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……

　　简单说:产业外部之所以出现边界，正是因为不同行业之间没有共同的企业语言，也没有泛型流程化的可能。而通过数据接口，产业外部边界的不断拓展，可以使企业面对同一组织目标 —— 消费者。面对消费者，达到的效果只有一个 —— 从消费者身上，实现经济利润。如果的产业端口都以消费者作为开始，那么企业会更贴近于市场的需求:简单说，上一期所讲述的小米手机就是如此 —— 从消费者出发，产业和产品进行的流程建造，从消费者开始:这是个伟大的创举，以消费者为资源导向的资源配置模式，而得到了一手的资源配置模式后的数据计算和的战略布，都依赖于消费者的需求展开 —— 传统企业的组织方式和组织模式将会变化，至少是流程和过程上本因颠倒。

　　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

　　所以，对于咨询来说，宣导社会进行数据化管理的意识首当其冲，其次，提供第三方的数据化整理标准范式（例如，等各部委的中设计的中国中小企业标准委员会等等），向全社会树立数据化建设模块的标准，以及数据管理组织形式的建立。第二步，利用各行业不同的数据整理方式和数据整合的数据资源，提供相对应的，撬动大数据飞轮转动的具体建议。例如，对于类谷歌类的搜索产品，由于门户特征集中于搜索领域，所以，五花八门的数据碎片，将出现在谷歌的大型数据库中 —— 这些碎片化的信息如何整理，运用？如果企业拥有一套有效的关联信息碎片化计算模型，并且可以将碎片数据整合管理起来，并且反馈给用户呢？谷歌已然做到这一切，并且在邮件，日历，地图，企业搜索排名，客户管理关系，Google Drive以及相关社区里，运用了这些技术 —— 碎片化信息和关联性的运用，让谷歌的产业飞轮，随着数据库的不断增大而越飞越快 —— 随着谷歌化，技术化的不断演进，这个飞轮的惯性，将会带来其他产业的产业迭代。