在2018年云栖大会·武汉峰会的新零售专场中，阿里巴巴高级数据产品专家甄日新向我们介绍了中台部门如何由从前的内部数据中台业务中台转型为帮助阿里做互联网架构，处理集团业务，向新零售转型。其中最重要的是和新零售部门的合作，用双中台的模式帮助品牌商和零售商还有商场打造一个新的系统架构。
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举个简单例子来说明一下双中台，当你只有一两家便利店的时候，关注点是便利店如何以低成本高速发展。但是当店面规模扩大以后，会发现从前的管理模式中的逻辑和数据业务会存在数据割裂和系统割裂的问题。这个时候就需要数据和业务双平台来进行管理。

阿里巴巴双平台实践

阿里的双中台架构

双中台如今支撑起了阿里内部的大部分业务，从传统的淘宝、天猫到现在的菜鸟、蚂蚁金服新零售等业务，真正实现了“大中台，小前台”的架构。

什么是“大中台，小前台”

在阿里的不断发展和扩大过程中，前面提到的数据割裂现象不可避免的会出现，如左面图所示，即使在同一个系统里面，数据也会出现大量重复的现象。新数据和原始数据都需要拷贝几份，就会会导致大量“烟囱式”的开发。举个数据应用的例子，比如天猫淘宝开店时，后台操作中不同的团队就开发了独立的数据应用，这样就造成了商家看到的指标会不一样，影响了平台在智能方面的应用。企业同时也存在着开发成本重复建设的问题。业务方面也会存在同样的问题。
随着企业规模的不断扩大，这种现象会趋于严重化，一个大的转型必不可少。于是用一到两年时间，上百万的资金投入还有大量人力资源和技术资源的应用去把业务和数据进行了整体架构上的统一，完成了从左图到右图的转型。就是把所有的诸如淘宝、天猫、优酷、土豆等的数据系统都整合到一个更大的数据系统里面。在这个大的数据系统中，最重要的部分是数据共享层。
在数据底层，将淘宝、天猫等应用的数据同步到一起，再对数据进行充分的融合和交互处理，对于关键指标达成统一标准规范。一般这种平台都会有几十万个或更多的这种指标需要平衡。尽管现在很多都进入了智能化，但是当时很多时间和精力都投入到了指标的统一规划中。这个指标的最终目的是实现数据的可复用性。不同的部门在指标的定义上存在相似性。而数据共享层的主要目的是将不同平台的相同用户进行ID识别。再通过系统的数据体系对人和企业的位置进行综合识别，在这个基础上来实现数据的识别功能。

如图所示，业务中台和数据中台是一个双向联动的组合，他们共同支撑业务前台的工作（业务前台的工作一般包括所有面向客户的处理、电商网站、新零售、供应商的一些系统等）。我们可以看到，业务前台的很多数据是可以共通的，所以业务中台的作用就是实现业务上的共享，数据中台的作用就是进行数据上的融通。

如图所示是业务数据双中台的详细架构图。中间的共享层就是对于用户的支付功能、会员的积分功能、营销等功能来实现数据共享的一个复用。复用的目的不仅仅是降低了开发成本，同时也保障了共享层的强大。举个聚划算的例子，对于这种大的创意系统，当团队对这个创意开发出初版后，就需要业务中台发挥作用了。随着用户量的不断提升，前端的工作人员不需要考虑容载和扩展性、安全性等问题，因为这些问题已经在业务中台得到了有效的处理。
数据中台也是起到了相同的作用。将阿里的所有数据抽取到数据的垂直处理中心，在其中对数据进行规范的处理操作，再对所有消费者、企业、核心业务对象进行ID的打通和综合的“画像”处理。这样就避免了算法工程师在原始数据底层的操作。对于不同部门的营销人员，也可以省去繁杂的数据统计工作直接筛选出自己想要的数据并交给算法工程师进行数据的分析操作。双中台业务最核心的地方就是更好的实现了企业内部数据和逻辑业务的可复用性。

动态展示双平台业务

闭环系统所做的是从左边代表的阿里内部的所有不同的业务循环到右边。阿里如今是由IT时代转化为DT时代，这就表明了数据处理需要不停地智能化。电商网站对于我们所采集到的所有数据信息包括对于如何用摄像头采集数据、会员的信息、浏览量、鼠标在视频上停留的时间等都需要充分回流，回流到中台体系后用标准规范的体系来定义销售额和点击量等指标。在标准定义之后，对用户ID进行打通，这样可以对所有用户系统进行升级。这样就推动了数据智能的应用。这就包括了全局数据监控、数据化运营、和数据植入业务。中台业务重要的不是在单一的智能化应用上面做到多好而是更好的支持小户快跑的模式。

双中台驱动新零售转型

阿里 在新零售方面也有很多尝试，如图所示，盒马鲜生、TAOCAFE等都是很好的尝试。都是通过业务中台数据处理连带发展起来的业务。无论是正在发展的业务还是成熟的业务都是应用阿里统一的用户“画像”。

举两个实际的例子：在去盒马鲜生购物时，都是利用会员信息进行购物的，这样保证了数据信息的回流性。顾客购买商品所产生的影响在对不同店进行预测时的精准度有着明显的20%到30%的提升。零售通是对小店提供一个系统的支持，优势就是可以通过淘宝天猫上面提供的数据对于区域内的顾客消费情况进行系统的分析，可以把销售佳的商品推荐给小店来达到他们销售额的大幅度提升。

我们在转型的过程中欲要了解行业诉求，对于消费者、供货渠道和销售场景都要进行合理的调查和分析。转型就要接受挑战，对于没有那么多会员数据和消费数据来进行精准营销，是存在很多问题的。

解决方案

解决方案就是与用户现有体系进行充分的融合，经产品、技术和方法论同客户的现状与愿景相结合。

我们在与化妆品行业合作时很好的梳理了他们的系统，再根据自己的经验进行有机的融合。我们给他们一个整体架构上的设计，从消费者的处理上对其进行升级改造。

对于一个强势的酒水品牌，运用阿里在电商领域经验帮助其在电商方面进行销售是没有问题的。但对于一些3C行业，则需要在传统门店、渠道方面进行数字化和改善。具体的实施要根据不同的品牌商进行不同的操作规划。

对于上图这种线上流量少线下流量多的企业，很适合做新零售场景。可以通过一些好的销售模式如优惠券等将线下和线上进行充分打通，实现业务闭环的效果。

对于超市的会员体系薄弱，但是线上流量大，可以进行系统升级和规划，帮助其完成转型。

我们也可以运用数据平台在回流后在发行端进行操作，然后根据出版端和门店的数据再进行合理的规划。

总结和沉淀

综上。首先，阿里的数据与客户的特性相结合，然后在双中台上进行问题处理，最后客户也需要发挥主观能动性来达成数字化精细化运营的目的。

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本文由云栖志愿小组毛鹤整理编辑