不停去嘗試。
數據是機器人的指令，我們形成數據服務思維，是因為數據是活的，讓它成為業務的一部分，同時讓機器智能成為決策環節，運營就可以智能化。
新零售的核心三要素：
1. 數據賦能：每一個觸點與連接都應當被記錄下來。數據是新零售的基礎，沒有數據就沒有分析、瞭解和預見。
2. 消費者體驗為中心
3. 場景化營銷：新零售無處不零售，新零售應當覆蓋每一個生活場景。
基於數字平臺的場景化營銷能夠更好地獲取消費者的認同，從而促進企業利潤和市場決策。
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