『壹』 大數據預測將會改變哪些行業
大數據時代的到來既是悄悄的，又是波瀾壯闊的，人們還沒有完全反應過來時，大數據時代已經到來。隨著現實世界逐步被數字化，輔以層出不窮的新的技術手段和應用，大數據在潛移默化地影響著我們。隨著大數據影響的不斷深入，大數據可視化時代的預測更加容易，人類的生活正在被大數據預測深刻改變。
大數據魔鏡的預測將會對天氣預報行業產生顛覆性的影響. 天氣預報粒度從天縮短到小時，有嚴苛的時效要求，基於海量數據通過傳統方式進行計算，得出結論時明天早已到來，預測並無價值。其他領域的大數據預測應用特徵對「時效性」有更高要求。天氣預報需要收集海量氣象數據，氣象衛星、氣象站台負責收集，但整套系統的部署和運維耗資巨大。在互聯網之前鮮有領域具備這樣的數據收集能力。移動互聯網則是隨時隨地、社會化和多設備的數據上傳，每一次演化數據收集的成本都大幅降低，范圍和規模則大幅擴大。
未來的變化是無法預測的，在大數據時代，真正能預測的是個人的行為。計算機比我們了解自己，可以預知每個人未來會做出怎樣的決策。這正是商界為大數據瘋狂的原因，准確預測消費者行為將帶來全新的發展機遇。基於用戶搜索行為、瀏覽行為、評論歷史和個人資料等數據，互聯網業務可以洞察消費者的整體需求，進而進行針對性的產品生產、改進和營銷。網路基於用戶喜好進行精準廣告營銷、阿里根據天貓用戶特徵包下生產線定製產品、亞馬遜預測用戶點擊行為提前發貨均是受益於互聯網用戶行為預測。
『貳』 企業的數據化運營離不開大數據
企業的數據化運營離不開大數據
在這個技術推陳出新的時代，人們的生活無時不在產生數據，這些數據產來自於於各行各業，自從在互聯網時代大數據概念提出後，人們發現自己手中的數據不再毫無用處，通過強大的技術手段，無形的數據可轉化為有形資產。所以在這個大數據的時代，得數據者得天下!
那麼對於一個企業來說如何讓大數據發揮出價值，推動企業業績的增長呢？
對於面向用戶的企業來說，如何利用大數據現在的玩法應該是比較清楚了。簡單來說就是以用戶和業務為核心，對用戶的相關維度進行數據挖掘，構建用戶和業務的屬性和特徵庫，服務業務需求。具體再實施過程中還需要重點考慮以下問題：
1.以用戶和業務為核心，以思路為重點，以數據挖掘技術為輔助
企業使用大數據的目的是解決問題(說白了就是賺錢)，賺錢的方法就是跟自己的business model密切相關的，也就是我們通常說的業務。在這個過程中大數據技術只是一個手段，是幫助我們解決業務問題的。所以說在大數據技術選型和架構的時候，一定要搞清楚自己的業務模式，不能別人用什麼架構就跟著用，別人挖掘什麼就跟風挖。
2.小步快跑，快速迭代，持續優化
千萬別想著一次就搞出個大新聞，在互聯網領域永遠是beta版的，只要這次比上次好就行了。大數據的思想就是把現實世界中的現象用數學的形式表示出來，分析和挖掘這些現象之間的關系，並且能夠定位到哪些群體具備哪些特徵，哪些特徵會影響企業的盈利。所以很多問題並沒有或者需要嚴謹的數學證明，我們重點關注的是關聯關系而不是因果關系。
在大數據時代，ABtest是非常重要的，很多現象是不需要理論證明的，ABtest會告訴我們該怎麼改進產品，哪些產品的哪些特徵更受用戶歡迎。
3.用戶的反饋很重要，要積極調動用戶的參與度
傳統的調動用戶參與度的方式就是發優惠券或者促銷券。這種方法在有些情況下是有效的，有些情況下可能需要更深入的了解用戶的需求，例如用戶為什麼來我們這個平台?為什麼流失了?舉個例子來說吧，對於有些用戶來說你給他發了10塊錢優惠券，但是他沒有買的需求或者找不到他想買的東西，那麼他不會因為這10塊錢的優惠券去製造一個需求。或者有些用戶可能比較有錢，每次買東西都是大手筆，你給他10塊錢優惠券可能他根本看不上。用戶細分模型可以幫助我們針對不同的用戶群體採用不同的調動用戶參與的方式。
大數據是幫助我們補充行業知識的一種重要的方式。現在越來越多的行業是數據驅動的，那麼這個行業的很多行業知識都是通過大數據挖掘出來的。而獲取這些數據的主要方式就是用戶的行為和對運營動作反饋的挖掘，這也是未來以數據為核心的企業的價值所在。
4.從運營驅動到數據驅動
關於誰來主導大數據服務用戶這個需求，其實有很多的使用場景。例如一個推薦系統由產品經理來主導比較合適;對於一個數據化運營系統，那麼從事運營或者市場相關的人員來主導會是比較合適的。對於很多大公司來說，慢慢會發展出專門從事數據驅動業務的部門和人員，例如我們經常提到的Data Scientist的概念。
5.業務人員和數據挖掘人員的密切配合
這個也是我們大部分公司經常遇到的一個問題：做業務的不太懂技術或者數據，做數據挖掘的對業務又不是特別了解，目前社會上最缺的就是既懂業務又懂技術的。如何把數據挖掘的結果應用到業務中是個比較難的問題，我們常說沒有數據是無價值的，只是要找到它發揮價值的地方。因為數據挖掘的結果往往表現出的是用戶在某一方面的屬性或者特徵，那麼在實際業務中用戶的行為往往受到多個因素的影響，所以在把數據挖掘的結果推廣到具體的業務過程中要和業務方密切合作，找到合適的促銷方式、展位、文案、刺激手段、效果評估方法等。
大數據的范疇內我們應該把用戶還原成一個人，而不要割裂的看他的某些行為，而要把這些行為和他的社會學屬性、生活背景、活動時間、地點、氣候因素和應用上下文聯系起來。目前的大數據Ecosystem沒有一個很好的BI工具，給對應的分析師或者挖掘工程師帶來了很大的難度。
6.與客戶的溝通方式(運營手段)很重要
現在社會大家都很忙碌，像過去那種通過call center給用戶打電話推銷的方式的效果越來越差，因為用戶很忙碌的時候是不希望被打擾的。那麼非同步通信的需求就比較強烈，典型的應用就是微信，可以很好的利用碎片時間，那麼對於企業營銷來說也是非常好的通道。同樣對於企業給用戶的各種促銷或者運營手段的時機也會比較重要，而且不同興趣偏好的用戶的瀏覽和購買時間最好也要區別對待。
同時運營活動設計的巧妙程度、文案和展位比大數據技術可能會發揮更重要的作用。聽過一個真實的例子，某公司的推薦系統在模型完全沒有改變的情況下只是改了下展位的位置，導致最後的下單率有明顯的提升。
7.大數據帶來的價值如何衡量
企業養了一個大數據團隊，那麼對這樣的團隊怎麼衡量他們帶來的價值呢?例如天貓雙十一的交易額有350億，那麼這350億中有多少是通過大數據來提升的?
大數據的短期回報是精準營銷，而從長期的角度來看對於一個企業或者平台來說更重要的是客戶關系維護，增加用戶的粘性和購買力，從而使得用戶很難遷移到其他平台上，那麼對於你這個企業來說就有點類似於壟斷了，就屬於躺著都賺錢了(就像現在的可口可樂、寶潔類似的公司)。所以說大數據的價值可以在產品的各個層次得到體現，而具體價值的衡量也要因不同的業務模式而有所不同。同時大數據也幫助企業更好的理解這個行業，建立起行業的壁壘，從而更好的支撐管理者的決策。
『叄』 大數據是不是本世紀最垃圾的發明
大數據建立不完善，錯漏擺出。許多公司的分析預測報告，大多完全是杜撰，但可以肯定的是部分是參雜了非長多的主觀判斷因素。為什麼所謂的大數據得出的這類分析報告反而更加危險呢？因為很大一部分人，現在對身邊的所謂的專家很不感冒。更多的人寧願相信「數據說話」。哪怕這個數據本身的來源值得思索。大數據的這種類型的分析和報告包括一些應用，往往更加具有傳播性和爆炸性。在互聯網還沒有非常火熱的時期，雖然說靠個人的經驗來判斷往往與此人的誠信度有很大關系，但是，畢竟沒有互聯網作為媒介，使得其個人所產生的意見並非就能影響到許多人。但大數據下的應用和分析報告不同，由於是建立在互聯網的媒介下，某公司生產出來的報告會在極短的時間內爆炸性傳播。其影響力非常驚人。甚至出現以訛傳訛的現象。但由於國家對於之類報告沒有非常高的監管和門檻要求，使得很多公司為了博得市場和人氣，往往添油加醋地進行一些帶有強烈傾向性的立場。這樣的報告和應用，其結果只會誤導更多的人。大數據自提出以來一直在不斷的發展演變，各種應用案例花樣重重，大多都是以失敗收尾。
基於其本質，大數據就是垃圾信息。尤其靜態數據就如一潭死水，豪無價值可言，只有讓各個環節動流起來，進行很嚴的製作生產流程標准，才能有更多的機會讓數據成為真正的數據。
『肆』 大數據對教育教學的作用
數據（data），一般而言是指通過科學實驗、檢驗、統計等方式所獲得的，用於科學研究、技術設計、查證、決策等目的的數值。通過全面、准確、 系統地測量、收集、記錄、分類、存儲這些數據，再經過嚴格地統計、分析、檢驗這些數據，就能得出一些很有說服力的結論。大規模、長期地測量、記錄、存儲、 統計、分析這些數據，所獲得的海量數據就是大數據（big data）。在製作大數據時，需要嚴格的方案設計、變數控制和統計檢驗等，不然所獲得的大數據就是不全面、不準確、無價值或價值不大的。
在教育特別是在學校教育中，數據成為教學改進最為顯著的指標。通常，這些數據主要是指考試成績。當然，也可以包括入學率、出勤率、輟學率、升學 率等。對於具體的課堂教學來說，數據應該是能說明教學效果的，比如學生識字的准確率、作業的正確率、多方面發展的表現率——積極參與課堂科學的舉手次數， 回答問題的次數、時長與正確率，師生互動的頻率與時長。進一步具體來說，例如每個學生回答一個問題所用的時間是多長，不同學生在同一問題上所用時長的區別 有多大，整體回答的正確率是多少，這些具體的數據經過專門的收集、分類、整理、統計、分析就成為大數據。
分析大數據助力教學改革
近年來，隨著大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞彙，教育逐漸被認為是大數據可以大有作為的一個重要應用領域，有人大膽地預測大數據將給教育帶來革命性的變化。
大數據技術允許中小學和大學分析從學生的學習行為、考試分數到職業規劃等所有重要的信息。許多這樣的數據已經被諸如美國國家教育統計中心之類的政府機構儲存起來用於統計和分析。
而近年來越來越多的網路在線教育和大規模開放式網路課程橫空出世，也使教育領域中的大數據獲得了更為廣闊的應用空間。專家指出，大數據將掀起新的教育革命，比如革新學生的學習、教師的教學、教育政策制定的方式與方法。
教育領域中的大數據分析最終目的是為了改善學生的學習成績。成績優異的學生對學校、對社會、以及對國家來說都是好事。學生的作業和考試中有一系 列重要的信息往往被我們常規的研究所忽視。而通過分析大數據，我們就能發現這些重要信息，並利用它們為改善學生的成績提供個性化的服務。與此同時，它還能 改善學生期末考試的成績、平時的出勤率、輟學率、升學率等。
『伍』 為何有人說數據將成為無價之寶
首先要知道數據從何而來，才能知道數據如何產生價值。現在的數據是指所能收集到的所有信息統稱為數據，數據的生成包含方方面面，比如人類活動可以產生數據，大自然春夏秋冬變化也能產生數據，甚至一顆樹木的生長過程也能產生數據。數據本身如果不能應用，就沒有價值，如果吧數據應用起來，就能產生無限的價值。同類數據量越大，通過數據分析也就能產生更大的價值。這些價值也可以應用於各種領域，涵蓋我們的衣食住行。數據能創造無限可能那就是當之無愧的無價之寶。
大家好，我是 科技 1加1！感覺這個問題很有意思！是啊，當前什麼最值錢，要我說就是數據！
這個問題分兩方面來回答
1.什麼是數據數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。
它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2...`」、「陰、雨、下降、氣溫」「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。
在計算機科學中，數據是指所有能輸入到計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。現在計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。
信息
信息與數據既有聯系，又有區別。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。而信息是數據的內涵，信息是載入於數據之上，對數據作具有含義的解釋。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。數據是符號，是物理性的，信息是對數據進行加工處理之後所得到的並對決策產生影響的數據，是邏輯性和觀念性的；數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。數據是信息的表達、載體，信息是數據的內涵，是形與質的關系。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。
數據的語義
數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關於數據的解釋是不可分的。例如，93是一個數據，可以是一個同學某門課的成績，也可以使某個人的體重，還可以是計算機系2013級的學生人數。數據的解釋是指對數據含義的說明，數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。
分類
按性質分為
①定位的，如各種坐標數據；
②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；
③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；
④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。
按表現形式分為
①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值[3] ；
②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。
如今，大數據早已經不是一個陌生的名詞，很多的行業在使用大數據之後都得到了非常好的效果，大數據與互聯網相輔相承，互聯依賴，並且不斷的在快速發展。
互聯網上的數據每年增長40%，每兩年便將翻一番左右，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。據IDC預測，到明年全球將總共擁有35ZB的數據量，互聯網是大數據發展的前哨陣地，隨著互聯網時代的發展，人們似乎都習慣了將自己的生活通過網路進行數據化，方便分享以及記錄並回憶。
大數據圍繞在我們生活的很多方面
大數據圍繞在我們生活的方方面面，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面。例如騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，這些數據能夠分析人們的生活和行為，從裡面挖掘出政治、 社會 、文化、商業、 健康 等領域的信息，甚至預測未來。說簡單一點，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態、朋友圈等，這些都將構成一種數據，大數據就是可以通過你更新的這些大量的信息，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等這些信息。
互聯網時代大數據有多厲害
互聯網時代大數據到底有多厲害？大數據就像蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣，和這個相像，大數據並不在於「大」，而在於「有用」，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。大數據應用工程師專業主要學習WEB技術、JAVA、JSP、大型資料庫Oracle、LINUX集群、非關系資料庫NoSql、Hadoop等技術，通過這些課程的學習，讓學生具有JAVAEE開發能力的同時能夠進行大數據的分析和挖掘能，學生在就業的過程中即可以進入傳統的軟體公司，進行OA和ERP等傳統軟體項目開發，同時也能進行大數據的分析和大數據深度挖掘以及對伺服器集群的組建等。
大數據時代，我們要合理利用大數據，才可以創造更高的工作效率，才可以創造更多的財富。
所以說數據就是金錢！掌握了大數據就是掌握了財富！
感謝大家的閱讀！
數據自身是沒有價值或者說微乎其微的，價值是被賦予的，就像黃金一樣，黃金的價值是他的應用前景或場景。
數據的價值就是數據能力體現出的收益，或者說投資回報率。
今天我們就來聊聊數據能力和價值。 說到大數據就不得不提數據倉庫，企業數據倉庫演化至最終階段或許會變為大腦中樞神經，如果要支撐起整個復雜的大腦和神經系統，需要一系列的復雜機制配合。
一、抽象的數據能力架構我把數據能力抽象概括為四個方向：傳輸能力、計算能力、演算法能力和數據資產量級，後面會講述在這四個能力之上泛化出的數據應用和價值。
1. 數據傳輸能力
數據大部分的使用場景必然會涉及到數據傳輸，數據傳輸性能決定了部分應用場景的實現，數據實時的調用、加工、演算法推薦和預測等；而傳輸抽象出來的支撐體系是底層的數據存儲架構（當然非同機房的傳輸還要考慮到網路環境等。單純的小數據量調用等一般不會涉及到這些，但數據量級大、高並發且對SLA要求非常嚴格的時候，就是對數據傳輸能力的考驗）。
從產品的角度我把數據傳輸能力分解為： 底層數據傳輸效率 和 應用層數據傳輸效率 。
底層的數據傳輸效率是指數據源進入後的預處理階段的傳輸效率，即加工為產品所需的數據交付物之前階段。
Ps:數據在可為產品所用之前需要很長的一段加工過程，應用層數據產品基本不涵蓋底層數據加工環節，而數據產品會用到規定好的數據交付物（即已約定好的結構化或標准化的數據），而利用此數據交付物再經過產品對實際應用場景的匹配和加工來提供數據服務。即使涉及底層數據管理的相關產品也是對Meta元數據、使用日誌或寫好的shell等的調用。
底層數據加工計算所涉及到的傳輸效率，直接決定了支撐數據產品高性能、高可靠的自身需求；而應用層的傳輸影響了用戶體驗和場景實現。傳輸機制和體系就像毛細血管一樣遍布全身錯綜復雜，但是流通速率直接決定了大腦供氧是否充足。
2. 數據計算能力
數據計算能力就像造血系統一樣，根據多種來源的養分原料進行生產加工最終產出血液。而源數據通過高性能的底層多存儲的分布式技術架構進行ETL(抽取、轉換、裝載)清洗後產出的是數據中間層通用化的結構化數據交付物。計算速度就像造血速度一樣，決定了供應量。而計算速度直接決定了數據應用的時效性和應用場景。
目前最多最普遍的就是離線數倉，離線數倉大部分擔任著事後諸葛亮的角色，即沒辦法保證數據的及時性而延後了數據分析及應用的產出，導致更多的是沉澱經驗而難以做到實時決策。而實時數倉，甚至說對Data Lake（數據湖）的實時處理已經逐步開放應用多種場景。我們先不考慮越來越強烈的實時性要求帶來的巨大成本是否真的可以創造等值的收益。
強實時可以更接近一個「未來」的狀態，即此時此刻。這遠比演算法對未來的預測更有價值，因為把握眼前比構造多變的未來對一個企業更有價值。甚至說當數據過程快過神經元的傳遞，那麼從獲取到你腦電波的那一刻起，數據處理的驅動結果遠比神經元傳遞至驅動四肢要快。
是不是與兵馬未動，糧草先行的場景相似？當然這是以數據計算能力的角度來看待這個問題。跳出來以我個人的觀點來說，整體數據能力強大到一定階段後，會從主觀改變個人的意願，即通過引導你的大腦從而來控制或決定個人行為且不會讓你感知，所以可以理解為從主觀改變個人意願。從人的角度來說，你並不知道或者直觀意願去憑空決定下一步要做什麼，因為大腦是邏輯處理器，當然這又涉及到心理學，這些觀點就不在此贅述了，等往後另起一個篇幅來說數據應用未來前景和假想。
3. 數據資產能力
都在說「大」數據，那麼數據量級越大越好嗎？並不是，從某種角度來說大量無價值或者未 探索 出價值的數據是個負擔，巨大的資源損耗還不敢輕易抹滅。
隨著數據量級的急劇放大，帶來的是數據孤島：數據的不可知、不可聯、不可控、不可取；那麼散亂的數據只有轉換成資產才可以更好的發揮價值。
什麼是數據資產，我覺得可以廣泛的定義為可直接使用的交付數據即可劃為資產，當然可直接使用的數據有很多種形式，比如meta元數據、特徵、指標、標簽和ETL的結構化或非結構化數據等。
目前也在拓展Data Lake的使用場景，直接實時的使用和處理Data Lake數據的趨勢是一種擴大企業自身數據資產范圍和資產使用率的方式。這有利於突破數倉模型對數據的框架限定，改變數據使用方式會有更大的想像空間。
數據資產的價值可以分兩部分來考慮：一部分是數據資產直接變現的價值；另一部分是通過數據資產作為資源加工後提供數據服務的業務價值。
第一部分比較好理解，就是數據集的輸出變現值，如標簽、樣本和訓練集等的直接輸出按數據量來評估價值；第二部分價值比如通過自身數據訓練優化後的演算法應用而提升業務收益的價值或依於數據的廣告投放的營銷變現等，甚至說沉澱出的數據資產管理能力作為知識的無形資產對外服務的價值。這些間接的數據應用和服務的變現方式也是數據資產價值的體現並可以精細的量化。
4. 數據演算法能力
其實無論是傳輸能力還是計算能力，都是相對偏數據底層的實現，而離業務場景最近的就是演算法能力所提供的演算法服務，這是最直接應用於業務場景且更容易被用戶感知的數據能力，因為對於傳輸和計算來說用戶感知的是速度快慢，從用戶視角快是應該的，因此用戶並不知道何時何地計算或傳輸。
而演算法對業務應用場景是一個從0到1，從無到有的過程。並且演算法是基於數據傳輸、計算和資產能力之上泛化出的應用能力，或者換句話說是三個基礎能力的封裝進化。
而演算法能力是把多元的數據集或者說獲取到盡可能多的數據轉化為一個決策判斷結果來應用於業務場景。演算法能力的強弱反映了三個數據能力是否高效配合，是否存在木桶效應，更甚者木桶也沒有。當然單純的演算法也可以單獨作為無形資產的知識沉澱來提供服務。
對於數據能力架構中的四大能力，傳輸、計算和資產是基礎能力，而演算法是高級的泛化能力。而能力的輸出和應用才能體現數據價值，數據能力的最大化輸出考驗著整個數據產品架構體系的通用性和靈活性。因為需要面對的是各種業務演化出的多種多樣場景，對數據能力的需求參差不齊：可能是片面化的，也可能是多種能力匹配協調的。這對產品的通用性就是一個巨大的挑戰，想更好的應對這個問題，可能就需要整個數據平台的產品矩陣來支撐和賦能。
二、數據能力對應數據價值的呈現從數據應用的角度，每個能力都可以獨立開放也可以組合疊加。如果把能力具象出來就會衍生到產品形態的問題，產品形態是對能力適配後發揮作用的交付物。說到產品形態我們可以想像一下應用場景。
首先最基礎的應用場景就是數據直接調用，數據資產的使用基本會基於特徵、指標、標簽或者知識等交付形態。而對於使用方來說這些數據會作為半成品原料或依據來進行二次加工應用於業務場景中，如數據分析、數據挖掘、演算法的訓練與驗證、知識圖譜、個性推薦、精準投放（觸達）和風控等。數據資產可以統歸為在數據市場中通過構建的一些OpenAPI進行賦能。
而對於一個工廠來說，僅僅進行原材料的加工（ETL）輸出即除了自身原材料（數據資產）的壁壘外核心競爭力很小，需要包裝一些上層的基礎服務來提升競爭力，那麼數據計算的能力融合進來對原材料進行二次加工（聚合統計）。
計算的聚合統計能力加入進來後可以滿足大部分的數據分析場景的支持，就不單單是原材料毫無技術含量的輸出，並可以以半成品的形態規避數據敏感。因為對於統計值來說，這是一個分析結果或結論，並不會涉及到自身敏感數據的輸出，因此你的核心資產不會泄露，而輸出的僅僅是資產的附加值。換句話說知識產權專利依然在你手中，通過控制專利泛化出的能力進行投資回報。
融入計算能力後的一些分析場景如：人群的畫像分析、多維度的交叉分析、業務的策略分析和監控分析等多種場景。
隨著時代的發展和業務場景的增多，這時工廠繼續需要產業變革，要深耕服務業逐步拋棄製造業形態，全面提升更高級的數據服務。這時演算法能力的加入來更好的完善服務矩陣。
演算法通過封裝了傳輸、計算和資產能力而進行統一的更好理解的業務場景目標預測和識別等。這樣對於企業來說可以更容易接受和低成本使用數據服務而不需要再涉及到數據加工鏈路中，而僅僅需要一個目標結果，通過演算法的決策作為參考來指導業務方向。像演算法對一些業務場景的預測分析，甚至說一些人工智慧場景的識別或學習思考，都可以通過演算法賦能來實現。對於企業來說就是從無到有的突破，企業發展進程甚至可能提升好幾年。
而貫穿以上能力應用場景都是對數據傳輸能力的考驗。
「數據」的重要性可以有以下幾點。
1、數據能夠為企業高層提供決策支持。將企業海量數據進行統計分析挖掘後，能夠讓高層制定合理的措施。
2、數據能整合企業龐雜業務。每個企事業都有很復雜的業務系統，藉助數據及對應平台可以將其龐雜的業務進行整合。
3、數據能反應事件本質與趨勢。真實數據能夠更好地去了解事件的本質問題，預判事態發展。
4、數據能夠讓人們更加了解自己。未來你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用個人的數據進行畫像，充分了解個人。
5、數據能反應 歷史 ，展望未來。通過 歷史 數據查詢過往，也能夠使用以往的數據進行感知未來。
總之，在大數據和5G技術逐漸成為趨勢的時代背景下，「 數據 」是越來越常見，如社交網路、消費信息、 旅遊 記錄……企業層面的銷售數據、運營數據、產品數據、活動數據……