2、接下来就是需求分析，这个步骤也是为软件开发的正常进行确定具体思路的阶段。在确定软件开发可进行后，必须要对客户需要实现的软件功能需求进行具体详细的分析。同时应当考虑在开发过程中可能出现的变化情况，制定需求变更计划随时应对特殊情况的发生，保证软件开发流程的顺畅进行；
3、接下来就是软件设计。软件设计要根据上一阶段对软件功能需求分析的结果，来设计软件系统的框架结构、功能模块和数据库等等。它主要分为总体设计和详细设计两个部分；
4、接下来就是编程实施步骤。编程也是根据对软件设计，将软件设计的各部分需求通计算机程序代码来实现运行，编程有统一、规范的程序编写规则，保证软件程序的易懂性、易维护性；
5、接下来就是软件测试步骤。也就是在根据设计将客户软件需用编程代码来实现之后，也就是软件程序完成之后，需要对编写的程序，形成整体构架、功能进行单元、组装、系统三阶段的测试，以测试程序编写的正确性，以及对客户需求功能满足的充分性，以此来确定软件是否达到开发要求，同时也是一个发现问题、纠正问题的过程；
6、通过以上核心环节完成了软件开发，接下来就是在软件开发达到客户需求之后，开发者将软件系统交予客户，并将软件安装程序、数据库的数据字典、《用户安装手册》、《用户使用指南》、需求报告、设计报告、测试报告等产物交付给客户，同时指导客户进行软件安装、以及安装技巧，提醒客户注意软件运行状况、环境、服务器及相关中间件的检测与注意事项，知道客户软件的实际 *** 作方法、使用流程等等问题，实现合同规定任务；
7、用户在接受开发商交付的软件开发结果，并进行实际 *** 作、测试运行，实现满意结果之后，对开发出来的软件进行验收；
8、定制开发的软件通常都需要提供售后服务，定期对软件进行维护，或者根据用户出现的新需求，进行应用软件程序的修改，使之不断满足客户实际需求。可以选择。
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传媒：
推荐的3家公司表现不错，继续坚定推荐。
国联股份：TO B工业品电商，最早创立于2000年，做黄页手册，06年转为网上撮合，积攒了客户资源后往电商转型。目前注册用户300万，都是需求精准的客户。受疫情影响，老客户消费下降30%，但是新客户200%增长，目前老客户备货量已经恢复到疫情前，新增长的客户也留下来了，复购率超过94%。长期看，工业品电商公司比较少，对团队要求高，需要对材料有深入了解，TO C电商容易复制线下场景，但是TO B业务是谨慎理性的备货，每单都是合同，需要对细分品类非常了解，既要有对工业品材料的了解又要有互联网思维。公司找到了合理的商业模式，通过集采红利，在交易环节、运输环节取代经销商，自己不备货，不承担原材料价格波动风险，不涉及供应链金融业务，减少了很多风险。过去5年公司复合增速没有低过90%，今年明年做到60%没有，公司目前交易量占行业壁垒不到1%，长期看是蓝海市场。
锋尚文化：目前没有太多可比公司。主要业务是高端文化创意，最高端的是国家大型项目，奥运会开幕、春节晚会分会场等，在文化设计里面是对设计水平要求最高的。另外就是类似宋城演艺的景区秀的总包，从剧本创作、设计、到灯光舞台，首演成功后业务就接下，不涉及运营那块，虽然没有长期稳定的运营收入，但也减少了很多风险，因为国内景区运营很多亏损。赛道不是特别大，但是公司作为竞争优势最明显的品牌，大型国家项目背书，再去拿下沉订单就会容易，未来能做文旅秀，互联网平台、电视台晚会、光影博物馆网红打卡等项目。公司以创意设计为主，不涉及工程，没有垫资，现金流很好，上市前有5-6亿在手现金，上市融了20亿，未来通过其他方式转化为EPS，比如说参股好项目，目前在郑州项目参股了40%，未来看落地后的运营效果。长期看好公司，疫情过去后文旅需求增加，明后年的冬奥会、建党100周年、全运会等大型活动是非常多的
三人行：国内比较好的4A公司，客户包括大的国企央企、大的消费品牌公司，原有老客户的量在增长，比如说伊利投放的量越来越大，新客户也在不断持续，今年突破运营商、银行、快消品的可，出现了 汽车 的一汽大众、一汽奔腾，京东、快手互联网作为媒体投放平台之外转为化为广告主，未来看好 汽车 、互联网客户的增长。
通信：
前3季度总体收入6000亿，同比增长37%，净利润242亿，出现了同比下降。毛利率略有下降，疫情影响下全行业的管理、销售费用率下滑。联通和中兴通讯占行业一半，剔除后，营收同比增长1%，利润下降4%。单3季度收入2100亿，同比增8%，净利103亿，同比增长6%，3季度情况比前3季度好。剔除两家公司后，营收同比6%，利润同比增40%，3季度中兴通信对行业的影响非常大。
分板块看，光模块、物联网，军工信息化、北斗业绩非常不错，通信设备、光钱光缆压力大。光模块重点公司新易盛15亿，天孚通信8800万，光迅18亿，基本上都超预期。4季度到明年，行业利润存在压力，2季度末3季度初是业绩最好的点，基站推进比较紧，是拉货最好的阶段，由于财务惯性的3季度表现还是不错，但是4季度会往下走，基站建设量不如之前那么大。3季度好的板块在4季度存在压力，但是都是短暂压力，到了明年进入到新的建设节奏，明年算上广电和移动合建，加上宏基站，明年100万站是大概率，110-120万站也有可能。
中兴通讯3季度业绩低于预期，低了几个亿。压力主要在于毛利率，在2季度已经有所反应，有5-6%的下滑，3季度下降趋势进一步确认。2-3季度体现了5G低毛利率的水平，今年两次重次重点设备招标，移动无线2期把价格压到了16万，下降速度很快，给公司比较大的压力。除此以外费用率、现金流都在往好的方向走，对未来还是充满信心，明年价格还是会下降，但是幅度比今年收窄，公司降成本能力强，利润有d性。
广和通和移远通信业绩相当不错，甚至超市场预期。物联网赛道未来几年业绩兑现不断出现，移远通信净利率低，收入增长、行业卡位很明确。广和通深耕高价值赛道，具备龙头投资价值。
亿联网络之前有质疑，通过事实证明是盈利能力很强，在全球在具备强竞争力的龙头，在未来视频通信领域还是具备全球抗衡的能力。公司和可选消费影响，受到疫情压制，明年疫情消退、海外逐步恢复后，还有不出错的机会，明年还是新产品的爆发。
计算机：
中小市值：
春风动力：业绩和股价表现都不错，国内两轮车、海外四轮车需求比较旺盛，明年有2款新车型车型放量。发动机产能4条线，年底达产2条，明年产能明年放出来，明年产能和爆款车型都会出来。
安车检测：检测进度低于预期，影响了业绩。后续需求是确定的，订单持续落地；检测服务重点观察青岛推进进度和检测站的并购进度，青岛在国内检测站领域是比较乱，如果经过赋能后数据持续向好的表现，比较有说服力；最后看并购基金逐渐落地。
上海新洋：3季报业绩不错，墙布经销端增长非常快，单季度同比增长105%。另外保碧进场，通过物业平台模式去突变，目前在前景准备的阶段，年底明年量就体现出来。公司产品力非常好，一刷就上墙，销售模式从纯C端转型B2B2C，有了大B渠道加持，墙布放量值得期待，3季度墙布创了 历史 新高，有1600多万，后续10-12月预计还是不错。保碧基金带来赋能后，量上来的话股价反应会非常剧烈。
电子：
上周板块有一些调整，苹果链波动比较大，原因是苹果3季报中手机销量下滑比较明显，市场感觉低于预期。3季度手机销量下降其实市场早有预期，逻辑是今年新机延后生产和发货。另外电话会中强调，各渠道库存水位比较低，做了老品清库存的工作，都是为了4季度的超预期作准备。首批预订和销售数据还是不错的，Pro系列有加单，库克强调iPhone的需求很旺盛，主要是供应不足的问题，3季度零部件是很多厂商备了货，但不一定是全部同步，导致了供给不足。今年在少备货1个月的情况，总量不比去年差，手机业务占比高的公司更集中4季度。3季度没那么好是有预期，稼动率低了盈利有影响，还有3季度汇率以上，还有零部件库存问题，4季度现金流和库存改善。鹏鼎电话中，公司降到了10月往后需求比较好，3季度差一点，4季度坚持完成全年目标。以此类推，立讯手机占比不多，4季度也是比3季度好。其实苹果营收和盈利符合或者超预期，非手机业务快速增长，MAC和PAD 30-40%增长，手表新的两款产品在售，也是超预期的。Airpod有分歧，但我们认为今年9000万，明年12亿有希望，AirPods pro质量有小问题，苹果官方说免费更换。主要是设计的小纰漏，固件升级有问题，通过固件优化可以解决，和组装环节没有关系，而且比例也有限。对明年苹果链全系产品增长、业绩增长有信心，继续看好苹果链公司对台系从组装到零件的替代逻辑，调整后迎来优质公司的布局机会。如果您的Linux驱动4G模块上不了网，以下是一些可能的原因和解决办法：
1 APN设置问题：请确保您为4G模块正确配置了APN（接入点名称），以确保模块能够连接到正确的网络。可以在终端中输入以下命令来检查是否设置了正确的APN：
```
nmcli c show
```
如果没有显示正确的APN，请参考设备的手册或向设备厂商咨询正确的APN设置。
2 拨号号码问题：请确保您使用的是正确的拨号号码，以及SIM卡中是否有足够的流量。您可以通过以下命令来确认是否可以访问互联网：
```
ping googlecom
```
如果无法ping通，则表示无法访问互联网。可以尝试将拨号号码设置为正确的值。
3 驱动问题：如果驱动程序出现问题，可能会导致4G模块无法连接到网络。请确保已正确安装4G模块的驱动程序，并且驱动程序与Linux内核版本兼容。
4 硬件问题：如果上述步骤都没有解决问题，可能是因为4G模块本身存在故障或硬件问题，建议联系设备厂商进行维修或更换模块。
如果以上方法仍然不能解决问题，还可以尝试查看系统日志以获取更多的信息。在终端中输入以下命令来显示系统日志：
```
dmesg
```
系统日志可能包含关于未能连接到网络的问题的详细信息。第一章 总则第一条 为了加强长江桥梁隧道的规划、建设和管理，保障长江桥梁隧道完好、安全和畅通，根据《中华人民共和国公路法》《中华人民共和国道路交通安全法》和国务院《公路安全保护条例》等法律、法规，结合本市实际，制定本条例。第二条 本条例所称长江桥梁隧道，是指本市行政区域内跨越长江的桥梁和隧道，包括桥梁主桥、引桥和连接线，隧道洞身、洞门和连接线以及桥梁隧道的附属设施，不包括铁路、城市轨道交通专用桥梁隧道。第三条 本市行政区域内长江桥梁隧道的规划、建设、运营、养护、通行管理和安全保障等，适用本条例。第四条 长江桥梁隧道的建设和管理应当遵循统筹规划、安全第一、保障通行、保护环境、建设管理养护并重的原则，推广运用大数据、物联网等智能科技手段管理长江桥梁隧道。第五条 市人民政府应当加强对长江桥梁隧道规划、建设和管理工作的领导，将长江桥梁隧道建设和管理纳入国民经济和社会发展规划，保障资金投入，及时协调解决建设和管理中的重大事项。第六条 市交通运输行政主管部门是本市长江桥梁隧道的行政主管部门，负责长江桥梁隧道监督管理工作。
发展和改革、公安、财政、规划和自然资源、生态环境、城乡建设、水务、城市管理、文化和旅游、应急管理等行政主管部门按照各自职责，做好长江桥梁隧道建设和管理的相关工作。第七条 任何单位和个人不得破坏、损坏或者非法占用长江桥梁隧道。
任何单位和个人有权检举和控告破坏、损坏或者非法占用长江桥梁隧道的违法行为。第二章 规划和建设第八条 市交通运输行政主管部门应当会同发展和改革、公安、规划和自然资源、生态环境、城乡建设、水务等行政主管部门，编制长江桥梁隧道建设规划，报市人民政府批准后公布实施。第九条 长江桥梁隧道建设规划应当符合长江经济带发展规划纲要、国土空间规划、生态环境保护规划、过江通道规划和长江岸线保护详细规划要求，并与相关专项规划相衔接。
长江桥梁隧道建设规划应当体现社会、经济、生态、环境、安全和城市空间景观要求，构建长江两岸一体的城市交通网络，促进拥江发展。规划内容包括功能定位、线位选址、控地规划、桥梁隧道比选、技术标准、建设时序、建设周期、建设投资等。
编制长江桥梁隧道建设规划，应当广泛征求社会公众、专家及沿线区人民政府、江北新区管理机构的意见。
长江桥梁隧道建设规划不得擅自变更；确需变更的，应当按照原批准程序报请批准。第十条 市交通运输行政主管部门应当按照下列规定划定长江桥梁隧道安全保护区：
（一）公路桥梁主桥和引桥下空间及垂直投影面外侧二百米范围内的水域、一百米范围内的陆域，隧道盾构段上方垂直区域及隧道区间两侧各二百米，隧道明挖暗埋段上方垂直区域及结构边线两侧一百米范围内的区域；
（二）城市桥梁主桥和引桥下空间及垂直投影面外侧二百米范围内的水域、八十米范围内的陆域，隧道盾构段上方垂直区域及隧道区间两侧各二百米，隧道明挖暗埋段上方垂直区域及结构边线两侧七十米范围内的区域。第十一条 市交通运输行政主管部门应当及时设置长江桥梁隧道安全保护区的标桩、界桩，任何单位和个人不得毁坏或者擅自占用、挪动。第十二条 长江桥梁隧道建设项目应当依法实行项目法人负责制度、招标投标制度、工程监理制度、合同管理制度、质量监督制度和责任追究制度，遵守国家基本建设程序和规定。第十三条 长江桥梁隧道建设工程开工前，项目法人或者建设单位应当向交通工程质量监督机构办理长江桥梁隧道工程质量监督手续。第十四条 长江桥梁隧道下列设施系统，应当与工程同步设计、同步施工、同步验收，所需经费纳入工程概算：
（一）运营管理系统；
（二）消防、通风排烟、防灾救援等安全系统；
（三）超限运输车辆检测系统；
（四）防撞保护系统；
（五）应急救援和工程管养等涉及公共安全的设施设备与场地；
（六）公安、消防无线通信系统和隧道广播系统；
（七）动态监测系统；
（八）法律、法规规定的其他设施系统。第十五条 长江桥梁隧道建设工程交工验收前，建设单位应当委托具备相应资质的单位根据长江桥梁隧道的设计文件和施工组织情况等，完成长江桥梁隧道养护手册的编写，并报市交通运输行政主管部门备案。
大数据攻略案例分析及结论
我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
｛研究结论｝
怎样才能用起来大数据？障碍如何解决中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：
■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。
■ 大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。
■ 对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。
■ 虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。
■ 对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力
■ 对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。
■ 对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要
的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。
■ 对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和
后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。
我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。
大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。
与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。
许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……
中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。
表1
表2
大数据运营—企业提升效率的助推力
对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。
一、大数据营销
大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。
大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：
实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。
精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。
一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。
打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。
二、大数据用于内部运营
相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）
表5
三、大数据用于决策
在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。
已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。
但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。
大数据产品——企业利润滋长的新源泉
大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。
表3
表4
一、大数据作为产品核心支持
它们主要在以下几方面使用大数据：
1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。
2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。
3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。
4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。
5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。
大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。
二、大数据直接作为产品
对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。
大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂
相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。
而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。
而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？
为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。
Tips
大数据实战手册
将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题
1企业如何获取与分析数据？
互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：
a 和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了479万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。
b 建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。
c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。
2 如何避免大数据应用时的部门分割？
对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。
要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。
IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。
3 如何让业务人员重视大数据的应用？
解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。
另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”
4 为何大数据工作与运营需求脱节？
这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？
有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体 *** 作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。
例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”
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