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。

　　运营商大数据获客系统是靠谱的获客系统，举例来说，你是一家房地产公司想卖二手房或新建房屋，那么首先要判断群体的特征，比如近期要买房的群体，经常访问房地产行业门户网站、房地产APP的群体，然后根据房地产公司出售房屋的APP来进行定位，然后根据客户需求进行数据建模，对客户特征进行分析，比如近期要买房的群体，经常访问房地产行业门户网站、房地产的APP群体，然后根据房地产公司的实际情况来进行销售。

　　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。

　　所以，数据的本质，更像土地:土地需要开发利用，在土地上构建什么样的钢筋混凝土结构，的楼层才有可能是什么样子。对于数据本身，更像一种基础资源，就如同土地，人力一般，成为公司的资产。在淘宝，京东等行业巨头疯狂发展的今天，网上支付早已被巨头们一次次更新换代升级。但如果只是供应渠道链的终端进行掌控，数据资产的纵度，并不能得到彻底的挖掘。所以，在终端支付的前端，出现了供应链金融:供应链金融是指在对供应链内部的交易结构进行分析的基础上，运用自偿性贸易融资的信贷模型，并引入核心企业、物流监管公司、资金流导引工具等风险控制变量，对供应链的不同节点提供封闭的授信支持以及其他结算、理财等综合金融服务。这里既包括企业上游的原材料零部件供应网络和链条，也包括下游的分销商、代理商、即渠道链 —— 中欧商学院、深圳发展银行2007《供应链金融》