这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　之前的玩法单纯粗暴，就是冲销量或者买位置到第一，然后开始赚钱。

　　当然除了阿里之外，大数据精准营销在其他的互联网企业也都被看做是长线的利润价值，对于企业来说，这种趋势，不是把眼光放在短期的盈利上，主要依托大数据对用户的画像，设身处地的去触动用户，把握数据的长期黏性，从而实现长期增长。

　　如教育行业:如学历提升、职业教育、教育培训、K12教育等，可以通过大数据建模抓取教育相关网站的实时访客，抓取相关教育垂直APP的活跃用户……

　　但是对于消费者或者互联网所谓的“用户”来说，大数据却是另外一个意思。大数据的意思就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私，然后进行营销。从理论上说，大数据公司通过搜集用户行为，可以地了解消费者的需求，增强用户体验。但是在实践上，这些所谓的智能推荐还停留在很初级的阶段，因此会有人在淘宝上搜索棺材结果在微博上不停地看到跟丧葬相关的广告。对于微博这样的公司，还意味着它会倾向于通过直接或者间接地暴露你的隐私来获得商业利益。据说，评价一家国内公司的大数据能力是跟被查水表的频繁程度正相关的。就目前而言，大数据对于终端消费者更多的是“被实名”。举一个例子，如果你在 Android 手机上使用 Facebook 账号访问某个 App，那么对不起，你在这个手机上的行为都有可能被 Facebook 关联到你真实的身份上。在这种能力上，国内的三巨头排序大概是 T > A >> B。

　　在完成诸如此类的产业核心面竞争后，横向，或者说横向整合，已经渐渐不能满足这些企业的胃口 —— 产业垂直整合开始出现。横向的企业讲究的是低成本，大规模生产，关注的点，更多集中于成本的管控，企业规模的扩大以及生产技术的革新，而把企业逐渐做大；而纵向整合，所谓产业垂直整合，要求企业做强 —— 对于核心部件，性资源和关键技术的限制加强，同时，渗透供应链的其他端口，用资本，技术，，战略等等核心手段，完成对于下游或者上游供应链的占领，以达到对于整条产业链的控制。例如:中国的电脑企业无论占据多大的市场规模，在芯片上自始至终掣肘于因特尔，操作系统掣肘于微软 —— 无论市场规模有多大，的利润空间，都会被无法完成垂直整合而缩减。

　　从静态分析，行政管理的范围涉及国家和社会生活的各个方面，行政职能广泛渗透到整个社会生活的每个角落，涵盖社会的各个领域，并且每种职能都具有十分的内涵。这种职能范围的多样性不仅是非政府机构的职能无法比拟的，也是其他国家机关职能如立法、司法职能所望尘莫及的。行政管理的范围涉及面之广，涉及的阶级和利益面之多，超越了企业和社会机构的层次和范围。所以，利用大数据对行政职能的广泛性进行重新定义，可以将社会生态分切成不同的模块，并且渗透到社会生活的每个角落。这样的普及和推广，让社会问题的多样性边界逐渐消失，并且赋予很多性职能新的内涵 —— 这样的内涵，是非政府机构，企业以及个人无法理解的综合度和多角度，也可以为国家的政府和司法职能，提供更多的视角:毕竟视角的来源，都已经可以用数据化进行充分的表达。