亿欧-2020年中国乳制品行业数据中台研究报告-2020.4-49页_1mb

2020年中国乳制品行业数据中台研究报告总结

核心内容

中国乳制品行业市场规模超三千亿元，经历蓄力、爆发、冷却调整、高端国产化四个发展阶段，目前正面临增长、升级、多样化的新时代痛点。这些痛点背后是行业对精细化运营、全域优化和快速响应的需求。传统的数字化解决方案已无法满足行业需求，数据中台成为推动行业全域+敏捷数字化转型的重要工具。

主要观点

• 行业现状：液态奶占据乳制品市场90%以上，消费者对乳制品需求持续增长，但渠道、品牌、产品多元化加剧了竞争。
• 数字化转型阶段：行业已走过三个阶段，当前企业人效提升显著，但数据孤岛、连接弱等问题仍存。
• 数据中台的价值：数据中台可解决传统数仓的系统重复建设问题，支持全域数据资产构建、敏捷赋能多类业务、智能服务全流程人员，是企业迈向数据智能的重要演进路径。
• 数据中台的适用性：适用于业务复杂度高、规模大的企业，能够有效提升数据处理效率和业务灵活性。

关键信息

行业发展阶段

• 1987-2003年：蓄力起步期，巴氏杀菌技术为主，奶源分散。
• 2003-2008年：爆发期，UHT技术引入，常温奶普及。
• 2008-2015年：冷却调整期，国产奶粉受三聚氰胺事件影响，行业转向液态奶。
• 2015年至今：高端、国产突围期，冷链技术推动低温产品发展，国产品牌回暖。

数字化现状

• 牧场及奶源采集：大型牧场实现自动化、数字化管理，机械化挤奶率接近100%。
• 生产制造：单点自动化普及，但全流程数字工厂仍处于早期。
• 渠道供应：分销模式为主，直销数字化成熟但存在孤岛现象。
• 消费者连接：依赖线下渠道，数据使用效率低，数据分散、模糊、不可控。

数据中台的定义与特点

• 定义：数据中台是支持高效构建全域数据资产、敏捷赋能多类业务、智能服务全流程人员的新型数据智能系统。
• 主要特点：
  • 高效构建全域数据资产
  • 敏捷赋能多类业务
  • 智能服务全流程人员

数据中台的适用模型

• 企业复杂度：越高，数据中台适用性越强
• 企业规模：越大，数据中台适用性越强

数据中台赋能乳制品行业

消费者连接环节

• 数据中台支持全域数据回传、敏捷支持、用户画像和精准运营。
• 飞鹤和雅士利等企业已通过数据中台实现数据统一管理、营销效果提升、精细化运营和数字化考核。

阿里云数据中台案例

• 飞鹤：数据中台支持新零售，实现消费者资产化，提升营销转化率。
• 雅士利：数据中台统一多系统数据，提升营销效果和运营效率。

数据中台的技术支撑

• 数据处理流程：通过自动化ETL和BI，减少系统建设成本，提升数据处理效率。
• 产品矩阵：Dataphin实现数据资产化，Quick Audience支持用户增长，Quick BI实现高效分析与展现。

附录

关键词解释

• ERP：企业资源计划
• CRM：客户关系管理
• MES：制造执行系统
• LIMS：实验室信息管理系统
• WMS：仓库管理系统
• DMP：数据管理平台
• DSP：广告需求方平台
• DSS：决策支持系统
• EDP：电子数据处理
• MIS：管理信息系统
• OLAP：联机分析处理
• IDSS：智能决策支持系统
• ETL：数据抽取、转换、加载
• AIPL：消费者认知、兴趣、购买、忠诚度模型
• RFM：最近一次消费、消费频率、消费金额

国家相关政策

• 2008年：《乳制品质量安全监督管理条例》和《乳制品行业整顿和规范工作方案》强化质量安全监管。
• 2009年：《奶业整顿和振兴规划纲要》推动规模化养殖和产销一体化。
• 2010年：《国务院办公厅关于进一步加强乳品质量安全工作的通知》加强乳品质量监管。
• 2016年：《婴幼儿配方乳粉产品配方注册管理办法》和《全国奶业发展规划（2016-2020年）》促进国产奶粉发展。
• 2019年：《国产婴幼儿配方乳粉提升行动方案》提升国产奶粉自给水平。

报告作者

• 施展 Fred：行业分析师，联系邮箱：shizhan@iyiou.com
• 吴晓涵 Claire：分析师助理，联系邮箱：wuxiaohan@iyiou.com
• 薄纯敏 Hannah：研究副总监，联系邮箱：bochunmin@iyiou.com
• 由天宇 Deco：亿欧公司副总裁、亿欧智库研究院院长，联系邮箱：youtianyu@iyiou.com

报告团队与版权声明

• 团队介绍：亿欧智库是亿欧公司旗下专业研究与咨询部门，专注于人工智能、大数据、移动互联网等前瞻性科技研究。
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