这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　在现代社会中，国家的行政职能与立法职能、司法职能区别开来。相对于立法职能而言，行政职能具有明显的执行性质，表现为执行国家意志的管理方面的职能。正如美国学者古德诺指出的，政治是国家意志的表达，行政是国家意志的执行。怎样提高国家的行政，立法和司法职能？这个问题，从美国建国初期，采取三权分立开始，就开始了长达200年的探索。我们并不能把大数据当做完成一切价值改良，提高三权分立金钥匙，但大数据的盐酸致，的确可以量化当前社会事件，逐步定义和改良未来对于行政效能的执行，同样，通过对于历史案例的分析和研讨，为历史上出现的典型行政事件进行重新的量化评估，而这些量化评估后所形成的政府行政案例，将作为范本和对标，出现在未来美国行政能力的手册，亦或是出现未来相似问题的比较措施，这和英美法系所要求的案例对标如出一辙，但的量化，会提高案例的执行性，也能提高政府职能的性。

　　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……

　　对于咨询公司来说，是诸如麦肯锡，贝恩，罗兰贝格这样体量和技术量的咨询大，每年都会从自己的企业战略，文化咨询案例中，得到大量的数据 —— 这些数据包括企业运营的常用数据，人力资源KPI的运营数据，资本运营状况的基本数据 —— 简单说，整个企业内部可以量化的咨询数据，都会由咨询公司进行收集，打包，采样和整理。而随着行业的变动，亦或者随着互联网时代的到来，很多现代企业，诸如互联网公司，电信运营商，投资银行，不但自己积累数据，更为自己收集的数据进行大规模的整合，打包处理 —— 现代企业数据管控能力，也随着企业的发展而发展，二者属于共生关系。

　　数据对外变现:通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验、反欺诈服务，提供导客、导流、营销服务，提供数据开放平台服务，等等首先要进行数据集成，否则将无法完成处理、存储、转化和应用数据。通过web数据采集、系统/设备数据采集、本地上传、API接口调用等方式将各类原始数据集成，为构建一个自由独立的数据仓库/数据湖/数据中台而准备。同时，随着数据基础设施变得越来越复杂，也会面临着从各种来源摄取结构化和非结构化数据的挑战性任务。这通常称为提取转换加载 (ETL) 和提取加载转换 (ELT) 的提取和加载阶段。