亿欧-2020年中国乳制品行业数据中台研究报告-2020.4-49页_2mb

2020年中国乳制品行业数据中台研究报告总结

核心内容

中国乳制品行业规模超过三千亿元，自20世纪90年代起经历了蓄力、爆发、冷却调整、高端国产化四大发展阶段。当前行业面临增长乏力、升级压力和多元化竞争的新时代痛点，亟需通过全域+敏捷的数字化转型来提升运营效率和市场响应能力。数据中台作为新型数据智能系统，能够有效支持乳制品行业实现全域数据资产构建、敏捷业务赋能和智能服务全流程人员，是行业数字化转型的重要工具。

主要观点

• 行业发展阶段：乳制品行业经历了从早期的规模扩张到当前的高端化、国产化转型，同时面临渠道、品牌、产品多元化的挑战。
• 数字化转型现状：行业已走过三个数字化阶段，单点自动化已普及，但全流程数字化仍处于早期，数据孤岛现象严重。
• 数据中台的必要性：基于单点数字化已无法满足行业需求，数据中台能解决传统数仓系统重复建设问题，实现全域数据资产整合和敏捷支持。
• 数据中台的定义：数据中台是集方法论、组织和工具于一体的智能大数据体系，强调数据的统一管理、灵活应用和高效服务。
• 数据中台的价值：数据中台能提升企业效率，支持多业务场景，实现精准运营和数据驱动决策，尤其在消费者连接环节成效显著。

关键信息

行业发展阶段

• 1987-2003：蓄力起步期
  生产杀菌方式简陋，奶源分散，液态奶市场以产定销，奶粉发展较快。

• 2003-2008：爆发期
  UHT灭菌技术引入，常温奶普及，伊利、蒙牛确立龙头地位。

• 2008-2015：冷却调整期
  国产奶粉市占率下降，进口奶粉主导市场，液态奶品类扩展。

• 2015至今：高端、国产突围期
  冷链物流技术推动低温酸奶发展，国产婴配奶粉回暖，行业进入精细化运营阶段。

数字化转型阶段

• 第一阶段：基础信息化建设，如质量安全、供应链管理。
• 第二阶段：单点自动化，部分环节实现数字化。
• 第三阶段：进入全域+敏捷数字化转型，需要数据中台支持。

数据中台适用性

• 适用企业：业务敏捷度高、复杂度高、规模大的企业。
• 适用模型：企业复杂度、规模越大，数据中台适用性越高。
• 数据中台特点：
  • 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

数据中台赋能行业

• 消费者连接环节：数据中台实现全域数据回传、精准用户画像、敏捷支持。
• 供应链环节：逐步渗透，实现库存、采购、物流、生产等环节的统一分析。
• 案例应用：
  • 蒙牛：实现牧场自动化管理、智能制造，提升效率和质量。
  • 飞鹤：通过数据中台实现多品牌、多渠道数据整合，营销效果显著提升。
  • 雅士利：实现消费者资产化、精细化运营，支持多业务场景。

数据中台案例

蒙牛

• 数字奶源：实现牧场端的自动化管理，包括繁育、健康、产奶、饲喂、品质、兽药等。
• 智能制造：2018年改造高科和金华工厂，提升生产效率、降低成本、缩短研发周期。

飞鹤

• 第一阶段：聚焦新零售，实现全渠道转化率提升，消费者数据回流与统一。
• 五大价值点：多系统数据整合、营销效果可控、精细化运营、数字化考核、业务敏捷。

雅士利

• 多系统数据整合：解决多品牌、多业务系统数据孤岛问题。
• 五大业务场景：营销、会员、积分、导购、门店。
• 四大成果：数据统一、营销可控、运营精细化、考核数字化。

附录

关键词解释

• ERP：企业资源计划
• CRM：客户关系管理
• APS：高级计划与排程
• 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：互联网广告需求方平台
• 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、忠诚模型
• RFM：最近一次消费、消费频率、消费金额

行业相关政策

• 2008.10：《乳制品质量安全监督管理条例》与《乳制品行业整顿和规范工作方案》
• 2009.7：《奶业整顿和振兴规划纲要》
• 2010.9：《国务院办公厅关于进一步加强乳品质量安全工作的通知》
• 2016.6：《婴幼儿配方乳粉产品配方注册管理办法》
• 2016.12：《全国奶业发展规划（2016-2020年）》
• 2019.6：《国产婴幼儿配方乳粉提升行动方案》

结语

数据中台作为乳制品行业数字化转型的重要工具，正在逐步渗透至产业链各环节，推动企业实现更高效的数据管理和业务运营。未来，随着技术发展和行业需求变化，数据中台将在乳制品行业发挥更大作用，助力企业实现全域数据资产化和智能化转型。