本文将为您介绍Dataphin适用的典型应用场景。

智能构建云上数仓,提高战略决策效率

场景:某集团在全国经营多家连锁超市,线上线下零售渠道及形态众多。

痛点:因为业务系统多、数据来源多,经营所需的数据需求高频且多样化。但数据体系复杂、数据不统一,数据分析速度和数据准确一致性难保障,战略决策与数据化运营受阻。

解决方案

  • 数据融合:通过数据引入功能,将业务系统数据集成、融合一体,统一基础数据。
  • 数据建模:通过规范建模功能,结合业务发展需求,自顶向下设计标准的数据模型,统一公共数据。
  • 数据生产:基于建模后系统代码自动化托管生产功能,快速响应业务需求。模型设计输出后,自动化生成代码、周期性调度产出任务。

价值

  • 数据建设统一:数据标准规范定义。
  • 数据研发提效:自动化代码生成。
  • 战略决策高效:数据分析准确,数据需求响应及时。

推荐搭配组合:Dataphin + MaxCompute

MaxCompute详情请参见什么是MaxCompute

输出主题式数据服务,提高数据化运营效率

场景:某公司是一家大型跨省直营餐饮品牌公司,具有线上线下多个客户触达渠道,以爆款思维策划公司品牌。

痛点:因业务扩张快,用户数据丰富,拉新留存效率、营销及转化效果急需提高。但各个获客渠道的用户数据分散,会员管理体系单一,推荐准确度不高,会员营销方式有限。

解决方案

  • 数据融合:通过数据引入功能,将各渠道数据沉淀至数据仓库内,丰富基础数据。
  • 数据建模:通过数据建模及代码自动化生成功能,以会员为中心,构建完整的会员数据模型,集成会员属性、统计指标等数据。
  • 主题服务:通过数仓即席查询功能,面向应用,自动输出会员主题的汇总数据模型,高效完成进一步的会员日报分析、会员门户搭建等。

价值

  • 数据建设统一:数据标准规范定义。
  • 数据研发提效:自动化代码生成。
  • 资产管理便利:数据丰富融通,主题化服务更智能。

推荐搭配组合:Dataphin + Quick BI + MaxCompute