十一月是属于“双十一”的，这一点是几乎所有进行网上购物的网民共识。去年双十一硝烟犹在，三天后又将掀起2019年全新的购物狂欢。

▲2018年双11成交额 图源网络

    2018年双十一交易额高达2135亿，回看今年，据阿里二季报披露数据显示，截止10月31日天猫双十一预售阶段成交额破亿元的品牌数量已达64个，数量比去年翻倍。相信今年的交易总数据一定比去年更令人咂舌。

    那么拥有大体量数据规模的阿里巴巴是怎样做数据管理的呢？

▲图源阿里数据官网

    阿里的数据采集架构从业务线开始，覆盖阿里旗下众多开放平台，其中以淘宝、天猫、聚划算、淘票票等为重要源头，通过无线端采集和PC端采集经由同步中心带至数据数据计算层，后由数据服务层释放至对内对外两个应用层。

    对内应用层有阿里数据平台，对外有线上商家使用的数据产品、社会化数据展示平台、BI工具等。环环相扣，最终搭建起阿里庞大的数据生态网。

▲图源阿里数据官网

    用阿里自己的话来说，要实现“商家一盘生意背后一盘数据”的数据产品服务愿景，就必须强调以数据赋能业务。经过深度加工后，数据就可以发挥其价值被产品、业务所用。致力于企业信息管理领域的东信达认为，这一管理原则对电商企业如是，对传统制造行业更应如是。

    从触达客户到真正得到订单，企业管理的每个环节都可以被数据量化。但制造业企业在管理过程中常常遇到“不知数据从何而来”、“不懂数据该到哪去”的窘境。这导致大量源头数据被浪费，又或是堆积在数据库中未尽其用，无法从中摘取价值赋能业务。

    例如企业中的某一家门店进行促销活动，实际吸引到的参与人数是500，但还有500人带着消费意愿却由于种种原因未达成消费，这部分人群如同被藏在冰山下的隐藏消费力。

    是否有一种手段可以衔接企业数据搜集和分析，找出他们的消费意图与顾虑因素，帮助企业挖掘隐藏在“冰山”下的消费潜能？

    行业竞争激烈，市场渐趋饱和的情况下，通过新的技术力量，让“冰山”下的数据价值被充分挖掘，是制造企业面对数据时代风口的重要抉择。越来越多企业正在寻求大数据系统的帮助，寻找数据统一、形式多样的数据服务。

    东信达BI平台作为智慧数据统计平台，以数据存储、数据报表、数据分析、数据挖掘为主要内容，帮助企业的决策层了解企业经营的现状，预测未来趋势。

▲销售业绩分析

    诸如销售业绩分析、客户退货分析、供应商历史价格分析、客户退货分析等，帮助企业提高数据质量、提高洞察力，从数据源头抓住潜在消费力，撬动数据“冰山”。还能自动生成各类报表、图表，实现业务分类，一站式解决企业数据管理难题。

▲客户退货分析