商业智能大的功效在于对于数据的收集管理，分析，以及的数据有效传达 —— 分发企业各处的数据有用信息可以对企业的各种病症提供等效的良。简单说:麦当劳的物流冷链系统常年的运转能够收集到大量的数据信息，包括肯塔基州今年Mcafe的出柜后多长时间喝完的信息，包括路易斯安娜州对于新汉堡面包的偏好度调查的调查报表，甚至包括犹他州 I-72 高度公路运送面包和料包的时间等等具体信息 —— 诸如麦当劳这种体量的数据处理能力的数据库，从诸如此类的细节信息中进行大量的业务分析和决策管理，从而加速更新和迭代自己的数据库，从而服务质量。商业智能技术提供的分发数据包是对本体企业，亦或是单一企业单体数据的可视化研究，这种研究数据分发到企业各处后，对于企业解决问题的帮助，远远大于对标案例的分析。

　　政府实现统治职能的关键在于掌握社会发展的部信息和整体信息，在掌握部和整体信息的基础上，对应出相应的政府职能，就是我们统称的行政职能。行政职能是否能够的体现政府处理事务的有效度，依赖于政府本身对于社会发展和社会动向的了解度 —— 一套完整的数据化量化体系以及信息收集的职能化设计，将有利于政府达到以上的目的。所以，大数据不仅利于商业社会对于资本的推广以及再定义，对于统治阶级赖以生存的经济发展，大数据的出现也可以助其一臂之力，至少美国政府，已经开始将自己信息透明公开，准备迎来以大数据满足社会公共服务的面。

　　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……

　　大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点:数据辅助决策:为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；数据驱动业务:通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而大的提高企业的整体效能产出。常见的应用领域有基于个性化推荐技术的营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等