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使数据活在网上
对于数据收集，企业面临两大问题，一是网络上被第三方平台截流，线下被渠道截流，很难收集到真实的数据；二是用户可能会遇到的两大问题，一是数据不被第三方平台截流；
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1万日活广告变现平台——蒂烨大数据科技（广州）有限公司拥有丰富的技术研发、广告运营，营销推广、企业管理经验。
使数据活在网上
对于数据收集，企业面临两大问题，一是网络上被第三方平台截流，线下被渠道截流，很难收集到真实的数据；二是用户可能会遇到的两大问题，一是数据不被第三方平台截流；
而且数据变现至基础的是根据用户交互的数据识别特性，根据数据进一步进行互动，下一层次的消费挖掘，比如消费者留下的大量客服数据，这些都是可以深入挖掘的数据，一方面反应产品存在的问题，另一方面也能反映新需求。
所以，企业要真正挖掘数据财富的前提，就是能够真正获得数据，能够获得真实的数据。原产地的产品建立这条通道有两个途径，一是全通道连接，二是线下多端上线，让数据可连接，实现数据变现。
全i面连接整合了与企业运营相关的所有与消费者互动的渠道。它主要包括门店、线下活动等线下渠道，网站、微博、 APP等自营媒体平台，天猫、京东等电商平台，经销商、服务商等合作伙伴以及广告等6类渠道实现全渠道连接。集成渠道后，依托平台与消费者持续互动，不断汇集实时消费者数据，进而通过数据挖掘，实现数据应用。
与此同时，连接数据的重点就是让线上的数据链离线，包括线下渠道、线下商品、员工以及消费者的线上渠道。
顾客网上，几乎是消费者必备的微信入口，通过线上活动、支付等方式连接门店，连接消费者，将相关消费信息记录下来，返回到系统；
职工网上，门店售货员在线，将与消费者的互动实现线上记录，实现精细化运营；
网上产品，让每个员工了解每一件商品的销售情况，判断消费者偏好和货品市场接受程度；
线上渠道，实现销售情况、销售情况等实时掌握，判断门店的经营状况。
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大数据平台自主分析
伴随着大数据的价值在各行各业中逐渐被认可，拥有大量客户群的大中型企业也开始开发、建立自己的平台来分析大数据，并将 ERP系统嵌入企部的信息流中，通过数据引导企部决策、运营、资金流管理、市场开拓等，发挥其增值作用。
数据仓库被看作是分析1.0时代的基础。在2.0时代，公司主要依赖于 Hadoop集群和 NoSQL数据库。3.0时代新的“敏捷”分析方法和机器学习技术在提供分析结果方面的速度更快。越来越多的企业将在其战略部门设立首i席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、市场营销经验丰富的人员进行各类数据的混合分析。
股i市行为、各种指数与投资者的分析、判断、情绪等因素密切相关。2002年度诺贝尔经济学奖授予行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史i密斯，行为经济学开始为主流经济学所接受，行为金融理论把心理学特别是行为科学引入金融领域。
在现实生活中，拥有大量用户数据的互联网企业将论坛、博客、新闻报道、文章、网i民情绪、投资行为与股i市对接，研究互联网行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发大数据投资工具，进行大数据分析和投资行为分析。它们直接把大数据转化为投资理财产品。
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直接变卖数据
信息直接变现，就是一种通过出售数据获取利润的商业模式。
在大数据产业链中，这一模式处于行业上游，业务形态一般是从不同来源收集各种异构数据，对其进行聚合，包括简单处理，然后通过 API销售等方式向下游企业提供数据。
这一模式对技术的要求比较低，商业模式易于理解，易于落地，易于执行。此外，由于处于产业链的上游，未来方便演化出了其它商业模式。
大数据公司在这一模式下，有两种竞争形态：一种是，如果能够获取别人无法获取的数据，自然会形成天然的商业壁垒；另一种是，如果没有这一自然形成的商业壁垒，那么大数据公司将在大数据3 V平台上拼尽全力。
一般而言，我们讨论大数据时，有3 V的特征，即 Volume (数据量)、 Variety (数据多样性)和 Velocity (数据时效)。从这三个方面来看，只要任何一方能够做到，都能形成自己的竞争优势。
这一模式的问题是仅仅对数据进行输出或粗加工，并没有真正地使用这些数据，也没有充分发挥数据的价值。
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