利用云原生数据仓库赋能数据化运营，助推企业决策增长

近年来，随着大数据时代的到来，企业面临的数据规模呈爆炸式增长。海量数据的汇聚为企业带来了前所未有的发展机遇，但同时也带来了新的挑战——如何有效利用这些数据进行精准决策，推动业务增长。

在刚刚结束的2021阿里云金融数据智能峰会上，阿里云数据库资深技术专家魏闯先发表了精彩演讲，从数据价值链路角度切入，深入解读了云原生数据仓库在数据化运营中的关键作用。

云原生数据仓库：数据化运营的基石

云原生数据仓库是一种基于云计算平台构建的现代化数据仓库，它具有高弹性、高可用、低成本等优势，能够满足企业海量数据存储、处理和分析的需求。相较于传统数据仓库，云原生数据仓库具备以下特点：

• 弹性扩展： 可以根据业务需求弹性伸缩计算资源，无需预先规划容量。
• 高可用性： 采用分布式架构，故障自动转移，保障数据安全和业务连续性。
• 低成本： 按需付费，无需前期大额投资，降低企业IT成本。

数据化运营：释放数据价值

数据化运营是指利用数据技术和工具，将数据转化为企业价值的过程。它包含数据采集、数据处理、数据分析和数据应用四个阶段。云原生数据仓库作为数据化运营的基础设施，发挥着至关重要的作用：

• 数据采集： 云原生数据仓库可以从各种数据源采集数据，包括业务系统、日志文件、传感器等。
• 数据处理： 对采集到的数据进行清洗、转换和集成，形成统一的数据视图。
• 数据分析： 利用大数据分析技术，对数据进行探索、挖掘和建模，发现隐藏的规律和洞察。
• 数据应用： 将分析结果应用于业务场景，指导决策制定、优化运营流程、提升客户体验。

阿里云数据化运营实战分享

在本次峰会上，阿里云数据智能产品团队还分享了阿里云在数据化运营领域的实战经验。他们介绍了阿里云云原生数据仓库在金融、零售、制造等行业中的应用案例，展示了如何利用数据技术解决企业实际问题，创造业务价值。

• 某大型银行： 利用云原生数据仓库构建了统一的客户数据平台，实现了客户360度画像，提升了营销精准度。
• 某大型零售企业： 通过云原生数据仓库分析门店数据和消费者行为，优化选址策略，提升门店销售额。
• 某制造企业： 基于云原生数据仓库建立了质量追溯体系，提升了产品质量和品牌信誉。

这些案例充分证明了云原生数据仓库在数据化运营中的强大效能。企业可以通过云原生数据仓库，实现数据价值的深度挖掘和释放，驱动业务创新和增长。

结语

在数据爆炸性增长的时代，企业想要在激烈的竞争中脱颖而出，就必须学会驾驭数据的力量。云原生数据仓库作为数据化运营的基石，为企业提供了高效、灵活、低成本的数据管理和分析平台。通过利用云原生数据仓库，企业可以释放数据价值，提升决策能力，推动业务增长。

随着云计算和人工智能技术的不断发展，数据化运营将成为企业数字化转型的必由之路。云原生数据仓库作为这一进程中的关键技术，必将发挥越来越重要的作用。