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……

　　如快消行业:家居洗护、食品饮料、个人护理品等，可以通过大数据建模分析用户的日常消费情况、性别、年龄、有没有孩子……

　　大数据采集平台主要负责把数据采集到大数据仓库平台中。企业的大数据来源从大的角度来说，主要是从三个方面获取数据，业务系统、行为日志采集系统、外部数据来源。每一个方面来源又包含途径，大家可以看上面的图就了解。这里要强调的是外部数据来源，可以通过网络爬虫工具收集，通过和相应的合作方进行数据交换，通过从数据商那里采购过来，也有少部分可以通过一些大公司的开放平台接口获取，比如阿里、腾讯等。大数据基础平台，在传统的关系数据库时代，这个平台也是企业要做的平台，只不过当时叫数据仓库系统，在大数据时代，我称作为大数据仓库基础平台。这部分是整个大数据平台的核心。我们接下来会详细讨论。

　　数字化是要做好数据采集自动化，存储结构化以及运用在线化。其中，采集自动化要能实现自主化电子填报、业务流程内自动化采集；存储结构化是对数据的统一规整；运用在线化需要服务于具体业务，实现实时化和在线化，不能只是简单的“参观数据”。做到这三点方可为从大数据中提炼价值打下基础。数智化是数据智能化。在大数据金字塔模型（DIKW模型）中，底层是数据，通过梳理业务逻辑、统计关键要素才能变成信息，提炼信息并结合业务场景验才能变成知识，积累了很多知识并思考未来规划作出预判和决策才是智慧。从数据到信息到知识再到智慧，这就是数据智能产业如何从底层不断往上走的过程，代表了大数据价值被不断提炼升华的过程。

　　大数据是个系统工程，从采集数据到计算到应用到决策有很长的流水线。在这个流水线上的每一个环节，都存在严重的人才空缺。当然，更稀缺的是搞清楚整个流水线的综合性人才。计算神学的信徒们根本没有意识到这一点，或者他们也不关心。幸运的是，官僚们欣赏这些人的盲目乐观。所以这是个让人宽慰的好消息，这些个大数据公司里面还是以蠢货和官僚为主。 大数据有大的价值，不管是从帮助企业创造营收还是从提率、节省企业成本角度。大数据要是做好了，将会是一个企业增长的发动机，推动业务突飞猛进的发展。要实现大数据的价值，真正让大数据为企业创造贡献，首先要积累有大数据，把日常的业务和用户行为数据收集起来。有些数据是可再生资源，但更多的数据是不可再生资源，这就需要我们搭建一个平台负责数据的采集、规整、运算、存储、应用、展现等，有了这样一个大数据平台，我们才能做好数据的积累，从小数据到大数据，数据是企业的资产，好的数据是企业的资产。大数据平台该怎样搭建呢？请看下面这幅图，不管我之前在阿里还是在腾讯工作，还是到哪个企业工作，基本上我都是通过这幅图进行一些简单的适应企业的调整，就可以搬过来使用了。