一切金融的本质，都以为先。但只需维护可以保障，数据资产向不同行业的传统核心领域渗透，冲击 —— 凡是拥有大量用户行为导向的数据，都是有效数据，而剩下的，是对数据的有效梳理和有效整合，无非就是数据维度，质量，采取手段方面，核心业务的突破和管理。快捷支付的本质在于:采调用户一级数据，完成支付平台支付，共享的时间，基本从目的上摆脱传统银行的束缚。支付次数和支付领域维度的不断扩大，使得支付平台的数据吞吐量陡然增大 —— 拥有大数据支付数据和支付平台的第三方，例如支付宝，可以大限度的利用收集到的支付信息进行挖掘，探索，以深挖信息判断支付惯和支付行为，从支付行为中对支付体系进行更新换代，从而吸引更大的现金流。

　　从咨询的角度看，大数据资产可以衍生的角度，可谓五花八门，例如:利用数据平台终端输出企业人力资源职能数据，在企业管理绩效考核中设定痛点机制，即:发生什么行为做什么事，完成企业人力资源管理的条件反射；利用数据平台输出大量对标案例，利用时间纵度完成企业对标问题假设和解决方案诊断验，利用大数据的数据采集职能而不是通过大量企业高中低层的访谈，彻底改变咨询行业常态化的资讯模式和诊断模式 —— 数据化平台的租售数据，租售信息，数据采纳整合，媒体，空间运营的综合机制的建立，配合前面所需的大数据资产化处理的配套软件，数据模型，大数据衍生飞轮效应的理论模型也可以基本清晰。

　　如此看来，大数据精准营销有很多优势:

　　1. 精准定向投放，抓住潜在用户，实现低成本高效获客。

　　2. 发现品牌机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险等。

　　作为买家在淘宝上浏览和购买时，搜索引擎都会给你打上标签，同时也会根据你的标签和浏览习惯给你浏览的店铺打上标签。

　　这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　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。