数据应用层

数据应用层严格来说不属于数据中台的范畴，但数据中台的使命就是为业务赋能，几乎所有企业在建设数据中台的同时都已规划好数据应用。数据应用可按数据使用场景来划分为以下多个使用领域。

(1) 分析与决策应用

分析与决策应用主要面向企业的领导、运营人员等角色，基于企业的业务背景和数据分析诉求，针对客户拉新、老客运营、销售能力评估等分析场景，通过主题域模型、标签模型和算法模型，为企业提供可视化分析专题。

用户在分析与决策应用中快速获取企业现状和问题，同时可对数据进行钻取、联动分析等，深度分析企业问题及其原因，从而辅助企业进行管理和决策，实现精准管理和智能决策。

(2) 标签应用

标签旨在挖掘实体对象(如客户、商品等)的特征，将数据转化成真正对业务有价值的产物并对外提供标签数据服务，多应用于客户圈选、精准营销和个性化推荐等场景，从而实现资产变现，不断扩大资产价值。

标签体系的设计立足于标签使用场景，不同使用场景对标签需求是不同的，譬如在客户个性化推荐场景下，需要客户性别、近期关注商品类型、消费能力和消费习惯等标签。

(3) 智能应用

智能应用是数智化的一个典型外在表现。比如在营销领域，不仅可实现千人千面的用户个性化推荐，如猜你喜欢、加购推荐等，还可借助智能营销工具进行高精准度的用户触达，推动首购转化、二购促进、流失挽留等。

（编辑：四平站长网）

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