數據怎樣創造價值

❶ 大數據時代，電商該如何用數據創造價值

數據更透明化、交易環境更凈化，未來的電商也將真正走向優勝劣汰的良性競爭中。

所以說，不是電商的好日子到頭了，應該是不規范的電商的「好日子」到頭了，而我們樂見其成。

❷ 數據分析師可以創造什麼價值

主要有以下幾個方面的價值：

一為產品經理服務，國內產品經理不懂數據分析，而新專產品的競爭情報屬分析、產品敏捷測試等都需要數據分析師幫助完成，後期產品迭代優化還是需要數據分析師採集用戶行為、習慣、評價等數據來完成；

二是為運營服務，產品運營中的用戶流量、促銷、顧客關系管理等需要數據分析師幫助完成；三是公司數據制定和標准建設、各部門數據打通，數據化管理等工作需要數據分析師完成；

四是數據情報和數據預測為高層服務。

從以上四個方面看商業分析能力和業務知識能力就顯得尤為重要，這個時候是考驗分析師的業務理解能力及通過數據為企業解決實際問題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說服能力。可以考慮進這方面專業的公司，或者運氣好碰到有經驗的老師帶你一段時間，像我運氣不錯剛進了決明就碰到了老師帶我，進步的很快，所以現在基本把這一套搞得很熟練了。

❸ 大數據可以通過以下哪些方式為企業創造價值

knowlesys輿情認為：

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

❹ 怎樣利用數據一體化管理來創造價值

1、搭建數據一體化管理平台，提升集團綜合實力
全球著名的數據科學家維克托•舍恩伯格，對於數據作用曾做過這樣精確形象的描述，「未來數據將會像土地、石油和資本一樣，成為經濟運行中的根本性資源。」集團型企業屬於集中型大企業，分子公司數據量增長速度快，同時不同部門、不同系統和不同業務的數據呈現多樣化發展趨勢，目前一般的企業管理軟體根本無法滿足集團型企業的發展需求。
任何企業的發展離不開團隊的精誠合作，方案運用無間斷的焦點聯絡模塊，通過內外溝通焦點之間數據的自動關聯與持續性交流，形成了不同部門與系統的可協作管理，全面整合了企業內部資源；針對不同區域的工作和業務數據管理，方案採用動態業務工作流和B/S數據層結構兩大模塊，通過開放式內置工具實現了區域分布式瀏覽網頁數據，根據動態需求，定義或者調整工作流，顯著提高了集團競爭力。
2、開創數據智能化管控模式，助力集團變革發展
集團型企業作為市場經濟的重要組成部分，具有數據更新快，數據存儲大、數據管理難等特點。另外由於集團型企業的數據管理涉及總部與分子公司在產品研發、客戶關系管理、風險管理、供應鏈管理和決策支持等眾多方面，實現其數據管理的便捷性和有效性變得非常重要。
首先，方案通過構築共享可視化板塊，實現了在許可權控制下的集團數據信息高度共享，有助於量化團隊執行方略，樹立透明管理的行業標桿；
其次，多元化擴充模塊的全新應用，將橫向、縱向多元化的靈活擴充模式帶入數據管理中，全面整理了企業資源；同時，對於管理者策略的制定方面，方案利用多維度立體報表的形式，精確分析集團現狀和行業未來方向，可以為決策者提供一個可分析、可追溯、可預測的戰略決策支撐，有助於集團變革創新持續發展。
3、打造數據標准化管理流程，強化集團運轉效率
長期以來，數據的標准化和科學化管理一直都是集團企業的管理難點。這主要由兩個方面原因造成，一方面是由於領導者對於「數據」價值的認識不夠充分，另一方面數據管理軟體功能欠缺也是重要原因。
方案利用最新的物聯網技術和資料庫資源，通過數據表報形式記錄企業每一次數據交易，內容涵蓋銷售、客戶、業務、財務和人員等多個方面。同時，將計算機的強大功能和便捷操作融入方案中，有效避免了手工操作的誤差、遺漏、不完整等弊端，極大的滿足了集團型企業的發展需求。
數據管理作為企業優化資源配置，了解客戶需求和市場變化，提升企業競爭力的重要工具，已經成為企業搶占未來市場的制勝法寶。

❺ 大數據可以通過哪些方式為企業創造價值

其實現有模式的大數據不可能給企業帶來多少價值，其實大數據就是竊取死人版信權息，這個東西按照現在的演算法有不準確性。好比一個人舉例子，怎麼確定一隻貓，如果是以前我們是按簡化模型來確定的，現在不需要模型而是把所有的貓一隻不落的存入資料庫，而世界這么大，其實這種演算法在現有模式下還行，如果以後空間發展了呢？還有就是你的消費慾望可能是隨時變化的，沒有定性的，因為人是會隨時變化的，一個人活到現在的演算法不能推測你以後的演算法。所以大數據如果以現有的演算法是不可信的。演算法必須創新。

❻ 如何將數據轉化為企業價值

數據是任何分析模型成功的基礎。當啟動分析項目時，有必要詳細列出企業內所有可用於分析的數據。這里的原則就是數據越多越好!因為很多分析模型都能自動決定哪些數據對當前分析很重要，哪些數據可以排除在下一步分析之外。
我們的研究不斷印證了這樣一個觀點：改善分析模型最好的辦法，就是投資於你的數據!這可以通過數量和質量兩個維度的提升來完成。
對於前者，一個關鍵點是如何整合結構化數據(例如關系資料庫)和非結構化數據(如文本)，提供全方位綜合視角進行客戶行為分析，另一個關鍵點則是在線數據和離線數據的整合，很多企業為這個問題所困擾。
此外企業還可以超越其內部邊界，考慮從外部數據供應商那裡購買外部數據，以彌補其內部數據的不足。大量的研究表明採用外部數據，對比較和完善分析模型非常有用。
雖然數據常常體量巨大，但是數據質量經常是一個痛點。GIGO(garbage in garbage out)的原則在這里非常適用，爛數據只會生成爛模型。
聽起來顯而易見，然而實踐中數據質量往往成為許多分析項目的「阿喀琉斯之踵」。
數據質量可以分解成很多維度：准確性、完整性、新近度、一致性等。在大數據分析中，企業必須專門制定數據質量管理方案，設立數據審核員、數據管家或數據質量經理等職位，持續監測數據質量。
數據分析應該從商業問題開始，而不是從具體的技術解決方案開始。但是這帶有一絲「雞生蛋，蛋生雞」的意味。要解決商業問題、識別商業機會，需要對潛在的技術解決方案有了解。
以社交媒體分析為例，只有首先了解分析技術後，公司才能開始思考如何利用它們研究在線品牌認知度，進行趨勢監測。
為了跨越分析技術和業務之間的鴻溝，持續性培訓和學習是關鍵，它能使企業始終屹立在分析技術的潮頭，保持競爭優勢。在這一點上，學術界應該深刻檢討，因為現有的很多大數據分析(或數據科學)碩士課程無法滿足上述的要求。
將數據轉化為洞察力和提升價值的另一個關鍵點是分析模型的驗證。分析模型需要適當的機制和工具來進行審核和驗證，越來越多的公司將分析團隊拆分成模型開發和模型驗證兩個團隊。
良好的公司治理能夠在兩個團隊之間築起一道防火牆，使得由前一小組開發的模型可以客觀和獨立地被後者團隊評估。
公司甚至可以考慮由外部合作夥伴進行模型驗證。通過建立分析基礎信息設施，公司能夠不斷基於現有狀況對模型進行評估和驗證，提升分析模型性能，抓住更多目標客戶。
數據分析往往不是一蹴而就的事情。事實上，當分析模型投入使用時就已經過時了!分析模型總是落後於現實，我們能做的只是保持這種滯後性盡可能小。
分析模型所使用的數據，都是在一個特定的時間點和特定的內外部環境條件下採集得到的。
這一特定環境不是靜態的，而是隨著內部因素(如新戰略，不斷變化的客戶行為)和外部因素(新宏觀經濟環境和法律法規)不斷變化而變化。
例如，欺詐檢測分析中，欺詐者總是試圖不斷逃避模型的偵測，以騙取更多的錢財。另一個例子是信用評分模型在很大程度上依賴於當前的宏觀經濟狀況(復甦或是衰退)。
因此，分析模型要取得成功創造價值，就必須對內外部環境進行監測，以及時調整或重建模型。

❼ 大數據如何給企業創造實際價值

第來一，通過大數據分析，各源行各業都能更快地對變革進行跟蹤，響應全球經濟快速的變化。
第二，在全球金融經濟危機的狀態下，通過數據分析，能夠更好地理解整個經濟危機行為的演變。
第三，能夠更好地滿足大眾和企業服務的需求，而且可以預測市場的變化。
而從大數據利用的方式上，也可產生幾個方面的價值。
首先，大數據的價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
其次，要實現大數據整合創新的價值，通過不同渠道的聚集整合，創造新的數據價值。

❽ 數據流量如何轉化為商業價值

擁有巨大用戶數且用戶黏性極高的手機應用程序，形成了互聯網生態圈的「超級入口」。「超級入口」能夠提供高效率的傳播，以更低成本獲得客戶資源和技術支持；憑借「千人千面」的精準推送，商家可以更加了解自己的客戶群，將數據流量轉化為實實在在的商業價值。

「超級入口」對用戶產生的強大黏性，也讓服務商們能夠以更低成本換來用戶的活躍度。成都地鐵運營公司總經理章揚告訴記者，今年4月份，成都地鐵
將自己的移動辦公系統遷到企業微信。「我們和傳統的辦公自動化系統做了對比，以前有60%的覆蓋率就算不錯，但活躍度無法保證；現在的活躍人數是9500
人，全員覆蓋，全員活躍，這其實就是因為在遷徙之前，我們的員工早已習慣了使用微信。」

對於互聯網巨頭而言，開放不僅意味著手中的資源可以得到最大效率應用，也意味著可以不斷探索未來發展新方向。在今年的騰訊全球合作夥伴大會上，
騰訊發布兩個重量級的開放戰略，聚焦於人工智慧和內容，就正是基於這樣的理由：人工智慧創造著新的服務形態，為未來提供更多可能，內容開始與商業模式越來
越緊密聯系在一起。如直播帶火了游戲《絕地求生》，這在以往很難想像。

被「打通」的資源，還有互聯網巨頭手中的基礎技術能力，比如增強現實和人工智慧。騰訊社交網路事業群即通綜合部總經理冼業成說：「拿增強現實來
說，我們除了能提供圖片識別的能力，還將開放手勢掃描和物品識別的能力。這對開發者來說，幾乎意味著『零技術門檻』。開發者只要有創意和玩法就能做出產
品，這樣創新成本就會大大降低。」

騰訊公司人工智慧實驗室主任張潼也表示，在人工智慧領域，騰訊公司「針對中小從業者，共享AI基礎能力，將演算法、數據到模型等AI基礎能力開放，並為從業者提供方便易用的介面和開發包」。

精準推薦「千人千面」

你知道什麼是「白鬼院凜凜蝶」嗎？這個讀起來頗為拗口的名字出現在今年「QQ看點」的關鍵詞排行榜上，它其實是一部少女動畫片中的女主角。

「這說明用戶的閱讀興趣已經相當細分化。如果讓我看這些關鍵詞，有一半多我都不認識。可想而知，如果將這些內容推送給我，我幾乎不會打開。內容
分發模式未來必然需要創新，要通過數據來分析用戶畫像，判斷他們關注的內容，甚至判斷他們什麼時候有空閑時間閱讀。」騰訊社交網路事業群內容平台部總經理
楊達志說。

記者實地選擇了5部手機，打開它們手機QQ上的「QQ看點」，首屏推送的10條內容中，的確只有一兩條重合。

對於開發者來說，這種數據分析的能力，顯然意味著內容和服務的「多元化」，憑借精準推送，它們依靠「小眾人群」，同樣可以獲得足夠的生命力。魏
一搏對此頗為感慨：「過去商家來問我，都是問把他們的貨架放在活動頁面上的什麼位置、能不能再調高一點，這就是流量的價值。但現在社交電商的主播們都是問
我能不能給他們提供數據分析的工具，讓他們知道『粉絲』們都是什麼性別、來自哪裡？這就是數據的力量。」

在內容之外，精準推薦也在改變應用分發場景。騰訊移動應用平台部總經理周濤表示：「比如用戶在應用寶上搜索Yelp，這是一個主要在海外提供服
務的美食推薦應用，那我們就可以判斷，也許用戶可能要到海外旅行。於是我們就會把其他海外旅行需要的應用推薦給用戶，如果不依靠數據挖掘來識別人，這種分
發形式就無法實現。」

但是，精準推薦的「硬幣另一面」，就是用戶隱私保護難以得到有效保障。實際上，有大量用戶在社交網路上表示，過於精準的推薦令人「害怕」。

騰訊副總裁林松濤表示，這正是未來精準推薦需要解決的難點。「其實這是精準推薦沒做到位，導致誤把用戶的突發行為挖掘出來。之所以會出現問題，
還是因為對用戶畫像不夠理解。精準推薦是要判斷用戶的普遍偏好，而不是根據他的突發行為來判斷。同時，還要對用戶的愛好進一步加以理解、歸納。比如，都是
《王者榮耀》玩家，如果你一直向一個老用戶推薦新手入門知識；或者你判斷一個人是足球迷，就向一個米蘭球迷推送曼聯的新聞，這顯然不會受到歡迎。如何歸納
用戶的興趣，如何對興趣分級，這是需要技術去進一步解決的問題。」

每一條數據就是一個信息。

❾ 大數據時代下如何利用小數據創造大價值

「所謂『小數據』，並不是因為數據量小，而是通過海量數據分析找出真專正能幫助用戶做決策的屬客觀依據，讓其真正實現商業智能。」日前，在線業務優化產品與服務提供商國雙科技揭幕成立「國雙數據中心」，該公司高級副總裁續揚向記者表示，數據對企業決策運營越來越重要，大數據時代來臨，企業最終需要的數據不是單純意義上的大數據，而是通過海量數據挖掘用戶特徵獲取的有價值的「小數據」，進而使企業獲取有價值的用戶信息，科學地分析用戶行為，幫助企業明確品牌定位、優化營銷策略。

「小數據」是價值所在

「如今數據呈爆發式增長，已進入數據『狂潮』時代，過去3年的數據量超過此前400年的數據總量。但是，高容量的數據要能夠具體應用在各個行業才能算是有價值。」國雙科技首席執行官祁國晟認為，大數據具有高容量、多元化、持續性和高價值4個顯著特徵。目前，各行各業的數據量正在迅速增長，使用傳統的資料庫工具已經無法處理這些數據。在硬體發展有限的條件下，通過軟體技術的提升來處理不斷增長的數據量，對數據利用率的提升以及各行業的發展起著重要的推動作用。

❿ 如何提升數據的價值讓大數據變現

數據的價值與體現
數據是有價值的，如果在一年以前很多人會質疑這個觀點，但我相信現在更多的人支持這個觀點。數據都是有價值的，不同質量的數據，不同的價值，數據的價值是客觀存在的。
數據不是憑空而來的，數據是一個場景，一個業務，一個應用產生而來。所以數據的價值是它產生的環境，過程的獨特屬性而賦予的。數據可以有很多屬性，就我們所知，可以有金融屬性，也可以是任何一個領域的獨特屬性。正是這些具有不同屬性的數據，造成了數據價值，應用層面的差異化。
舉個例子，什麼是具有金融屬性的數據，比方說你的每月收入，你的信用卡消費，你的網購消費，你的房貸、車貸等等，都形成了你的金融屬性數據。金融屬性的數據產生的過程離錢最近，也最有價值。它直接可以利用為徵信，乃至金融風控。
同樣，你每天上網看信息、社交，聽歌，打游戲，搜索，看視頻等等，都會產生很多行為、偏好和社交屬性的數據。通過這些屬性就可以勾勒出一個人的用戶畫像。

我們再來看數據的變現。數據的變現，就是把這些不同屬性的數據再次應用到場景（當然更多地還是新場景，跨域關聯可能產生更高的價值）中去，體現新價值的過程。變現，是一種能力，也是提升數據價值的基礎。沒有變現的能力，提升數據價值就是空談。如何更好地提升數據價值那就更是天方夜譚了。
為什麼多數知名大數據公司對「變現」表現的不像他們對大數據技術本身那樣游刃有餘？因為這本身就是兩種截然不同的能力！
掌握了高深的數據處理技術，與了解應用場景，解決客戶的實際問題，並能夠進一步將其提煉，包裝成業務，是兩個完全不同的能力。簡而言之，在多數大數據公司裡面，並不具備這個能力。沒有理由證明有高深的數據處理技術，就一定可以做好變現。相反，我看到的大多都是反面教材！
變現能力，是將技術轉化成生產力的能力。很多大數據公司忽略了這個能力，甚至是主觀上忽略，看不起變現能力，過於誇大技術驅動市場。這也是目前大數據市場上，很普遍的現象。
還有一種情況，是對數據本身知之甚少，介入行業時間短，自然難以變現。
上面兩種情況，屬於兩個目前市場上最常見的兩種情況。第一種多為在行業里多年，也確實有比較高深的數據處理技術，但主觀上就輕視變現，認為掌握了頂尖的技術，就可以改變世界。我年輕的時候也想過，可惜沒成。所以啊，這些公司不是沒價值，大數據的發展依然少不了他們的推動，但恐怕就要朝基礎科學的陣營里去走了。大數據確實還屬於一個前沿科學，真的不是每個大數據技術都可以很好地被應用到市場中來。對於這部分公司，走情懷路線，我很尊敬的。
第二種情況，還是多歷練歷練再說吧。我一直認為市場是公平的。要想在一個行業中持續獲利，還是先搞懂這個市場再說吧。熟能生巧。
市場上，有一個誤區，「我之所以在大數據領域賺不到錢，是因為我沒有掌握高深的數據處理技術」。我以親身經歷負責任地說，有時大數據賺錢並不一定需要高深的技術。我們就是用了並不是很高深的處理技術，為很重要的客戶提供了數據服務，解決了他們很關鍵很頭疼的問題，創造了很大的價值，並且已經將其包裝成具有普適性的，可以推廣的業務了。
當然，也不是說數據處理能力不重要。沒有足夠的數據處理能力，不知道什麼數據可以做什麼用，即使機會擺在你面前，也是抓不住的。只有擁有了足夠的數據處理能力以及豐富的行業經驗，能准確地挖掘用戶的實際需求，對各類數據有一個全面了解的公司，才可能「舉重若輕」。既然可以用簡單地辦法實現用戶的目的，又何必炫技呢？
大數據是一種技術，是一種工具，不要把它過於神話，再好的技術也是為應用而來的。作為一家數據公司（區別於上面的第一種公司，那個基本可以叫研究院），首要的能力就是要懂得變現；最大的使命，就是使你手頭的數據價值最大化！如果不懂得如何變現，怎麼能證明你懂得數據的價值，能夠為客戶創造更多的價值呢？只能是孤芳自賞。
提升數據價值的三種方法
數據產生於業務或者應用，那麼體現價值的最好辦法就是回歸到業務。數據回歸到業務有三個層級的方法，由遠及近，首先是數據的挖掘，這個自不必說了；其次是數據的打通，如果說挖掘是提升數據價值的一次體現，那麼數據的打通就是使數據發生核聚變的一次「反應」；最後，也是最高級的實現方法，就是流轉。數據的流轉就是數據又流動到業務。這個流回不是簡單地迴流，而是經過了數據的加工處理，又返回業務，產生新的數據，形成閉環。

在這里，尤其加上跨界的數據，或者說具有不同屬性的數據進行加工，流轉，形成新的業務數據，就可以使原有的數據價值得到一個極大的升華。
很多人估計還不是真正清楚為什麼要數據挖掘？數據挖掘是揭示人們可能忽視的或者檢視人們依靠主觀經驗判斷錯誤的事物。除了大家已經耳熟能詳的啤酒喝尿不濕的關聯關系，你能想像出為什麼很多客戶會同時買一個100元左右的包，再去買一個900多元的包嗎？但事實如此。所以數據挖掘是數據價值的第一次提升。數據的世界很精彩！
再舉個例子，比方說我們有很多ID，很多單維度的數據。目前單一的ID以及關聯的單維度數據價值並不高。因為它只揭示了很小部分的特徵，只能繼續用回產生數據的業務場景。
如果我們又剛好獲得了幾個不同的ID以及其關聯的另外屬性的數據，雖然它們每一個價值依然都不大，但我們就可以嘗試將其打通，產生更大的價值。假設幾個不同ID以及數據的起點成本是1，那麼當我們通過幾十種不同的模型將其分類、打通之後，就遠遠大於1.在這個過程里，是1+1>>2.這是一個核聚變的過程。並不是我在這里空談，而是市場的認可。
如果在能夠將打通的數據，應用到某種場景當中，產生新的數據，那就會是又一個巨大的飛躍！因為數據的價值是場景的價值決定的，它產生的價值越高，其本身的價值也就越高。
比方說我利用打通的數據解決了用戶的一個頑疾，避免了它每筆100元的損失，那麼他是否願意為此支付10元每筆呢？如果是，那麼我的數據價值就是10元。
我們再以一個實際的例子去串起來數據價值的改變過程。我們的起點是一些互聯網數據的碎片，假設價值為1。經過了清洗、分類、篩選、打通，就成為了5；再經過與其他數據的拼接，就構成了用戶畫像，那麼作為徵信生產材料的一部分，被應用到徵信場景中來，就可能再次翻倍，成為10。在數據的應用過程中，數據的屬性在不斷地增加、提煉，最終得以升值。
總之，數據的變現也好，提升數據的價值也好，可以有很多渠道，有很多場景。只要你用心，懂市場，這些都不難找到。大數據雖不是萬能的，但沒有數據是萬萬不能的。法無定法，不要過於糾結什麼商業模型。大數據即便今天依然是一個新業務，在行業的應用過程中，要尊重市場的規律，以市場為導向，並不是喊喊口號而已。大數據是工具，是一門技術而已，不要將其神話。再好的技術，再好的工具也是為解決問題而來的。
數據是有屬性的，不同的場景，不同的業務，不同的應用，不同的對象，產生不同的數據，具有不同的屬性。不同的業務需要不同屬性的數據。比方說徵信，首先需要的是金融屬性的數據，而非行為數據。你對這個人的行為再了解，不代表對這個人的金融屬性了解。這是一門嚴謹的科學，不可兒戲。
在大數據公司提升自己數據的價值過程中，確實存在價值最大化的可能。同樣的數據價值基礎，朝不同的業務方向上去走，得到的價值提升是不同的。當然這一點是建立在解決好上面問題的基礎上才能實現的。沒有上面基於對數據屬性的了解，不懂得如何運用數據去解決用戶的實際問題，就根本談不上更好地提升數據價值了。